Разработчик научил ИИ-агента автоматически откликаться на вакансии на HH.ru

Разработчик опубликовал на Habr подробный разбор того, как самостоятельно построил автономного ИИ-агента для поиска работы на HH.ru: бот сам ищет вакансии, отсеивает нерелевантные предложения локальной нейросетью, пишет персонализированное сопроводительное письмо под каждую позицию и присылает отчёты в Telegram — без вложений в платные API.

Почему поиск работы превратился в войну с роботами

Автор описывает рынок труда в IT как беспощадный к новичкам: чтобы получить хоть один ответ, нужно откликнуться на сотни вакансий, а в итоге чаще всего приходят автоматические отказы от систем HR. По обе стороны процесса теперь работают алгоритмы: работодатели фильтруют резюме автоматически, а соискателю, чтобы пройти эти фильтры, приходится под каждую вакансию писать уникальное сопроводительное письмо. Именно эту рутину автор решил снять с себя, поручив её собственному агенту, вместо того чтобы вручную переписывать один и тот же текст под сотни разных описаний вакансий.

Что умеет самодельный ИИ-агент

Идея агента простая: он работает автономно и полностью закрывает рутинный цикл отклика на вакансии, пока пользователь занимается своими делами.

• Самостоятельно ищет вакансии на HH.ru
• Фильтрует нерелевантные и «мусорные» предложения с помощью локальной нейросети
• Генерирует персонализированное сопроводительное письмо под каждую вакансию
• Присылает отчёты о найденных вакансиях и откликах в Telegram
• Работает полностью бесплатно, без платных API и лишней настройки

Зачем нужна именно локальная нейросеть

Автор изначально ставил жёсткое условие: скрипт должен быть бесплатным и автономным, без «танцев с бубном» вокруг платных API. Поэтому фильтрацию вакансий — самую массовую и рутинную часть процесса — выполняет локальная модель, которая работает прямо на машине пользователя и не требует ни подписки, ни оплаты за токены. Это делает агента полностью независимым от внешних сервисов и их лимитов: сколько бы вакансий ни нужно было обработать за день, стоимость запуска не меняется и не растёт вместе с активностью поиска.

Сопроводительные письма при этом остаются персонализированными под каждую конкретную вакансию, а не рассылаются массово одним и тем же шаблоном — именно это, по мысли автора, и должно повышать шанс пройти автоматические фильтры HR-систем, которые легко распознают одинаковый текст, разосланный десяткам работодателей подряд. Telegram в такой схеме выступает как единственная точка контакта: агент работает в фоне и присылает отчёты о своей работе, не требуя от пользователя постоянного контроля процесса или ручного запуска каждого этапа.

Чем такой агент отличается от массовой рассылки откликов

Ключевое отличие подхода — в отказе от простого спама откликами. Многие соискатели решают проблему количества вакансий просто массовой рассылкой одного и того же резюме и сопроводительного письма всем подряд, но именно такой подход быстрее всего попадает под автоматические фильтры работодателей. Автор пошёл другим путём: агент сначала отсеивает нерелевантные вакансии локальной нейросетью, и только после этого генерирует письмо, ориентированное на конкретное описание позиции. За счёт этого количество откликов может быть меньше, чем при массовой рассылке, но каждый из них теоретически выглядит осмысленнее с точки зрения читающего его рекрутера или HR-бота.

Что это значит

История с самодельным ИИ-агентом для HH.ru — характерный пример того, как соискатели на перегретом рынке труда IT сами берут в руки инструменты автоматизации: раз фильтрацией резюме массово занимаются алгоритмы работодателей, часть кандидатов отвечает тем же и строит собственных ботов для откликов и переписки, не тратя на это ни лишних денег, ни лишнего времени на рутину, которую раньше приходилось делать вручную.