AI-corp
Продукты
Контакты
Вики
Связаться
AI-corp
Продукты
Контакты
Вики
Связаться
I'm available for business trips to other cities for projects lasting a month or longer.
Связаться
Проблема: 200+ часов на поиск CTO без гарантии результата
В IT-компаниях подбор топ-менеджеров — одна из самых сложных и дорогостоящих задач. В нашем кейсе HR-отдел потратил более 200 часов на поиск Chief Technology Officer (CTO), но так и не нашел идеального кандидата за 3 месяца.
Основные сложности:
  • Дефицит экспертов — настоящих лидеров в разработке мало, и они редко ищут работу активно.
  • Субъективность оценки — рекрутеры не всегда могут глубоко проверить технические навыки.
  • Долгий процесс — каждое собеседование с CTO занимает часы у команды, а решение может затянуться на месяцы.
Компания теряла время и деньги: без сильного CTO отставали сроки проектов, а прибыль отдела разработки падала.
Решение: AI-ассистент HR Friend для автоматизации подбора
Чтобы ускорить процесс и повысить качество найма, компания внедрила HR Friend — AI-бота с расширенными функциями анализа кандидатов.
🔎 1. Глубинный скрининг GitHub-аккаунтов
Раньше рекрутеры поверхностно проверяли GitHub, просматривая количество репозиториев и звезды. HR Friend пошел дальше:
  • Анализировал качество кода (читаемость, архитектурные решения, использование best practices).
  • Проверял активность (регулярность коммитов, участие в open-source).
  • Оценивал сложность проектов (масштабность, стек технологий).
Это позволило сразу отсеять кандидатов с "накачанным" профилем, но слабыми реальными навыками.
💡 2. Проведение технических собеседований через чат
Вместо долгих созвонов с командой бот проводил предварительное интервью в чате:
  • Задавал кастомизированные вопросы по архитектуре, управлению командами и стратегии разработки.
  • Анализировал стиль мышления (как кандидат подходит к решению задач).
  • Оценивал soft skills (умение объяснять сложное просто, стрессоустойчивость).
Только после успешного прохождения чата кандидат попадал на интервью с людьми.
📊 3. Ранжирование по 20+ параметрам
AI не просто отбирал резюме, а сравнивал кандидатов по комплексным критериям:
  • Hard Skills (опыт с нужным стеком, знание DevOps, scalability).
  • Лидерские качества (управление командой 50+ человек, опыт масштабирования продуктов).
  • Культурное соответствие (ценности компании, гибкость, инновационность).
В результате вместо субъективного "нравится / не нравится" рекрутеры получали объективный рейтинг с прогнозом успешности кандидата.
Результат: CTO найден за 7 дней, прибыль выросла на 200%
С HR Friend процесс поиска сократился с 3 месяцев до 1 недели.
Что изменилось:
✅ Скорость — бот проанализировал 500+ GitHub-профилей за 2 дня.
✅ Качество — из 50 кандидатов в финал вышли 3 сильных эксперта.
✅ Экономия — команда сэкономила 150+ часов на интервью.
Выбранный CTO за полгода:
🚀 Ускорил вывод продукта на рынок на 40%.
💡 Внедрил новые практики разработки, сократив баги на 25%.
📈 Увеличил прибыль отдела на 200% за счет оптимизации процессов.
Вывод: AI — не замена рекрутерам, а их суперсила
HR Friend не заменил живых HR, но снял с них рутину и дал точные данные для решений.
Будущее рекрутинга — за AI + человеческой экспертизой. А ваш HR уже использует такие инструменты?