Сбор откликов
Отклики из LinkedIn и Indeed собираются в один поток с карточкой на кандидата: файл резюме, ссылка, дата, источник. Дальше всё работает с этим потоком, а не с папкой «Загрузки».
Кейс 09 · Найм · разбор откликов и собеседований
475 откликов приведены к одному формату и упорядочены скорингом — читать нужно верх списка, а не всю папку
Поток откликов на вакансию убивает найм тише, чем его отсутствие: резюме приходят на разных языках, в разных шаблонах и разной длины, и решение принимает не тот, кто лучше подходит, а тот, кого успели прочитать. Собрал пайплайн: единый русский формат, автоскоринг, раскладка на Диск и срезы в таблице. Отдельно — расшифровка собеседований с оценкой.
475
резюме в едином формате
668
кандидатов в одной волне скоринга
1
таблица вместо папки
Задача
Найм под конкретную позицию, отклики идут из LinkedIn и Indeed.
- Разные форматы. Английские и русские резюме, экспорт из площадки, PDF из личных шаблонов, вордовские файлы. Каждое читается по-своему, и сравнивать их между собой невозможно — глаз каждый раз заново ищет, где тут опыт.
- Объём против внимания. Четыреста семьдесят пять резюме по пять минут на каждое — это около сорока часов чтения. Неделя рабочего времени на первичный отсев, и к концу недели критерии у читающего уже другие, чем в начале.
- Решение принимает случайность. Верхние отклики читают внимательно, нижние просматривают по диагонали. Сильный кандидат, откликнувшийся на третий день, имеет меньше шансов, чем средний, откликнувшийся первым.
- Собеседования не оставляют следов. После четырёх подряд разговоры сливаются, а вернуться не к чему: заметки короткие, запись никто не слушает второй раз.
Как делал — конвейер в работе
Один формат для всех
Каждое резюме пересобирается в единый русскоязычный PDF — одинаковая структура, одинаковые разделы, одинаковый порядок блоков. 475 файлов приведены к этому виду. Смысл не в эстетике: когда все резюме сверстаны одинаково, чтение одного занимает не пять минут, а меньше минуты, и сравнение перестаёт зависеть от того, кто как оформил свой опыт.
Скоринг формулой, а не впечатлением
Требования вакансии раскладываются на измеримые признаки, по ним считается оценка соответствия. Формула настраивается под позицию и проверяется на ручных оценках: если машина расходится с человеком, правится формула, а не оценки. В самой крупной волне так прошли 668 кандидатов под зарубежную позицию. Скоринг не решает, кого нанять, — он решает, в каком порядке читать.
Раскладка и срезы
Готовые PDF раскладываются по папкам на Google Диске, а сводка уходит в Google Sheets: строка на кандидата, оценка, ссылка на файл, статус. Руководитель открывает одну вкладку, сортирует по оценке и видит очередь на интервью. Никаких пересылок архивов.
Собеседования в текст
Разговор — аудио или видео — превращается в транскрипт с таймкодами, короткое саммари и оценку кандидата по тем же критериям, что и в скоринге. По десяткам кандидатов собираются сводные Q&A: видно, как разные люди отвечают на один и тот же вопрос, рядом, а не по памяти. К спорному кандидату можно вернуться через две недели и прочитать, что он говорил, вместо «вроде нормальный был».
Результат
| Что | Цифра |
|---|---|
| Резюме, приведённых к единому RU-формату | 475 |
| Кандидатов в одной волне скоринга | 668 |
| Ручное чтение до пайплайна | ~40 часов — арифметика 475 × 5 минут |
| Куда смотрит руководитель | 1 таблица вместо папки с файлами |
| Собеседование после разговора | транскрипт с таймкодами, саммари, оценка, сводные Q&A |
Первичный отсев перестал быть неделей чтения: сортировка по оценке, вечер на верх списка, остальное остаётся доступным и не теряется. Отклик, пришедший последним, участвует в отборе на равных с первым, потому что порядок задаёт формула, а не время получения.
ПОХОЖАЯ ЗАДАЧА → РАЗБОР · 0 ₽ · ДО КОНЦА ДНЯ
Есть похожая задача?
Опишите её в двух-трёх предложениях. За рабочий день верну разбор: что автоматизируется, что не стоит трогать, срок и вилка.
Что придёт в ответ
- Первый ответ — в течение часа днём по Москве.
- За рабочий день — план: что автоматизируется, что не стоит трогать, срок и вилка.
- Разбор остаётся у вас, даже если дальше мы не работаем.
Стек
Сбор: выгрузки откликов LinkedIn и Indeed.
Обработка: Python, разбор документов, генерация единого PDF, перевод к русскому формату.
Скоринг: формула соответствия под требования вакансии, калибровка по ручным оценкам.
Хранение и срезы: Google Диск (раскладка по папкам), Google Sheets API (сводная таблица).
Собеседования: транскрибация аудио и видео с таймкодами, саммари, оценка кандидата, сводные Q&A.
Коротко о проекте
Как автоматизировать разбор откликов на вакансию?
Кирилл Юсупов, Москва, собрал пайплайн: отклики из LinkedIn и Indeed сводятся в один поток, каждое резюме пересобирается в единый русскоязычный PDF с одинаковой структурой — так прошли 475 файлов, — затем считается оценка соответствия по формуле, настроенной под требования вакансии. Готовые файлы раскладываются по папкам на Google Диске, сводка с оценками и ссылками уходит в Google Sheets. В самой крупной волне через скоринг прошли 668 кандидатов.
Зачем приводить все резюме к одному формату?
Потому что сравнение зависит от оформления. Когда резюме сверстаны одинаково, чтение одного занимает меньше минуты, а не пять, и решение принимает содержание, а не шаблон и не порядок поступления отклика. Скоринг при этом не выбирает сотрудника — он задаёт порядок чтения, чтобы сильный кандидат, откликнувшийся поздно, не потерялся в конце папки.
Что даёт транскрибация собеседований?
Разговор превращается в транскрипт с таймкодами, короткое саммари и оценку кандидата по тем же критериям, что и в скоринге; по десяткам кандидатов собираются сводные Q&A — ответы разных людей на один вопрос лежат рядом. К спорному кандидату можно вернуться через две недели и прочитать, что он говорил, вместо того чтобы полагаться на память. Ту же механику Кирилл Юсупов применяет к встречам и созвонам: запись, транскрипт, протокол, задачи.
Такой же разбор — под вашу вакансию
Пайплайн собирается под конкретную позицию: критерии берутся из вашего описания вакансии, формула настраивается на первых двадцати резюме, дальше поток идёт сам. Работает и для внутреннего HR, и для агентства, которое обрабатывает чужие вакансии пачками.
Та же механика годится не только для найма: любой поток однотипных документов — заявки, анкеты, коммерческие предложения поставщиков — приводится к одному виду и упорядочивается по правилу, которое вы сформулировали словами. Техзадание писать не нужно, достаточно рассказать, кого вы ищете и что считаете плюсом.
Москва · персональные данные обрабатываю по вашим правилам, работаю по NDA