1️⃣0️⃣ В отличии от обычного авторазбора по фильтрам AI-агент сможет "подумать и принять решение" по резюме, основываясь на большом количестве факторов, и это очень круто. А в спорных случаях “посоветуется” с рекрутером, запомнит его ответ и учтет в следующий раз при такой же ситуации. Поэтому конечно потребуется время, прежде чем агент начнет разбирать резюме без ошибок (такой же подход, как и при обучении начинающего рекрутера).

▪️Например, на вакансию маркетолога в банк ищут кандидата с опытом в других банках. Обычный бот будет отсеивать всех, кто не работал в банке. Но если в системном промпте “объяснить” агенту, что исключения тоже могут быть и такой опыт может быть получен не только в банке, то за счет искусственного интеллекта он не “откажет” отличнейшему маркетологу из рекламного агентства, наоборот, отметит его как сильного кандидата, “увидев”, что в портфолио у него есть очень много кейсов для банков. 

▫️#HRсценарий от @HRtech

▪️Каждые 30 минут AI-агент запускает проверку откликов на всех интегрированных площадках → извлекает новые отклики → нормализует формат → сравнивает ключевые параметры кандидата с требованиями вакансии (ключевые навыки, опыт, локация, грейд, зарплатные ожидания) → определяет, на какую вакансию отклик относится (по названию, ключевым словам из сопроводительного письма и тд).

▪️Если кандидат подходит под несколько вакансий → формирует рекомендацию рекрутеру «Кандидат может быть релевантен сразу для 2-х позиций: DevOps Engineer и System Administrator» → предлагает выбор.

▪️Создает карточку кандидата в ATS → загружает резюме → фиксирует источник отклика → сохраняет сопроводительное письмо → присваивает тег по источнику → в папке вакансии в ATS распределяет кандидата по статусу «Новый отклик».

▪️Проводит быстрый скоринг (алгоритм на основе ключевых критериев вакансии) → выставляет первичный рейтинг (например, 8/10)→ если рейтинг ниже порога (например, <4/10), отправляет кандидата в нужную папку с комментарием «Недостаточный опыт в требуемой технологии: Python <1 года»→если кандидат подходит (≥7/10),  уведомляет рекрутера: «Новый перспективный кандидат по вакансии Data Analyst».

▪️Каждый день в 19:00 формирует отчет по откликам: «Сегодня получено 56 новых резюме, 12 релевантных, 7 дубликатов, 20 не соответствуют требованиям, 17 требуют уточнения».

▪️В понедельник в 10:00 готовит недельный отчет: по каждой вакансии количество откликов, источники, % релевантных, дубликатов, распределение по статусам.

© Сценарий AI-агента от @HRtech

💬В мультиагентной системе рекрутинга всегда нужен такой агент, который отвечает за разбор откликов, так как их нужно обрабатывать оперативно в любое время суток (чтобы не потерять кандидата) и обычно 70% оказываются нерелевантными - но важно дать обратную связь каждому кандидату.

▫️Библиотека HR-промптов HRD-ai.com
▫️Канал с промптами @SoftRecruiting