Автоматизация подбора персонала: как ИИ-агент «Фёдор» использует инфраструктуру VK Cloud

<a href="https://fedor24.ru/enterprise/" target="_blank">Сервис «Фёдор»</a> — ИИ-рекрутёр, которому можно передать рутинные этапы найма: поиск кандидатов, координацию встреч, проведение собеседований и первичную оценку соискателей. Платформа интегрируется в HR-процессы компаний, помогает автоматизировать подбор персонала, снизить затраты и принимать решения о найме на основе собранных данных. Для работы такого продукта нужны вычислительные мощности и безопасный контур обработки информации. Чтобы масштабировать проект в будущем, используемая инфраструктура должна быть гибкой. Рассказываем, какую роль играет <a href="https://cloud.vk.com" target="_blank">облачная платформа VK Cloud</a>, на базе которой работают некоторые функции ИИ-рекрутёра.

Цифровой помощник «Фёдор» работает на основе искусственного интеллекта. Агент самостоятельно проводит видеособеседование с кандидатом в формате живого диалога. Работает это так: соискатель получает ссылку на интервью, подключается к встрече и разговаривает с аватаром нейросети. «Фёдор» уточняет опыт работы у собеседника, сам отвечает на его вопросы и фиксирует результаты диалога. Система автоматически ведёт видеозапись разговора, делает его транскрипцию, формирует отчёт о кандидате с оценкой его твёрдых и мягких навыков. После нескольких бесед помощник составляет рейтинг соискателей и выделяет топ лучших. HR-специалисту не нужно проводить поток интервью — он смотрит аналитику и принимает финальное решение о найме. Все данные соискателей защищены и хранятся на серверах в России. Например, генеральный директор компании, занимающейся поставкой медицинского оборудования, смогла самостоятельно нанять бухгалтера за два дня. На вакансию пришло около 200 откликов. Чтобы просмотреть резюме и созвониться с каждым кандидатом, понадобилось бы много времени. Эту работу передали «Фёдору», он провёл около 50 интервью и сделал рейтинг из десяти лучших соискателей. Директор просмотрела записи собеседований, выбрала нескольких на личное интервью и на следующий день вывела в работу кандидата. Технически платформа осуществляет массовый подбор кандидатов по автоматизированной воронке и ранжирует их в реальном времени. Есть интеграции с программами для HR-процессов — 1С:ЗУП, E-Staff, WebTutor. Можно развернуть отдельный закрытый контур заказчика. Для работы применяются LLM-модели, а также антифрод-механизмы, которые выявляют, использует ли кандидат подсказки, поисковые системы и внешние ИИ-инструменты во время интервью. Сервис доступен 24/7, можно проводить встречи в любом часовом поясе. Решение внедряют крупные компании, например в сфере строительства, промышленности и ритейла, которым важно автоматизировать массовый набор. По статистике, с ИИ-рекрутёром бизнес экономит около 43% бюджета на найм и 12–15 часов времени — вакансия закрывается в два раза быстрее.

Цифровой агент «Фёдор» провёл уже более 20 тысяч собеседований. В основе работы платформы — мультиагентная архитектура, которая объединяет несколько типов моделей искусственного интеллекта. Среди инструментов VK Cloud команда использует: - **Облачные GPU** — графические ускорители, которые помогают обученной модели машинного обучения реагировать на вопросы кандидата, генерировать подходящие ответы. Инструмент также используется для работы с OpenSource-моделями, например QWEN и Gemini. - **Виртуальные машины** — для создания отдельных вычислительных контуров для клиентов, чтобы среды были независимы друг от друга и выполняли только задачи заказчика. - **Облачная база данных PostgreSQL** — для хранения, обработки и структурирования данных, а также Redis — для кэширования информации, управления сессиями и работы с очередями сообщений в режиме реального времени. - **S3-хранилище** — для размещения больших объёмов данных, в частности видеозаписей встреч. Сервис «Фёдор» работает на базе нескольких больших языковых моделей, каждая из которых выполняет разные задачи. Например, одни используются для понимания речи кандидата, вторые — для генерации ответов, третьи отвечают за логичное ведение диалога, четвёртые — за оценку соискателя.

Помимо ИИ-рекрутинга, команда сервиса планирует развивать продукт в других направлениях. Первый сценарий — автоматизированный онбординг сотрудников. Новички смогут проходить обучение с помощью ИИ-агента: «Фёдор» будет присылать материалы для адаптации специалистов и отвечать на вопросы по ходу обучения. Для этого ИИ-агент нужно подключить к корпоративной базе знаний компании. Второй сценарий — отработка навыков сотрудников на ролевых моделях и аттестация команды. Например, такой метод обучения используется в ритейле, где работникам торгового зала нужно консультировать покупателей. Бизнес сможет внедрить «Фёдора» для моделирования клиентских ситуаций и улучшения навыков коммуникации через ролевые игры. Оба сценария развития платформы позволят компаниям сэкономить бюджет на очных тренингах и повысить эффективность обучения сотрудников.

Долгосрочная цель — развитие единой автономной платформы для автоматизации коммуникационных и переговорных процессов для бизнеса на базе искусственного интеллекта. Крупные корпорации смогут встраивать её в свои процессы и решать широкий круг задач — от найма сотрудников до развития команды. Для этого потребуется быстро масштабировать инфраструктуру и использование GPU. В VK Cloud, по мнению команды «Фёдора», созданы лучшие условия на российском рынке.