HROS

Манифест HROS

Найм — это поиск смысла,
а не аукцион откликов.

Джоб-борды продают внимание: кто громче откликнулся, того и заметили. HROS переворачивает модель — единая база резюме, AI-мэтчинг по смыслу и контакты только по согласию кандидата.

Проблема рынка

Что сломано в классическом найме

боль работодателя

Спам откликами

На вакансию Senior-уровня приходит 300+ откликов, релевантных — единицы. Рекрутер тонет в ручном скрининге, кандидаты — в отказах без причины.

боль работодателя

Долгий скрининг

Среднее время закрытия IT-вакансии — 35–45 дней. Большую часть занимает не выбор, а поиск тех немногих, кто вообще подходит.

боль обеих сторон

Устаревшие базы

Резюме на джоб-бордах устаревают за недели: кандидат уже вышел на новое место, а профиль продолжает продаваться как «активный».

боль кандидата

Слепые отклики

Кандидат пишет сопроводительные письма в пустоту и дублирует резюме на 5 площадках, потому что ни одна не гарантирует релевантный контакт.

Архитектура

Как работает AI-мэтчинг

Векторный поиск по смыслу поверх строгой структуры данных: каждый профиль и каждый запрос — точка в одном семантическом пространстве.

01

Резюме → структура

PDF/DOCX проходит AI-парсинг: опыт, стек, грейд, вилка, карьерный статус — в единую схему профиля.

02

Эмбеддинги

Профиль кодируется в вектор: «backend в финтехе» и «серверная разработка в банке» оказываются рядом в пространстве смыслов.

03

Векторный индекс

Все профили лежат в общем индексе. Поиск — это ближайшие соседи по смыслу, а не совпадение букв.

04

NL-запрос

Рекрутер пишет как думает: «Senior Go, highload финтех, релокация» — парсер выделяет сигналы без форм и фасетов.

05

Гибридный реранк

Смысловая близость + жёсткие фильтры + веса (статус поиска, свежесть, верификация) → Relevance Score с причинами.

06

Шортлист

Рекрутер видит не 300 откликов, а 10 кандидатов с объяснимым скором — и запрашивает контакт по согласию.

Вектор по смыслу vs булев поиск по ключевым словам

КейсКлючевые словаHROS · векторный мэтчинг
Запрос «backend с финтехом»ищет слово «backend»понимает Go/Java/Kotlin-сервисы в банке и платежах
Синонимы и опечатки«постгрес» ≠ «PostgreSQL» — мимонормализует «постгрес», «postgres», «pgsql» в один сигнал
Грейд и контекстне отличает «lead команды» от «lead-инженера»учитывает роль, стаж и масштаб из контекста
Ранжированиепо дате обновленияRelevance Score: стек × грейд × локация × статус × верификация
Объяснимостьчёрный ящик / сортировка по датепричины и штрафы у каждого скора

В цифрах

Метрики платформы

16
профилей в демо-базе
7
сигналов в Relevance Score
<2 сек
AI-парсинг резюме
×3
запросов контактов у проверенных
10 → 3
кандидатов до шортлиста
0
спам-рассылок по дизайну

целевые метрики MVP 1.0 · демонстрационные данные

Принципы продукта

На чём стоит HROS

AI выполняет рутину

Парсинг, скоринг, саммари и дедупликация — машинная работа. Человеку остаётся смысл.

Решение — за человеком

Мы не «нанимаем за вас». Финальный выбор всегда делает рекрутер и кандидат.

Прозрачность данных

Кандидат контролирует контакты: раскрытие только по явному согласию, просмотры анонимны.

Качество > количество

Меньше совпадений, но каждое — с причинами. Лучше 10 точных, чем 300 шумных.

Верификация — бонус

Проверка профиля добровольна и усиливает доверие, но не является барьером входа.

Присоединяйтесь к базе

Кандидатам — бесплатно. Работодателям — подписка на релевантную выдачу.