Пользователи HH всё чаще жалуются на непрозрачность умного поиска и алгоритмов платформы. Даже в комментариях к моим постам тема всплывала уже минимум 5 раз. Попробую выяснить в чём там проблема.
Первым делом обратился к официальному источнику - статье на HH, в которой даются пояснения о работе алгоритмов подбора. Я внимательно всё изучил.
Итак, как же работает умный поиск резюме?
В официальном анонсе для работодателей примерно так:
Глубокий анализ резюме: Система автоматически оценивает 700+ параметров каждого резюме (опыт, навыки, зарплатные ожидания, геолокацию и др.), сопоставляя их с вакансией.
Понимание смысла запроса: Алгоритм распознает синонимы и контекст в описаниях вакансий и резюме. Даже если кандидат не использовал точные ключевые слова вакансии, но описал нужный опыт, система его найдет.
Постоянное обучение на ваших действиях: Система становится точнее с каждым откликом. Это помогает алгоритму лучше понять ваш «идеальный» профиль кандидата.
Персонализированная выдача: На основе этого анализа умный поиск ранжирует резюме и отклики, выводя самых релевантных кандидатов наверх вашей ленты. Вам не нужно тратить часы на ручной поиск.
Звучит очень современно и привлекательно. Но к сожалению официальные анонсы всегда немного про маркетинг. Посмотрим что говорят пользователи в комментариях на Habr, которые размещают свои резюме и отправляют отклики на вакансии.
Ситуация здесь чуть менее красивая:
"... бросаешь отклик но абсолютно не понимаешь что будет дальше"
Ivnika (с)
"... процесс отсева неподходящих кандидатов ... при котором создателя языка программирования не берут на работу, где этот язык используется, только по той причине, что требуется опыт работы с ним больше, чем этот язык вообще существует"
Le0Wolf (с)
"... рекрутёр видит, что это автоотклик) И ... таких они отсеивают автоматом))"
K0styan (с)
И там еще много разных комментариев. Но к сожалению мало позитивных, от довольных пользователей.
Как же так? Инструмент то классный на самом деле, помогает и людям и компаниям сокращает потраченное на рутинные занятия время.
Три причины, из-за которых резюме не доходит до живого HR специалиста.
Первая - автоматические фильтры ATS. Работодатель включает умный поиск и система сразу прячет вниз списка резюме тех, кто не вписался по ключевикам и прочим параметрам в ИИ представления об идеальном кандидате на данную позицию.
При этом описание вакансии и требования, на которые ATS как раз и смотрит, хорошо если HR сам писал, а не еще одна нейронка.
И вот соискатель получает авто-отказ. И даже никогда не узнает, что ему отказал даже не человек, а всего лишь ИИ-инструмент, который решили что он "не торт".
Пояснений в чем именно не подошел - конечно не будет. Но это и с большинством живых HR так было, тут сохраняется стабильность.
Второе - неактуальные вакансии. Мало кто знает, но большая часть организаций оставляет вакансию активной до конца оплаченного периода, даже когда кандидат уже найден и вышел на работу. А зачем убирать, оплачено же. Получается что вы тратите время, пишете сопроводительное, а в компании то никто уже не нужен.
Максимум - отклик попадет во внутреннюю базу соискателей с пометкой "позвонить когда-нибудь".
Третье - шкала активности. В интерфейсе HH прямо напоминают: поддерживайте активность, вносите изменения в резюме, откликайтесь, чтобы резюме было выше.
Это принуждает к имитации поиска. Соискатели откликаются на заведомо неинтересные позиции, создавая вал откликов, который работодатели пытаются задавить ещё более жёсткими фильтрами. Вот такой замкнутый круг получается.
Как обучается алгоритм отсева резюме
Умный поиск обучается на действиях рекрутеров: какие они резюме открывают, кого приглашают, а кому отказывают.
Например если рекрутеры систематически отказывают кандидатам с длительным перерывом в трудовом стаже, алгоритм фиксирует это как норму. На следующий день такие резюме оказываются ещё ниже в выдаче, их ещё реже открывают, и петля замыкается.
Приведу конкретный пример: женщина после декрета не могла пробиться через автоматические фильтры, пока не указала в резюме вымышленный непрерывный стаж. Система сочла её кандидатуру подходящей только после корректировки под паттерн.
Получается, что система может обесценить любой предыдущий опыт соискателя при несовпадении всего лишь одного из паттернов, так что ли?
Битва двух ИИ
Отдельный тренд, зафиксированный лично мной и множеством пользователей: первичный найм превратился в диалог двух нейросетей.
Соискатели генерируют резюме и автоотклики через ИИ, работодатели отсеивают их ИИ-скринерами. Получается что два алгоритма обсуждают и оценивают квалификацию живого человека, который даже не в курсе, что его "первично собеседуют" пока он, например, спит.
Публичное API и его закрытие
А еще ситуацию усугубило закрытие публичного API для соискателей. Разработчики автоматизации для соискателей теперь просто переключились на эмуляцию действий пользователя в бараузере: имитируют клики мыши, скроллы и прочие фишечки чтобы обходить ограничения. Технологи сейчас такое позволяют. Получается что этим ограничением HH не решил проблему множества откликов, а загнал пользователей в подполье, убрав официальные механизмы. Зачем - не понятно.
Что дальше
Чем умнее становится ИИ с обеих сторон, тем бессмысленнее выглядит сам процесс найма. На выдуманные завышенные требования откликаются выдуманными резюме. А на собеседовании два ИИ соревнуются в корректности ответов на придуманные вопросы.
Как такие выдумщики-соискатели потом будут выполнять свои обязанности на рабочем месте - риторический вопрос.
Как сейчас наиболее эффективно искать работу или сотрудников, есть свежие мысли? Делитесь в комментах, интересно мнение с обеих сторон баррикад.