С 1 октября ИИ-помощника ХХ ру могут подключить все работодатели. Если включена сортировка откликов, помощник берёт требования вакансии, собирает из них критерии, а работодатель может их изменить и разделить на обязательные и желательные. После этого отклики попадают в «Подходит», «Можно рассмотреть» или «Не сейчас». Сам кандидат ни критериев, ни результат этой сортировки не видит.

Для кандидата из всей этой новости я бы вынесла одну вещь:

перед откликом теперь особенно полезно проверить не «есть ли у меня нужные слова», а «где в резюме видно, что я действительно это делал».

Возьмём Senior Java. Допустим, компании нужны Java 17+, Kafka, микросервисы, highload и участие в архитектурных решениях.

В резюме кандидата:

Java, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL, Kubernetes.
Разработка и поддержка backend-сервисов. Участие в развитии проекта.

Java нашли. Kafka тоже. Но если критерий работодателя звучит как «опыт проектирования интеграций через Kafka», где это подтверждено?

Если нужен опыт с highload — где он?

Если нужен человек, который уже принимал архитектурные решения, «участие в развитии проекта» тоже мало помогает.

И вот тут список технологий перестаёт быть таким убедительным.

Что я бы проверила перед откликом

Возьмите вакансию, которая вам интересна, и выпишите из неё 5–6 требований, которые выглядят обязательными. Не весь стек на пол-экрана, а то, без чего этого человека вряд ли возьмут.

Рядом напишите, где именно это подтверждается в вашем резюме.

Например:

После такой таблицы уже понятно, что делать.

Kafka действительно использовали в интеграциях, напишите, что именно делали. Проектировали сервисы, не называйте это просто «разработкой backend». Участвовали в выборе архитектурного решения, покажите свою роль.

А highload не было? Значит, ничего добавлять не надо.

Потому что «у меня нет такого опыта» и «у меня есть опыт, но из резюме этого не видно» две разные ситуации.

Почему одного keyword может быть мало

ИИ-помощник hh работает не только с названием технологии. Работодатель задаёт критерии, по которым нужно проверить кандидата, а система показывает, какие из них подтверждены, где есть несоответствие и где информации пока недостаточно. Обязательных критериев может быть до шести, желательных — до четырёх.

То есть:

Kafka

и

проектировал интеграции между сервисами через Kafka

дают разное количество информации, если компания ищет не человека, который когда-то видел Kafka, а конкретный опыт работы с ней.

То же самое с архитектурой, highload, Kubernetes, управлением командой и практически с чем угодно. Это не значит, что теперь нужно писать резюме специально для ИИ и повторять нужное слово пять раз. Наоборот. Я бы меньше думала про магический ATS-score и больше про проверяемость собственного опыта.

А если опыт был, но в резюме его действительно нет?

Здесь у нового инструмента hh есть интересная механика. Если работодателю не хватает информации, он может включить вопросы кандидату. ИИ задаёт до пяти вопросов по тем критериям, которые не удалось нормально проверить по резюме. Ответы учитываются при новом разборе, и категория кандидата может измениться. Сам ИИ отказов не отправляет, решение остаётся за работодателем.

То есть отсутствие информации не всегда превращается в автоматическое «не подходит». Но я бы всё равно не рассчитывала на то, что важный кусок опыта потом обязательно кто-нибудь вытащит вопросами. Если для вакансии критична архитектура, а вы последние два года реально принимали архитектурные решения, странно оставлять это только для будущего интервью.

Я бы сейчас сделала с резюме

Не переписывала бы его целиком. Взяла бы 3–5 вакансий, куда действительно хочется, выписала основные требования и напротив каждого спросила:

Где в моём резюме видно, что я это делал? Если строчка находится, хорошо.

Если опыт есть, а строчки нет, вот место, которое имеет смысл пересобрать.

Если опыта нет, оставляем в покое, даже если это требование встречается в каждой второй вакансии. Потому что ваш отклик теперь действительно может сначала разобрать ИИ. И это не повод учиться писать резюме для робота.

Это хороший повод наконец перестать хранить половину релевантного опыта только у себя в голове.