惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
P
Proofpoint News Feed
宝玉的分享
宝玉的分享
MyScale Blog
MyScale Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
月光博客
月光博客
量子位
博客园 - 司徒正美
V
V2EX
I
InfoQ
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Vercel News
Vercel News
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
美团技术团队
N
Netflix TechBlog - Medium
L
LangChain Blog
IT之家
IT之家
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
A
About on SuperTechFans
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Как мы разрабатывали AI-сервис поиска IT-вакансий
antoniozvonarev · 2026-04-16 · via Все публикации подряд на Хабре

5 мин

4.2K

Когда люди говорят “я отправил 80 откликов и мне никто не ответил”, проблема часто заключается не в рынке а в подходе к поиску.

На входе у тебя ATS. Потом кривое резюме. Потом вакансия, под которую человек подходит только наполовину, но всё равно откликается. Потом ещё один сайт, ещё один фильтр, ещё один PDF, который улетает в пустоту. И уже после этого человек делает вывод, что рынок сломан.

Мы как разработчики talanto.work как раз и начали копать отсюда. Не с красивой идеи “сделаем ещё один job board”. А с более простой: поиск работы в IT слишком часто ломается ещё до первого интервью. На уровне упаковки кандидата, на уровне совпадения с вакансией.

Сначала казалось, что проблема только в вакансиях

Есть сайты вакансий. Они тяжёлые, перегруженные, часто плохо заточены под IT. Значит, нужно собрать более удобный сервис: нормальный поиск, нормальные фильтры, удалёнка, стек, зарплаты, грейды, компании. Уже неплохо.

Но очень быстро стало ясно, что это только поверхность.

Потому что человек может найти вакансию — и всё равно провалиться ещё до первого касания с HR. Резюме не проходит ATS. Или проходит, но выглядит слишком общим. Или человек шлёт его туда, где совпадение слабое изначально. Или рынок показывает ему не лучшие вакансии, а просто самые заметные.

Мы довольно рано поняли, что ATS — это не мифическая страшилка

Мне вообще не нравится, как про ATS часто пишут. Либо как про магию, либо как про какого-то финального босса, которого надо “обмануть”.

По факту ATS — это просто первый жёсткий слой отбора. Очень тупой в одних местах, очень неприятный в других. Он не “оценивает талант”. Он пытается быстро понять, что лежит перед ним: кто этот человек, на какую роль идёт, есть ли у него нужный стек, читается ли опыт, совпадает ли профиль с вакансией.

И если резюме собрано плохо, всё начинает сыпаться

Мы это видели постоянно: человек нормальный, опыт живой, а CV либо слишком дизайнерское, либо расплывчатое, либо не под эту роль, либо вообще не даёт ответа на вопрос, почему его надо двигать дальше. И вот это одна из причин, почему у кандидата потом ощущение, что “меня никто не видит”.

На самом деле тебя часто не то чтобы не видят. Тебя криво читают. Или быстро откладывают в сторону.

Из этого и выросла идея talanto.work

Сначала, если честно, хотелось сделать просто более вменяемый поиск IT-вакансий.

Без ощущения, что ты продираешься через каталог “всего подряд”. Без рынка, где удалёнка спрятана как дополнительная опция, а стартапы и международные роли лежат за регистрацией и платной версией.

Но чем глубже мы лезли, тем понятнее становилось: если делать только список вакансий, то это будет ещё один похожий на других сайт. А кандидату уже не хватает не только вакансий. Ему не хватает нормального слоя между “я ищу работу” и “я откликаюсь туда, где у меня реально есть шанс”.

Вот здесь talanto.work и начал разворачиваться не как джоб-борд, а как более широкий AI-сервис для поиска работы: собрать рынок, почистить его, дать удобный поиск, а поверх этого прикрутить штуки, которые помогают не отправлять резюме всем кому не лень.

Самой тяжёлой частью оказались не модели и не интерфейс

Это, наверное, самое смешное.

Снаружи кажется, что такой сервис — это про AI, поиск, мэтчинг, умные подсказки, рекомендации. По факту самая тяжёлая часть в начале была намного скучнее: данные.

Интернет хранит вакансии в очень кривом виде.

Одна и та же роль может быть в трёх источниках с разным описанием. Зарплата где-то есть, где-то нет. Remote в одном месте указан честно, а в другом прячется в тексте. Навыки называются по-разному, хотя речь об одном и том же. Где-то компания пишет “Python Developer”, а по описанию там половина data engineering. Где-то наоборот.

Поэтому значительная часть разработки ушла на очень приземлённые вещи: сбор, нормализацию, схлопывание дублей, очистку, структурирование и попытку сделать из сырого потока вакансий что-то, с чем вообще можно работать.

Потом пришёл второй слой — помочь кандидату не проигрывать ещё до отклика

Вот здесь AI уже начал выглядеть не как модный ярлык, а как реально полезный инструмент.

Потому что одна из самых дорогих ошибок в поиске работы — это когда человек вообще не понимает, где именно он теряет шанс. В CV? В том, что идёт не на свои вакансии? В слабой упаковке опыта? В ATS? Во всём сразу?

Мы как раз хотели закрыть кусок между “я нашёл вакансию” и “я опять зря потратил вечер”.

Отсюда и выросли вещи вокруг резюме и совпадения с ролью. Например, AI-разбор CV. Не как магическая кнопка “почини мой профиль”, а как рабочая проверка: где резюме рыхлое, где формулировки слабые, где опыт не считывается, где текст сам мешает пройти первый фильтр.

Это очень простая польза. Но именно она и работает.

Самая неприятная правда — пользователь уже устал ещё до того, как пришёл к нам

Вот это наблюдение довольно сильно поменяло продукт.

Когда человек открывает сервис по поиску работы, он редко в нейтральном состоянии. Обычно он уже посмотрел кучу вакансий, уже не до конца верит рынку, уже получил пару странных отказов или полное молчание, уже сомневается в резюме, уже не понимает, куда вообще стоит идти.

То есть мы конкурируем не только с другими сайтами. Мы конкурируем с усталостью.

И если продукт в этот момент заставляет человека снова слишком много думать, что-то додумывать, самому собирать картину из кусков, сам себе объяснять, подходит ли роль, — он просто отвалится. Даже если формально у тебя всё красиво.

Поэтому talanto.work мы довольно быстро начали собирать не от идеи “что ещё прикрутить”, а от вопроса “где пользователь сейчас тупо теряет время и почему”.

Где мы наступили на грабли

Без этого никак.

Одна из ранних ошибок была очень знакомой для любого продуктового фаундера: хотелось сделать много умного сразу. Больше автоматизации. Больше AI. Больше рекомендаций. Больше слоёв поверх вакансий. В голове это выглядело мощно.

На деле часть этих идей была красивой ровно до первого контакта с реальным пользователем. Люди не хотят проходить через сложный “умный сценарий”, если у них уже нет сил. Им сначала нужен очень понятный базовый путь. Найти. Отфильтровать. Понять. Не ошибиться на входе. И только потом уже можно добавлять что-то сверху.

То есть мы, как и многие, сначала чуть переоценили “умность” и недооценили банальную полезность.

Обычная история.

Что получилось по итогу

Сейчас talanto.work для меня — это не просто сайт с вакансиями и не вывеска “у нас тоже есть AI”.

Это попытка сделать поиск IT-работы менее кривым в двух местах сразу.

Первое — собрать и показать рынок шире, чем классический джоб борд.

Второе — помочь человеку не сломаться на участке между вакансией и откликом. Где его уже поджидают ATS, слабое CV, нерелевантные роли и усталость, из-за которой он начинает откликаться на всё подряд.

Не уверен, что рынок найма вообще можно привести к идеальному состоянию. Слишком много там хаоса, слишком много ручной логики, слишком много чужих ограничений. Но чем дольше мы делаем talanto.work, тем яснее становится одна вещь: людям часто не не хватает вакансий. Им не хватает нормального способа до них дойти и не разачароваться по дороге.

Сейчас как раз думаю, где проходит граница между реально полезным AI-слоем и ещё одной фичей, которая только красиво звучит. По опыту это место очень легко пропустить.