sales

LLM‑судья вместо косинусной близости: точность подбора кандидатов с 44 до 66% и четыре провалившихся приёма

У нас есть внутренняя платформа подбора ИТ-специалистов. Вакансии приходят от заказчиков, и по каждой платформа находит в базе резюме, близкие к её тексту по смыслу, даже если слова в них другие. Внутри обычный векторный поиск на эмбеддингах. У любого такого поиска есть врождённая болезнь. Он находит похожие тексты, а рекрутёру нужны подходящие люди. Резюме сильного программиста совпадает с вакансией архитектора почти по всем ключевым словам, но это другая роль, и кандидат не подходит. Рекрутёр видит такое за несколько секунд. Поиск не видит вовсе. У такого резюме высокая косинусная близость к тексту вакансии, и поиск выводит его в верх поисковой выдачи. Этим летом мы переделали ранжирование кандидатов. Теперь место кандидата в поисковой выдаче зависит от ответа на вопрос, который рекрутёр и так задаёт себе про каждого. «Показал бы я этого кандидата клиенту?