Забудьте про рутину: AI-ассистент для оценки кандидатов и подбора персонала

В мире, где технологии стремительно развиваются, HR-специалисты и рекрутеры сталкиваются с новыми вызовами. Отбор кандидатов, оценка их навыков и компетенций, а также составление тестовых заданий — все это требует значительных временных и человеческих ресурсов.

Но что, если можно было бы автоматизировать значительную часть этих процессов, сохранив при этом высокий уровень точности и персонализации?

В этой статье мы рассмотрим, как использование LLM (Large Language Models) может помочь в подборе персонала и оценке кандидатов, делая процесс более эффективным и результативным. В конце статьи поделюсь ссылкой на телеграм бота, чтобы вы могли сами проверить, как это работает.

Немного предыстории

Обычно в крупных компаниях подбором кандидатов занимаются отдельные сотрудники (иногда даже отдельные организации), которые мониторят разные источники резюме. Как правило, этим занимаются выделенные сотрудники HR (внутренние или внешние). И в целом это позволяет ускорить процесс найма, но все равно отнимает много времени у нанимающих руководителей и тех. экспертов. Попробую описать как выглядит типовой процесс подбора в ИТ:

1. Тех. эксперты пишут требования к кандидатам и передают HR или ИТ бирже (если компания привлекает внешних подрядчиков). Часто они же и составляют описание вакансии.

2. HR ищут подходящих кандидатов на "работных" сайтах типа HH.ru и присылают список резюме тех. экспертам. Качество этой подборки сильно зависит от чуйки квалификации и опыта HR.

3. Тех. эксперты изучают подборку резюме и указывают HR, с кем нужно запланировать интервью. Качество оценки так же сильно зависит от опыта тех. эксперта или нанимающего руководителя. Часто те самые тех. эксперты заняты срочными/горящими задачами и оценкой занимаются менее опытные сотрудники. И это так же не уменьшает количество повторений шагов 2-5.

4. HR связываются с кандидатами и предлагают пройти интервью. На этом этапе часть отобранных кандидатов уже отваливается, потому что между шагами 2 и 3 проходит немало времени. Основная причина: кандидаты с хорошим опытом быстро находят работу в другой компании, пока их резюме пройдут через несколько этапов отбора.

5. Кандидат проходит интервью с тех. экспертом. Если интервью не пройдено или кандидата не устроили условия, то шаги 2-4 повторяются заново. Очень часто они повторяются пока не наберется нужное количество кандидатов в воронке.

Очевидно нужно сокращать время на отбор резюме и повышать качество их оценки, чтобы на интервью как можно скорее попадали только кандидаты с наиболее релевантным опытом.

LLM нас спасут

И тут нам на помощь приходят LLM, которым можно поручить:

1. Грамотно и быстро составить описание вакансии

2. Быстро оценить резюме по совокупности требований к кандидату

3. Грамотно и быстро составить план интервью и тестовое задание в соответствии с перечнем требований

4. Сгенерировать проверочные тесты в соответствии с перечнем требований

5. Оценить тестовое задание или результаты теста

6. Автоподбор кандидатов в соответствии с перечнем требований

Теперь подробнее по каждому пункту.

1. Генерация описания вакансии

Решение: Укажите позицию и требования через промпт, а LLM сгенерирует привлекательное и информативное описание вакансии, учитывая все нюансы и ключевые слова для эффективного поиска.
Это позволит сэкономить время и избежать ошибок, связанных с ручным составлением текста.

Пример автоматически сгенерированного описания вакансии:

Присоединяйтесь к нашей команде и работайте над сложными и интересными проектами!

Мы ищем опытного Senior Java Разработчика, который будет работать над разработкой высокопроизводительных и масштабируемых приложений на основе Java. Если вы имеете опыт работы с Java 11+, Spring Boot, Spring Security, Kafka, Hibernate и другими современными технологиями, то эта вакансия для вас!

Требования:

• Опыт работы с Java 11+ от 3 лет

• Знание Spring Boot, Spring Security, Kafka, Hibernate

• Опыт работы с kubernetes или openshift

• Опыт работы с LiquiBase и СУБД PostgreSQL

• Знание SQL

• Опыт работы с Apache Kafka

• Опыт работы с инструментами Git/Mercurial

• Умение проектировать и реализовывать эффективные модульные тесты

• Уверенное знание принципов работы HTTP, REST и микросервисных паттернов

Что мы предлагаем:

• Возможность работать над сложными и интересными проектами

• Коллектив опытных разработчиков, готовых делиться знаниями и опытом

• Возможность роста и развития в компании

• Конкурентная зарплата

• Дополнительные льготы и бонусы

Диапазон зарплат:

• 250 000 - 400 000 рублей в месяц (в зависимости от опыта и квалификации)

Если вы заинтересованы в этой вакансии, пожалуйста, отправьте нам свое резюме и мотивационное письмо.

2. Автоматическая оценка резюме по перечню требований

Конечно на том же hh.ru уже есть сервис по ранжированию кандидатов в соответствии с требуемым опытом, но он не учитывает множественность критериев оценки. Например, когда ищут senior java разработчика, в требованиях помимо знаний java указывается еще целый набор требований:

• java 11+ от 3 лет

• знание Spring Boot, Spring Security, Kafka, Hibernate;

• опыт работы с kubernetes или openshift;

• опыт работы с LiquiBase и СУБД PostgreSQL;

• знание SQL;

• опыт работы с Apache Kafka;

• опыт работы с инструментами Git/Mercurial; умение проектировать и реализовывать эффективные модульные тесты;

• уверенное знание принципов работы HTTP, REST и микросервисных паттернов;

Кандидат может иметь опыт разработки на Java, но не иметь опыта работы по всем остальным.

Решение: загрузите резюме, укажите требования через промпт, и LLM предоставит развернутую оценку соответствия по каждому требованию, выделяя сильные и слабые стороны кандидата. Анализ идет глубже простого сопоставления навыков: LLM оценивает опыт, образование и даже стиль письма, предоставляя вам полную картину.

Пример автоматической оценки конкретного резюме:

Иванов Иван Иванович, 8,5/10

Выжимка: Кандидат имеет опыт работы в качестве Java-разработчика в течение 3 лет и 3 месяцев. Он работал с различными технологиями, включая Java 11+, Spring Boot, PostgreSql, Kafka и Docker. У него есть опыт работы с микросервисной архитектурой и участие в обсуждении архитектурных решений.

Оценка по каждому требованию:

1. Java 11+ от 3 лет: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с Java 11+ в течение 3 лет)

2. Знание Spring Boot, Spring Security, Kafka, Hibernate: 8/10 (кандидат имеет опыт работы с Spring Boot, Kafka, но не упоминает о Spring Security и Hibernate)

3. Опыт работы с Kubernetes или OpenShift: 0/10 (кандидат не упоминает о Kubernetes или OpenShift)

4. Опыт работы с LiquiBase и СУБД PostgreSQL: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с LiquiBase и PostgreSQL)

5. Знание SQL: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с SQL)

6. Опыт работы с Apache Kafka: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с Kafka)

7. Опыт работы с инструментами Git/Mercurial: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с Gitlab)

8. Умение проектировать и реализовывать эффективные модульные тесты: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с JUnit и Mockito)

9. Уверенное знание принципов работы HTTP, REST и микросервисных паттернов: 10/10 (кандидат имеет опыт работы с REST и микросервисной архитектурой)

Зарплата по рынку: 120 000 - 150 000 рублей в месяц.

3. Составление плана интервью и тестового задания в соответствии с перечнем требований

Если вы еще не набили руку, проведя десятки интервью, то нужно составить четкий план интервью и критерии оценки.

Решение: укажите требования через промпт и LLM составит план интервью с учетом вашей специфики и подготовит релевантное тестовое задание, позволяющее оценить практические навыки кандидата. Больше никаких шаблонных вопросов!

Пример автоматически составленного плана интервью:

План собеседования для проверки hard и soft skills кандидата на позицию senior java разработчика:

Часть 1: Введение и общая информация (10-15 минут)

• Представление себя и компании

• Обсуждение целей и ожиданий от собеседования

• Краткое ознакомление с резюме кандидата

Часть 2: Технические вопросы (40-50 минут)

• Java:

• Какие особенности Java 11+ вы знаете и как их применяете в своей работе?

• Как вы организуете код в своих проектах? (например, использование паттернов проектирования)

• Как вы решаете проблемы с производительностью в своих приложениях?

• Spring Boot:

• Как вы используете Spring Boot в своих проектах?

• Как вы конфигурируете приложения Spring Boot?

• Как вы решаете проблемы с безопасностью в своих приложениях Spring Boot?

• Spring Security:

• Как вы используете Spring Security в своих проектах?

• Как вы конфигурируете аутентификацию и авторизацию в своих приложениях?

• Как вы решаете проблемы с безопасностью в своих приложениях Spring Security?

• Kafka:

• Как вы используете Kafka в своих проектах?

• Как вы конфигурируете продюсеры и консьюмеры в своих приложениях?

• Как вы решаете проблемы с производительностью в своих приложениях Kafka?

• Hibernate:

• Как вы используете Hibernate в своих проектах?

• Как вы конфигурируете маппинг объектов в своих приложениях?

• Как вы решаете проблемы с производительностью в своих приложениях Hibernate?

• PostgreSQL:

• Как вы используете PostgreSQL в своих проектах?

• Как вы конфигурируете базы данных в своих приложениях?

• Как вы решаете проблемы с производительностью в своих приложениях PostgreSQL?

• LiquiBase:

• Как вы используете LiquiBase в своих проектах?

• Как вы конфигурируете миграции баз данных в своих приложениях?

• Как вы решаете проблемы с производительностью в своих приложениях LiquiBase?

• Kubernetes/OpenShift:

• Как вы используете Kubernetes/OpenShift в своих проектах?

• Как вы конфигурируете контейнеры и сервисы в своих приложениях?

• Как вы решаете проблемы с производительностью в своих приложениях Kubernetes/OpenShift?

Часть 3: Soft skills и опыт работы (30-40 минут)

• Как вы работаете в команде? Как вы общаетесь с коллегами?

• Как вы решаете конфликты в команде?

• Как вы организуете свою работу? Как вы планируете свои задачи?

• Как вы отчитываетесь о своей работе? Как вы предоставляете отчеты о проделанной работе?

• Как вы узнали о нашей компании? Что вас привлекло в нашей компании?

• Как вы видите свою карьеру в нашей компании? Как вы планируете развиваться в нашей компании?

Часть 4: Вопросы кандидата (10-15 минут)

• У кандидата есть возможность задать вопросы о компании и о позиции

Часть 5: Заключение (5-10 минут)

• Подведение итогов собеседования

• Обсуждение следующих шагов в процессе отбора

Ссылки на литературу для подготовки:

• "Java: полное руководство" (Herbert Schildt)

• "Spring Boot: полное руководство" (Craig Walls)

• "Spring Security: полное руководство" (Rob Winch)

• "Kafka: полное руководство" (Neha Narkhede)

• "Hibernate: полное руководство" (Christian Bauer)

• "PostgreSQL: полное руководство" (Simon Riggs)

• "LiquiBase: полное руководство" (Nathan Voxland)

• "Kubernetes: полное руководство" (Brendan Burns)

• "OpenShift: полное руководство" (Grant Shipley)

Примечание: Вопросы и темы могут быть изменены или дополнены в зависимости от конкретных требований и ожиданий компании.

4. Генерация тестов

Чтобы заранее понять соответствие кандидата вашим требованиям можно составить онлайн тест и предложить его пройти.

Решение: для более глубокой оценки компетенций кандидата попросите LLM автоматически сгенерировать тесты, соответствующие требованиям вакансии. Эти тесты могут включать вопросы на проверку знаний, навыков и личных качеств, что помогает получить более полное представление о кандидате.

Приведу здесь пример автоматически сгенерированного теста для senior java разработчика. Попробуйте пройти и потом оценить свои знания))

5. Оценка тестового задания или результатов теста

Чтобы сэкономить время на проверке тестовых заданий и пройденных тестов можно так же поручить эту задачу LLM.

Решение: укажите требования через промпт, загрузите выполненное задание или укажите ссылку на тест, и LLM предоставит развернутую оценку выполненного задания по каждому требованию, а также даст общие рекомендации.

Пример автоматической оценки пройденного теста:

Оценка результатов тестирования кандидата на позицию senior java разработчик:

Общая оценка: 2/10

Анализ результатов:

• Кандидат не смог предоставить удовлетворительные ответы на большинство вопросов, что вызывает сомнения в его компетенции и опыте в области Java и связанных технологий.

• На вопросы о Java 11+, Spring Security, Kafka и Hibernate кандидат дал ответы, которые можно охарактеризовать как "фывфывыв" или "фывыфв", что не дает никакой информации о его опыте и знаниях в этих областях.

• На вопросы о Kubernetes или OpenShift, LiquiBase и SQL кандидат дал ответы, которые демонстрируют отсутствие знаний и опыта в этих областях.

• На вопросы о Apache Kafka, Git/Mercurial и микросервисных приложениях кандидат дал ответы "не знаю", что демонстрирует полное отсутствие знаний и опыта в этих областях.

Рекомендации:

• Кандидат не соответствует требованиям к позиции senior java разработчик и не имеет необходимых знаний и опыта в области Java и связанных технологий.

• Рекомендуется рассмотреть других кандидатов, которые имеют более подходящий опыт и знания в области Java и связанных технологий.

• Если кандидат хочет улучшить свои шансы на эту позицию, ему рекомендуется пройти дополнительное обучение и получить опыт в области Java и связанных технологий.

6. Автоподбор кандидатов*

Чтобы не тратить много времени на просмотр резюме, можно поручить эту задачу RAG (Retrieval Augmented Generation).

Решение: для более качественной подборки кандидатов в соответствии с вашими требованиями создайте базу знаний из резюме кандидатов, и подайте вместе с промптом на вход LLM. На основе вашей информации LLM предоставит общую оценку по каждому из наиболее подходящих под ваши требования кандидатов, ранжируя их по релевантности.

Пример автоподбора кандидатов на hh.ru:

После оценки кандидатов, я получил следующие результаты:

1. Java-разработчик (https://hh.ru/resume/690987270007e68d700039ed1f6d7673666f56) Оценка: 9,6/10 Обоснование: Кандидат имеет опыт работы с Java 8-17, Spring Boot, Spring Security, Spring Data, Liquibase, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes, Git, Mercurial, JUnit, Mockito, Testcontainers, ELK stack, Swagger. Он также имеет опыт работы с Linux, Maven, Redis streams.

2. Java-разработчик (https://hh.ru/resume/f7995e2f000792a9e60039ed1f6f4355545344) Оценка: 9,4/10 Обоснование: Кандидат имеет опыт работы с Java 11, Spring Boot, Spring Security, Spring Data, Liquibase, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes, JUnit, Mockito, Testcontainers, ELK stack, Swagger. Он также имеет опыт работы с Agile Scrum, микросервисами, REST API, интеграционными и Unit тестами.

3. Java Developer (https://hh.ru/resume/35025c7600040307940039ed1f47446b4e674e) Оценка: 2/10 Обоснование: Кандидат имеет опыт работы с Spring MVC, JPA/Hibernate, Spring Boot, Spring Data, но не имеет опыта работы с Java 11+, Liquibase, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes, Git, Mercurial, JUnit, Mockito, Testcontainers, ELK stack, Swagger.

4. Java Developer (https://hh.ru/resume/ab21064d0002c3a9b00039ed1f733859467973) Оценка: 2/10 Обоснование: Кандидат имеет опыт работы с Java 8+, Spring Boot, Spring Data, Spring Security, REST, Gradle, Maven, Docker, AWS, MySQL, Postgres, RDS, DynamoDB, H2, Git, Linux, Windows, Mac, но не имеет опыта работы с Java 11+, Liquibase, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes, Git, Mercurial, JUnit, Mockito, Testcontainers, ELK stack, Swagger.

5. Java Developer (https://hh.ru/resume/707790d900036242800039ed1f39417462454c) Оценка: 1,8/10 Обоснование: Кандидат имеет опыт работы с Java 8, Spring Boot, Spring Security, REST API, PostgreSQL, Jasper Studio, XML, но не имеет опыта работы с Java 11+, Liquibase, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes, Git, Mercurial, JUnit, Mockito, Testcontainers, ELK stack, Swagger.

Заключение

В заключение хочется подчеркнуть, что использование LLM в подборе персонала — это не просто технологическая новинка, а реальный инструмент, который может существенно повысить эффективность работы HR-специалистов и рекрутеров. Автоматизация рутинных задач, таких как составление описаний вакансий, оценка резюме и генерация тестовых заданий, позволяет освободить время для более важных и творческих аспектов работы, таких как личное общение с кандидатами и стратегическое планирование.

Как и обещал в начала статьи, делюсь ссылкой на телеграм бота.

Ну и конечно же пишите свои мысли в комментах.