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).
