❗️400 откликов за 5 дней, а живых разговоров - три
Полторы недели назад я писал здесь, что ищу работу. С тех пор я не просто искал - я построил конвейер, в котором ИИ-агент делает за меня всё, кроме принятия решений.
Коротко: 397 откликов, 5 версий резюме под разные треки, один отклик занимает около 30 секунд. hh.ru показывает 8 собеседований, но если считать честно - из откликов к живому разговору с человеком привели три. Остальные «собеседования» - это бот-скрининги, после которых тишина. А вот вчера было собеседование с нанимающим руководителем - и о нём полностью договорился агент, а потом уведомил меня.
Что под капотом
Весь поиск живёт в одном проекте с версионированием. Скрипты на Python управляют моим браузером - буквально открывают hh.ru в том же Chrome, где я залогинен, листают выдачу, читают описания вакансий, пишут сопроводительные письма и отправляют отклики. Каждое действие фиксируется в базе данных.
Такой конвейер радикально расширяет воронку - вручную я бы потратил в разы больше времени и отправил в разы меньше откликов. Но дело не только в скорости. Раньше при поиске работы я редко заморачивался с сопроводительным письмом. А если и писал - не всегда пояснял, чем могу компенсировать пробел в опыте за счёт смежного навыка. Агент делает это на каждый отклик: читает требования, сопоставляет с моей базой фактов, и если требование не закрыто - не замалчивает, а называет пробел прямо и тут же ставит рядом ближайший подтверждённый опыт. Письма получаются не хуже, чем я написал бы сам. Возможно, лучше - потому что агент не ленится.
Но сам конвейер - это инженерная часть. Интереснее то, что пришлось придумать вокруг него.
Четыре вещи, которые я не ожидал
1) Автоматическая оценка вакансий по ключевым словам оказалась бесполезна для принятия решений. Я написал модуль, который присваивает каждой вакансии балл: чем больше совпадений с моим профилем, тем выше. Логично? Логично. Но лучшие находки за день стабильно получали баллы ниже любого разумного порога. Решение принимает агент, прочитавший описание целиком, а не формула.
2) Пять резюме из одного опыта - это не «разные версии одного файла». Это разные ответы на разный главный вопрос читателя. Для одной аудитории мой проект автоматизации - это «вернул команде время», для другой - «проект на 65 млн с четырьмя контурами». Один и тот же факт, разная подача. Воронка показала: конверсия в приглашения по трекам различается втрое.
3) Самая дорогая ошибка - не технический баг, а дрейф правил. ИИ-агент склонен достраивать ограничения в «безопасную сторону». Если я сказал «не рассматривать консультанта 1С», через две сессии он начинает отсекать всё, где упоминается 1С, включая проектные роли, где 1С - часть ландшафта. Каждое правило пришлось привязать к дословной цитате и дате, иначе периметр сужается незаметно.
4) Воронка делится на три ветки, а не на две. Есть «отклик → бот-скрининг», есть «отклик → живой рекрутёр», и есть «входящий контакт - работодатель вышел сам». Я прошёл семь бот-скринингов - ни один не привёл к разговору с живым человеком. Два отказа, пять молчат. А обе содержательные встречи с руководителями пришли не из откликов, а из входящих контактов - один работодатель нашёл меня через пост в этом канале. Четыреста откликов дали три живых разговора. Два входящих контакта - два. Разница в конверсии - на порядок. Коллеги из HR, это вид с другой стороны вашей воронки. Подумайте, что видит кандидат, когда проходит бота и попадает в тишину.
Зачем я это рассказываю?
Не чтобы похвастаться автоматизацией. А чтобы показать метод. Всё, что я здесь описал, собрано одним человеком без команды разработки. ИИ-агент - это не магия и не замена голове. Это способ убрать из процесса рутину и оставить себе только те решения, которые требуют понимания контекста.
Тот же подход работает в C&B: подготовка данных для премирования, сборка обзоров, сверка бюджетов - везде, где есть повторяемый цикл «собрать → проверить → оформить → отправить». Агент справляется с конвейером. Человек нужен для того, чтобы решить, что считать, и объяснить, почему.
Полторы недели назад я писал здесь, что ищу работу. С тех пор я не просто искал - я построил конвейер, в котором ИИ-агент делает за меня всё, кроме принятия решений.
Коротко: 397 откликов, 5 версий резюме под разные треки, один отклик занимает около 30 секунд. hh.ru показывает 8 собеседований, но если считать честно - из откликов к живому разговору с человеком привели три. Остальные «собеседования» - это бот-скрининги, после которых тишина. А вот вчера было собеседование с нанимающим руководителем - и о нём полностью договорился агент, а потом уведомил меня.
Что под капотом
Весь поиск живёт в одном проекте с версионированием. Скрипты на Python управляют моим браузером - буквально открывают hh.ru в том же Chrome, где я залогинен, листают выдачу, читают описания вакансий, пишут сопроводительные письма и отправляют отклики. Каждое действие фиксируется в базе данных.
Такой конвейер радикально расширяет воронку - вручную я бы потратил в разы больше времени и отправил в разы меньше откликов. Но дело не только в скорости. Раньше при поиске работы я редко заморачивался с сопроводительным письмом. А если и писал - не всегда пояснял, чем могу компенсировать пробел в опыте за счёт смежного навыка. Агент делает это на каждый отклик: читает требования, сопоставляет с моей базой фактов, и если требование не закрыто - не замалчивает, а называет пробел прямо и тут же ставит рядом ближайший подтверждённый опыт. Письма получаются не хуже, чем я написал бы сам. Возможно, лучше - потому что агент не ленится.
Но сам конвейер - это инженерная часть. Интереснее то, что пришлось придумать вокруг него.
Четыре вещи, которые я не ожидал
1) Автоматическая оценка вакансий по ключевым словам оказалась бесполезна для принятия решений. Я написал модуль, который присваивает каждой вакансии балл: чем больше совпадений с моим профилем, тем выше. Логично? Логично. Но лучшие находки за день стабильно получали баллы ниже любого разумного порога. Решение принимает агент, прочитавший описание целиком, а не формула.
2) Пять резюме из одного опыта - это не «разные версии одного файла». Это разные ответы на разный главный вопрос читателя. Для одной аудитории мой проект автоматизации - это «вернул команде время», для другой - «проект на 65 млн с четырьмя контурами». Один и тот же факт, разная подача. Воронка показала: конверсия в приглашения по трекам различается втрое.
3) Самая дорогая ошибка - не технический баг, а дрейф правил. ИИ-агент склонен достраивать ограничения в «безопасную сторону». Если я сказал «не рассматривать консультанта 1С», через две сессии он начинает отсекать всё, где упоминается 1С, включая проектные роли, где 1С - часть ландшафта. Каждое правило пришлось привязать к дословной цитате и дате, иначе периметр сужается незаметно.
4) Воронка делится на три ветки, а не на две. Есть «отклик → бот-скрининг», есть «отклик → живой рекрутёр», и есть «входящий контакт - работодатель вышел сам». Я прошёл семь бот-скринингов - ни один не привёл к разговору с живым человеком. Два отказа, пять молчат. А обе содержательные встречи с руководителями пришли не из откликов, а из входящих контактов - один работодатель нашёл меня через пост в этом канале. Четыреста откликов дали три живых разговора. Два входящих контакта - два. Разница в конверсии - на порядок. Коллеги из HR, это вид с другой стороны вашей воронки. Подумайте, что видит кандидат, когда проходит бота и попадает в тишину.
Зачем я это рассказываю?
Не чтобы похвастаться автоматизацией. А чтобы показать метод. Всё, что я здесь описал, собрано одним человеком без команды разработки. ИИ-агент - это не магия и не замена голове. Это способ убрать из процесса рутину и оставить себе только те решения, которые требуют понимания контекста.
Тот же подход работает в C&B: подготовка данных для премирования, сборка обзоров, сверка бюджетов - везде, где есть повторяемый цикл «собрать → проверить → оформить → отправить». Агент справляется с конвейером. Человек нужен для того, чтобы решить, что считать, и объяснить, почему.