Почему я вообще в это влез

Я не HR, я техлид в крупной компании. Казалось бы — моя зона ответственности код, процессы и команда. Но когда встал вопрос о найме нового разработчика, оказалось, что без моего участия никак. Нужно было найти сильного Python‑инженера в команду.

На hh.ru прилетело под 200+ откликов. На первый взгляд — отлично, большой выбор. Но реальность быстро поставила всё на свои места: половина резюме выглядела подозрительно «слишком идеальными». Всё чаще встречаются AI‑сгенерированные резюме, где опыт красиво накручен, проекты подогнаны под вакансию, а на собеседовании кандидат говорит явно при поддержке ChatGPT.

HR‑ы жалуются, что количество фейковых кандидатов растет. А я понял это на собственном опыте: 40 часов своей жизни ушли в никуда, пока я вручную отсеивал поток резюме, проверял портфолио и проводил интервью.

Как это выглядело в реальности

Суббота: 8 часов подряд читаю резюме. Глаза болят, голова кипит. К концу дня понимаю, что уже теряю концентрацию и оцениваю людей по принципу нравится/не нравится.

Воскресенье: еще 6 часов. С каждым часом все сложнее отличать живой опыт от красиво сгенерированного текста.

Понедельник: 4 часа уходит на проверку LinkedIn и GitHub у тех, кто прошел первый фильтр.

Вторник‑среда: 8 часов на звонки и скрининг‑интервью. У троих явно «подсказчик» в ухе — слишком уж одинаково звучат ответы.

Четверг: 6 часов технических интервью. Половина кандидатов не дотягивает до заявленного уровня.

Пятница: 8 часов финальных собеседований. На выходе — один нормальный кандидат.

= 40 часов ради одного человека. И это при том, что я не HR, а тех специалист, и мне казалось, что я понимаю, кого ищу.

В чем корень проблемы

• Когда устаешь, начинаешь решать по наитию.

• С каждым годом всё больше резюме пишут ИИ, подтасовывая опыт.

• На технических интервью часть кандидатов явно использует подсказки.

• На поток из сотен резюме уходит рабочая неделя.

• После всего процесса остаётся ощущение: а правильно ли я выбрал критерии?

Момент, когда я психанул

После той недели я понял: так работать невозможно. Нужен инструмент, который быстро и объективно оценит резюме, поможет отсекать фейки и даст мне время сосредоточиться на реально важных вещах — проверке хардскиллов и разговоре с живыми людьми.

Я собрал систему на основе языковых моделей, которая:

• анализирует опыт кандидата относительно вакансии

• смотрит, есть ли нестандартные пробелы или подозрительные накрутки

• учитывает карьерный путь и стабильность

• формирует отчёт: баллы, сильные и слабые стороны, вопросы для интервью

И инструмент встроен в привычный процесс. Я загружаю пачку из ~30 резюме, система прогоняет их через анализ и сохраняет в историю. Потом я просто ввожу название вакансии — например, Senior Python Developer — и получаю список кандидатов, отсортированный по релевантности. Из 30–40 человек остаётся 5–7 реально сильных, на которых уже имеет смысл тратить время: более глубокое изучение, звонки, интервью.

Результаты

• время на первичный отбор сократилось с 15 часов до 2 часов

• 85% кандидатов, которых система рекомендовала пригласить, реально прошли интервью

• исчезла субъективность — все кандидаты оцениваются по одинаковым критериям

Я не пытаюсь заменить HR. Я вообще не HR. Я техлид, которому пришлось влезть в процесс и который в итоге сделал велосипед для себя и своей команды.

Но чем больше я работаю с этим инструментом, тем больше думаю: возможно, HR‑ам тоже нужен такой помощник. Я пока что смотрю на это глазами инженера. Поэтому буду очень рад услышать фидбек от HR‑специалистов:

• чего в таком инструменте не хватает

• что можно улучшить

• где я слишком увлекся автоматизацией и забыл про реальную жизнь

Если хотите подробнее посмотреть на мое детище — вот сайт: talent‑match.app

Если у вас был похожий опыт с фейковыми резюме или вы используете свои инструменты для отбора — напишите. Очень интересно сравнить подходы.