Большинство людей оценивают резюме глазами кандидата. «Я же написал про все свои достижения, чего ещё надо?»

А надо посмотреть с другой стороны стола.

Я собрал инструмент, который читает резюме глазами hiring manager'а. Вопрос конкретный: позвал бы я этого человека на интервью, глядя на этот документ?

На вход – резюме и описание вакансии. На выходе – пять этапов анализа:

Первое впечатление (30 секунд). Что видит рекрутер при беглом сканировании – заголовок, метрики, релевантный опыт.

Покрытие требований. Каждое требование из вакансии маппится на конкретное место в резюме. Нет покрытия – фиксируется gap.

Релевантность достижений. «Удвоил производительность CI/CD» – сильно для платформенной роли. Бесполезно для продуктовой. Впечатляет ли достижение именно этого нанимающего – вот что считается.

Позиционирование. Рассказывает ли резюме связную историю, ведущую к этой роли? Или посылает противоречивые сигналы – EM? TPM? IC? Всё сразу?

Конкурентная оценка. Как это резюме выглядит на фоне типичных кандидатов на ту же роль.

Результат – взвешенная вероятность приглашения на интервью (0–100%), симуляция внутреннего монолога нанимающего менеджера и конкретные рекомендации с примерами до/после.

Ключевая идея: оценивается то, насколько эффективно резюме продаёт профиль конкретному работодателю. Одно и то же резюме может быть на 85% для одной роли и на 40% для другой.

Весь код открыт – skill-файлы, модульный профиль из 18 JSON-файлов, workflow оценки. Можно склонировать, открыть в OpenCode или Claude Code (хватит бесплатной модели) и попросить агента подготовить резюме по вашим данным.

Репозиторий: https://github.com/mysummit-school/looking-for-a-job

Разбор архитектуры в блоге – как устроен конвейер, почему первая версия была бесполезной и что показывают исследования о предвзятости AI при оценке собственных результатов.