«Автопилот» для HeadHunter: как 100 часов на бота экономят тысячи часов разработчикам на поиске работы
Автор описывает, как за ~100 часов собрал «Аврору» —
Telegram-бота-«автопилота» для поиска работы на HeadHunter, чтобы убрать рутину откликов и переписок. Архитектурно бот комбинирует два источника HH: сначала вынимает максимально релевантные результаты из /resumes/similar_vacancies (обычно 20–30 позиций), затем бесшовно переключается на /vacancies с собственными, более строгими фильтрами по специализации — для баланса релевантности и охвата.
Для сопроводительных писем применён многоэтапный промпт-инжиниринг на базе
Gemini: парсинг резюме → извлечение требований из вакансии → поиск «матчинга» → генерация таргетированного текста. Онбординг в боте реализован через ConversationHandler (python-telegram-bot): 5–6 вопросов закрывают регион/формат/вилки/специализацию, после чего режимы «Автопилот» и «Tinder-свайп» можно переключать вручную.
Результат: у бета-тестера (Manual QA) — 7 релевантных приглашений на интервью за 3 дня без ручных откликов. Открытая бета «Авроры» планируется на 3 дня с 7 ноября; доступ и баг-репорты — через Telegram-канал проекта. Цель — снять до 90% «кликабельной» рутины и повысить качество откликов за счёт ИИ и гибридного поиска.
Читайте также
Как OpenAI похоронила традиционный BI — и что пришло ему на смену
Самописные уведомления от Claude Code в Telegram
Четыре проекта на Kwork, которые автор отклонил, и почему
Заглянуть под капот ИИ-агентов: новый инструмент раскрывает «магию» Claude Code
1,5 года идеи — и старт: как мы начали делать «НаСобес.РФ»
- Гибридный поиск в HH: приоритет точности, затем охват: Оптимальная стратегия: сначала забирать высокорелевантные результаты из /resumes/similar_vacancies (обычно 20–30 позиций), затем бесшовно переключаться на /vacancies с более строгими фильтрами по специализации. Это удерживает качество первых откликов и масштабирует охват после исчерпания «золотой выборки».
[процесс]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться