Кейс: Автоматическая оценка резюме
Прескоринг кандидатов для экономии времени HR-менеджеров
AI-прескоринг превращает хаос из входящих резюме в чёткий поток обоснованных решений
Современный найм начинается с потока писем и однотипных резюме. Ручная сортировка съедает часы и силы, а кандидаты ждут ответа. Автоматическая система прескоринга освобождает HR от рутины: принимает резюме из почты, извлекает ключевые данные, сравнивает с требованиями вакансий и отправляет сотруднику готовый вывод – кого пригласить на собеседование, а кому вежливо отказать. При низком скоринге можно совсем исключить HR-менеджера из цепочки и рассылать ответы соискателям автоматически, выждав 30 минут для имитации обработки человеком.
Как это работает
- Письмо с темой «резюме» приходит на электронную почту. Сценарий запускается, проверяет наличие вложенного файла.
- Модуль «Extract from PDF» вытягивает текст из документа. Нейросеть структурирует данные: ФИО, контакты, навыки, опыт, образование, наличие прав.
- Система проверяет, есть ли кандидат в базе. Это защита от тех, кто рассылает пачки писем с разными параметрами, чтобы пройти автоматический отбор.
- Из БД подтягиваются вакансии. В соответствии с их описанием и требованиями формируется промпт для HR-агента.
- Нейросеть сопоставляет резюме с вакансиями, присваивает балл, отмечает риски и сильные стороны. Парсер приводит результат к нужному формату.
- Результат отправляется в БД: данные кандидата, подходящая вакансия и обоснование. Выдерживается 30-минутная пауза для имитации обработки человеком.
- HR видит скоринг и комментарии. Соискателю уходит письмо: приглашение на собеседование или вежливый отказ.
Соблюдение требований 152-ФЗ
-
Что требует закон
Согласно части 5 статьи 18 Закона №152-ФЗ персональные данные граждан РФ, собранные через интернет, должны записываться, храниться, систематизироваться и извлекаться в базах данных, физически расположенных на территории РФ (есть исключения, но в данной задаче они не применимы). Значит, вся инфраструктура, куда попадают данные соискателя, должна быть локализована в России.
-
Сбор через электронную почту
Приём резюме по почте возможен, однако стоит выбирать российских почтовых провайдеров, например Яндекс или Mail.ru. Если вы используете копоративную почту на домене, то домен должен располагаться на российском сервере (при этом не обязательно иметь расширение .ru).
-
Извлечение данных и обработка нейросетью
В данном проекте обработка данных кандидата, включающих персональную информацию, доверена российской нейросети GigaChat. Нежелательно отправлять резюме для анализа моделям OpenAI или Gemini. Если данные будут использованы для обучения нейросети и всплывут в каком-нибудь ответе пользователю, а ещё хуже – попадут в открытый доступ в интернет, у виновника утечки могут быть проблемы.
-
Инфраструктура и хранилища
- Если автоматизация реализована на n8n, сама платформа должна быть self-hosted на российском сервере/дата-центре.
- Google Sheets не подходит для хранения резюме и результатов скоринга: данные физически хранятся за рубежом. В кейсе используется БД Grist, развёрнутая на сервере в Санкт-Петербурге.
- Для предотвращения утечек шифруйте трафик (HTTPS/TLS), настройте ролевой доступ и аудит действий сотрудников.
Ещё один кейс, помогающий автоматизировать работу HR-отдела описан здесь.