Как собрать команду с помощью нейросетей — HR Lead Zerocoder о культуре найма и роли ИИ

Сложно найти две компании, у которых была бы абсолютно идентичная культура найма. У каждой свои значимые категории: для кого-то это хард-скиллы, для кого-то — умение быстро адаптироваться к переменам или хорошо вливаться в команду. За годы работы мы в Zerocoder выработали определенную систему, которая хорошо мэтчится с корпоративной культурой компании и позволяет нам набирать сотрудников, идеально вписывающихся в коллектив. Расскажем, подробнее, в чем же суть этой системы:

• Когда важно владеть нейросетями

• Как искать сотрудников с помощью ИИ: пример из практики

• Как построить процесс найма с помощью нейросетей: пошаговый алгоритм

• Почему так значим «мэтч» с командой

• Зачем сотруднику быть гибким и адаптивным

• Мозаика команды: из чего складывается

Когда важно владеть нейросетями

Zerocoder — онлайн-университет, который прямо сейчас занимает первое место на рынке дополнительного образования в сфере ИИ. Конечно, нам важно, чтобы мы не только обучали владению нейросетями на курсах, но и сами это использовали, потому что ИИ-обучение строится на практических навыках. На собеседовании в числе самых первых вопросов мы спрашиваем:

1. Как вы относитесь к нейросетям?

2. Применяете ли в своей работе?

Из ответов становится понятно, насколько соискатель технически подкован и какие задачи уже передал нейросетям.

Сегодня уже сложно кого-то удивить тем, что ты применяешь искусственный интеллект в работе. Но одно дело — сказать «я знаю ChatGPT», и совсем другое — показать, как именно ты встроил ИИ в свою практику. На собеседованиях я всё чаще слышу не просто общие слова, а реальные кейсы:

• кто-то рассказывает о собственных ботах;

• кто-то — о том, как автоматизировал рутинные процессы;

• кто-то делится, как смог с помощью нейросети ускорить аналитику или придумать нестандартное решение.

Для меня это главный маркер: человек действительно работает с ИИ, а не просто слышал, что так «модно».

Я сама учусь у таких кандидатов и понимаю, что такой подход практического lifelong learning очень соответствует нашим ценностям и ведению идеальной команды.

У нас всегда есть пространство для развития: регулярные вебинары, тренинги, обмен опытом — это не просто HR-инициатива, а часть культуры. Мы помогаем людям дообучаться и не бояться перемен. Ведь в сфере, в которой прорывы происходят чуть ли не ежедневно, гибкость — это не опция, а необходимость.

Как искать сотрудников с помощью ИИ: пример из практики

Мое знакомство с нейросетями началось 2,5 года назад. Сначала я пыталась понять, на что они способны. Смотрела обучающие видеоролики, собирала советы в Telegram-каналах, — информации в моем доступе было не так много.

На первых порах делала самое простое — закрывала скучные рутинные задачи:

• подготовку саммари для руководителя;

• скоринг резюме;

• генерацию вакансий на стартовые позиции.

Но чем больше углублялась, тем яснее становилось: нейросети — реальный помощник, особенно в условиях, когда ты — единственный HR в компании, и нет возможности делегировать или сверяться с коллегами.

Я использовала корпоративный ChatGPT, чуть позже стала применять DeepSeek и Perplexity для изучения нюансов по сложным для меня вакансиям. Бывало так, что ко мне приходили коллеги и просили нанять специалиста из профессий будущего: вайб-кодера, специалиста, ИИ-архитектора или специалиста на стыке сразу нескольких позиций. Для HR такой запрос — настоящий вызов.

Чтобы понять, на каком языке со мной говорят, я шла в ChatGPT, создавала текстом или голосом запрос с описанием желаемого кандидата. Потом могла обратиться к Perplexity и уточнить информацию по российскому рынку: как таких специалистов называют в России, может ли он вырасти из смежной профессии, какие компетенции и умения работы с техническими сервисами нужно оценить, чтобы показать его резюме менеджеру и пр.

Если бы не ИИ, я бы закрывала эти позиции месяцами, но теперь даже в пиковый период найма я могу найти такого человека меньше чем за месяц.

Как построить процесс найма с помощью нейросетей: пошаговый алгоритм

Расскажу о своем опыте подробнее. Процесс проходит пять этапов:

1. Запрос на поиск сотрудника.

2. Подготовка текста вакансии.

3. Отработка откликов.

4. Подготовка к собеседованию.

5. Отчет по кандидату.

Инструменты, которые я использовала: ChatGPT, Perplexity, DeepSeek.

Шаг 1. Запрос на поиск сотрудника

Все начинается с запроса руководителя: «Нужен человек».

Шаг 2. Подготовка описания вакансии

Дальше идет подготовка текста вакансии. Я передаю системе анкету и короткие заметки, а получаю полноценное описание. Если позиция нестандартная, нейросеть помогает объяснить, кто этот специалист, чем он занимается и какую пользу принесет компании. Это особенно выручает в тех случаях, когда роль выходит за пределы моей экспертизы.

Шаг 3. Обработка откликов

Это самая затратная по времени часть.

Шаг 4. Подготовка к собеседованиям

Этот этап тоже стал удобнее. Система:

• предлагает вопросы;

• указывает на возможные пробелы в хард-скиллах;

• сравнивает требования с резюме;

• формирует тестовый кейс на основе задач компании и особенностей корпоративного стиля

Это позволяет уточнять детали. На основе ответов можно понять конкретные пробелы или слабые места в профессиональных навыках кандидата, которые увидишь в резюме. Например, какими программами или ключевыми инструментами не владеет специалист. Благодаря этому можно выявить зоны роста и предложить план по обучению и адаптации в компании, если кандидат кажется перспективным. ИИ может проанализировать и стиль сопроводительного письма, оценив степень соответствия корпоративным ценностям компании.

Если нужен тестовый кейс — нейросеть составит его на основе задач компании и особенностей корпоративного стиля.

Шаг 5. Отчет о собеседовании

После встречи с кандидатом я больше не трачу время на отчеты. Достаточно загрузить транскрипт, и нейросеть помогает оформить итоговый портрет. Благодаря этому на собеседовании можно полностью сосредоточиться на человеке: его реакции, поведении, живом общении, а не на ведении заметок.

И это только минимальный набор возможностей. Чем дольше работаешь с нейросетями, тем яснее видишь: они не просто ускоряют рутину, а меняют сам подход к рекрутингу. Я уже почти не занимаюсь рутиной — за меня работает ИИ на скоринг резюме, первичную генерацию вакансий и создание презентационных материалов. Экономия по времени составляет примерно 25–30%.

Почему так значим мэтч с командой

Иногда бывает, что кандидат идеально подходит по хард-скиллам, но остаются сомнения по софтам, особенно в связке с руководителем.

На контрасте родился настоящий тандем, в котором каждый усиливал сильные стороны другого. Для меня это подтверждение того, что идеальный мэтч часто рождается не из похожести, а из взаимодополнения.

Проверить софт-скиллы с помощью ИИ можно, но результат, скорее всего, вас разочарует, поскольку нейросети плохо разбираются в культурных особенностях, этических вопросах и в эмоционально-психологическом состоянии человека.

Решение может быть таким: написать или надиктовать ИИ свои ощущения от кандидата, проговорить важные позитивные и негативные моменты, стоп-факторы или описание его кейса. И на основе полученной информации получить рекомендацию.

Но, напомню, доверять ИИ в этом случае или нет — решать вам.

Зачем сотруднику быть гибким и адаптивным

Это качества, которые мы особенно ценим в своих кандидатах. Внутри компании мы тоже постоянно что-то проверяем, тестируем, закрываем и перезапускаем. Если человек застрял в установке «делать всегда так, как привык», ему с нами будет тяжело. ИИ-обучение очень динамично, и нам всем важно успевать проверить новые функции ИИ до того, как это станет мейнстримом.

Более гибкие и энергичные сотрудники легче воспринимают перемены, они не стрессуют, с ними редко возникают конфликты в сложные моменты. Они быстрее адаптируются. Как правило, такие люди быстрее осваивают новые инструменты и методики, что повышает общую эффективность команды.

У нас нет офиса, но есть свои ритуалы общения: честная и открытая коммуникация друг с другом, даже если кто-то был не прав или не оправдал возложенных надежд. Мы видим в ошибках возможность роста, а не провал. Поэтому теплое доверительное отношение к коллеге как верному другу, я думаю, главный залог развития Zerocoder. При этом на планерках мы можем задавать каверзные вопросы: смотрим, чтобы человек в таких ситуациях не стушевался. Открытость и умение держать удар — обязательная часть нашей культуры.

Здесь не получится просто отмалчиваться: тебя спросят, и на тебя будут рассчитывать. Поэтому для меня как для HR Lead важно почувствовать на собеседовании, насколько кандидат готов к такому формату общения.

Мозаика команды: из чего складывается

В любой компании, в том числе и Zerocoder, работают специалисты с самыми разными характерами и взглядами. Именно эта разность и делает команду живой и яркой. Я люблю сравнивать ее с мозаикой: каждый элемент уникален, а вместе они складываются в цельную картину.

На собеседованиях я стараюсь подробно рассказать кандидату о нас: как устроены процессы, как мы общаемся и взаимодействуем. Для меня важно, чтобы человек почувствовал направление и сам понял, готов ли он присоединиться и добавить в эту картину свой уникальный цвет.

Мы не стремимся понравиться всем. Мы не просто компания про технологии и искусственный интеллект. Мы команда людей, которые умеют быть гибкими, любопытными и живыми, даже когда все вокруг меняется так стремительно, что за переменами сложно уследить.

Возможно, вам будет интересно:

• Где ты недокачан? Тест на зону роста в digital

• 6 причин, почему вам не нравится своя работа, и что с этим делать

• Какой ты начальник — пройди тест и узнай правду, которой не поделятся подчиненные

• Сколько зарабатывают digital-специалисты в 2025 году