ИИ-рекрутер Артём для круглосуточного массового подбора
- Заказчик:
- АО ГК НПС
- Руководитель проекта со стороны заказчика
- Год завершения проекта
- 2026
- Сроки выполнения проекта
- май, 2026 — сентябрь, 2026
- Масштаб проекта
- 134 автоматизированных рабочих места
- Цели
На инфраструктурных стройках Нацпроектстроя ежемесячно нужны сотни рабочих. В ООО «Трансстроймеханизация» и АО «Дороги и Мосты» было открыто более 200 массовых вакансий с общей потребностью свыше 2100 человек. Одна вакансия могла предусматривать набор 20–30 рабочих, на крупные объекты — до сотни. Медианное время до первого контакта составляло около 20 часов. На линии 8-800 оставались без ответа 53% звонков. Многие кандидаты звонили вечером и в выходные.
Мы поставили задачу сократить ожидание до нескольких минут и обеспечить круглосуточный приём звонков. Голосовой агент должен проводить первичное интервью по требованиям вакансии, заполнять карточку в «Потоке» и передавать подходящих кандидатов рекрутёру. Это позволяет службе подбора уделять больше времени трудоустройству и наращивать объём обработки откликов без пропорционального увеличения команды. Решение должно работать с действующей телефонией и системой подбора, с размещением распознавания речи и языковой модели на сервере в России.
- Результаты
С 30.07 по 18.09.2026 обработано 37 754 звонка с 12 176 кандидатами. В «Потоке» заполнены карточки 1 836 кандидатов, выполнено 925 соединений с рекрутёрами.
Медиана времени до первого контакта снизилась с 20 часов до 5 минут. Дозвон за сутки вырос с 53–64% до 93–94%. 80% первичных интервью проходят без рекрутёра. Доля пропущенных звонков на линии 8-800 сократилась с 53% до 0%. Конверсия из отклика в собеседование с руководителем выросла с 4,8% до 8,4% (+75%). За 10 рабочих дней организовано 169 собеседований с 30 руководителями. За три недели обзвона 4 622 уволенных получено 1 525 анкет.
За полтора месяца сервис высвободил около 1 000 часов работы рекрутёров. По расчёту команды, годовой объём первичного обзвона соответствует нагрузке шести рекрутёров. Затраты на выполнение этого объёма вручную составили бы 13 млн рублей в год с учётом взносов. При стоимости сервиса 1,7 млн рублей в год расчётная разница составляет 11,3 млн рублей в год.
Уникальность проекта
Артём встроен в работу отдела подбора: принимает звонки, связывается с откликнувшимися, проводит первичное интервью и записывает результат в «Поток». На назначенном собеседовании сам соединяет кандидата с руководителем участка, запрашивает решение и меняет этап воронки. При повторном обращении учитывает историю разговора. Один сервис поддерживает также интервью с уволенными сотрудниками и оценку резюме для точечного подбора.
Порядок вопросов и правила отбора закреплены в программной логике. Языковая модель формулирует реплики и извлекает ответы, а требования берёт из карточки вакансии. Так свободный разговор сочетается с контролируемым процессом. Сервис создан внутри холдинга за четыре месяца и внедрён в двух компаниях. Открытые модели распознавания речи и обработки текста работают на одном GPU-сервере в России; озвучка выполняется через Yandex SpeechKit. Для расширения на новые вакансии используется то же ядро и данные «Потока».
- Использованное ПО
Телефония Mango Office: номера 8-800, SIP и соединение участников разговора. LiveKit SIP и Agents размещены на сервере в России; используется собственный SIP-прокси. Распознавание речи: GigaAM-v3. Определение начала и конца речи: Silero VAD. Синтез речи: Yandex SpeechKit. Открытая языковая модель класса 30B работает через vLLM на выделенном GPU-сервере с 80 ГБ видеопамяти. Интеграция с «Потоком» через REST API: вакансии, карточки кандидатов, этапы воронки и результаты оценки резюме. Приложение написано на Python; используются asyncio, SQLite, systemd и Ubuntu. Для эксплуатации созданы мониторинг времени ответа и качества, уведомления об ошибках и журнал звонков. SMS отправляются через шлюз МТС. Проверка изменений включает 1 700 автоматических тестов pytest.
- Сложность реализации
Главной задачей было обеспечить устойчивый разговор по телефону в условиях реального подбора. После сбоев связи с зарубежным медиасервером развернули LiveKit SIP в России. На шумных записях Whisper добавлял несуществующие фразы; сравнение моделей на реальных звонках привело к переходу на GigaAM.
Языковая модель могла повторять вопросы и добавлять требования к вакансии. Мы закрепили порядок интервью и условия отбора в программном контроллере. Это позволило сохранить естественный диалог и контролировать прохождение обязательных вопросов.
Распознавание речи и языковую модель разместили на одном GPU с 80 ГБ памяти. Оптимизировали потребление памяти и время ответа. Для работы с ограничениями API «Потока» создали журнал событий и очереди; для SIP настроили фильтрацию входящих подключений.
Эффект проверяли по группам кандидатов с одинаковым источником отклика, отдельно от результатов самостоятельного поиска рекрутёров.
- Описание проекта
Исходная ситуация. Пилот охватил массовый подбор в Трансстроймеханизации и Дорогах и Мостах. Только в ДиМ поступало 7–8 тысяч откликов с hh.ru и Авито в месяц. При этом 15 рекрутёров двух компаний занимались первичными звонками, уточняли опыт и документы, согласовывали встречи и передавали информацию руководителям. Обработка откликов зависела от их рабочего графика. У каждой вакансии свои требования к разряду, стажу, водительским категориям и графику вахты. Агент должен учитывать эти условия и корректно работать на шумной телефонной линии. Внедрение требовало интеграции с действующими Mango Office и «Потоком».
Реализованное решение. Мы разработали голосового агента и связали его с телефонией и системой подбора. Перед звонком он получает актуальные требования вакансии. Программный контроллер задаёт последовательность интервью и проверяет обязательные условия, языковая модель ведёт разговор. Результат сохраняется в карточке кандидата: ответы, опыт, документы, причина отказа и следующий этап. Линия 8-800 принимает обращения круглосуточно. По новым откликам автоматически создаются задания на обзвон; при недозвоне предусмотрены повторные попытки. В разговоре агент может соединить кандидата с рекрутёром. Обращения, поступившие вечером, доступны службе подбора к началу рабочего дня. Отдельный сценарий организует собеседование с руководителем. В назначенное в «Потоке» время агент звонит обеим сторонам, соединяет их, а затем фиксирует решение руководителя. Сервис также проводит интервью с уволенными сотрудниками, сопоставляет резюме с требованиями точечных вакансий и отправляет кандидатам SMS с контактами. Повторные обращения распознаются по истории звонков.
Изменения после внедрения. Первичные интервью и фиксация результатов выполняются автоматически; рекрутёры получают заполненные карточки и подключаются к дальнейшей работе с кандидатами. Руководителям участков не нужно самостоятельно дозваниваться до соискателя в назначенное время. У службы подбора появилась единая история контактов и результатов по каждому кандидату. Вместо ожидания следующего рабочего дня кандидаты могут пройти первичный разговор вечером или в выходной. В августе на нерабочее время пришлось 44% звонков. Доля откликов, дошедших до собеседования с руководителем, выросла с 4,8% до 8,4% — на 3,6 процентного пункта, или на 75%. Сервис создал основу для расширения автоматизации на другие компании холдинга: новые вакансии подключаются к общему процессу через «Поток».
- География проекта
Россия: объекты ВСМ между Москвой и Санкт-Петербургом, включая Московскую, Тверскую и Новгородскую области; Рязань, Ярославль, Тула, Коломна, Чебоксары и Пермский край. Кандидаты из России и других стран ЕАЭС.
- Дополнительные презентации:
- POTY_CIO_2026_инфографика_ИИ-рекрутер (1).pdf