Матчинг по метаданным — логика похожая на то, что мне нужно перед B2B-заходом, только с другой стороны: не вакансия под кандидата, а компания под наш оффер. Я так же по цели собираю, кто там принимает решения и на что можно зацепить, и это экономит часы ручного ресёрча. Кстати, а по каким признакам ваш AI считает процент совпадения — только по хард-скиллам или контекст задач тоже учитывает?

Странный вопрос

Конечно откликаться

Многие откликаются, даже если совпадение по стеку процентов 30, а тут 84%.

Знание стека на 100% не гарантирует трудоустройство.

Смотрят на все скилы в комплексе: и хард и софт

Я бы не игнорировала вакансию целиком, а точечно усилила отклик. -Выделила бы 2–3 самых важных требования из описания, если они есть в моём опыте. -Если есть реальный опыт работы с инструментом (даже в рамках другого теста фреймворка), вписала бы это в блок с навыками или в описание проектов. -В паре предложений сопроводительного письма показала бы, как мой опыт с этим инструментом решит задачи, которые стоят перед командой в этой компании.

Почему нет, тут увы сторонняя технология, а если это имеет альтернативы, то определенно “ДА”, так как все библиотеки одного направления +/- одинаковые.

Еще один фрейм ворк для тестов.

а что это? 😊