Задача Степана — вывести ваш бизнес на новую высоту с помощью технологии метчинга
Степан автоматизирует основной бизнес-процесс в аутстаффе — сметчить релевантного кандидата на скамейке под требования вакансии и передать cv сразу в клиента
Ручной метчинг и отправки — основной пожиратель времени менеджеров. Мы сделали Степана чтобы освободить время менеджеров на заключение сделок и ведение клиентов
Степан быстрее человека! Медианный пинг от появления вакансии до отправки релевантного кандидата в клиента — 4 минуты
Степан может работать со скамейкой в сотни кандидатов. Человек физически не способен держать в голове такое количество специалистов чтобы быстро выбрать релевантного
Цифровизация транспортного слоя
Сейчас весь транспортный слой происходит руками менеджеров в телеграм чатах с клиентами.
Степан встраивается в этот же процесс и делает все то же самое, только быстрее и самостоятельно
Степан встраивается в этот же процесс и делает все то же самое, только быстрее и самостоятельно
-
Автоматически метчит скамейку и любой источник вакансий реалтайм по мере появления запросов - Составляет чеклист релевантного кандидата на вакансию
- Делает отправку в чат с клиентом
- Резюме парсятся автоматически, у вас будет своя собственная закрытая база данных с доступами для сотрудников
Использование
Указать источник вакансий, откуда Степан будет забирать условия по заявкам. Любой телеграм-чат или канал с вашим клиентом
Залить все резюме в базу данных, откуда Степан будет генерировать CV ваших специалистов
Указать источник куда будут прилетать метчи — любое количество чатов с клиентами. Можно настроить правила, формат метча
Как работает
1. Мы делаем вам отдельную базу данных в Airtable, где будут храниться резюме, с доступами для сотрудников
2. Сервис парсинга резюме преобразует все резюме в набор типизированных данных, по которым будет происходить метчинг и сохраняет в базе данных
3. Сервис парсинга вакансий забирает тексты вакансий, также преобразует их в набор типизированных данных
4. Данные типизируются согласно нашему справочнику навыков, сейчас общий стек насчитывает 1500 строк. Это по-сути основа всей системы, т. к позволяет производить метч не в тупую обычным сравнением текстов через llm, а регулярными выражениями, что исключает галлюцинации
5. Сервис метчинга производит перебор данных на скамье с данными вакансии и выдаёт совпадения не ниже установленного порога точности. Для этого используется сразу восемь запросов к LLM на каждом этапе и движок метчинга объемом 8к строк кода
6. Еще два сервиса преобразуют совпадения в форматированные сообщения с чек-листом и передают в источники метчей: api вашей CRM или в телеграм чат с вашим клиентом
Микросервисы метчинга
- TGHarvesterВ реальном времени получаем тексты запросов из телеграм каналов
- PatternScanС помощью регулярных выражений определяем является ли запрос вакансией. Извлекаем рейт и локацию по справочнику стран и городов. Опеределяем формат работы и форму оплаты. Определяем все навыки запроса по синонимам справочника
- LLMParserИзвлекаем специализацию, грейд и основные навыки с помощью разных промтов к llm
- MatchingВ цикле проверяем каждого кандидата со скамейки на соотвествие требованиям вакансии по основным навыкам специлиазции, рейту, формату работы и локации
- TargetingФормируем чеклист требований с помощью LLM. Через лучшую reasoning модель выдаем итоговый вердикт на метч в зависимости от установленного в настройках клиента минимального порога соотвествия требованиям — чтобы быть уверенными в точности.
- DocTransformerПреобразует файл резюме в структурированный json
- CVGeneratorИз json с данными кандидата формирует файл с резюме в необходимом формате
- SenderФормируем итоговое сообщение с метчем и отправляем в телеграм чат с партнером
Roadmap 3Q 2025
- Написать логику ивентов и таймингов. Чтобы Степан метчил новые CV в базе данных с вакансиями, которые уже были опубликованы
- Научить Степана работать с тендерными площадками, чтобы направлять метчи напрямую в закупочные лоты
- Таргетинг резюме, т. е. переписывание под конкретную вакансию
- Сделать API для интеграции с CRM