Рецепт пельменей получил офер на фронтендера

Для проверки алгоритмов некой площадки по поиску работы псевдонимный автор из Threads разместил десяток фальшивых резюме. Как рассказал ^[1] экспериментатор, одно из них было очевидно шуточным и содержало рецепт пельменей. Именно рецепт пельменей пригласили ^[2] на собеседование и предложили ^[3] дать офер даже после объяснения ситуации.

ИИ в HR давно перестал быть маркетинговой игрушкой. Алгоритмы уже участвуют в поиске кандидатов, сортировке откликов, ранжировании резюме и первичном отборе, то есть в тех этапах, где человеку раньше приходилось вручную перебирать десятки и сотни профилей.

Крупнейшие международные HR-платформы плотно развернули искусственный интеллект ^[4] в своей практике. Workday использует ИИ, чтобы поднимать ^[5] наверх наиболее подходящих кандидатов и автоматизировать скрининг, Oracle Recruiting — чтобы ускорять ^[6] найм, приоритизировать лучшие профили и снимать часть ручной рутины, а SAP SuccessFactors — чтобы извлекать ^[7] навыки из резюме и сопоставлять их с требованиями вакансии. Для глобального рынка это уже не экспериментальная функция, а встроенный слой инфраструктуры найма такой же эффективности, как ATS, скоринг или автоматическая маршрутизация откликов.

Отечественные компании не отстают. К примеру, HeadHunter или HH.ru ^[8] с удовольствием рассказывает не про один абстрактный ИИ-фильтр, а сразу несколько разных автоматизированных механизмов. Умный поиск площадки hh.ru анализирует ^[9] и ранжирует миллионы резюме и вакансий, оценивает 700+ параметров каждого резюме, распознаёт синонимы и контекст и подстраивает выдачу под действия рекрутера. На странице откликов у hh есть отдельное ранжирование по релевантности: раздел помощи описывает ^[10], как задействовать алгоритмы машинного обучения ^[11] для обработки вакансий, резюме и приглашений. Авторазбор откликов сортирует ^[12] кандидатов по структурированным параметрам резюме и, что любопытно, работает со всеми фильтрами поиска, кроме текстовых полей. Также у hh.ru есть отдельный ИИ-помощник ^[13].

Автор под псевдонимом Oscar Lansky ведёт блог в Threads под ником oscarlansky. Как рекомендует ^[14] себя сам Оскар, он менеджер по стратегии и росту в сфере финтеха и инвестиций ^[15], и в его зону ответственности входит в том числе одна из важных функций отдела HR — эффективный найм для компании. У oscarlansky встал вопрос о качестве лидов и бюджете для некоего сайта по поиску работы. Хотя площадка напрямую не названа, по контексту (описывается ^[16] как «красный сайт», характерные детали интерфейса на скриншотах) возможно предположить, что это мог быть hh.ru.

Как рассказал ^[16] автор, он наслышан и согласен с негативными откликами из сферы IT про качество работы неназванного сайта. Проверить ситуацию Оскар решил на практике.

Для начала oscarlansky ради эксперимента, «чтобы пощупать и изучить рынок на джоб-сайтах», составил ^[1] и разместил сразу 10 тестовых резюме. Соискатель с рецептом пельменей — это лишь один из вариантов. К удивлению экспериментатора, кулинарное резюме начало набирать просмотры, попадать в выдачу и имело какую-то конверсию. Как предположил Оскар, алгоритмы не против такого формата.

Также было резюме на аналитика данных, которое было составлено всерьёз и тоже неплохо стрельнуло ^[18]. Но именно рецепт пельменей получил первое приглашение на собеседование. Хотя Оскар поначалу предположил ^[2], что это шутка читателя из Threads, на самом деле это было всерьёз. Автор шуточного резюме связался ^[3] с рекрутёром и начал рассказывать про опыт ^[19] работы.

Лишь затем oscarlansky объяснился. Забавно, но это нисколько не огорчило собеседника Оскара: «Посидели, посмеялись, сошлись на мнении что фильтры говно». Более того, ему были готовы предложить офер на фронтендера, но как указывалось выше, у автора эксперимента абсолютно другая сфера работы.

Как объясняет ^[20] Оскар, его разочаровало качество работы алгоритмов: «Лично убедился в полной всратости алгоритмов». Он продолжает: «Если рецепт пельменей обходит ATS, значит система ценит ключевые слова выше смысла, а некоторые хорошие кандидаты не доходят до собеса, потому что они просто не добавили нужные слова и теги». Ему «плакать хочется от осознания того, сколько хороших ребят до нас не дошли, потому что тупо не смогли пробиться через ATS». По мнению oscarlansky, поиск работы для соискателей превратился в психологический хоррор.