Как мы создали платформу для анализа HR-скринингов

Еще c детства, за счёт особенностей своей психики я испытываю проблемы во взаимодействии с другими людьми.

Т.е. мне сложно понимать других людей, их действия, мотивация, поступки для меня интуитивно не очевидны. Для меня это навык, который пришлось вытачивать годами. А в процессе я не раз сталкивался с негативной реакцией в свой адрес. И это очень сильно играло при поиске работы, я банально не мог пройти фильтр hr. Просто без какой-то либо обратной связи со мной переставали общаться.

Доходило до глупости: в 1 городе я работал инженером ПТО на строительстве крупного объекта (спортивно-оздоровительный комплекс), делал всю исполнительную документацию по инженерным сетям, принимал чиллерные системы и руководил параллельно бригадой ВК. А стоило переехать в другой город — 3 отказа на стадии hr на вакансии обычного бригадира (хотя сложность проекта была минимальной). HR просто пропадали.

Прошло достаточно много лет, я давно вкатился в IT, стал сеньёром бэкэнд разработчиком. Оброс разными контактами и знакомствами. В общем, настал момент X, надо делать свой продукт.

Идея была на поверхности: сделать сервис для оценки hr скринингов. Причины тут 2:

1. я как кандидат гарантированно получу обратную связь и смогу понять, какие у меня проблемы и как я выгляжу в глазах hr.
2. частично у hr уйдёт фактор субъективности +они смогут обработать больше кандидатов без использования жёстких фильтров типа 6+ лет опыта. Т.е. больше шанс получить реально классного спеца.

Так вот, что же результат получает пользователь сервиса:

• Вероятность увольнения кандидата в первый год работы
• Вероятность выгорания кандидата
• Уровень софт-скилов кандидата
• Токсичность кандидата
• Подтверждение опыта кандидата
• Заинтересованность в проекте
• Лидерский потенциал кандидата

Мне повезло с размером трат, так как у нас команда из 3х сеньёров и 1го мидла, все мы учредители. Т.е. зарплатные расходы были минимальны, по сути у всех есть опцион. Что-то около 300 тысяч. Остальные расходы типо аренды офиса или сервера — минорны, о них нет даже смысла говорить.

Эта часть, пожалуй самая важная. При создании такого сервиса самый важный вопрос это как не ущемить соискателя. В этом мне повезло, генеральный директор у нас кандидат в доктора наук с публикациями по теме: Искусственный интеллект в России: проблема доверия. И эксперт в области этики и философии искусственного интеллекта. Ее исследования сосредоточены на проблемах доверия к ИИ, моральной ответственности и агентности в контексте современных технологий.

Этот человек полностью подобрал и верифицировал нам серьёзный научный базис для модели оценки. +Дополнительно была проведена этическая экспертиза самой модели, чтобы мы точно были уверены что не ущемляем ничьи права и соответствуем Европейскому AI акту. (Тут ещё отмечу, что в рамках платформы мы требуем подтвердить получение согласия кандидата на анализ)

Следующим этапом мы запустили пилот. В рамках пилота мы нашли it компанию, с хорошим размером штата сотрудников, у которой ретроспективно проанализировали 40 hr скринингов уже работающих людей и сравнили наши выводы с реальностью. А после нас допустили до анализа в реальном времени, тестировали мы 9 месяцев, по результатам чего мы получили документ описывающий реальный эффект нашей модели с конкретными показателями, успешный. За это мы предоставили бесплатный неограниченный доступ к платформе в будущем. Возможность реально проверить себя в бою крайне ценна.

Ну, с учётом того, что мы только выпустили продукт на рынок — о прибыли говорить рано. Посмотрим, может будет и 2й пост с результатами.

Сложности на каждом шагу. Но самая важная часть — это не забывать проходить по пути пользователя. Разработать это классно, но нельзя забывать, что продукт создаётся для людей, а не для себя.