Когда использовать
На входе поток резюме и конкретная вакансия — нужно быстро понять, кого звать на интервью и о чём спросить. Роль ИИ — технический рекрутер. Результат: разбор по критериям (что подтверждено, что под вопросом, чего нет), вердикт и точечные вопросы — вместо чтения вслепую и решений «по ощущению».
Промт (бери и вставляй)
Ты — рекрутер. Оцени резюме на соответствие вакансии. Опирайся ТОЛЬКО на текст резюме, не домысливай.
ВАКАНСИЯ — ключевые требования (must / nice-to-have):
MUST: <ВСТАВЬ обязательные: навыки, опыт, годы, локация/формат>
NICE: <ВСТАВЬ желательные>
РЕЗЮМЕ: «<ВСТАВЬ ТЕКСТ РЕЗЮМЕ>».
Сделай:
1. ТАБЛИЦА по каждому требованию: требование | статус (подтверждено / частично / нет / не указано) | где это видно в резюме.
2. СИЛЬНЫЕ СТОРОНЫ под эту роль (2–3, с опорой на факты резюме).
3. ПРОБЕЛЫ И РИСКИ: чего не хватает по must; что выглядит размыто (нет цифр/результатов, частая смена работы и т.п.).
4. ВОПРОСЫ НА ИНТЕРВЬЮ: 3–5 точечных вопросов, закрывающих именно пробелы/сомнения.
5. ВЕРДИКТ: звать / под вопросом / не подходит — одной фразой с обоснованием.
Не оценивай по полу, возрасту, имени, фото, национальности — только навыки и опыт под требования.
Приём: оценка по явной рубрике (must/nice) со статусом и «где это видно» делает скрининг проверяемым и снижает вкусовщину; пункт про игнор демографии — против предвзятости модели.
Пример заполнения
MUST: Python 3+ года, опыт с PostgreSQL, удалёнка. NICE: Docker, опыт в финтехе. Резюме: 4 года Python, упомянут MySQL, про PostgreSQL — нет, удалёнка ок.
Ожидаемый ответ ИИ: таблица — Python 3+ → подтверждено (4 года, проекты X); PostgreSQL → не указано (есть MySQL — частично смежно); удалёнка → подтверждено. Пробел: нет явного PostgreSQL. Вопросы: «Опишите задачу, где использовали PostgreSQL/сложные SQL»; «Опыт миграции с MySQL?». Вердикт: «под вопросом — звать, прояснить БД на интервью».
Вариации
- Ранжирование пачки. «Вот 8 резюме и вакансия — отранжируй по соответствию must с короткой причиной по каждому».
- Только пробелы. «Что в этом резюме НЕ закрывает требования и о чём обязательно спросить» — экономит время на сильных кандидатах.
- Сопроводительное. «Сравни резюме и сопроводительное: где нестыковки, что усиливает кандидата».
Про-советы
- ИИ-скрининг — это фильтр и подсказка вопросов, НЕ автоотказ: финальное решение за человеком. Авто-отсев по резюме рискован и юридически, и по сути (модель не видит контекста за строками).
- Требуйте «где это видно в резюме» по каждому статусу: это отсекает домыслы и даёт вам быструю проверку. «Не указано» ≠ «нет» — этому полезно научить модель явно.
- Явно запрещайте оценку по демографии: модели наследуют предвзятости из обучающих данных. Критерий один — навыки и опыт под требования вакансии.