не осудим, но обсудим и обсудим, и осудим Вы когда-нибудь задумывались, как много багов в ATS? Напомню, что ATS (Applicant Tracking System) — это программное обеспечение для автоматизации подбора персонала, фактически CRM для рекрутеров. Система помогает собирать резюме, сортировать их по ключевым словам, управлять этапами найма (от вакансии до оффера) и анализировать эффективность найма. Это по сути база данных о соискателях. А я вот перечитывая 115-ое резюме и правя его, задумалась…Вот вам то, что я нашла (и это только те баги, которые когда-то были описаны на известных площадках, сколько же их на самом деле)… а потом говорят «кандидаты уже не те»… Итак ATS: 📍 не поняла формулировку “по настоящее время” и поэтому криво посчитала стаж, потому что даже базовый парсинг дат оказался не таким уж базовым. Авторы платформы потом сами признали, что нейросеть некорректно считала даты в формате “по настоящее время”, и баг исправили. Пруф 📍 не так считают стаж потому что такие системы сначала превращают резюме в набор структурированных полей, а уже потом что-то там “оценивают”. Если на этапе извлечения опыта система ошиблась в датах, роли, длительности или последовательности мест работы, дальше весь скоринг едет по кривым данным. Именно поэтому регуляторы отдельно требуют проверять accuracy таких инструментов, а ICO после аудитов AI-сервисов для рекрутинга выпустил почти 300 рекомендаций по улучшению качества и fairness. Пруф 📍не увидела, что твой опыт вообще-то релевантен, потому что ты написал не теми словами. не “проектировал интеграции”, а “описывал взаимодействие систем” - всё, досвидули, не мэтч. Исследование Harvard/Accenture говорит: квалифицированные кандидаты отсеиваются, если не совпадают с точными критериями и формулировками вакансии. То есть мы играем в игру “угадай правильную фразу для робота”. Пруф 📍 решила, что у тебя “не та отрасль”, хотя стек, задачи и уровень сложности у тебя те же самые. просто потому что такие системы часто фильтруют не по реальной способности делать работу, а по прокси: название должности, отрасль, тип работодателя, пробелы в стаже, наличие “правильного” диплома и прочим суррогатам. Harvard это прямо называет negative filters. Пруф Но все было бы ничего, но мы же знаем уже, что большинство рекрутеров просто слепо доверяют ATS и даже не просматривают резюме кандидатов, которые отсеялись. Крч, ситуация обычно, был бардак, поэтому мы решили сделать лучше - мы АВТОМАТИЗИРОВАЛИ бардак 😂