Как мы научили ИИ вести себя как человек — и почему это оказалось важнее остального 🤖🧠

Привет, Хабр.

За последний год поиск работы для инженеров всё больше стал напоминать кликинг-симулятор: десятки однотипных откликов, шаблонные сопроводительные письма, часы механических действий. ⏳

При этом от кандидата всё ещё ждут осмысленности и персонализации — но обеспечивать её приходится вручную, в масштабе, который плохо сочетается с нормальной жизнью и развитием.

В какой-то момент я решил посмотреть на эту проблему как на инженерную задачу и попробовать автоматизировать рутинную часть процесса. Так появился ИИ-ассистент OfferMate.

Но довольно быстро стало понятно: автоматизация — это не всегда про “делать быстрее и больше”.

Почему «больше автоматизации» — плохая идея ⚠️

Первая версия ассистента решала задачу максимально прямолинейно:

• быстрый сбор вакансий;

• частые проверки;

• высокая плотность запросов;

• ставка на объём.

С инженерной точки зрения всё выглядело логично:
больше данных → больше откликов → выше шанс результата.

На практике это оказалось ошибкой.

Такой подход:

• создаёт пиковые нагрузки 📈;

• выглядит неестественно;

• повышает риск блокировок;

• и, главное, не отражает реального поведения человека.

Рынок труда — не нагрузочный тест и не очередь сообщений в Kafka.
Он реагирует не только на результат, но и на паттерн поведения.

Ключевое открытие: автоматизация должна быть незаметной 🕵️‍♂️

В какой-то момент мы осознали простую вещь:
эффективный ассистент должен вести себя не как бот, а как человек.

Опытный специалист:

• не откликается на всё подряд;

• читает вакансии выборочно;

• делает паузы;

• меняет темп;

• реагирует на контекст.

И если автоматизация не воспроизводит этот паттерн — она рано или поздно ломается.

Это стало точкой, после которой мы полностью пересобрали архитектуру 🔄

Что изменилось в подходе ⚙️

Вместо «ускорения всего» мы сфокусировались на естественности поведения.

Теперь система:

• 🧠 анализирует вакансии, а не просто собирает их пачками;

• 👤 имитирует человеческий ритм: паузы, разную скорость, приоритеты;

• 🔄 адаптируется к изменениям в реальном времени;

• 🛡️ работает в рамках правил платформ, не создавая аномалий.

Что это дало на практике 📊

Самое интересное — эффект оказался не столько техническим, сколько продуктовым.

• ✅ Конверсия откликов выросла — потому что система стала бить не по площади, а в цель;

• ✅ Пользователи перестали вмешиваться вручную — ассистент стал предсказуемым;

• ✅ В среднем освобождается 10–15 часов в неделю, которые раньше уходили на рутину.

Именно здесь стало понятно, что мы движемся в правильном направлении 🚀

OfferMate 2.0: не «автоматизация всего», а умное делегирование 🧩

Этот подход лёг в основу новой версии продукта, которую мы сейчас допиливаем.

В OfferMate 2.0 мы сознательно ушли от идеи «пусть ИИ делает всё» и сфокусировались на том, где он действительно полезен:

• 🤖 анализ резюме и вакансий с учётом контекста, а не ключевых слов;

• ✍️ генерация сопроводительных писем под конкретную компанию;

• 🛡️ нативное и естественное взаимодействие с платформами;

• 📈 прозрачная аналитика и контроль со стороны пользователя.

Отдельно экспериментируем с новыми функциями — например, автоматизацией типовых онлайн-тестов. Но здесь действуем максимально осторожно и итеративно.

Итоговые мысли 🧠

Автоматизация ради автоматизации почти всегда приводит к хрупким решениям.
А вот автоматизация, которая копирует человеческую логику и ритм, — работает долго и стабильно. К этому мы и идем.

И да, если интересно следить за развитием проекта, архитектурными находками и экспериментами — я регулярно пишу об этом в блоге.

👉 https://t.me/offermatecrew

Там же делимся апдейтами OfferMate 2.0 и результатами тестирования.
Буду рад вопросам и обсуждению в комментариях 👇

🎣 14 собесов за неделю благодаря КАРАСЮ — и да, вам не показалось)

Привет, Хабр.

Сразу скажу, про карася расскажу ниже, сначала немного контекста)
Недавно я писал о том, как мы с командой пытаемся решить инженерную задачу под названием «поиск работы». Проблема знакома многим: квалифицированные специалисты тратят сотни часов на рутину — пролистывание лент, однотипные отклики, формальные сопроводительные. Цикл повторяется с каждым новым поиском.

Тогда мы решили посмотреть на это как на систему: входные данные (резюме), правила сопоставления (вакансии), повторяемые действия (отклики) — и автоматизировать то, что не требует креатива. Так родился OfferMate 1.0.

🚀 Что получилось в первой версии

Мы создали ассистента, который:

• 🔎 Искал вакансии на hh.ru и в Telegram-каналах.

• 🤖 Автоматизировал отклики через официальное API.

• ✍️ Генерировал сопроводительные письма, анализируя резюме и требования вакансии.

• ⚙️ Работал в фоне, экономя пользователям до 10-15 часов в неделю.

Мы набрали несколько сотен активных пользователей. И получили огромное количество фидбеков и результатов, одним из которых поделюсь

🎯 Эксперимент «Карась» и неожиданный результат

Чтобы протестировать систему на реальной нагрузке, мы запустили в блоге условный «челлендж»: попросили желающих оставить в комментариях слово «КАРАСЬ». Это был сигнал для подключения к бета-тесту.

Результаты нас ошеломили. Один из «карасей» поделился статистикой: за 5 рабочих дней — 18 откликов от HR, 9 скринингов и 5 технических собеседований. И при этом это был не единичный случай! Мы получили несколько подобных фидбеков и увидели, что система реально работает и приносит результаты. А также получили огромный заряд мотивации. 💥

⚡️ Переворотный момент

Но за быстрым успехом пришли тревожные новости. HH ограничили способы взаимодействия с платформой и нам пришлось искать обходные пути...

🏗️ OfferMate 2.0: фундамент на годы вперёд

И пока все наслаждались новогодними праздниками, наша команда копалась в деталях. Мы не стали наращивать «костыли» на старую архитектуру, а начали строить новый фундамент.

🔥 Наше ключевое изменение:
Мы реализовали механизм, который работает напрямую через пользователя, полностью имитируя человеческие действия в браузере. Это безопасно и снимает внешние ограничения, давая беспрецедентную стабильность.

Грубо говоря, мы учим систему «работать руками» пользователя)

✨ Что в итоге мы реализовали в 2.0?

• 🛡️ Абсолютная стабильность. Больше никаких внезапных остановок из-за изменений на стороне площадок.

• ⚙️ Полная автоматизация рутины. Система может автономно управлять всем циклом: поиск → подъём резюме → отклик → отслеживание статусов.

• 🎭 Глубокая оптимизация сопроводительных писем под культуру конкретной компании.

• 🧠 Автоматизация прохождения типовых онлайн-тестов (New)

• 📊 Централизованные уведомления со статистикой (New)

⏱️ Когда запуск и как попасть в 2.0

Сейчас мы на стадии закрытого бета-тестирования и готовимся к релизу нашего продукта.

Самый сложный технологический этап пройден. Сейчас мы интегрируем новую логику в бота и проводим стресс-тесты под нестандартными сценариями.

Хотим всё хорошо оттестировать и ворваться в новый сезон найма, чтобы разрывать его вместе с вами! 💥

Публичный запуск планируем в конце января. 🗓️🎄

❗️Чтобы обеспечить качество, мы откроем только 100 слотов на 3 дня. 

Это осознанное решение для контроля нагрузки и получения концентрированной обратной связи.

Мы хотим, чтобы OfferMate 2.0 вышел не «сырым анонсом», а готовым инструментом, которому можно доверить карьерный маневр.

🤝 Как поучаствовать

Присоединиться к запуску и поучаствовать в тестировании — можно будет в нашем Telegram-канале: https://t.me/offermatecrew
Мы приглашаем сообщество Хабр помочь нам в разработке лучшего ИИ-ассистента для поиска работы!

P.S. В комментариях готов подискутировать на тему пользы автоматизированных откликов и ответить на технические вопросы 👇

HR, простите, но у меня не было выбора - Как я потратил несколько сотен часов на ИИ-ассистента для поиска работы

Привет, Хабр.

За последний год многие проходили через активный поиск работы — и наверняка ловили себя на ощущении, что сам процесс устроен не слишком рационально.

Кандидатов фильтруют автоматические системы, отклики закрываются автоотказами, при этом от соискателя ожидается ручная и максимально персонализированная работа: десятки однотипных откликов и сопроводительных писем.

В какой-то момент я понял, что трачу больше времени на клики и формальные действия, чем на развитие как инженера. Это и стало отправной точкой.

Что не так с процессом поиска

Проблема не в самом поиске, а в том, как он реализован.

1. Массовая рассылка вместо выбора.
Осознанный подбор вакансий быстро превращается в пролистывание списков и надежду на статистику.

2. Отклики как механика.
Сопроводительные письма отличаются формально: поменять название компании, чуть переписать вводную — и так десятки раз.

3. Неэффективные затраты времени.
Квалифицированный специалист тратит часы на задачи с минимальной ценностью, причём этот цикл повторяется при каждом новом поиске.

Инженерный взгляд

Если абстрагироваться, поиск работы — это:

• входные данные (резюме, требования вакансии),

• правила сопоставления,

• повторяемые действия,

• измеримые результаты.

С инженерной точки зрения — кандидат на автоматизацию.
Так появилась идея проекта OfferMate, который берёт на себя рутинную часть процесса.

Коротко о разработке

Проект мы начали с друзьями, столкнувшимися с той же проблемой.

Довольно быстро стало понятно, что задача сложнее, чем кажется:
нестабильные источники, антибот-механизмы, разные форматы вакансий, неоднородные данные.

За 4+ месяца разработки мы:

• несколько раз пересобрали архитектуру,

• получили жёсткий фидбек,

• убедились, что это не история про «просто прикрутить LLM».

Технические детали осознанно опускаю — при интересе разберу отдельно.

Что получилось в итоге

Сейчас OfferMate — это ассистент, который:

• ищет релевантные вакансии на hh.ru и в Telegram,

• автоматизирует отклики,

• формирует сопроводительные письма под конкретные вакансии,

• работает в фоне, минимально вовлекая пользователя.

Им пользуются кандидаты разного уровня — от начинающих до опытных специалистов.

Про сопроводительные письма

Корректнее говорить не «ИИ пишет письма», а что система:

• анализирует резюме,

• разбирает требования вакансии,

• ищет пересечения,

• и на их основе формирует текст.

Это не делает письмо идеальным, но делает его релевантным, что на практике влияет на отклик.

Куда дальше

Сейчас мы работаем над следующей версией проекта.

Рынок нестабилен: ограничения и API меняются, поэтому тестируем архитектуру без жёсткой зависимости от официальных интерфейсов и с упором на устойчивость.

Вместо вывода

Этот пост — попытка взглянуть на поиск работы как на инженерную задачу и попробовать решить её соответствующими методами.

Если интересно последить за проектом, все новости публикуем в этом Tg-канале:

👉 https://t.me/offermatecrew

Также буду рад вопросам и обсуждению в комментариях.
Если тема зайдёт — сделаю отдельный технический разбор.