Как мы разрабатывали AI-сервис поиска IT-вакансий

[karrakoliko]

Например, AI-разбор CV. Не как магическая кнопка “почини мой профиль”, а как рабочая проверка: где резюме рыхлое, где формулировки слабые, где опыт не считывается, где текст сам мешает пройти первый фильтр.
Это очень простая польза. Но именно она и работает.

Откуда вы знаете как фильтры настроены на стороне работодателей, чтобы давать рекомендации как их пройти?

Как вы убедились что рекомендации в вашем сервисе корректны, и действительно что-то улучшают, а не просто выглядят правдоподобно?

Рекомендации универсальны и порадуют каждую ATS? Проверяли? Как считали?

Верно ли я понимаю, что эта услуга отличается от "привет любая доступная llm, посмотри резюме как HR и дай советы что поменять чтобы пройти фильтры" только промптом, который вы на свой вкус подкрутили?

[antoniozvonarev]

1. мы провели большое исследование и собрали отзывы десятков рекрутеров как знакомых нам, так и просто сторонних. на основе этого мы сделали оптимальные рекомендации которые актуальны на сегодняшний день; у нас есть доступы в крупные ATS и мы знаем как это устроено изнутри. Но даже при этом понятное дело 100% гарантии ни даст ни кто, т.к каждая компания может придумывать свои системы авто-отбора. Но осноная масса все же использует одно и тоже)

2. Рекомендации вы не обязаны вносить, но вы увидите отчет и сразу поймете что логично и что нужно тут и там подправить.

3. по поводу любимой llm - у нас промпт который учитывает многие факторы и описывает конкретно на что нужно смотреть, промпт актуален на 2025-2026 год. промт гигантский и учитывает очень много факторов.