Сквозь ХАХА и ATS: что не так с этими машинами?

Сквозь ХАХА и ATS: что не так с этими машинами? /Часть 1/ В комментариях мне справедливо напихали: хватит подростковых угадаек, дайте нормальный гайд, как должно выглядеть резюме, чтобы машина его поняла. ✍️ Давайте поразгоняем, почему гайд не поможет, а скорее сделает хуже. Начну с простого и в лоб: соискателей больше, чем вакансий . Когда на одну позицию приходят сотни откликов, задача фильтра - не найти подходящего. Его задача - отсеять лишних, чтобы у рекрутера осталось 15–20 резюме, которые он физически успеет прочитать. Вы думаете, что ИИ нужен для того, чтобы найти подходящего кандидата, но его ключевая цель в другом - отсеять большинство. Ну окей! Смотрите - выпускаем идеальный гайд, и все его прочитали. Что будет дальше : Шаг 1. В активном поиске сейчас 14548 DevOps-инженеров, они пишут одинаково правильные резюме: Kubernetes, Terraform, CI/CD, «снизил MTTR на 40%», ключевые слова ровно из вакансии. Шаг 2. Сито пропускает если не всех, то хотя бы >50%. Для рекрутера это то же самое, что никого не отсеять. Шаг 3. Компания докручивает фильтр: добавляет новые критерии, поднимает порог совпадения, вводит тестовое на входе или скрининг-вопросы, + запрашивает документы для подтверждения мест работы в резюме и досыпает новые этапы, включая полиграф. Шаг 4. Гайд устарел примерно за несколько месяцев, ты снова без оффера и в ахуе. 🤬 🤬 🤬 🤬 🤬 🤬 🤬 🤬 🤬 🤬 У экономистов для этого есть закон Гудхарта: когда показатель становится целью, он перестаёт что-то измерять. Как только все научатся «правильно писать резюме», правильное резюме перестанет что-то значить. Так вот, кандидаты, на самом деле, уже научились писать хорошие резюме. Компании уже внедряют новые критерии фильтрации. Поэтому гайды - временная мера, которая быстро перестает работать. Что ещё стоит учесть? Будет во 2 части 🚀