Нейронайм и поиск работы: проблема не в ИИ 🤖

Сейчас всё больше людей говорят, что из-за ИИ в первичном отборе резюме найти работу стало почти невозможно. Пока кто-то жалуется, что его автоматически фильтруют, карьерные консультанты, пытаясь разжиться фришными деньгами, предлагают “настроить резюме так, чтобы оно проходило любые ATS”.

Давайте разбираться, действительно ли нейронки всё сломали, или проблема в другом.

Пишу это с учётом моего опыта с внедрением ИИ-инструментов в найме: за последний год я потрогал почти всех вендоров с ИИ-решениями для подбора и много общался с коллегами из разных компаний.

Для начала: ИИ действительно применяется во многих компаниях при отборе кандидатов. Но в каждой ATS, компании и нейроинструменте фильтры разные. Настраиваются они тоже по-разному - под роль, требования нанимающего менеджера и другие вводные.

Что важно: нет универсального фильтра, который можно обойти, добавив в резюме три ключевых слова. Этого невозможно добиться, потому что каждая компания и каждый рекрутер настраивают инструменты под свой контекст.

Следующий момент: рекрутеры и раньше фильтровали кандидатов. Основная проблема соискателей часто не в нейронках, а в том, что люди откликаются бездумно и не особенно задумываются о контексте роли.

Даже я, построивший карьеру в рекрутменте, мог откликаться на вакансии, которые не суперцелевые под мой опыт - просто потому что “почему бы и нет” и интересно понять, насколько тебя готовы рассмотреть.

Но с середины 2025 года поиск работы стал гораздо сложнее. Люди компаниям всё ещё нужны, но в меньшем количестве, а найм стал более точечным. Инструменты тоже настраиваются под эту логику.

Раньше кандидат не всегда должен был быть из конкретной сферы, владеть конкретными инструментами компании и идеально попадать в контекст. Его могли обучить, адаптировать, ввести в задачу. Сейчас чаще ищут не просто человека, который закроет блок или функцию, а человека, который уже закрывал похожую задачу похожими инструментами в похожих условиях.

Поэтому рекрутеры фильтруют кандидатов жёстче, а вместе с ними и нейронки - как отражение логики найма компании. Фильтры могут быть настроены до сферы, конкретных инструментов и других нюансов и это буквально отражение того, что компаниям сейчас нужны именно целевые кандидаты.

Глобально поиск работы сейчас - это работа с тёплыми контактами: рекрутерами, нанимающими менеджерами и другими людьми, связанными с интересными для вас ролями.

Написать рекрутеру в компанию, куда хотите попасть, - хорошая идея, но это не гарантирует место. Нужно понимать, есть ли открытая вакансия и насколько вы релевантны. Если вакансия есть, вы подходите и можете понятно описать это в резюме - рекрутер, скорее всего, будет благодарен.

Проблема в том, что даже используя этот метод, люди часто пишут наобум: “Вот моё резюме, если у вас есть места, пожалуйста, рассмотрите”. Сейчас это работает плохо: ролей меньше, конкуренция выше, и с таким подходом сложно на что-то рассчитывать.

Даже если вакансии сейчас нет, но у рекрутера уже есть ваше резюме и между вами был контакт, когда роль появится, вам может быть проще. Некоторые рекрутеры сохраняют резюме, помнят контекст диалога и запоминают редких специалистов.

Ответ на вопрос “как пробраться через нейронайм”, на мой взгляд, такой.

Во-первых, резюме действительно нужно оптимизировать. Но не потому, что нейронки нужно обмануть. А потому, что есть специфика рынка: резюме и опыт должны попадать в конкретную роль, сферу и запрос компании.

Во-вторых, нужно поддерживать тёплые отношения с рекрутерами и нанимающими менеджерами - даже если сначала это холодный контакт. Чтобы в момент, когда у компании появится вакансия, а у вас - запрос на смену работы или желание попасть именно туда, этот мэтч мог случиться.

Как итог, я бы не сказал, что на рынке труда сейчас есть отдельная проблема из-за внедрения ИИ. Есть проблема в том, что найм ведётся не так активно, роли стали более точечными, а требования - более жёсткими. ИИ не создаёт эту ситуацию, а просто отражает то, как сейчас устроен подбор.