Нейронка вместо эйчара: разбираем кейс с рецептом пельменей в резюме

Стратег по росту Оскар зашил рецепт пельменей в резюме, и система, не моргнув, выбрала его в качестве кандидата на позицию фронтендера.

Пока весь Байнет и Рунет активно обсуждает рецепт пельменей, «зашитый» в резюме фронтенд-разработчика и его оффер от IT-компании, Times.by пообщался с Оскаром – человеком, который и затеял всю эту историю.

Автор эксперимента подробно рассказал, как с помощью знания алгоритмов ему удалось обмануть систему и дойти до реального собеседования. Это не просто удачный пранк, а индикатор проблемы современного рынка найма, где боты общаются с ботами, а человеческая экспертиза теряется за ключевыми словами. Разбираемся, почему пельмени оказались для ИИ убедительнее реального резюме.

Оскар – менеджер по стратегии и росту в инвестиционном финтехе, в прошлом аналитик и маркетолог – смотрел на цифры и не понимал, куда уходят деньги.

«У меня не было цели постебать сайты с вакансиями за их алгоритмы или устроить пранк для эйчара. Все началось с конкретной бизнес-задачи. В компании мы столкнулись с тем, что один из каналов найма, в который вливается достаточно серьезный бюджет, не приносит результат, которого мы ожидали», – рассказывает Оскар.

Медиа все громче писали о том, что рынок труда превратился в сюрреализм, сильные кандидаты уходят на другие площадки, а воронки найма работают вхолостую. Оскар решил проверить это лично – не через отчеты и чужие кейсы, а через собственный эксперимент. Так родилась идея резюме с рецептом.

Абсурдно, но работает

Оскар – системный человек: он не просто вставил рецепт в документ наугад, а спроектировал резюме так, чтобы алгоритм его «полюбил».

Структура была продуманной: блок последнего места работы содержал рецепт пельменей, замаскированный под формат достижений. Остальные разделы заточены под ATS-системы: полностью заполненные поля, облако из 30 навыков (JavaScript, TypeScript, React, Node.js, Git, Docker и так далее), а в предыдущих местах работы – классические кейсы в формате «результат для бизнеса».

Справочно: Applicant Tracking System – система отслеживания кандидатов – это программное обеспечение для автоматизации рекрутинга, которое помогает HR-специалистам собирать отклики, хранить резюме в единой базе, отслеживать этапы воронки найма, анализировать эффективность подбора и общаться с соискателями.

«Мне очень хотелось проверить, смогу ли я «скормить» алгоритмам эти пельмени. Обратят ли они внимание на абсурдный текст, посчитают ли это релевантным опытом работы и обратит ли на это внимание эйчар. Или все-таки ключевые слова и навыки важнее. Суть была в том, что рекрутер при ручном просмотре резюме, скорее всего, посчитает его мусорным, а вот ИИ-агент – возможно, нет».

Заговорил на языке нейросетей – они «схавали»

Для ИИ-скринера рецепт выглядел иначе, чем для человека. Алгоритм не читает смысл – он считывает «сигналы».

«Судя по всему, для робота это был просто нерелевантный текст вперемешку с релевантными словами и цифрами, – объясняет Оскар. – «Восстановил», «Подготовил», «Выполнил / предотвратил», «Зафиксировал / как индикатор операционного успеха», «больше 5%», «6–7 минут», «готовность 99%» и так далее. Для нейронки важно наличие цифр и глаголов законченного результативного действия».

Почему именно пельмени? Здесь Оскар улыбается: «Я большой фанат».

Риск того, что ИИ определит его как шеф-повара, был. Но система не распознала профессиональный контекст рецепта.

Проверил и пустил в дело

Оскар тестировал не одно резюме – он сравнивал десять вариантов. Аутсайдером оказался самый «человеческий» из них.

Хуже всего показало себя резюме в классическом формате – с описанием процессов и задач. То, что большинство соискателей пишут до сих пор: «я занимался», «я отвечал за», «в мои обязанности входило». Алгоритмы это не любят. ATS-системы реагируют на конкретику, цифры и результат для бизнеса – не на перечисление функций.

Первое приглашение

Когда пришло первое приглашение на собеседование, Оскар до последнего надеялся на другое объяснение. «Я до последнего хотел верить, что это кто-то из тредчан нашел резюме и кинул приглашение, – признается он. – Но это был ИИ-помощник, который отсортировал резюме. HR даже не смотрел его, так как доверился нейроотбору. Разочаровываться я начал еще несколько лет назад, когда постепенно видел кринж-истории по обе стороны найма».

В чате вакансии тем временем разворачивался цифровой театр абсурда: приглашение на собеседование – отказ – снова приглашение – снова отказ. Все в течение нескольких минут. Оскар считает, что это был конфликт ИИ-агентов, которые не договорились между собой.

Как давно варитесь в этой сфере?

К живому разговору Оскар готовился серьезно, так как понимал: если рекрутер откроет резюме, объяснение должно быть готово.

Рекрутера звали Георгий. Он открыл документ, но не просматривал его заранее. Стандартное начало: представление, рассказ о себе, переход к опыту. И тут – пауза.

Георгий заметил рецепт пельменей в блоке последнего места работы. Сначала подумал, что это ошибка. Оскар объяснил, что именно произошло. Реакция оказалась неожиданной: рекрутер позвал кого-то из руководителей, чтобы показать происходящее. А затем сообщил, что готов сделать оффер – если у кандидата действительно есть навыки фронтенда.

Форма победила содержание

Результаты эксперимента Оскар формулирует просто. «Однозначно. Может быть, в Беларуси немного «проще», но в России сейчас рынок найма – это замес ботов, – говорит он. – Боты с нейрорезюме рассылают автоотклики, боты с нейровакансиями рассылают автоотказы. А здравый смысл где-то там, на заднем плане».

По его наблюдениям, потери рынка от алгоритмической фильтрации огромны. Толковый фронтендер с плохо оформленным резюме проигрывает мидлу с идеально заточенным профилем – или даже джуну, который грамотно упаковал востребованные навыки. Не зря сфера карьерного консультирования сейчас на подъеме: сильные кандидаты идут к менторам, чтобы научиться «продавать себя» алгоритмам.

Сломанное сито

Оскар не ограничивается диагнозом – он предлагает лечение.

«Если сито пропускает «пельмень», значит, сито сломано, – говорит он. – Выход не в том, чтобы плести его еще мельче, а в том, чтобы включить свет. Компании могут перестать играть в прятки с кандидатами через ботов и вернуть в наем человеческую экспертизу, усиленную алгоритмами, а не замененную ими».

Конкретный рецепт для тех, кто строит воронки найма: аудит процессов, гибридные модели, где ИИ только ранжирует, но финальный человеческий фильтр срабатывает до первого контакта. В идеале – переход от текстоцентричного найма к поведенческому: оценка мышления, качества решений, потенциала и гибкости.

Оскар противопоставляет культуру Google (где важна личность) и Revolut (где важны конкретные технические умения). По его мнению, грамотный гибрид этих систем способен закрыть большинство слепых зон.

«Компании тратят огромные бюджеты на то, чтобы не разговаривать с людьми, – резюмирует он. – В индустриях, где интеллект – это основной капитал, компании добровольно отдают право выбора этого капитала скриптам, которые умеют только сопоставлять слова, но не видеть потенциал».

Эксперимент завершен, но не полностью. Одно из тестовых резюме до сих пор висит в активном поиске и продолжает собирать данные. Это резюме Джона Сноу. Без рецептов и пасхалок – просто другой нестандартный формат. Результаты, по словам Оскара, весьма неплохие.

Пельмени достойны оффера?

На вопрос, изменил ли эксперимент его собственный взгляд на кандидатов, он отвечает коротко: нет. Пасхалки в чужих резюме он не ищет. Но вопрос о состоянии рынка задает теперь иначе – с данными, а не с ощущениями.

Напоследок – главный вопрос эксперимента, который, если честно, волнует не меньше остального. Рецепт-то в итоге рабочий? «Только если это легендарные пельмени», – отвечает Оскар.

ИИ – инструмент, а итоговое решение принимает человек

«Использование ИИ в рекрутинге – это уже не тренд, а рабочий инструмент, который действительно повышает эффективность команды», – считает руководитель отдела по подбору персонала в IT-компании Synesis Group Елена Ахремчик.

По ее словам, применение современных технологий позволяет значительно сэкономить ресурсы рекрутера и сократить время на закрытие вакансий. Сегодня существует множество моделей, способных анализировать и отбирать резюме по заданным параметрам. Однако важно понимать: качество их работы напрямую зависит от настройки.

Как уточняет специалист, такие подходы существенно ускоряют работу и снижают нагрузку на рекрутера. При этом ключевой принцип остается неизменным: финальное решение – за человеком.

«После автоматического отбора каждое резюме дополнительно оценивается рекрутером и техническим специалистом. Такая двухуровневая воронка позволяет минимизировать ошибки и снижает репутационные риски. Важно учитывать и ограничения: даже хорошо настроенная модель может как отсеять потенциально сильного кандидата, так и пропустить нерелевантного», – акцентирует внимание рекрутер.