Я 5 лет нанимал айтишников, а теперь сделал ИИ-агента, который обходит моих же коллег. Почему ручные отклики больше не работают

В IT-рекрутменте есть негласное правило: мы тратим на первичный просмотр резюме около 6 секунд. Если за это время глаз не зацепился за нужный стек или цифру — кандидат летит в корзину. Даже если он сеньор с 10-летним опытом.

Мы с командой запустили AI-ассистента «Аврора», чтобы исправить эту несправедливость. Вчера мы пережили падение серверов от нагрузки, переписали архитектуру за ночь и убедились: рынок труда изменился, и искусственный интеллект — это единственный способ выделиться в потоке кандидатов.

Миф о продуктивности: «Чем больше кликов, тем лучше»

Когда выходишь на рынок труда, включается паника: надо откликнуться везде. 50 откликов в день, 100. Кажется, что это повышает шансы.

Как бывший рекрутер, скажу честно: для алгоритмов работных сайтов и для живого HR вы в этот момент превращаетесь в спамера.

Математика простая:

Чтобы написать качественное, вдумчивое сопроводительное письмо, нужно минут 10. Прочитать вакансию, найти боли компании, сопоставить со своим опытом.

Сделать 20 таких откликов — это 3-4 часа тяжелой умственной работы.

Обычно людей хватает на три-четыре письма. Дальше начинается «Ctrl+C / Ctrl+V».

Рекрутеры видят эти шаблоны мгновенно. «Добрый день, рассмотрите мое резюме...» — это белый шум. Такие отклики просто игнорируются, потому что за ними не видно мотивации.

Как ИИ решает это за секунды

Мы создали сервис не для того, чтобы накручивать счетчики откликов. Мы создали его, чтобы убрать рутину и оставить суть — ваши навыки.

Как работает нейросеть:

  1. Анализ: ИИ читает описание вакансии и выделяет жесткие требования (например, Highload, Kubernetes, опыт управления командой).
  2. Синтез: Он сканирует ваше резюме и находит подтверждение этих навыков в вашем опыте.
  3. Результат: Система генерирует уникальное письмо. Не абстрактное «возьмите меня», а конкретное: «Я вижу, у вас задачи по оптимизации базы данных, а я как раз снизил время отклика запросов на 30% на прошлом месте».

Это занимает секунды. Рекрутер видит релевантный текст, и конверсия в открытие резюме растет. Вы тратите время на подготовку к интервью, а не на копирайтинг.

Фильтрация шума и скрытые офферы

Еще одна проблема — мусор в выдаче работных сайтов.

Пользователи часто жалуются: «Почему мне выпадают вакансии, которые не подходят?».

Проблема в том, как люди ищут. Если искать просто по слову «Менеджер», вы получите и топ-менеджеров, и менеджеров по продажам.

Мы используем логический поиск (Boolean Search) под капотом, чтобы сузить выборку.

Но самое интересное — это зарплаты. Мы объясняем пользователям: если вы ищете работу на 300к+, не бойтесь вакансий «без зарплаты».

Около 60% лучших офферов (особенно в Enterprise-сегменте) скрывают цифры в публичном доступе. Если фильтр жестко отсекает пустые поля «Зарплата» — вы теряете лучшие варианты. Наш алгоритм учитывает это и оставляет такие вакансии в выдаче, если они подходят по стеку.

Факап на старте: Как мы сожгли бюджет за 3 часа

Вчера мы выкатили крупное обновление. Мы хотели сделать процесс максимально свободным и дали полный безлимит на генерацию контента.

Это было ошибкой планирования.

Пользователи начали генерировать варианты резюме и писем десятками, тестируя возможности ИИ. Нагрузка на вычислительное ядро выросла вертикально. За 3 часа мы израсходовали ресурсы, которые закладывали на месяц работы.

Нам пришлось экстренно останавливать сервис.

Всю ночь мы переписывали логику распределения ресурсов.

В итоге мы ввели систему «Энергии» — дневные лимиты. Теперь у пользователя есть 20-30 генераций в сутки.

Это честная сделка: этого объема с запасом хватает для профессионального, вдумчивого поиска работы (без спама), а нам позволяет держать сервера стабильными.

Экономика вопроса: Почему ИИ стоит денег

Многие спрашивают: «Почему у вас есть лимиты? Почему это не бесплатно?».

Ответ кроется в стоимости вычислительных мощностей.

Чтобы бот не просто «лил воду», а писал фактурный текст по методике STAR, мы используем тяжелые, дорогие модели. Один качественный прогон «Резюме + Вакансия = Письмо» стоит нам реальных денег. Это не просто скрипт, это сложная цепочка запросов к API нейросети.

Давайте посмотрим на математику рынка:

  1. Карьерный консультант: Возьмет с вас от 5 000 до 15 000 рублей за разбор резюме и написание одного сопроводительного.
  2. Копирайтер: Возьмет от 1 000 рублей за текст, но вряд ли поймет специфику IT.
  3. Аврора: Стоит сейчас меньше 2 000 рублей (цена одного обеда на двоих) за доступ к генерации десятков писем и анализу резюме.

Почему так дешево?

Буду честен: мы демпингуем.

Сейчас наша стратегическая цель — набрать базу пользователей и отточить нейросетевые алгоритмы. Мы сознательно держим цену значительно ниже рынка и ниже конкурентов, работая практически «в ноль» (а вчера и в минус).

Мы даем доступ к технологиям Enterprise-уровня по цене подписки на музыку. Долго держать такую планку невозможно — экономика возьмет свое. Поэтому текущие цены — это возможность для «ранних последователей». Те, кто заходит сейчас, получают премиум-инструмент за бесценок.

Что в итоге

Сегодня в 07:00 МСК мы перезапустились. Полет нормальный.

Можно искать работу по старинке — вручную перебирая сотни вакансий и выгорая от рутины. А можно делегировать эту часть искусственному интеллекту.

Сейчас у нас открыт бесплатный доступ на 3 дня. Если интересно сравнить, как работает «умный поиск» против обычного — заходите.

Начать дискуссию