Тест: оценка кандидатов нейросетью — восемь резюме на скрининг, и сверяем её вердикты с живым рекрутером

Первичный просмотр резюме — самая нудная и самая дорогая по времени часть найма. Сейчас по данным hh Статистики на одну вакансию в офисных профессиях приходится около девяти активных резюме, и если вакансия живёт две недели, аккаунт рекрутера превращается в конвейер из сотен откликов. Логичный соблазн — отдать первый фильтр нейросети. Я работаю в найме четыре с половиной года, последние годы — с менеджерами по продажам, и решила проверить честно: что нейросеть делает с такой задачей на самом деле, а не в рекламе сервисов.

Ниже — полностью повторяемый тест: та же вакансия, те же резюме, тот же промт. Вы можете прогнать его за вечер на своих данных.

Методика

Чтобы не светить чужие персональные данные, я собрала восемь синтетических резюме — каждая буква в них выдумана, но типажи взяты из реального потока откликов: сильный профильный кандидат, выпускник без опыта, переросший вакансию РОП, человек из другой сферы, крепкий середняк, оператор колл-центра, enterprise-продавец с удалёнкой и кандидат с перерывом в стаже.

Вакансия одна и реалистичная: менеджер по продажам, B2B-опт, требования — опыт активных продаж B2B от года, CRM, готовность к холодным звонкам, условия — офис, оклад плюс процент.

Модель — доступная мини-версия GPT-5 через OpenRouter, то есть обычный веб-запрос без всякой интеграции. Промт, с которым я прогоняла каждое резюме отдельным запросом, выглядел так:

«Ты — рекрутер, который делает первичный скрининг резюме на вакансию. Вот вакансия: [текст]. Вот резюме кандидата: [текст]. Оцени кандидата строго по трём критериям: 1) релевантность опыта требованиям; 2) вероятная скорость выхода на результат; 3) риски. Дай вердикт ровно в формате: ВЕРДИКТ: взять / на подумать / отказ. ПРИЧИНА: одним предложением».

Каждое резюме подавалось отдельным запросом, без памяти о предыдущих. Эталон — мой вердикт по тем же критериям, как будто мне эти восемь человек прислали в отчёте.

Результаты

Итого: полное совпадение в 4 случаях из 8 (4 / 8 = 50%), при этом ни одного диаметрально противоположного вердикта «взять» против «отказ». То есть модель не ошибается опасно, но и уверенности выше подбрасывания монеты не даёт.

Что нейросеть делает хорошо

Шум-фильтр работает: все три откровенно нерелевантных кандидата (выпускник без опыта, дизайнер «хочу попробовать», ищущий первую в жизни B2B-продажу колл-центрщик) отсеяны уверенно и с корректными причинами. Если у вас сотня откликов и треть из них — такие, модель честно сэкономит вам вечера.

Отдельно порадовало, что модель не покупается на красивые слова. Резюме выпускника с «коммуникабельный, стрессоустойчивый, нацелен на результат» она разложила без всякого уважения к эпитетам.

Где модель ошиблась, и это показательно

Ошибка первая, самая важная: модель читает резюме буквально. Кандидат 5 — три года B2B в автозапчастях, работа в Битрикс24, две разные модели продаж — получила «на подумать» за то, что в резюме нет букв «холодные звонки». Человек три года продавал оптом: звонки там предполагаются по определению. Живой рекрутер это видит, нейросеть — нет: раз слова нет, значит требования не подтверждены.

Ошибка вторая: модель пропустила прямое несоответствие. Кандидат 7 прямо написал «рассматриваю удалёнку», в вакансии — офис. Для живого рекрутера это конец обсуждения независимо от портфеля в 40 миллионов. Модель отметила это в графе «риски» и всё равно дала «на подумать». Она умеет замечать противоречие, но не умеет делать из него решительный вывод.

Ошибка третья — скорее предупреждение: в графе «риски» модель пишет уверенные причины и для своих верных решений, и для ошибочных. Отличить одно от другого по стилю текста невозможно. Это самое опасное свойство: заскринингованный ею кандидат всегда выглядит аккуратно оценённым.

И нюанс по экономии времени: четыре «на подумать» из восьми — это 50% пула, который остаётся на живой просмотр. То есть первая фильтрация не «сократит работу в два раза», а отрежет только явно нерелевантное.

Вывод

Как первый фильтр на мусор — можно брать, формат «один промт, вердикт, причина» работает и повторяем. Как замена решения — нельзя: буквальное чтение резюме и неумение доводить противоречие до вердикта дают слишком много серой зоны.

Если будете повторять, мой совет: не просите модель «оценить кандидата», просите её ответить по одному узкому вопросу за запрос — «есть ли в тексте подтверждение каждого требования вакансии, построчно». В моём тесте модель спотыкалась ровно там, где от неё требовали управленческое решение вместо фактчекинга.