Как команда HeadHunter повышает качество работы ИИ‑помощника для найма

Что команда hh.ru закладывает в ИИ-помощника

Команда hh.ru задаёт ИИ-помощнику правила, по которым он анализирует вакансии и резюме. Эти настройки формируются на основе экспертизы команды, аналитики платформы hh.ru и тестирования на реальных сценариях найма.

1. Правила и контекст вакансий и резюме

В вакансии обычно много разных блоков: задачи, опыт, навыки, график, зарплата, обучение, преимущества компании, особенности команды. Рекрутеру легко отличить важное требование от описания бонусов. Например, знание конкретной системы может быть обязательным, а корпоративное обучение — просто преимуществом работодателя. Но модель сама по себе не всегда видит эту разницу — её нужно этому обучить.

Это особенно важно, когда информация написана не совсем прямо. Кандидат может не указать точное название навыка, но его опыт будет понятен из должности, задач или описания прошлой работы. Или в вакансии может быть противоречие: одна зарплата указана в билдере, другая — в тексте описания. Формально модель может выбрать любое значение, но это влияет на доверие пользователя к инструменту.

Поэтому команда hh.ru регулярно обучает и настраивает ИИ-помощника на реальных примерах. Он учится видеть не только прямые совпадения между вакансией и резюме, но и косвенные признаки подходящего опыта, а также аккуратно работать с неточной или противоречивой информацией.

Для этого команда задаёт правила, по которым помощник:

• выделяет требования из вакансии, а рекрутер уточняет, какие из них обязательные, а какие желательные
• сопоставляет требования с резюме по смыслу, даже если опыт описан другими словами
• задаёт кандидату уточняющие вопросы, если информации для оценки недостаточно
• учитывает ответы кандидата вместе с данными резюме
• использует шпаргалку для ответов об условиях вакансии, команде и формате работы
• опирается на точные подсказки рекрутера, если в вакансии есть противоречивые сведения
• показывает, какие требования подтверждены, а какие требуют уточнения, и объясняет итоговую оценку кандидата

2. Логика для разных уровней позиций кандидатов

В найме нельзя одинаково оценивать стажёра, специалиста среднего уровня и руководителя. У разных ролей отличаются ожидания работодателей и признаки релевантного опыта.

• Для стартовой позиции важнее мотивация, базовые навыки, готовность к графику и способность быстро включиться в работу. Работодатель часто готов обучать такого кандидата
• Для более опытных специалистов уже важнее релевантный опыт, самостоятельность, уровень задач и владение конкретными инструментами

Поэтому команда hh.ru задаёт помощнику разные правила для разных типов ролей. Инструмент должен понимать, что отсутствие нужного опыта у начинающего специалиста и у сеньор-кандидата — это разные ситуации. Это помогает помощнику точнее работать с требованиями и не применять одну и ту же логику ко всем вакансиям.

3. Сценарии диалога с кандидатом

Реальные диалоги с кандидатами редко идут по идеальному сценарию. На одно и то же сообщение помощник может получить разные реакции: кандидат заинтересовался, сомневается, просит детали, отвечает отказом, шутит, раздражается или задает вопрос не по вакансии.

Поэтому ИИ-помощника настраивают не просто на вежливый тон. Ему важно понимать, что именно происходит в диалоге и чего хочет кандидат в этот момент. Инструмент способен учитывать признаки намерения: например, когда соискатель хочет узнать подробности, готов продолжить общение, сомневается, не заинтересован или уводит разговор в сторону.

После этого ИИ-помощник выбирает подходящий сценарий:

• кандидат заинтересован → помощник даёт больше деталей о вакансии
• кандидат просит ссылку, описание или условия → помощник опирается на данные вакансии и компании
• кандидат сомневается → помощник отвечает на конкретное возражение
• кандидат не заинтересован → помощник корректно завершает диалог
• кандидат задаёт вопрос не по вакансии → помощник мягко возвращает разговор к подбору

Инструмент умеет разбирать и более сложные случаи на основе эмоций кандидата. Для этого мы обучили его понимать сложные человеческие реакции: иронию, сарказм, раздражение или двусмысленные формулировки. Ведь от реакции на эмоцию ИИ-помощника зависит, как кандидат воспримет работодателя и захочет ли продолжить диалог.

Например, кандидат может написать фразу, которая формально похожа на согласие или отказ, но по смыслу означает совсем другое. Если помощник не распознает контекст сообщения, он может продолжить разговор неуместно: начать подробно рассказывать о вакансии человеку, который уже раздражён, или завершить общение там, где кандидат просто пошутил.

Поэтому команда hh.ru разбирает реальные диалоги с кандидатами, выделяет типовые реакции и настраивает правила, которые помогают помощнику учитывать не только текст сообщения, но и контекст и намерение человека.

4. Ограничения в сценариях

ИИ-помощник должен помогать в найме, но не выходить за границы своей роли. Поэтому в продукте заранее задают ограничения: что инструмент может делать, а где должен остановиться и передать решение человеку.

Например, помощник не должен:

• обещать кандидату условия, которых нет в вакансии
• говорить от имени работодателя то, что не подтверждено данными
• обсуждать темы, не связанные с подбором
• поддерживать некорректный, агрессивный или беспредметный диалог
• принимать финальное решение по кандидату

Его задача — помочь рекрутеру быстрее разобраться в откликах, уточнить недостающую информацию и поддержать первичную коммуникацию.

Подробнее о том, как мы обучали и настраивали инструмент, читайте в нашей статье «Этапы разработки ИИ-помощника».

Как проверяют результат работы ИИ-помощника

Для языковых моделей естественно, что формулировки ответа могут немного отличаться при повторном запуске: модель не работает по жёсткому шаблону, а подбирает ответ с учётом контекста запроса. Поэтому качество такого инструмента нельзя проверять один раз и считать задачу закрытой.

Для этого ИИ-помощник hh.ru проходит регулярную проверку — системное тестирование. Команда hh.ru ведёт эталонный набор размеченных примеров, по которым регулярно проверяет качество ИИ-помощника. В него добавляют сценарии из практики найма: разные типы вакансий и резюме, примеры диалогов, нестандартные реакции кандидатов, спорные формулировки и пограничные случаи, где помощнику важно не сделать лишний вывод.

По этим примерам специалисты, которые обучают и настраивают большие языковые модели, проверяют поведение помощника в разных ситуациях: как он выделяет критерии, объясняет логику, отвечает кандидатам и соблюдает ограничения. Так оценивается то, насколько надёжно инструмент помогает рекрутеру в ежедневных задачах.

Кто отвечает за точность ИИ-помощника

Команда hh.ru отвечает за базовую логику ИИ-помощника: как он понимает HR-контекст и работает с вакансиями. Но у каждой компании и роли есть свои детали, которые не всегда можно понять только из текста вакансии, каким бы умным ни был инструмент. Например:

• какой опыт для этой позиции действительно важен
• какие требования обязательны, а какие можно смягчить
• какие условия стоит объяснить кандидату заранее

Поэтому точность ИИ-помощника зависит от двух сторон. Команда hh.ru развивает сам продукт и его базовую логику, а работодатель добавляет контекст конкретной вакансии, команды и процесса найма.