Как я проверял алгоритмы найма — и привёл на собеседование пельмени

В последний раз я искал работу году в 2021‑м. Тогда выходил напрямую к эйчарам и лицам, принимающим решение о найме. С тех пор рос внутри текущей компании (отрасль — инвестиционный финтех).

Недавно мы столкнулись с проблемой: хорошие кандидаты отсеивались нейросетью, а претенденты с нерелевантным опытом проходили отбор. Я решил воспроизвести «клиентский путь» соискателя и проверить, как алгоритмы реагируют на разные резюме. Эксперимент занял две недели.

Почему я придумал эксперимент с резюме

Скажу сразу: у меня не было цели «постебать» джоб-сайты за их алгоритмы или устроить пранк для эйчаров. Всё началось с конкретной бизнес-задачи. В нашей компании один из популярных каналов найма не приносил тот результат, которого мы ожидали. Мы получали большой поток нерелевантных лидов-откликов, и рекрутеры тратили колоссальное количество времени на их разбор. При этом достойные кандидаты не проходили через фильтр нейронки, потому что их резюме не было адаптировано под алгоритмы. А соискатели с нерелевантным опытом двигались дальше.

Иногда рекрутер связывался с кандидатами, которые словили автоотказ. Но они принципиально не хотели общаться. Кто-то воспринял ситуацию болезненно, кто-то уже проходил другое собеседование.

В какой-то момент мы задумались, есть ли смысл использовать канал дальше. Чтобы лично убедиться в том, что система в кризисе, я решил провести небольшой эксперимент.

Как проходил эксперимент и при чём тут пельмени

Я создал 10 уникальных резюме и разместил их на популярном сервисе поиска работы. Часть CV создавал специально под алгоритмы, часть — по стандарту, часть — с упором на упаковку собственного опыта. В одном резюме был рецепт пельменей. Мне захотелось проверить, смогу ли я «скормить» его алгоритмам, обратят ли они внимание на абсурдный текст, посчитают ли это релевантным опытом и заметит ли подвох эйчар.

Рецепт был вшит в блок, посвящённый последнему месту работы, и замаскирован под достижения, чтобы ИИ-агенты его не «спалили». Остальные части резюме были написаны специально под алгоритмы — прежде всего за счёт ключевых слов. Абсолютно все блоки резюме были заполнены, что тоже повышает общую оценку. В предыдущих местах работы находились пара подходящих под фильтры предложений по классической форме «Кейс — Достижение». В облаке навыков было то, что чаще всего встречается в вакансиях фронтендера: JavaScript, TypeScript, React, Node.js, Git, Docker и куча всего остального. Суть была в том, что рекрутер скорее всего посчитает резюме мусорным, а вот ИИ-агент, который самостоятельно скринит текст, или человек, который бездумно использует ИИ, возможно и нет.

С «нормальными» резюме я откликался на вакансии сам, «пельмени» же висели в пассивном формате. В итоге они получили приглашение на собеседование на позицию Frontend Developer.

К собеседованию я готовился заранее, чтобы не прогореть в первые минуты. Рекрутер доверился нейроотбору: резюме открыл, но не просматривал. Сначала всё шло стандартно: я представился, рассказал о себе. Но когда перешёл к опыту работы, собеседник увидел рецепт пельменей. Он подумал, что это какая-то ошибка. Затем я объяснил ему, что именно произошло. Пельмени почему-то его впечатлили, он даже позвал кого-то из руководителей посмотреть на происходящее и был готов сделать офер, если у меня действительно есть навыки фронтенд-разработчика (у меня их нет).

Какие выводы о процессе найма я сделал

Результат эксперимента был забавным и подтвердил все мои гипотезы. Самым худшим резюме, к сожалению, стало самое человечное из них. Там был рассказ не о том, что получил бизнес, а о том, что делал человек, какие задачи выполнял. Последних сейчас большинство. Ну а самым лучшим оказалось резюме, наиболее адаптированное под алгоритмы.

Думаю, нет смысла спорить, кто сломал наём — алгоритмы и нейросети или соискатели, которые пишут CV под поиск. Неоспоримый факт — наём сломан. Например, не так давно я видел, как в топ через индекс активности выводили резюме Шрэка с опытом работы в спасении принцесс и оптимизации ослов или ведьмака Геральта — он тоже вполне успешно искал работу. И я уже не говорю о том, какой абсурд творится в некоторых вакансиях. Самый яркий пример — это игнор от работодателя или призрачные вакансии, которые висят месяцами с тысячами откликов, а до реальных собеседований дело не доходит.

Конечно, не все эйчары слепо доверяют алгоритмам (по крайней мере, хочется в это верить), но есть и те, кто чрезмерно полагается на ИИ. Это вызывает ответную реакцию от соискателей, которые хотят хоть как-то пробиться через фильтры. В итоге мы получаем ситуацию, в которой рынок превратился в треш для обеих сторон. Конечно, все рынки цикличны, это база экономики, и рано или поздно всё сбалансируется.

Какой совет я могу дать соискателям и рекрутерам

Как бы грустно ни было это признавать, но резюме нужно писать под ИИ. Чаще всего это первый, кто «оценивает» резюме, и этот предварительный фильтр нужно пройти. Даже несмотря на то, что работает он не всегда корректно. Неважно, насколько крутое у вас резюме: если его забракует ИИ, это точка. Мало кто из рекрутеров повторно просматривает отклик, получивший автоотказ, с мыслью «ну а вдруг кандидат подходит».

Рекрутерам посоветовал бы провести аудит воронки найма. Искренне хочу, чтобы соискатели нашли себе подходящие компании, а компании — классных сотрудников.