Рилс-резюме и ChatGPT-рекрутер. Лонгрид о том, как мы делали HR-сервис для HORECA
Imin — hr-сервис, который помогает соискателям найти работу в отеле/ресторане/кафе, а рекрутерам подобрать англоязычный персонал для HORECA. Сервис ориентирован на рынок ОАЭ. На данный момент продукт одновременно нацелен и на b2b- и на b2c-сектора.
Рассказываем подробнее о работе сервиса, почему не зашел формат TikTok-a, с какой целью внедрили AI и т.д. и т.п. В общем, впереди большая история. Поехали!
В статье:
- Какую проблему решает сервис? О цели сервиса
- Версия №1: TikTok для рекрутинга. Рассказываем, с чем пришел клиент
- Проблема: несинхронизированная команда. О смене команды
- Версия №2: меняем mvp. Почему пришлось менять продукт
- Оказалось, что без веба никуда. Показываем, как делали веб
- Ускоряем первичный отбор через AI. Впервые внедряли ChatGPT
- To be continued: сервис сейчас
Какую проблему решает сервис?
У клиента был опыт работы в OAЭ в сегменте HORECA. Он постоянно сталкивался с долгим и болезненным подбором сотрудников из-за несостоятельности текстовых резюме. Он видел, что в резюме кандидаты врут об уровне английского. Причина, скорее всего, в особенности менталитета. Реальная картина навыков раскрывалась уже на видео-встрече или позже — на очном собеседовании. Период закрытия одной позиции составлял от 4-х месяцев до 1-ого года.
«На позицию обслуживающего персонала в ОАЭ в основном нанимают граждан соседних стран. Чаще всего встречаются кандидаты из Пакистана, Индии. Рекрутер при этом находится в ОАЭ. Поэтому проверить уровень английского можно только заочно, по видео. Выходит, что на видео-встречу может попасть любой желающий. А это минимум 100 человек на вакансию. Прособеседовать каждого не получится — это долго. Приходится нанимать штат рекрутеров, чтобы проработать хотя бы половину. Малый и средний сегмент HORECА редко могут такое потянуть».
Клиент видел путь для упрощения найма и воплотил его в Imin.
Версия №1: TikTok для рекрутинга
Сервис задумывался как социальная сеть. Хотели привлекать в первую очередь соискателей в приложение. Уже после клиент хотел популяризировать приложение внутри бизнеса: среди рекрутских организаций и ih-house hr-ов.
«Была задумка создать аналог TikTok-а. Если ты соискатель, ты регистрируешься и записываешь короткие видео о себе, карьере, опыте и профессиональных навыках. После просто ждешь приглашение на собеседование. Если ты рекрутер, ты регистрируешься и ищешь подходящего кандидата. Разговорный видео-контент дает возможность оценить английский соискателей еще до собеседования».
Клиент пришел не просто с концепцией приложения, у него уже был работоспособный прототип. Вот он:
Проблема: несинхронизированная команда
Прототип создавала распределенная по всему миру команда. Таким командам, как правило, не хватает синхронизации в действиях. Из-за разрыва во времени и пространстве коммуникация усложняется отсутствием регламентов и четких инструкций. Производство идет медленнее, чем при работе с агентством разработки. Этот проект не был исключением. Клиент понимал, что проблема низкой скорости поставки продукта останется и будет только расти.
Он решил сменить подрядчика. Выбрал нас, так как:
- Выделили команду, которая находится в офисе. У нас 70% специалистов работают из офиса в Волгограде. Это сокращает время на коммуникацию, так как многое обсуждаем голосом лично, на очных дейли. Не тратим время на письменное описание многих процессов.
- Выделили специалистов, которые ранее работали друг с другом. Команде не потребовалось время на знакомство и налаживание командной работы, «притирки». Сразу ринулись в бой. Подключали новых специалистов постепенно, чтобы не навредить скорости разработки.
Версия №2: меняем mvp
После того как в продукт были привлечены инвестиции, мы приступили к разработке. Так как набросок клиент собирал в качестве теста еще перед стандартным product discovery, то трансформация приложения была неизбежна.
«Мы находились в разработке стандартного mvp. Переориентация полная или частичная стартап-продукта — это нормально. Создается первая версия, тестируется на целевой аудитории, дорабатывается и перерабатывается. И так столько итераций, сколько нужно конкретному продукту».
Мы непрерывно добавляли в продукт фичи, меняли логику, процессы. Все для того, чтобы продукт максимально отвечал потребностям аудитории. Так от формата TikTok мы перешли на более стандартный формат работных сайтов.
Разберемся подробнее, как теперь стало работать и выглядеть приложение. Пройдем весь путь соискателя от регистрации до загрузки первого видео-резюме.
«В копилку к антикейсам. Мы хотели создать единую библиотеку, чтобы подключать соц.авторизацию. Идея была в том, чтобы была одна единая асинхронная библиотека для самых популярных авторизаций: google, apple, facebook и т.д. Это было бы быстрее для клиентов. Начали с приложения Imin. Задача не сложная, но и не стандартная. Сделали, подключили, но примерно через 1-2 недели авторизация “слетала”. Ошибка была плавающей, мы так и не смогли это исправить. В итоге подключили все соцсети отдельно, как делали это раньше».
Оказалось, что без веба никуда
После изучения product discovery, проведенного командой клиента, мы приступили к разработке веб-версии. Веб-версия нужна была рекрутерам, им оказалось удобнее пользоваться сайтом, а не приложением, потому как работают они преимущественно за ПК.
Запустили сайт вместе с приложением через полгода после старта работ. Так выглядела первая доска с дизайном приложения в Figma:
Путь работодателя покажем через веб-версию, так как именно ей они пользуются чаще.
«Для меня сложностью стали deep links. Клиент и команда понимали по-разному этот термин. Итог — путаница. Я как менеджер считаю, что в этом была моя ошибка. Я не смогла донести видение клиента до команды и наоборот. Приняла, поняла и исправилась».
Веб полностью повторяет функционал приложения за исключением внедренного в веб hr-ассистента. Теперь как раз расскажем о нем.
Ускоряем первичный отбор через AI
Этап пост mvp начался с внедрения ИИ. Целью было еще больше помочь рекрутеру отобрать действительно подходящих кандидатов на позицию. В качестве теста внедрили ChatGPT.
«Да, это был наш первый опыт. Решение с нейросетью возникло в ходе продуктового шторминга. Нейросеть должна была давать вспомогательную информацию по каждому кандидату. Клиент зажегся идеей, но внедрять без кастдева не стал. Команда клиента провела быстрое исследование. Со стороны рекрутеров отзывы были хорошие. Мы начали разработку».
Сперва задачей нейросети было сопоставление конкретной вакансии с резюме по hard- и soft-навыкам. AI вместо hr-менеджера сопоставляет требования в вакансии с навыками кандидата, которые тот описал в своей видео-презентации и в текстовом резюме. В итоге AI в цифрах показывает рекруту соответствие навыков должности.
ChatGPT сравнивает данные всех откликнувшихся кандидатов и дает оценку каждому резюме по 100-балльной шкале, где 0% – кандидат совсем не подходит, 100% – идеальный match!
Позже мы подключили ChatGPT к созданию общей оценки резюме кандидата. Общий анализ успешности дается в сравнении с остальными резюме на платформе. Такая оценка представлена в виде отчета Text applicant score. Отчет создается для резюме с оценкой 40% и выше.
To be continued: сервис сейчас
Сейчас команда клиента активно ищет инвесторов для развития и продвижения продукта. Продукт у нас на поддержке. В беклоге уже лежит большая задача по развитию ИИ.
Закончим наш лонгрид словами менеджера проекта:
«Обычно к менеджеру на одну вакансию поступает от 100 до 300 откликов, которые он просматривает не менее одной недели. Мы с клиентом сократили это время до одного дня. Когда твоя работа выражается вот в таких цифрах — это успех. Просто очень круто понимать, что ты наладил процесс в еще одной сфере бизнеса. Это меня лично драйвит».