Искусственный интеллект

Месяц назад коллеги пришли с вопросом: «Можешь ли ты сделать предварительный скоринг резюме? Не хотим тратить время на явно неподходящих». В качестве теста взяли вакансию “Оператор Контакт-Центра” — текучка там максимальная.

Идея автоматизация скрининга не нова - до llm отбор осуществлялся по ключевым словам в теме и тексте резюме, но с помощью новых моделей, можно это сделать более интеллектуальным.

Для начала, я попробовал похалявить и просто взял из hh 50 резюме и скормил их в локальную LLM с простым промптом:
«Ты руководитель КЦ в финансовой компании. Вот вакансия, вот резюме. Подходит — Да/Нет и почему».

Чуда не случилось — нейросеть угадала только 30-40%, как признали коллеги. Кандидаты, которых “одобрила” нейросеть, на деле не подошли.

Попытка 2:
Запер руководителя КЦ в кабинете и долго пытал: “Опиши, по каким критериям ты реально выбираешь подходящих?”
Получил список:
• Опыт работы именно в нашей сфере
• Не ищет подработку
• Работал в похожем отделе (например, контакт-центр, не просто “консультант” в магазине)

Затем, на каждый параметр отдельно уточнил, что именно он имеет в виду:
• Опиши, как ты определяешь, что кандидат ищет подработку?
• Что для тебя значит «опыт работы в похожем отделе»? Достаточно ли просто телефонных консультаций, или нужен именно опыт КЦ?
• — и так далее по всем пунктам.

После этого разбил резюме на разделы (Опыт работы, Контакты, ЗП и пр.), и для каждого критерия давал LLM не всё резюме, а только нужный кусок с конкретным промптом под этот кусок.
«Пример: Ты руководитель КЦ. Вот опыт работы из резюме. Определи: консультировал ли соискатель клиентов по телефону/чату? Ответ дай в виде Да/Нет»

Результат:
В итоговой табличке — чёткие “да/нет” по каждому параметру. Точность по каждому из параметров — 98-100%.

Выводы:
• LLM, как и люди: если не устраивает ответ, сначала сам максимально пойми какой нужен результат, разбивай сложные задачи на простые, не пихай всё в один запрос.

Если кому-то важно, остановился на китайской QWEN 3. Она неплохо справляется с математикой и датами (определи сколько месяцев сотрудник работал на прошлом месте). Работает все на видеокарте RTX 4090, Python + API LM Studio

P.S.
Если вам опыт показался полезным — подписывайтесь на мой Телеграм-канал. Я там 1-3 раза в неделю выкладываю кейсы, разборы инструментов и честных инструкций (без хайпа) по работе с нейросетями для жизни и бизнеса.

Эти промпты помогут раскрыть ваши сильные стороны и открыть новые неочевидные карьерные возможности. Начало здесь

6. Профессиональное переосмысление на основе избранного

Расспроси меня о книгах, фильмах или исторических личностях, которые мне нравятся. Затем проанализируй, что меня в них привлекает, и предложи, как я могу применить основные темы этих книг, фильмов или исторических личностей (например, приключения, справедливость, инновации или преобразования) в своей собственной карьере.

7. Оценка потенциала высокой производительности

Я расскажу о своих привычках, стиле работы и мотивации, а ты должен определить области, в которых у меня есть потенциал для работы на элитном уровне. Также порекомендуй стратегии развития экспертных знаний в этих областях и предложи способы выделиться среди других в моей отрасли. Мои привычки, стиль работы и мотивация = [ ].

8. Проектирование идеального рабочего дня

Ты поможешь мне спроектировать мой идеальный рабочий день, основываясь на том, что меня радует. Чтобы понять, что меня воодушевляет, задай мне соответствующие вопросы, я отвечу на них, а затем ты предложишь проекты, которые соответствуют моему внутреннему видению. Давай начнем с вопросов.

9. Неисследованные увлечения и их карьерный потенциал

Задай мне вопросы о темах, навыках или отраслях, которые мне всегда были интересны, но которыми я никогда не занимался. Затем используй мои ответы для анализа закономерностей в этих интересах и предложи способы, с помощью которых я мог бы интегрировать их в свою текущую карьеру или заняться чем-то новым.

10. Анализ трудностей как сильной стороны

Я расскажу о самых больших трудностях, которые я преодолел в своей личной и профессиональной жизни. Ты проанализируешь эти трудности и выявишь какие навыки, креативность или лидерские качества я развил в эти моменты, а также предложишь, как я могу использовать эти способности для карьерного роста или предпринимательства.

Кстати, изображения с собой без своего участия можно сделать, натренировав свою модель LoRa, я этому учу в Клубе НейроPhoto. Смысл в том, что вы платите только один раз) Вам не нужно торопиться, пока подписка действует, вы можете учиться в своем темпе, и в любой момент задать вопрос в чате) А то всё быстро устаревает, а на постоянные обучения денег не напасешься, я это понимаю.

Мне на глаза попалась интересная платформа Venice, которая предоставляет модели без цензуры, в том числе, бесплатно. Причем модели не обучаются на ваших данных, а беседа ведется приватная, все взаимодействия не сохраняются на серверах Venice.

В Venice собраны различные модели для текста, кодинга, изображений:

• DeepSeek R1 671B: Модель с 671 миллиардом параметров, разработанная для задач, требующих математического и логического мышления. Круто делает выводы.

• Llama 3.1 405B: Флагманская модель от Meta с 405 миллиардами параметров, обеспечивающая мощные возможности генерации текста и кода. (https://t.me/NeuralProfit)Есть так же модель поменьше 3.3 70B для быстрой обработки данных.

• Stable Diffusion 3.5 Large: Современная модель для генерации изображений по тексту

• FLUX Custom(+ FLUX Uncensored): Специализированная модель для генерации изображений, предоставляющая пользователям гибкость в создании визуального контента…

• Qwen 2.5 VL 72B: Модель с 72 миллиардами параметров, разработанная для молниеносной генерации кода.

• Dolphin 72B: Модель с 72 миллиардами параметров, ориентированная на выполнение сложных задач обработки естественного языка. (https://t.me/NeuralProfit)А еще она больше всех свободна от цензуры и способна сгенерировать что угодно.

• Fluently XL Final: Модель, разработанная для обеспечения плавной и естественной генерации текста в различных контекстах.

Теперь по ограничению:

• Бесплатно доступно 25 текстовых и 15 графических запросов в день

• Тариф Pro за $18 в месяц предоставляет неограниченное количество запросов, доступ к продвинутым моделям, возможность создания персонажей, удаление водяных знаков с изображений и другие преимущества.

В общем, платформа подходит как для разработчиков, так и для творческих профессионалов, можно эффективно использовать и не бояться утечки данных.

Больше полезных, а главное проверенных сервисов для учебы, работы и бизнеса в моем Закрытом клубе. Там же мы учимся промптить, разбираемся в языковых моделях, помогаем друг другу с задачами. Смысл в том, что вы платите только один раз! Вам не нужно торопиться, пока подписка действует, вы можете учиться в своем темпе, и в любой момент задать вопрос в чате) А то всё быстро устаревает, а на постоянные обучения денег не напасешься, я это понимаю.