Готовлюсь к своему семинару и довольно часто обращаюсь к ИИ, чтобы проиллюстрировать примерами свои тезисы. Так вот, сейчас у многих проблема: ❗️ В откликах на вакансии либо нет подходящих резюме, либо пара-тройка идеальных. А за этими «идеальными» - люди обычные, не подходящие работодателю ☹️ Причины такой ситуации банальны, но в сочетании друг с другом дают грустный результат: 👎 Алгоритмы отбора резюме, основанные на ИИ, выбирают оптимизированные под ИИ резюме; 👎 Оптимизированные под алгоритмы резюме имеют мало общего с реальными людьми; 👎 Резюме, написанные кандидатами и не оптимизированные под алгоритмы поиска, работодатели не видят, т.к. ИИ их отсеивает по формальным признакам. Собственно поэтому стоит «прогонять» некоторые резюме через фильтры 😉 ❗️ Признаки оптимизированных резюме, сформулированные одним из ИИ по промту: 👉 Привет! Напиши чек-лист проверки резюме, выявляющий, что резюме написано ИИ ✅ Синтаксическая стерильность (идеальная гладкость) В тексте полностью отсутствуют грамматические, пунктуационные или стилистические ошибки, но при этом текст неестественно идеален. Признак: Все предложения построены по одной схеме (подлежащее + сказуемое + деепричастный оборот). ✅ Штампованные формулировки (маркеры LLM) Слова-триггеры: «Благодаря чему» (фраза, которую ИИ использует в 80% случаев для описания достижений). «Был награжден» / «Получил признание» (без конкретики). «Широкий спектр задач» (вместо перечисления конкретики). «Стрессоустойчивость и многозадачность» (в разделе «О себе»). ✅ Раздутый раздел «О себе» (автобиография) В резюме человека этот раздел занимает 1-2 абзаца. ИИ склонен писать эссе на 500-1000 знаков. ✅ Отсутствие цифр или «общие» цифры Признак: Вместо «Увеличил продажи на 23% за 3 месяца» написано «Успешно занимался увеличением продаж» или «Увеличил продажи на 30%» (без базы, периода и метода). ✅ Маркированные списки вместо связного текста (и наоборот) Признак: В одном резюме смешаны хаотично: громоздкие списки из 15 пунктов обязанностей (хотя обычно пишут 5-7 ключевых) ИЛИ, наоборот, обязанности слиты в сплошной «простыней» текста без структуры. ✅ Повторы ключевых слов (переоптимизация) Кандидаты просят ИИ «подогнать резюме под вакансию», и нейросеть начинает злоупотреблять словами из описания вакансии. Признак: В тексте 3-5 раз повторяется одно и то же редкое слово (например, «Lean» или «Agile») в каждом блоке, даже там, где это неуместно. ✅ Абстрактные достижения без контекста ИИ описывает результат, но не объясняет какой ценой или в каких условиях. Признак: Достижения звучат как «успешно реализовал проект», «оптимизировал процессы», но нет ответа на вопросы: Что это дало бизнесу в деньгах? Сколько человек было в команде? Бюджет проекта? ✅ Идеальная хронология (слишком правильная) ИИ «зализывает» карьерные пробелы или длительный опыт работы. Признак: Отсутствуют указания на перерывы между работами (даты идут сплошняком), хотя по логике они должны быть. Либо наоборот, ИИ добавляет несуществующие периоды стажировок, чтобы скрыть gaps. ✅ Иностранные языки — уровень «C2 — Native» ИИ по умолчанию считает уровень языка кандидата идеальным, если в промпте не указано иное. Признак: Указан «свободный» или «носитель» для английского, но при этом в тексте резюме (если оно на русском) встречаются стилистические кальки с английского. ✅ Отсутствие «неудобных» деталей Человек обычно добавляет в резюме что-то, что может вызвать вопрос (например, хобби, ссылки на соцсети, упоминание волонтерства). ИИ делает резюме максимально «стерильным». ❓Что делать, если вы рекрутер? Если вы нашли 5+ совпадений: 👉 Позвоните кандидату. ИИ не умеет разговаривать. Если на словах человек не может ответить на простой уточняющий вопрос по своему резюме, значит, он не писал его сам. 👉 Попросите конкретику. Запросите кейс по одному из пунктов достижений. Человек, который просто скопировал текст из ИИ, не сможет описать детали процесса. 🔴 При написании поста использован агент deepseek. 🔵 При обращении к ИИ естественный интеллект автора не пострадал 🤣 #hr #рекрутмент #подборперсонала #ИИврекрутменте