Откликов все больше, ответов все меньше. Что показали 16 000 вакансий в моей базе

В базе более 6 500 вакансий приходят напрямую с карьерных страниц компаний, обновление идет каждые четыре часа. По наблюдениям автора, зарплата указана примерно в одной вакансии из семи, одно объявление может несколько раз появляться в разных источниках, а часть позиций остается опубликованной заметно дольше фактического найма. Поэтому для каждой вакансии сервис учитывает срок жизни, перевыставления и изменения текста, количество похожих объявлений компании, долю ответов на отклики и наличие зарплатной вилки; если данных мало, точную оценку не показывает.

Дубли с карьерных страниц ищутся по сходству названия позиции и компании, а Telegram-вакансии дополнительно сравниваются по смыслу через эмбеддинги в Postgres. Для западных компаний подключены 313 досок Greenhouse, Ashby, Lever и других ATS через публичные API, для российских сайтов написано более 21 отдельного парсера. Медианы зарплат считаются по 12 800+ вакансиям с вилками, а массовые изменения данных автор теперь сначала запускает в dry-run: одна такая проверка предотвратила ошибочное удаление 3 132 вакансий.

Отдельный вывод касается стоимости автоматизации. При потоке 300–600 новых вакансий в сутки обработка описания моделью по 0,27 рубля за запись давала 2–5 тыс. рублей расходов в месяц, хотя 73% описаний уже имели структуру, которую можно разобрать обычным парсером. Поэтому часть AI-задач автор заменил кодом и локальной моделью для эмбеддингов; постоянные расходы на виртуальную машину, базу, домены и трафик он оценивает в 12–16 тыс. рублей в месяц.