Подбор, который видит кандидата глубже, чем резюме. Знакомьтесь, Proffl. Привет, «Сетка»! Я Евгений, 14 лет в корпоративном обучении и оценке персонала. За эти годы я увидел главную проблему найма: классические ATS-системы отлично считают воронку, но плохо отвечают на вопрос: «Действительно ли этот человек подойдет нашей команде и этой роли по своим глубинным мотивам?» Чтобы закрыть этот разрыв, я разработал Proffl — веб-приложение для комплексной оценки и подбора персонала. Что оно умеет уже сейчас: 🧠 3-уровневая диагностика: поведенческий код (InDeepCode), профессиональные интересы (RIASEC) и черты личности (Big Five). 📊 Умный матчинг: алгоритмическое сравнение профиля кандидата с целевым профилем вакансии (из каталога 70+ профессий или кастомного бенчмарка ваших лучших сотрудников). 📁 Встроенная мини-ATS: канбан-воронка, скоркарды интервью, аналитика time-to-hire и база кандидатов с дедупликацией. 🔒 Безопасность данных: акцент на локальной обработке и конфиденциальности. Важно: Прямая API-интеграция с HeadHunter (hh.ru) на данный момент находится в стадии активных переговоров. Пока система поддерживает удобный ручной импорт/экспорт данных и парсинг резюме. Коллеги, как вы сейчас оцениваете soft skills и культурное соответствие кандидатов? Пишите в комментарии или в личные сообщения — с радостью покажу демо-версию системы и обсудим, как Proffl может усилить ваши HR-процессы. #HR #Recruitment #Proffl #ПодборПерсонала #HRTech #ОценкаПерсонала #УправлениеПерсоналом