Поиск работы за границей — со скриптами и ИИ

В 2021 году я принял оффер в Herzog & de Meuron в Швейцарии, где проработал несколько лет. После переезда моя жена испытывала трудности с поиском работы: швейцарский рынок — сложный и юридически закрытый для иностранцев, и чтобы найти работу, нужно разослать сотни заявок. Я решил подключиться, чтобы помочь, и сразу понял — придется либо автоматизировать процесс, либо утонуть в рутине.

Я решил автоматизировать поиск и организацию вакансий, а также оптимизировать работу с электронными письмами. Чтобы настроить систему, я использовал Python-скрипты, Chat GPT API для генерации писем и отдельный Gmail-аккаунт для рассылки.

Скрипт ищет и организует вакансии: парсит, выгружает в таблицу, фильтрует дубликаты и нерелевантные позиции. Система также помогает с с электронной почтой — генерацией писем, загрузкой вложений, установкой таймеров на отправку и тегирования входящих ответов. А затем автоматически отправляет напоминания и уведомляет о поступлении офферов. Нейросеть подключается на этапе контекстуализации письма: когда нужно сравнить CV кандидата с описанием вакансии и выдать «эксклюзивный» абзац. 

Я наладил и схему ответов: система анализирует письмо с помощью ИИ и передает данные в бота, который отправляет ответ по шаблону. Например, если пришел отказ — уходит письмо с запросом на обратную связь, а если приглашение на интервью — система заносит встречу в календарь или отправляет рекрутеру письмо с предложением выбрать временной слот по ссылке. 

Я провел большую подготовительную работу, чтобы понять, как должен выглядеть шаблон письма. Первые пятьдесят заявок были провальными: по каждой я запрашивал обратную связь у рекрутеров и получил много ценных советов. Например, выяснил, что язык коммуникации играет важную роль — в швейцарском немецком не используют ß, а пишут ss. Если компания ищет «своего», то ß сразу выдаст «не местного» кандидата и его отсеют на этапе визуального восприятия. 

Мне сильно помогла консультация с рекрутером Herzog de Meuron — ежемесячно в компанию приходит около тысячи заявок, которые сортирует один человек. Я обсудил с ним, на что реально обращают внимание в бюро, и после консультации я внедрил эти данные в шаблон. Сегодня ИИ такую работу делегировать рискованно, а подобную настройку нужно делать под каждый конкретный рынок.

Разрабатывая систему, я руководствовался простым принципом — то, что повторяется массово, можно автоматизировать, то, что требует понимания контекста или личного подхода, делается вручную. Получилась довольно надежная система, с помощью которой у меня получилось помочь нескольким людям с трудоустройством. 

Основная ручная работа остается на уровне самопрезентации кандидата. Например, помогая другу на стажировке с поиском работы, мы адаптировали его базовый шаблон письма так, чтобы в новых заявках корректно указывать его текущий статус стажера. Также вручную разрабатываются шаблоны писем и инструкции по их генерации. Финальные письма не изменяются — но иногда бывает полезно перед отправкой проверить, не попали ли в список нерелевантные заявки. 

Я не использую ИИ для работы с портфолио: для меня это — исключительно инструмент автоматизации процессов и текстовой коммуникации. 

Больше всего сложностей у меня возникло с ChatGPT. Сначала я хотел, чтобы бот анализировал работодателя и проекты, а затем искал соответствие с опытом кандидата. Идея не оправдала себя — нейросеть путалась в именах и проектах, генерировала ошибки, иногда присваивала кандидату проекты фирмы: в итоге я отказался от этой идеи и свел процесс до четких упрощенных инструкций. 

Через Chat GPT я хотел организовать и автоматическую фильтрацию вакансий: просил ИИ проверить, подходит ли вакансия под резюме кандидата, и вернуть ответ «да» или «нет». Эта идея тоже не сработала — нейросеть блокировала полезные вакансии. Я остановился на создании документа со стоп-словами: например, если в описании вакансии есть слова «бухгалтер» или «менеджер», то скрипт их не рассматривает.

Если бы коммуникация кандидатов и компаний опиралась на открытость, она не требовала бы подгонять себя под формализованные письма и резюме. На деле и корпорации, и маленькие авторские ателье, которые формально дистанцируются от стандартизации, все равно действуют в конкретных рамках и вкусовых кодах. 

Всем участникам процесса удобнее, когда все по шаблону — так коммуникация становится проще, но вместе с этим — остается предсказуемой и типовой. Речь идет уже не о личной искренности, а о соответствии ожидаемому формату и шаблону восприятия. 

Автоматизация не «взламывает» личность получателя и не обманывает его — она помогает работать с устоявшимися шаблонами восприятия и ожиданиями. Мне кажется, что использование скриптов и нейросетей в таком контексте — не вопрос этики. Автоматизация входит в резонанс с системой — не для того, чтобы нарушить ее, а чтобы синхронизироваться с ней и попасть в коллективные стандарты.

Сейчас я упаковал свой эксперимент как локальный бизнес и тестирую его ликвидность. На рынке много похожих решений в стиле «Бизнес-Тиндера», но мне это направление не интересно — я просто хотел эффективно решить проблему близкого человека. После прохождения ста успешных кейсов я планирую предложить сервис бирже труда, а дальше — посмотрим.