Что такое бот-снайпер на hh.ru: из 13 648 вакансий он откликнулся только на 40

Что такое бот простыми словами? Это программа, которая выполняет действия на сайте вместо человека: ищет, нажимает кнопки, отправляет сообщения. Автор описал в публикации, как построил такую программу для поиска работы. Сначала она тратила деньги впустую, затем он перестроил её по собственным логам.

Что нового в подходе к откликам?

По замеру автора, на ходовую вакансию пришло 264 отклика за первые 18 минут. Он пишет, что место в очереди решает попадание отклика в первую минуту жизни вакансии, а не резюме. Отсюда устройство системы, которая просыпается каждую минуту:

• проверяет свежую выдачу hh.ru по шести поисковым запросам и отбрасывает уже виденное;
• дешёвыми правилами отсекает чужие профессии, низкую зарплату, стажировки и позиции для новичков;
• оставшиеся вакансии читает LLM (большая языковая модель, та же технология, что в чат-ботах) и ставит оценку от 0 до 100 с объяснением причин;
• при оценке от 45 до 54 вакансия уходит «на парковку», а автору в Telegram приходит сообщение с кнопками «пустить» или «пропустить»;
• при оценке от 55 и свежести не старше 10 минут отклик с письмом уходит сам.

Вокруг основного цикла работают и другие функции: резюме поднимается раз в четыре часа, потому что hh.ru ранжирует по свежести. Система сама отвечает на вопросники ИИ-скринеров (программ, которые проводят первичный отбор кандидатов в чатах). Отдельный модуль присылает автору отчёт о судьбе откликов.

Главная находка касается денег. За первые недели до нейросети дошли 5 733 вакансии, и 5 659 из них, 99%, она отклонила. Автор платил токенами (единицами объёма текста, за которые берут деньги сервисы нейросетей), чтобы модель от 4 до 10 секунд читала вакансию стоматолога.

У 71% отклонённых вакансий в названии не было ни одного слова, связанного с профессией автора. Так появился фильтр по названию: в заголовке должен найтись хотя бы один маркер роли. Короткие маркеры вроде «ai» и «ml» засчитываются только как отдельное слово, иначе «ai» найдётся внутри «detail».

Автор проверил этот фильтр на старой истории. Фильтр убрал бы 78% вакансий ещё до нейросети. Потери составили 13 вакансий, которым модель ставила 45 и выше. Обиднее всего было пропустить «Team Lead TrustML»: там «ml» срослось с соседним словом.

Цифра до решения. : Автор проекта, о порядке действий при оптимизации

Сопроводительное письмо нейросеть не пишет. Автор объясняет почему: в текст вакансии можно вписать инструкцию, например согласие на неоплачиваемый испытательный срок, и генератор послушно вставит её в письмо. Поэтому письмо написано один раз вручную, а проверка перед отправкой пропускает только числа из профиля автора и ссылки из белого списка. Любое нарушение отправляет письмо на ручную проверку, даже если оценка равна 80.

Как попробовать подход у себя?

Ссылки на готовый инструмент в материале нет, но логику можно повторить:

1. Выпишите слова, которые обязаны стоять в названии подходящей вакансии, и стоп-слова чужих профессий.
2. Прогоните этот фильтр по вакансиям, которые вы уже просматривали, и посчитайте, сколько подходящих он отрезал бы.
3. Нейросети поручайте только оценку с объяснением причин, а письмо напишите сами.
4. Сомнительные варианты отправляйте себе на ручное решение, а не в автоматический отклик.

Из доступных в РФ языковых моделей для шага с оценкой подойдут YandexGPT и GigaChat. Принцип не меняется: сначала бесплатный отсев по названию, потом платное чтение.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена: история «99% денег уходило на мусор» годится для материала о том, как считать расходы на нейросети. Сначала посмотрите, на что уходят запросы, потом оптимизируйте.

Маркетологу: тот же двухступенчатый фильтр работает для лидов и заявок. Дешёвые правила отсекают очевидно чужое, а нейросеть получает только спорные случаи.

Предпринимателю и рекрутеру: если вакансию читает чужой бот, текст объявления становится частью его входных данных. Пишите название так, чтобы профессия читалась с первого слова.

Соискателю: свежесть резюме и скорость отклика на hh.ru, по наблюдениям автора, решают больше, чем кажется.

Частые вопросы о ботах для откликов

Что такое боты в интернете простыми словами?

Это программы, которые повторяют действия человека на сайтах быстрее и без перерывов. На hh.ru они откликаются на вакансии за секунды после публикации.

Почему письмо не доверили нейросети?

В текст вакансии можно спрятать инструкцию, и модель вплетёт её в письмо от вашего имени. Статичное письмо с проверкой чисел и ссылок такой риск закрывает.

Сколько откликов стоит отправлять?

У автора на 13 648 просеянных вакансий пришлось 40 откликов. Сорок точных выстрелов за девятнадцать дней дают больше, чем тысяча шаблонных писем, которые рекрутер распознаёт с первой строки.