Нейросеть для поиска работы: разработчик собрал агрегатор вакансий за 5 часов

Историю опубликовал практик, который за последние годы прошёл больше сотни собеседований. Когда он вернулся на рынок после двухлетнего перерыва, привычная схема «открыл hh.ru, выставил фильтры» перестала давать полную картину. Часть компаний публикует вакансии только в профильных Telegram-каналах, часть размещает сначала на собственных карьерных страницах и лишь потом на агрегаторах. Результат: дубли, пропущенные предложения и ощущение, что поиск работы превратился в рутинную задачу. А рутину стоит автоматизировать.

Почему готовые сервисы не подошли?

Автор проверил несколько существующих агрегаторов. Одни быстро упирались в лимит бесплатного тарифа. Другие собирали вакансии из небольшого числа источников или слабо покрывали IT-направление. Третьи присылали подборки, но за месяцы использования не принесли ни одного ответа на отклик.

Главная причина писать своё оказалась не в качестве конкретного сервиса, а в контроле: самому выбирать источники, самому задавать правила фильтрации и понимать, почему конкретная вакансия попала в подборку.

Что понадобится

• Python на базовом уровне (уверенное чтение кода, умение запустить скрипт)
• Claude Code или другой ИИ-помощник для генерации кода (подойдёт и ChatGPT)
• Аккаунт в Telegram и созданный бот через BotFather для отправки уведомлений
• Доступ к API площадок (hh.ru, SuperJob и других), где это возможно
• Примерно 3-5 часов на первую рабочую версию

Пошаговая инструкция

1. Определите источники вакансий. Составьте список площадок, которые покрывают вашу специализацию. В описанном случае это были hh.ru, SuperJob, профильные Telegram-каналы и корпоративные карьерные страницы. Большая часть вакансий шла с hh.ru, но заметная доля попадала только в другие места.

2. Разбейте задачу на мелкие части. Не просите ИИ написать всё сразу. Сначала один источник, потом фильтрация, затем хранение уже просмотренных вакансий, после этого отправка уведомлений в Telegram. Каждый следующий шаг строится поверх предыдущего.

3. Напишите скрейпер (программу-сборщик) для первого источника. Опишите ИИ-помощнику задачу максимально конкретно. Покажите реальный фрагмент HTML страницы, если сайт отдаёт не ту структуру, которую ожидает модель.

Пример промпта (промпт, текстовая инструкция для нейросети):

Напиши Python-скрипт, который парсит страницу
t.me/s/название_канала и извлекает из каждого поста:
заголовок вакансии, компанию, ссылку.
Формат вывода — список словарей.
Вот фрагмент реального HTML этой страницы: [вставить фрагмент]

1. Добавьте дедупликацию (удаление дублей). Одна и та же вакансия часто появляется на нескольких площадках. Попросите ИИ написать функцию, которая сравнивает вакансии по названию и компании и отбрасывает повторы.

2. Настройте хранение состояния. Скрипт должен запоминать, какие вакансии уже показывал, чтобы не присылать одно и то же дважды. Достаточно простого JSON-файла.

3. Подключите Telegram-уведомления. Создайте бота через BotFather, получите токен и попросите ИИ написать функцию отправки сообщений через Telegram Bot API.

4. Настройте автозапуск. Поставьте скрипт на расписание (cron на Linux/Mac или планировщик задач на Windows), чтобы он запускался каждое утро.

5. Проверяйте результат и уточняйте. Первые версии скрейперов, скорее всего, не заработают с первого раза. Покажите ИИ ошибки, реальные фрагменты HTML, уточните требования. После нескольких итераций задача обычно решается.

Что делать с этим прямо сейчас?

• Автору Дзена и копирайтеру. Нейросеть для поиска работы, это не обязательно готовый сервис. Тот же подход (разбить задачу на части и делегировать ИИ код) работает для любой рутины: мониторинг упоминаний, сбор тем для статей, отслеживание конкурентов. Даже без навыков программирования можно попросить ChatGPT или Claude написать скрипт и объяснить, как его запустить.

• Маркетологу. История показывает реальный спрос на персонализированные агрегаторы. Если вы размещаете вакансии только на hh.ru, часть аудитории вас не видит. Telegram-каналы и собственная карьерная страница стали полноценными каналами найма.

• Предпринимателю в РФ. Все упомянутые инструменты (hh.ru, SuperJob, Telegram, Python) доступны в России без ограничений. Claude Code работает через API, доступ из РФ возможен с оговорками. Альтернатива для генерации кода: YandexGPT или GigaChat, хотя по моим наблюдениям, для задач написания кода они пока уступают зарубежным моделям.

Главный вывод из этого опыта прост: если вы тратите на повторяющуюся задачу 40 минут каждое утро, попробуйте описать её по шагам и попросить ИИ написать код. Первая версия появится за вечер, а дальше вы будете её дорабатывать, уже понимая, как всё устроено.