Описание
Собрать и возглавить отдел автоматизации рекрутинга: спроектировать и разработать собственного ИИ-агента, который работает с откликами и диалогами на hh.ru, ведёт коммуникацию с кандидатами и выгружает структурированные данные. Отвечать за архитектуру, интеграции, качество работы агента и масштабирование системы на все направления найма.
Задачи
•Определять роли и компетенции внутри отдела — backend, интеграции, LLM-инженерия, аналитика, — и как они стыкуются с IT.
•Формировать зоны ответственности, процессы разработки и релизные ритмы.
•Вместе с командой решать, какие функции берёт на себя ИИ-агент — разбор откликов, скрининг, диалоги с кандидатами, выгрузка данных — и как заходить: пилот, постоянный процесс, интеграция с ATS.
•Оценивать стоимость разработки и поддержки, экономию времени (ИИ помогает быстро собрать данные и посчитать экономику).
•Довести систему до результата — чтобы агент был разработан, подключён к hh.ru и начал давать измеримый эффект.
•Держать сроки, бюджет и качество, договариваться с IT и представителями hh.ru по API и ограничениям платформы (ИИ помогает с проверкой документации и чек-листами).
•Когда система вышла на нужные метрики — зафиксировать, что сработало, и предложить, как повторить и масштабировать.
•Формулировать, как агент обрабатывает отклики и диалоги — правила скрининга, сценарии коммуникации.
•Согласовывать ТЗ, прототипы, испытания (ИИ помогает с документацией и анализом аналогов).
•Выстраивать цепочку: отклик → обработка агентом → диалог с кандидатом → выгрузка данных → передача в целевую систему.
•Проектировать работу через API, обрабатывать ограничения платформы, обеспечивать надёжность и логирование.
•Проектировать обмен данными между агентом и системами учёта и бухгалтерии — данные по кандидатам, ставкам, выплатам, договорам и закрывающим документам.
•Согласовывать форматы обмена, справочники, статусы и триггеры с IT и бухгалтерией.
•Посчитать, что дешевле и надёжнее — разрабатывать своего агента или собирать из готовых решений; как меняется стоимость привлечения, скорость закрытия вакансии (ИИ помогает быстро пересчитывать сценарии).
•Выстроить понятные шаги для каждой автоматизации — аудит вакансии, выбор сценария, проектирование агента, интеграция, запуск, контроль качества, оценка результата.
•Посчитать, сколько времени освобождает агент, за сколько окупается разработка, что будет при разных сценариях (ИИ помогает быстро пересчитывать).
•Понять, какие сценарии работы агента дают лучший результат, а какие нет, и предложить, как тиражировать успешное на все направления найма.
•Развивать людей внутри отдела, ставить задачи, разбирать кейсы, распределять ответственность.
•Вести техническую базу знаний с ИИ-поиском.
•Настраивать ревью, тестирование, релизы, мониторинг качества ответов агента.
•Договариваться о зонах ответственности и форматах работы внутри отдела.
•Следить, чтобы работа агента была привязана к измеримому результату — скорость закрытия, конверсия, стоимость найма, — а не к процессу ради процесса.
•Внедрять в структуру ИИ-агентов как соруководителей эффективности рекрутинга — чтобы они вели диалоги, сортировали отклики, выгружали данные, замечали отклонения и предлагали улучшения.
•Определять, где агент реально полезен — в скрининге, первичной коммуникации, сборе данных, — а где решение остаётся за человеком.
•Проектировать эскалации и контроль качества ответов.
•Планировать нагрузку на систему, замечать отклонения, считать, где автоматизация выходит за бюджет или не даёт результата.
•Показывать руководству статус разработки, отклонения, прогноз эффективности агента (ИИ помогает собрать цифры и сделать дашборд).
•Следить за изменениями правил работы API, тарифов, доступности функций (ИИ помогает быстро найти, что изменилось).
Требования
•Работа с большими языковыми моделями (ChatGPT, Claude или аналоги) — промпты, сценарии, память диалога, контроль качества ответов.
•Оркестрация нескольких агентов под разные этапы воронки.
•Работа через API платформы — получение откликов, ведение диалогов, выгрузка данных.
•Понимание ограничений и правил платформы, аккуратность с доступом и хранением данных.
•Обмен данными через API, веб-сервисы, файловый обмен или шину — в зависимости от контура.
•Знание справочников кандидатов, ставок, выплат, договоров и закрывающих документов.
•Понимание логики учёта и бухгалтерии, аккуратность с проводками и статусами.
•Сбор и структурирование данных из диалогов и откликов, выгрузка в целевые системы (ATS, CRM, 1С, SAP, таблицы, дашборды).
•Аккуратность с персональными данными и логированием.
•Передача результатов работы агента в ATS и аналитику, настройка статусов и триггеров.
•Умение пользоваться ChatGPT, Claude или похожими инструментами.
•Понимание, что ИИ — помощник, а не волшебник: всё проверять руками.
•Умение самому предлагать, как улучшить агента и масштабировать автоматизацию (это самое важное).
•Готовность не бояться говорить с людьми — с разработчиками, IT, руководителями найма, представителями hh.ru. Чётко формулировать мысли.
•Умение замечать, если в логике агента что-то не так, если цифры не сходятся, если ИИ выдал ерунду.
•Интерес к тому, как устроены ИИ-агенты, API hh.ru и рынок рекрутинга, почему один сценарий автоматизации выгоднее другого, как считают эффективность найма.
Будет плюсом: опыт разработки или настройки ИИ-агентов.
Условия
Условий в вакансии нет.
