Привет, Хабр! Меня зовут Света Иванова, я IT-рекрутер команды X5 Digital.

Хочу поделиться результатами эксперимента, в котором мы с командой автоматизировали процесс написания вакансий и составления булевых запросов с помощью ИИ.

Ранее мы научились писать персонализированные письма кандидатам быстрее с помощью генератора писем на основе ChatGPT. Делали мы это с помощью podbor.io (платформы для поиска IT-специалистов). Этот опыт я подробно описала здесь. Если коротко: нам удалось. Мы сократили время на написание персонализированных писем и вдохновились на решение испытать AI-инструменты на других рутинных процессах. Ведь объёмы растут, а количество часов в сутках не увеличивается. Больше автоматизации богу автоматизации! 

В эксперименте, о котором я хочу рассказать в этой статье, мы сформулировали несколько гипотез и отобрали из них две наиболее приоритетные для нас:

1. Если ИИ хорошо справился с письмами, то и с булевыми запросами справится? Рекрутеры тратят много времени на составление сложных запросов, в которых есть различные операторы и ключевые слова, чтобы фильтровать результаты поиска. Сможем ли мы существенно сократить это время без потери качества?

2. ИИ, ускорь нам процесс редактирования описаний вакансий, пожалуйста! Хорошо составленная вакансия – весомая часть в привлечении лучших кандидатов. В море однотипных вакансий удержать внимание кандидата становится всё сложнее. В то же время у рекрутеров мало времени на составление цепляющего описания вакансий без использования шаблонных фраз. Сможет ли ChatGPT ускорить процесс составления job description, мимо которого не пройдёт кандидат?

Итак, мы проверили. 

Кейс #1. Мы научились писать булевые запросы с помощью чат-бота на основе ChatGPT

Если вдруг вы раньше не пользовались булевыми запросами: *Boolean search – метод поиска, который использует логические операторы для получения более релевантных результатов поиска на сайтах и в социальных сетях.

Многие рекрутеры знают о существовании этого инструмента, но не все знакомы с его возможностями или могут допускать ошибки при его использовании. Мы решили проверить, как пишет такие запросы чат-бот на основе ChatGPT.

Примеры булевых запросов поиска могут включать использование операторов "AND", "OR" и "NOT" в комбинации с ключевыми словами и фразами. Например:

  • "разработчик ПО" AND "опыт работы не менее трёх лет"

  • "менеджер по продажам" OR "специалист по маркетингу"

  • "инженер" NOT "стажёр"

Мы использовали чат-бот на основе AI, которому отдавали запрос “напиши булевой запрос на поиск резюме на HH.ru. DBA с PostgreSQL, Linux (Ubuntu), Ansible, Bash, Shell (скрипты)”:

Результат: 

  • Общая выдача – 219 CV (по РФ)

  • Для себя отобрали 43 CV

Чат умеет писать булевые запросы к разным ресурсам, мы испробовали несколько. Вот примеры выдачи запроса для LinkedIn и Дзен:

Результат: 

  • Общая выдача – 50 CV

  • Для себя отобрали 22 CV

Результат: 

  • Общая выдача – более 20 материалов и их авторов

  • Забрали себе 5 контактов

Получается, что ИИ справился с этой задачей довольно успешно.

Кейс #2. Мы научились писать вакансии с помощью чат-бота на основе ChatGPT

Хорошо составленная вакансия – это ключ к привлечению лучших кандидатов. Часто у рекрутеров мало времени на написание цепляющей вакансии без шаблонных фраз. Мы попробовали сгенерировать новые вакансии с помощью чат-бота на основе ChatGPT.

Работаешь, работаешь, и тут – бац! – тебе прилетает от руководителя отдела разработки вакансия с кратким описанием: ищем доброго, энергичного и жизнерадостного человека, который в совершенстве знает язык JavaScript, как свой родной, и имеет страсть к путешествиям. Нам нужен настоящий искатель приключений! 

У заказчика нет времени погружать в детали вакансии. Из этих вводных ты должен написать привлекательное объявление о вакансии, и сделать это быстро, потому что вакансию нужно закрыть “ещё вчера”. Бывало такое?

После того, как AI-инструмент справился с булевыми запросами, мы решили попробовать отдать ему и этот процесс.

С помощью чата мы можем создавать шаблоны вакансий и получать генерируемый текст, основанный на введённых параметрах и требованиях.

Например, можно задать такие параметры:

  • Название вакансии: веб-разработчик

  • Требования: знание HTML, CSS, JavaScript

  • Опыт работы: от двух лет

  • Обязанности: разработка и поддержка веб-приложений

На основе этих параметров чат-бот сгенерировал описание вакансии, которое мы можем отредактировать и доработать по своему усмотрению. Это экономит время и упрощает процесс создания описаний вакансий с нуля.

Какие выводы мы сделали:

  • В этих кейсах была достигнута главная цель – автоматизация написания вакансий и составлений булевых запросов.

  • Часто бот писал булевые запросы, где выдача была нулевой. Но постепенно упрощая булевые запросы, мы расширяли воронку выдачи и всё равно тем самым экономили время.

  • Чат напишет за вас текст, но имейте ввиду, что редактировать его всё равно придётся вам.

  • Чем больше вводных вы дадите боту, тем красивее и правильнее будет выдан желаемый вами текст.

  • Мы однозначно продолжим использовать AI-инструменты в своих процессах (и с удовольствием поделимся позже своим опытом с вами).