Resume Screener
AI-копилот рекрутера: парсит резюме, сопоставляет с JD, ранжирует кандидатов с понятным объяснением «за» и «против». Никакого black-box — каждый балл ссылается на конкретный пункт резюме.
Рекрутер тратит первые часы дня на «листание-проверку-пометку» резюме. 80% работы — повторяющееся сопоставление одних и тех же требований JD с одинаковыми полями. Resume Screener закрывает это «листание»: открывается уже отсортированный список с подсветкой совпадений и пропусков.
Никакого black-box
Каждый score — сумма понятных компонентов: must-have skills coverage, nice-to-have bonus, опыт, локация. Под каждой строкой — цитата из резюме, на которую опирается оценка. Под каждым пропуском — «требуется X, в резюме нет — проверить на собеседовании».
Пошаговая архитектура
JD-парсер
Свободный текст вакансии → структурированные требования (must-have / nice-to-have / опыт / локация).
Resume parsing
Каждое резюме — через LLM с tool-call: извлекаются skills, опыт, образование, языки. Скан-резюме автоматически проходит OCR.
Matching
Гибрид: точное совпадение skills + embedding-similarity для синонимов + LLM-judgment для нюансов.
Scoring
Взвешенная сумма: must-have 50% + nice-to-have 20% + опыт 20% + локация 10%. Веса настраиваются в админке.
Active learning
После 20 ваших меток — re-rank остальных с few-shot из вашего стиля.
Стек, который не запирает
LLM extraction: YandexGPT или GigaChat — выбор в админке
Embeddings: BGE-M3 для skill-similarity
PDF/DOCX parsing: Docling + PaddleOCR для сканов
Scoring: гибрид rules + ML, веса настраиваются
Bias-mitigation: LLM не получает доступ к age / gender / nationality / photo
ATS-интеграции: Huntflow, Skillaz, FriendWork — нативно
Идеально для
- IT/tech-компании с большим потоком резюме (50+ откликов на позицию)
- Аутсорсинговые рекрутинговые агентства
- Кадровые отделы с большим штатом junior-позиций
- HR-tech продукты — встроить как модуль в свой ATS
Границы кейса
- Не отбраковывает кандидата автоматически — только сортирует и подсвечивает
- Не пишет письма кандидатам
- Не интервьюирует (для этого — будущий кейс interview-prep)
- Не проверяет background-факты (это контур KYC/Verify)
- НЕ применяет discrimination-факторы — игнорируются на уровне промпта
Частые вопросы
Да, через slider в админке. Для tech-позиций can boost must-have до 70%, для customer-facing — поднять nice-to-have.
Что ещё может пригодиться
Покажем на ваших данных
за 1-2 недели
Подключаемся к ограниченной выборке, разворачиваем PoC на ваших реальных кейсах. Оценка качества, точности и UX — на вашей специфике, не на наших красивых демо.