Чат-бот для подбора персонала: скрининг кандидатов

Вакансия висит вторые сутки, и на неё уже сорок откликов. Половина резюме не подходит по профилю, часть кандидатов не устраивают зарплатные ожидания, и всё это выясняется только после того, как рекрутер откроет каждый файл и прочитает его целиком.

Чат-бот для подбора персонала берёт на себя ровно этот этап: открыть, прочитать, сравнить с условиями вакансии и оставить рекрутеру тех, с кем стоит разговаривать вживую.

Что такое чат-бот для подбора персонала

Чат-бот для подбора персонала — агент, который принимает отклик на вакансию, извлекает данные из резюме, задаёт кандидату уточняющие вопросы и передаёт рекрутеру только тех, кто прошёл первичный отбор.

Дальше решение принимает человек. Агент не нанимает и не отклоняет заявку сам — он снимает с рекрутера механическую часть: открыть файл, найти в нём опыт и зарплатные ожидания, сверить с требованиями вакансии. Освободившееся время уходит туда, где нужен живой разговор, а не сортировка файлов.

Как агент читает резюме кандидата

Резюме извлекается тем же действием, которым агент обрабатывает любой присланный файл: клиент прикладывает документ, платформа распознаёт его аргументом типа «Документ», а текст экспортируется в Markdown или HTML и попадает в переменную.

Дальше с этим текстом можно поступить как угодно: передать в следующий шаг сценария, сравнить с описанием вакансии в базе знаний или использовать в ответе агенту кандидату. Про саму механику обработки файлов (форматы, экспорт, ограничения) подробно написано в статье «клиент прислал фото и документ», здесь она не пересказывается.

Отдельная ситуация — резюме в виде фотографии или скана. Обычное извлечение текста тут бессильно, поэтому в действии включается один из трёх режимов распознавания: не использовать, включить только для PDF с картинками или распознавать всегда. Последний вариант — рабочий выбор для подбора персонала, потому что кандидаты присылают резюме как попало: фото с телефона, скан из отдела кадров прошлого места, экспорт из HeadHunter в PDF.

Какие вопросы агент задаёт и куда деваются ответы

Резюме закрывает не все вопросы вакансии: готовность к графику, дата выхода, реальные зарплатные ожидания против названных в резюме — это агент выясняет уже в переписке.

Ответы складываются в переменные. Опыт работы или зарплатную вилку разумно завести фиксированной переменной с проверкой типа: значение либо число, либо диалог просит уточнить. Причину смены работы или пожелания по формату занятости кладут в динамическую переменную, туда модель сохраняет ответ так, как его сформулировал кандидат.

Тот же принцип переменных и тегов работает при квалификации лидов: подход к найму тот же, только критерии свои — опыт, зарплата и готовность к графику вместо бюджета и города.

Резюме кандидата — это персональные данные

Резюме почти всегда содержит телефон и дату рождения кандидата, а иногда и паспортные данные. Это персональные данные, и передавать их в облачную модель без обработки нельзя — того требует 152-ФЗ.

Платформа решает это маскированием: телефоны и даты рождения заменяются на обезличенные значения перед отправкой в модель, а расшифровка обратно происходит уже в России. Кандидат получает ответ с настоящими данными, модель видит только обезличенный текст. Полный разбор того, как это устроено и какие модели работают с размещением в РФ, — в статье «ИИ-агент и персональные данные», здесь этот механизм не расписывается заново.

По умолчанию переписка и вложения хранятся 45 дней, дальше платформа удаляет их со всех серверов. Для найма стоит помнить именно эту цифру: резюме, которое кандидат прислал два месяца назад, к моменту повторного обращения рекрутера может уже не храниться.

Как рекрутер узнаёт, что кандидат прошёл отбор

За это отвечает целевое действие: рекрутер заводит тег «прошёл отбор» с описанием условия, при котором тег ставится, например: кандидат ответил на все вопросы агента, и ни один ответ не разошёлся с требованиями вакансии.

Запись на собеседование через Google-календарь

Кандидату, прошедшему отбор, агент предлагает время встречи через интеграцию с Google-календарём: подключается рабочий аккаунт, указывается ID календаря и добавляются почты постоянных гостей — например, самого рекрутера.

Заголовок события собирается из переменных диалога, поэтому в календаре сразу видно имя кандидата и вакансию, а не безликую запись «Встреча». Слоты для записи задаются одним из двух способов: расписанием по дням недели с массовым заполнением интервалов или правилом прямо в инструкции — например, не назначать встречу раньше чем через сутки от текущего момента.

Послушайте, как рекрутер описывает первые три вопроса кандидату

Послушайте разговор рекрутера с кандидатом по телефону: почти всегда он открывается одними и теми же тремя вопросами, и рекрутер сам может назвать их без запинки. Это уже готовая инструкция для агента, просто её пока никто не записал.

Перенесите эти три вопроса в сценарий, заведите под них переменные и один тег на результат — без сложной ветвистой логики на старте. Расширять её имеет смысл после того, как накопится хотя бы полсотни диалогов и станет видно, какие ответы кандидатов повторяются чаще всего.

Частые вопросы