HR-платформа с ИИ-скорингом — готовая система от SVK.Digital для автоматизации рекрутинга и первичного отбора кандидатов. Система загружает вакансии, отклики и резюме из HeadHunter, сравнивает опыт соискателей с требованиями компании и рассчитывает рейтинг соответствия от 0 до 100%.
Самые подходящие кандидаты оказываются в начале списка, и HR может сразу перейти к их резюме. Вместо сотен однотипных просмотров — понятная очередь, расставленная по приоритету.
Платформа начиналась как внутренний ИИ инструмент для HR-отдела SVK.Digital. Мы проверили её на вакансиях нескольких собственных компаний, убедились, что подход работает, и продолжили развивать систему уже как коммерческий HR-продукт — теперь система доступна для приобретения.
О проекте
На одну вакансию может прийти от 500 до 1000 откликов. При этом значительная часть кандидатов не подходит по профессии, опыту, зарплатным ожиданиям или обязательным требованиям.
Но почти каждое резюме всё равно приходится открывать. HR изучает опыт кандидата, сверяет его с вакансией, ищет стоп-факторы и решает, стоит ли продолжать общение. Прежде чем добраться до сильных специалистов, нужно вручную разобрать сотни нерелевантных откликов.
С этой проблемой столкнулся и наш HR-отдел. На каждую вакансию приходило больше 600 резюме. Среди них были кандидаты из других профессий и люди без нужного опыта. Первичный отбор занимал часы — время, которое можно было потратить на интервью, поиск сильных специалистов и работу с сотрудниками.
Первую версию HR-портала собрали с помощью инструментов вайбкодинга. Она подтвердила гипотезу: вакансии и резюме можно связать с языковой моделью и автоматически оценивать кандидатов.
Но для ежедневной работы прототипа было недостаточно. Нужны были полноценная синхронизация с HeadHunter, гибкая модель оценки, понятное объяснение результатов и интерфейс, которым HR сможет пользоваться каждый день.
Задачи проекта
1. Перенести вакансии и отклики из HeadHunter во внутреннюю систему.
2. Получать полные резюме кандидатов, чтобы анализировать опыт, навыки и образование.
3. Дать HR возможность задавать свои критерии отбора для каждой вакансии.
4. Подключить языковую модель и рассчитывать рейтинг соответствия кандидата.
5. Объяснять выставленную оценку по каждому критерию.
6. Сортировать и фильтровать отклики, чтобы HR начинал с наиболее подходящих кандидатов.
7. Учесть ограничения HeadHunter на получение и просмотр резюме.
8. Организовать обработку данных через российского провайдера языковой модели с учётом требований законодательства.
Реализация
Сначала мы связали HR-портал с аккаунтом работодателя на HeadHunter. Система загружает опубликованные вакансии, их текущий статус и поступившие отклики. Закрытые вакансии автоматически отправляются в архив.
Для каждой вакансии HR заполняет внутренние поля:
- - обязательные требования;
- - желательные требования;
- - стоп-факторы;
- - описание роли.
По этим правилам языковая модель анализирует кандидатов. Требования можно писать обычным языком — разбираться в промптинге для работы с порталом не обязательно.
Для каждого критерия настраивается свой вес скоринга — при оценке можно учитывать регион (для релокации или выставить нулевой вес), зарплатные ожидания, отраслевой опыт, стаж, соответствие должности, обязательные и желательные навыки, а также наличие стоп-факторов.
Например, обязательные навыки могут давать до 25% итоговой оценки, а отсутствие стоп-факторов — ещё 15%. Конкретные веса зависят от вакансии и приоритетов работодателя.
Синхронизация откликов и резюме
Самой сложной частью проекта стала интеграция с HeadHunter.
В отклике содержится только базовая информация: имя кандидата, дата и вакансия. Для полноценной оценки этого мало. Языковой модели нужны сведения об опыте, образовании, навыках, зарплатных ожиданиях и предыдущих местах работы.
Поэтому HR-портал отдельно получает резюме каждого кандидата и связывает его с откликом. После загрузки данные остаются внутри системы, а рейтинг можно пересчитать с другими настройками.
При этом HeadHunter считает получение резюме через API обычным просмотром. Один аккаунт работодателя может открыть не больше 500 резюме в сутки.
Перед началом синхронизации портал предупреждает пользователя об этом ограничении. Если система загрузит все 500 резюме, новые анкеты в HeadHunter получится открыть только после обновления суточного лимита.
ИИ-скоринг кандидатов
Для расчёта рейтинга система передаёт языковой модели четыре группы данных:
- - описание вакансии;
- - резюме кандидата;
- - внутренние требования HR;
- - веса критериев.
Модель сопоставляет эти данные и выставляет кандидату оценку от 0 до 100%. Вместе с итоговым рейтингом портал показывает результат по каждому критерию и комментарий модели.
HR в карточке кандидата видит, насколько совпадают должность, опыт, зарплатные ожидания и навыки. Система отмечает найденные стоп-факторы и показывает, по каким критериям в резюме не хватает информации. При необходимости можно открыть полное резюме на стороне HeadHunter.
Логику оценки всегда можно проверить — HR понимает, почему один кандидат получил 81%, другой — 40%, а третий — 25%.
Работа с откликами
При открытии раздела портал может показывать кандидатов с уже установленными в HeadHunter статусами: «Подумать», «Не подходит», «Собеседование» и другими. Этот сценарий мы сохранили по просьбе HR-отдела.
При необходимости специалист может выбрать все отклики и запустить скоринг без предварительного разбора в HeadHunter. Такой режим снимает значительную часть ручной работы.
После оценки кандидаты автоматически сортируются по рейтингу. Список можно отфильтровать по вакансии, статусу и диапазону оценки.
Во время тестирования система находила слабое соответствие даже среди кандидатов, которых HR предварительно перенёс в категорию «Подумать». Например, название должности совпадало, но опыт и обязательные навыки расходились с требованиями вакансии.
Подключение языковой модели
Для скоринга используется ChatGPT, подключённый через российского провайдера. Заключение договора и расчёты проводятся с российским юридическим лицом, а сама схема интеграции снижает риски прямой передачи данных зарубежному сервису.
Такое подключение стоит дороже прямого доступа к модели, но оно безопаснее и надёжнее. Оценка одного кандидата обходится примерно в 1–5 рублей — в зависимости от объёма резюме и настроек запроса.
Даже по верхней границе анализ 100 откликов стоит около 500 рублей. За эту сумму HR получает уже отсортированный список и начинает ручную работу с кандидатами, которые набрали высокий рейтинг, вместо последовательного просмотра всех резюме.
Развитие системы
Текущая версия решает главную задачу: получает отклики, анализирует резюме и расставляет кандидатов по приоритету. Следующие этапы развития должны превратить систему скоринга в полноценное рабочее место рекрутера.
Управление кандидатами внутри портала
В планах — добавить возможность отклонять кандидатов и отправлять комментарии прямо из HR-портала. Специалисту больше не придётся переходить в HeadHunter ради каждого действия.
Также планируется:
- - поиск кандидатов по фамилии;
- - добавление перспективных специалистов в избранное;
- - формирование кадрового резерва;
- - чёрный список или пометки для кандидатов, с которыми компания больше не планирует работать.
Управление скорингом
Сейчас запущенный скоринг через ИИ продолжается, пока система не обработает всю выбранную группу. В следующих версиях процесс можно будет остановить.
HR также сможет отметить конкретных кандидатов и рассчитать рейтинг только для них. Это пригодится, когда нужно быстро проверить несколько резюме, не запуская скоринг всей группы.
Если HR не заполнил внутренние требования, система будет блокировать запуск оценки. Без заданных критериев языковая модель может завысить рейтинг, а компания потратит деньги на бесполезные запросы.
В интерфейсе также появятся подсказки и примеры для заполнения обязательных требований, желательных навыков, стоп-факторов и описания роли, которые передаются языковой модели. Чтобы HR, который не знаком с ИИ, было еще проще начать пользоваться порталом.
Обновление данных в реальном времени
Сейчас новые результаты появляются в списке только после обновления страницы. В следующих версиях карточки будут обновляться автоматически по мере завершения расчёта. HR сможет следить за ходом скоринга и начинать работу с уже оценёнными кандидатами, пока система анализирует остальные резюме.
Работа с несколькими компаниями
HR-отдел может одновременно работать с вакансиями нескольких компаний группы. Поэтому в портале планируется добавить отдельную сущность компании и переключение между профилями. Каждая компания сможет подключить свой аккаунт HeadHunter, загрузить вакансии и использовать собственные настройки и базу кандидатов.
Ролевая модель
Для командной работы появятся роли администратора и HR-специалиста. Администратор сможет подключать аккаунты, управлять настройками и назначать сотрудникам конкретные вакансии. Так подбор можно будет распределить между несколькими рекрутерами и при этом ограничить доступ к данным.
Масштабирование интеграции с HeadHunter
Текущий способ подключения позволяет загружать не больше 500 резюме в сутки. Для компаний с массовым наймом планируется использовать платные методы HeadHunter API с более высокими лимитами.
Результат
Мы создали HR-портал с ИИ-скорингом, который превращает поток резюме в список кандидатов, расставленных по приоритету.
Система:
- - загружает вакансии, отклики и резюме из HeadHunter;
- - учитывает требования конкретной компании и конкретной вакансии;
- - рассчитывает рейтинг соответствия от 0 до 100%;
- - объясняет итоговую оценку;
- - сортирует кандидатов по приоритету;
- - хранит основную информацию и историю скоринга;
- - позволяет быстро перейти к исходному резюме.
Контроль над отбором остаётся у HR. Языковая модель выполняет первый проход, находит явные расхождения и помогает определить, в каком порядке просматривать анкеты. Окончательное решение всегда принимает специалист.
Главный результат текущей версии — HR разбирает только наиболее перспективные резюме, а не просматривает подряд весь входящий поток. Раньше HR тратил на первичную оценку одного резюме не меньше 30 секунд — разбор 500 откликов занимал больше 4 часов.
Теперь портал приоритизирует кандидатов, а специалист работает только с 10–15% резюме, которые лучше всего соответствуют требованиям вакансии. В результате компания быстрее находит сильных кандидатов и тратит на первичный отбор гораздо меньше ресурсов.