Автор под ником oscarlansky разместил на джоб-сайте 10 тестовых резюме, чтобы проверить качество алгоритмов подбора. Одно из них содержало рецепт пельменей вместо опыта работы.
Источник: https://www.threads.com
Рецепт не просто прошёл скрининг — он набрал больше просмотров за неделю, чем обычные резюме у части комментаторов. ATS обработал документ, алгоритм ранжирования поднял его в выдаче, рекрутер назначил встречу.
Источник: https://www.threads.com
Когда Lansky объяснил ситуацию, рекрутер не растерялся: «Посидели, посмеялись, сошлись на мнении, что фильтры г***о». Офер на фронтендера предложили даже после разоблачения — автор отказался, поскольку работает в финтехе.
Что сломалось
Современный стек HR-автоматизации на крупных платформах выглядит внушительно: Workday и Oracle Recruiting используют ML для скрининга и приоритизации, SAP SuccessFactors извлекает навыки из резюме и мэтчит их с вакансией. hh.ru заявляет об анализе 700+ параметров каждого резюме и распознавании синонимов и контекста.
На практике рецепт пельменей обошёл всё это.
Вывод Lansky конкретный: «Система ценит ключевые слова выше смысла». Если документ содержит нужные теги — он проходит. Если нет — не проходит, независимо от реального опыта кандидата.
Для разработчика это работает в обе стороны: резюме без правильных ключевых слов не доберётся до рекрутера, а резюме с нужными словами — доберётся, даже если это список ингредиентов.
