AI-агент рекрутинга: скрининг резюме и первичный скоринг
Отклик из ATS за минуты превращается в карточку: score, summary и вопросы к интервью — без автоотказа.
AI-агенты, FastAPI, LangChain, Python, React
Клиент — IT-компания (~120 сотрудников), активный найм разработчиков и аналитиков. HR получала 200+ откликов на вакансию; ручной скрининг резюме занимал 3–5 минут на кандидата, часть релевантных CV терялась в потоке. Time-to-hire для hot-позиций превышал месяц.
Задача: AI-агент первичного скрининга — оценка соответствия вакансии, краткое резюме для рекрутёра, флаг «приоритет / отказ / уточнить». Без автоматического отказа кандидату без проверки HR; агент только ранжирует и объясняет решение.
- интеграция с hh.ru / Huntflow API: новый отклик → очередь агента;
- парсинг CV (PDF/DOCX), извлечение опыта, стека, локации, зарплатных ожиданий;
- скоринг по матрице вакансии (must-have / nice-to-have), объяснимый score 0–100;
- карточка кандидата: summary, сильные/слабые стороны, 3–5 вопросов для интервью;
- guardrails: игнор фото, пола, возраста; только профессиональные критерии;
- дашборд HR: фильтры, ручная переоценка, feedback loop для калибровки промптов;
- SLA: обработка отклика < 2 минут; алерт при сбое интеграции.
Стек: Python 3.11, FastAPI, LangChain, OpenAI API, PostgreSQL, React, REST API ATS, Docker. Приёмка: 50 CV сверены с оценкой senior-рекрутёра, расхождение score < 15%.
Итог: время первичного отбора −70%; HR фокусируется на топ-20% кандидатов. NDA: компания не публикуется.