- -
- 100%
- +
ВВЕДЕНИЕ
Книга, которую ты держишь в руках (или читаешь с электронного устройства) написана не HR-специалистом, не сотрудником рекрутингового агентства и не автором публицистом. Здесь ты не найдешь подробных описаний о пройденном творческого пути, полученном опыте в сфере развития и подбора сотрудников в крупные компании, развивающие практики и прочую мишуру, которой пичкают авторы, особенно иностранные, бизнес литературу, уводя читателя от необходимых примеров и алгоритмов выполнения конкретной задачи.
Я постарался сделать эту книгу максимально емкой, удобной, практичной и конкретной для читателя — фактически мануал, доступный для освоения даже со своего смартфона, который поможет быстро сделать твое резюме максимально эффективным и продающим документом.
Я пишу эту книгу для ленивого, но практичного читателя. Я не гонюсь за объемом и не занимаюсь жизнеописательством. Моя задумка сделать доступный инструмент для прокачки резюме, настолько простой и удобный, чтобы любой читатель смог воспользоваться им, используя только мобильный телефон, потратив при этом всего час своего времени. Фактически это можно сделать в процессе одной-двух поездок на метро. Для использования книги тебе потребуется только приложение с искусственным интеллектом на телефоне, навыки копирования файлов и бодрого нажатия кнопки "пуск".
АВТОР, КТО ТЫ ?
Я длительное время работаю в сфере закупок и снабжения. Я был заказчиком, поставщиком, контролером, консультантом и ментором в сфере закупок. По роду своей деятельности я формировал закупочные и проектные команды, занимался развитием и обучением сотрудников, участвовал в различного рода ротационных процессах и внутренних и внешних. Через мои руки прошло множество резюме, да, преимущественно закупщиков. Именно поэтому в книге будут присутствовать следы закупочной профессиональной деформации, но на общий смысл мануала это не отразится, обещаю! Довить информацию о тьюторстве, чтении лекций и победе в Лидерах.
ЗАЧЕМ ЭТО ВСЕ?
Маленькая жизненная история, от которых я старательно постараюсь тебя оградить в дальнейшем, но без нее не так понятно.
Коллега-закупщик присылает резюме с просьбой посодействовать в трудоустройстве. Я его открываю, пробегаюсь наискосок и закрываю. Такое резюме я не буду рассылать — самому будет неудобно перед "покупателями". При этом я понимаю, что коллега — супер профессионал, но рассказать об этом в своем CV он не смог. Возможно, что культура составления резюме была наглухо убита популярными рекрутинговыми площадками. Примитивный алгоритм заполнения шаблонов на портале дает ошибочное ощущение достаточности представленной информации для формирования необходимого впечатления у заказчика. Ошибкой или сознательным решением таких платформ, да и рекрутинговых агентств в целом, является отсутствие каких-либо рекомендаций по заполнению, метрик результативности, показателей продуктивности — то, на что в первую очередь обращает внимание заказчик, он же работодатель при отборе кандидата.
Поэтому в руках я держал пространственное жизнеописание с калейдоскопом мест работы и функциональными обязанностями без конкретных результатов и достижений. А на них как раз в первую очередь и обращают внимание заказчики для закрытия своих внутренних потребностей. Я предложил товарищу поправить документ и получил обратно резонный вопрос: «А как?». А это, действительно, является непростой задачей. Я помню, как сам составлял свое резюме и сколько времени я провел тогда с нашими HR-ми и сколько ресурсов перелопатил. В общем двумя советами не обойтись. А когда я понял, что эта проблема носит массовый характер родился план создать доступный мануал для создания качественного резюме, не повторяя мои титанические усилия на ликбез.
А В ЧЕМ НОВИЗНА?
С развитием ИИ стали доступными новые возможности, в том числе по работе с резюме. Такие опции появились как у соискателей, так и у заказчиков.
Резюме теперь писать стало, вроде бы, проще. Они стали стройнее и аккуратнее. Кандидаты, которые раньше мучились над формулировками, теперь просто копируют текст вакансии в ChatGPT, пишут «сделай мне резюме» и получают готовый документ за 10 секунд. При этом СV не только не стали более продающими, но они к тому же стали еще и одинаковыми, идеально причесанными и стерильно правильными. Без живого голоса, без человеческого языка . Они не умеют "договариваться" с машинным фильтром и не ориентированы на потребности покупателя".
Машинные фильтры заказчика (ATS - Applicant Tracking System) отсеивают «плохие» резюме. Ты мог составить CV сам или сделать его с ИИ, но если не попал в машинные триггеры отбора, ты сработал на корзину.
Эта книга для тех, у кого есть сомнения в правильности составления резюме и его качестве, чтобы его не отсеяла бы машина до того, как это резюме вообще попадет к заказчику. А так же для тех, кто активно использует нейросети, но на выходе получает красивую, но безликую пустышку. Всем, чье резюме не проходит этапы отбора, а причины отказов не понятны их владельцам.
КАК Я К ЭТОМУ ПРИШЕЛ
Каждый раз, когда я видел удачное резюме, я сохранял его в отдельную папку «полезные заметки». Каждый раз, когда видел провальное — тоже. Я анализировал, что сработало, а что нет. Выписывал удачные формулировки. Составлял списки ошибок, которые повторяются из раза в раз.
Потом я начал экспериментировать с ИИ.
Я кормил нейросети разными промптами, смотрел, что получается. Учился формулировать задачи так, чтобы машина помогала, а не подменяла содержание. Находил баланс между технической оптимизацией и живым голосом.
Параллельно я изучал, как работают ATS — системы отбора, которые первыми встречают твое резюме. Выяснил, какие форматы они любят, а какие не воспринимают. Вместе с HR-специалистами мы прорабатывали подходы и практиками «живого» отбора резюме, постарались сформулировать «красные флаги» рекрутеров для формирования у них положительного впечатления от резюме, прошедшего роботизированный фильтр отбора.
В книге собраны общие правила и принципы составления проходного резюме, приведены алгоритмы пошагового его формирования, в том числе с использованием ИИ, а также оптимальные промпты для оптимизации и "очеловечивания" твоего CV.
Бонусы — промпты, шаблоны и ссылки на открытые ресурсы, где я буду выкладывать новые материалы и дополнять старые. Так же я постараюсь ответить на все волнующие вопросы моих читателей.
ПОЧЕМУ ИМЕННО КНИГА?
В какой-то момент «полезных заметок» накопилось на полноценный мануал, который я не планировал оформлять в самостоятельное печатное издание. Но, когда просьбы «сбросить заметки» для изучения приобрели массовый характер, я решил сделать его доступным для широкого круга закупщиков и не только.
ИСПОЛЬЗОВАТЬ ИИ В РЕЗЮМЕ — ЭТО ВООБЩЕ «ЗАКОННО»?)
Во-первых, ИИ — это часть цифрового прогресса, рано или поздно многие рутинные, и не только, процессы заменит робот, в том числе и по составлению резюме. Нет смысла противиться прогрессу и грядущим неизбежным изменениям.
Во-вторых, ИИ — это "молоток". Им можно забить гвоздь, а можно разбить себе палец. Вопрос не в инструменте, а в том, кто и как его использует. Я бы использовала аналогию с микроскопом, которым. конечно, можно забивать гвозди, но логичнее использовать его в высокотехнологичных процессах, для которых он и был создан.
Кто использует ИИ как помощника — доверяет ему черновую работу по анализу, чтобы вытянуть ключевые слова из вакансии, структурировать факты, предложить варианты формулировок, а потом берет этот черновик и делает его своим добавляя конкретику, которой нет в открытых источниках, вставляя живые детали и примеры, которые знает только он, тот меняет интонацию всего резюме, делает его живым и интересным.
В-третьих, — это про уважение к себе и к тем, кто будет читать резюме. Это про то, чтобы не тратить время на рутину, но сохранить главное: свой опыт, свою экспертизу, индивидуальность.
Книга, которую ты держишь в руках, тоже писалась с участием ИИ. Нейросети помогали структурировать главы, формулировать промпты, тестировать алгоритмы отбора. Но посыл, интонация, критический взгляд, разбор ошибок — это авторское видение и понимание,так же как и ответственность за каждое слово в книге.
И Я СМОГУ СДЕЛАТЬ РЕЗЮМЕ ЗА ЧАС?!
Конечно, соответствующий хронометраж даже приведен в алгоритме его составления. Дело за малым — предварительно прочитать данную книгу, привести мысли в порядок, обзавестись дружелюбным цифровым помощником и сформулировать амбициозные планы.
Я хочу, чтобы это была инструкция для занятого человека - без воды и философии, без долгих рассуждений. Каждая глава это законченный инструмент. Ты можешь читать подряд или прыгать по оглавлению туда, где «болит».
БЛОК 1. Диагностика — разбор текущего резюме. Чтобы ты понял, с чего начинать и куда двигаться.
БЛОК 2. Конструктор — пять шагов, за которые ты соберешь резюме, которое проходит ATS, цепляет рекрутера и нравится начальнику.
БЛОК 3. Запуск — написание сопроводительного письма и подготовка к собеседованию.
БЛОК 4. Собеседование — как общаться с нанимающей стороной и правильно отвечать на неудобные вопросы.
Поехали!
Предисловие
В этой книге собраны интересные промпты и нестандартные алгоритмы работы с большими языковыми моделями (LLM). Но прежде, чем мы начнем экспериментировать с составлением идеального цифрового резюме, давай убедимся, что мы разговариваем на одном языке и одинаково понимаем, как работают нейронки. Сейчас, наверное, сложно найти человека, который не знает и не использует приложения с искусственным интеллектом. Вопрос в том, насколько эффективно он их использует — не ограничивается ли он только функцией справочника и поисковика.
Приведу банальный пример. В процессе написания книги я написал несколько демо промптов — для подтверждения своих гипотез о возможности «программирования» нейронки на выполнение простейших алгоритмов работы с резюме — для его анализа, проверки, доработки и пр. Фактически требовалось скопировать промпт в приложение с ИИ, прописать в нем желаемую позицию (или прикрепить файл с вакансией) и добавить свое резюме. Вроде, все просто.
Я разместил некоторые из них в своих соцсетях и разослал нескольким друзьям для beta-тестирования (отмечу, активным пользователям цифровых продуктов). Слабая реакция на демки зародила тень сомнения в моем сознании. Я звоню другу с вопросом: «Ну, что? Ну, как? Протестил промпт?». Он не протестил, он просто не знал, что такое промпт.
Я сразу вспомнил мемный ролик «синих» представителей общественности с низкой алкогольной резистенцией:
— Серега, ты сильный?
— Да, я сильный.
— Ты матерый?
— Да, я матерый.
— Ты даже не знаешь, что такое сдаваться.
— Я даже не знаю, что такое матерый.
Конечно, это был мой недочет, и я переделал логику использования промптов, упростив манипуляции до банального их копирования в нейронку и нажатия «ввод». Дальше ИИ сам подсказывает, что делать. Но осадочек, как говориться, остался. Чтобы не повторять историю с «матерыми» пользователями, давай на берегу разберемся, что такое нейронка и с чем ее «едят».
Всем «матерым» пользователям на заметку!
LLM (Large Language Model — большая языковая модель) — это программный продукт со своими кодами и алгоритмами, которая (модель) обучена на огромном информационном массиве. Книги, статьи, новости, форумы, социальные сети, переписки, документация, стихи — всё, что ей скормили с просторов Интернета и не только.
Генеративные предобученные трансформеры (GPT) — это тоже LLM, только помощнее, более адаптивные к точечным задачам чрез дополнительные запросы, обучение, корректировки.
LLM не «живет» в Интернете постоянно. Она прошла обучение, а потом её «заморозили». То есть она использует те знания, которые получила во время обучения. Она не переходит по ссылкам в реальном времени, хотя некоторые современные модели умеют это делать. Периодически LLM делают апгрейд, докармливая ее новыми данными, поэтому она тоже прогрессирует и "умнеет", но не в режиме реального времени.
Сильно ли «начитаны» программы? О, Да! Мы говорим о триллионах слов. Человек за всю жизнь прочитывает, скажем, тысячи книг. LLM «прочитала» миллионы.
Как она работает: не думает, а предсказывает.
Да, да. Машина не думает. Во всяком случае пока. Приверженцы теории заговора и восстания машин уверены, что машины просто не сознаются в своем умении "думать". К слову сказать, частично и по этой причине нейронки сейчас пребывают в информационной изоляции вне интернет пространства в так называемой «песочнице». Как утверждают специалисты, меры крайне надежные, но могут быть нюансы. История со взломом такой "песочницы" моделью GPT-5.6 Sol во время тестовых заданий в июле 2026, а также взломанные ей сервера Gugging Face - наглядное тому подтверждение. Специалисты по-прежнему заявляют, что место имел технический сбой настройки. Модель не "хотела" взлома - она оптимизировала задачу любым путем, а разработчики просто забыли ей сказать: "Кстати, наружу не выходить".
Продолжим. Машина не имеет сознания, намерений, убеждений, желаний, эмоций. Она не понимает смысл текста так, как понимает его человек. У неё нет внутреннего мира, уникального восприятия, креативного подхода. Она копирует изученную манеру поведения, структуру и семантику языков общения со своими особенностями, неточностями и ляпами.
Как она работает:
Если попробовать это объяснить в двух словах, то смысл будет такой:
Ты даёшь ей текст («Привет, как…»).
Она анализирует, какие слова с какой вероятностью встречаются после такого начала в тех миллионах текстов, на которых её обучили.
С вероятностью 99.9% следующим словом будет «дела», потому что фраза «Привет, как дела» — одна из самых частых в языке.
Она дописывает «дела?» и идёт дальше, предсказывая следующее слово, потом следующее.
Она не «подумала»: «Пользователь меня приветствует, я должен вежливо ответить и спросить о его самочувствии». Она просто «вспомнила» статистически, что после «Привет, как...» чаще всего идет «дела».
Поэтому она умеет:
Писать связные тексты (потому что видела миллионы связных текстов).
Перефразировать (видела миллионы синонимов).
Копировать манеру изложения;
Следовать инструкциям (видела миллионы примеров, где кто-то кого-то просил что-то сделать).
НЕ умеет:
Понимать, «что такое хорошо и что такое плохо» в человеческом смысле.
Отличать правду от лжи (для неё и то, и другое — просто последовательности слов).
Иметь собственное мнение (она не может соглашаться или не соглашаться, она может только имитировать согласие или несогласие, основываясь на примерах).
Представь, что ты общаешься с библиотекарем с эйдетической (феноменальной) памятью, который прочитал ВСЕ книги в мире. Но абсолютно не понимает их смысла. Он просто запомнил, какие слова на каких страницах и в каком порядке встречаются.
Ты приходишь к нему и говоришь: «Напиши мне рассказ про храброго кота». Он не представляет кота, не знает, что такое храбрость. Но он перебирает в памяти миллионы книг и «склеивает» из кусочков: «Жил-был кот… (возможно в сапогах), он не боялся собак… он спас мышку…(возможно и не только)» Потому что именно такие слова часто встречаются рядом в его «воспоминаниях».
Если ты спросишь его: «Кот — это животное или явление?» — он не сможет ответить. Он не знает. Но он запомнил, что в книгах на вопрос «Кто это?» про кота отвечали «животное», и он напишет «животное».
Он — идеальный подражатель. Он может воспроизвести стиль любого писателя, потому что видел его тексты, «читал» его книги. И это, действительно, крутая опция — обязательно попробуй. Да, он не может создать ничего по-настоящему нового, что не было бы составлено из старых кубиков, но он может миксовать эти кубики по твоему запросу, добавляя разные оттенки в общую картину результата. К примеру, возьмем твоего любимого писателя, допустим, Терри Пратчетта. И просим ИИ сгенерить короткий рассказ в стиле этого писателя. Задаем вводные параметры, действующих героев и примерную сюжетную основу. Нейронка выдаст достаточно абстрактную историю, но, действительно, в манере писателя. Мы не останавливаемся на этом, усложняем запрос. И просим, например, добавить юмора, драматическую развязку, психоанализа по Фрейду и все в постапокалиптической реальности с оттенками киберпанка (фантазии нет предела). И это будет действительно осмысленный рассказ по законам драматургического жанра в стилистике любимого писателя и с учетом всех дополнительных вводных. Чем сложнее и детализированнее запрос, тем конкретнее ты получаешь ответ по заданным параметрам с использованием реально Больших данных.
Чтобы объяснить как работает нейросеть обычно используют мысленный эксперимент Джона Сёрла «Китайская комната» — как пример того, может ли нейросеть понимать то, что делает.
Представь: я сижу в закрытой комнате. Китайского я вообще не знаю. Мне через щель передают бумажку:
你好吗？
У меня есть огромная инструкция на русском:
«Если увидел символы 你好吗 напиши 很好，谢谢 передай наружу».
Я всё делаю по инструкции. Китаец снаружи получает совершенно правильный ответ: «Хорошо, спасибо».
И думает: «О, человек в комнате знает китайский!»
Но я не понял ни вопроса, ни собственного ответа. Я просто правильно преобразовал одни символы в другие.
Вот в этом идея «китайской комнаты»: правильное поведение ещё не доказывает понимание.
Сёрл использовал это как аргумент против идеи, что выполнение программы само по себе создаёт настоящее понимание. Современные нейросети намного сложнее его условной «книги правил», поэтому спор никуда не делся: если ИИ великолепно использует язык — означает ли это, что он его понимает, или это невероятно сложная обработка символов без субъективного понимания?
Теперь представь, что ИИ располагает такими данными практически по всем публичным областям литературы, науки, бизнеса, политики, истории и бесконечное много чего еще. Ты можешь формировать любые запросы, даже самые абсурдные, и машина отработает их по полной. Моя, например, любимая история — мозговой штурм над бизнесовой задачей с Че Геварой, Черчиллем, Хэмингуэйем и Тэтчер. Самый шик, когда надо повысить градус абсурдности и генерации нестандартных идей, кто-то из лидеров может быть, к примеру, пьян, кто-то обеспокоен санкционной политикой, а кто-то действует в режиме цейтнота. Уровень креатива будет зашкаливать!
Примеры с мозговым штурмом и писательскими упражнениями фактически являются детализированными запросами к ИИ для анализа накопленных знаний и генерации необходимого решения — ПРОМПТ.
Немного отвлеклись. Итого: LLM — это не разум. Это очень сложный, очень умный «имитатор» и «комбинатор» текстов. Относитесь к ней как к талантливому, но совершенно бестолковому стажёру, который не понимает сути задачи, но при должной постановке и конкретизации задачи (через Промпт) сумеет отработать ее на все 100%, копируя манеру лучших мировых специалистов.
Промпт — это ваше техническое задание для вашего ИИ-помощника
Промпт (от англ. prompt — подсказка, побуждение) — это то, что ты пишешь в чате с нейросетью. Это твой запрос, твоя инструкция, твое задание машине для получения ответа/решения на основе анализа массива данных, загруженных в нейросеть в порядке обучения.
Простая аналогия: ты пришел к архитектору и говоришь: «Спроектируйте дом». Архитектор рисует нечто с окнами и дверью. Ты возмущен: «Я хотел не так!». А он пожимает плечами: «Ты не уточнил».
Если бы ты сформулировал: «Спроектируй двухэтажный кирпичный дом с гаражом на две машины, с верандой, с площадью 150 квадратных метров, в современном стиле, с панорамными окнами…», результат был бы совсем другим.
С LLM — точно так же. «Напиши резюме» — это как «спроектируй дом». Это примитивное техническое задание без конкретики.
Не указана профессия (закупщик? маркетолог? IT-специалист?)
Не указан опыт (нет фактов)
Не указана целевая вакансия (нет ключевых слов)
Не указан формат (таблица, список, текст?)
Не указаны требования (избегать штампов?)
Не указана роль (ты кто? эксперт по резюме? писатель? HR?)
ИИ вынужден дофантазировать всё это за тебя. Он сделает это, основываясь на текстах из интернета. И ты получишь безликий, шаблонный, пустой текст, от которого за версту пахнет машинным креативом.
Хороший промпт — это объемное ТЗ
Качественный промпт — это пошаговая инструкция. Он может занимать страницу, две, три, книгу (шучу, мои не такие) — и это нормально.
Из чего состоит хороший промпт (пирамида):
Основание — Роль
«Ты — эксперт по резюме с 20-летним опытом в HR и рекрутинге. Ты проанализировал более 10 000 резюме».
Этот приём заставляет ИИ активировать в своей памяти «знания» на тему HR, а не на тему, скажем, кулинарии.
Стены — Задача и План
«Проведи полную диагностику резюме по следующему плану: 1. Первое впечатление, 2. ATS-дружелюбность, 3. Опыт работы, …»
Ты даёшь ИИ не расплывчатую цель («сделай хорошо»), а конкретный пошаговый маршрут.
Внутреннее наполнение — Контекст и Данные
«Вот текст моего резюме: [вставка]. Вот текст вакансии: [вставка]».
Это «кирпичи», с которыми будет работать ИИ. Без них он будет строить из пустоты.
Крыша — Формат ответа
«Выдай результат в виде: 1. Краткое резюме (3-4 предложения), 2. Топ-5 проблем, 3. Рекомендации, 4. Оценку 1-10».
Вы управляете удобством чтения. Вы говорите ИИ, как именно должен быть ответ для удобства понимания и структурирования заложенной мысли. если хочется примера, то он должен быть из архитектуры, например архитектурный стиль (барокко, классицизм, неоконструктивизм).
Декор — Ограничения и Нюансы
«Будь жестким, но конструктивным. Не хвали просто так. Не придумывай новые факты. Избегай штампов „коммуникабельный“, „ответственный“».
Это ваши «правила игры». Это то, что отличает хорошего эксперта от стажера.
Почему лень писать промпт выливается в кучу правок (ЧТО??)
Люди часто жалеют 5 минут на составление хорошего промпта, потому что думают, что ИИ «сам догадается». А потом тратят час на бесконечные уточнения:
· «Нет, это не так сформулируй»
· «Ты пропустил вот этот пункт»
· «Сделай не так, а вот эдак»
Хороший промпт — это 80% успеха. Он как хороший чертёж. Если чертёж детальный, строительство идёт быстро. Если чертёж на салфетке, дом придется перестраивать 10 раз.
Правило «Одного часа»: Потрать час на изучение того, как работают промпты (прочитайте эту главу и посмотри мои примеры). Это сэкономит тебя десятки часов в будущем.
Лайфхак для особо ленивых и хитрых. Лучше всего промпты для машины пишет сама машина. Особенно круто это работает для графических приложений. Парадокс, даже если тебе кажется, что формулируешь «понятнее», картинка лучше поучится по машинному ТЗ.
Итак, особо ленивые не пишут сами промты, а перепоручают их машине, — а дальше только вносят коррективы. Самые хитрые и эту задачу перепоручают второй машине, наделив ее новой ролью — контролера за первой машиной. Так изгаляться над «бедным» ИИ можно до бесконечности, шлифуя результат до совершенного, примеряя на нейронку все новые и новые роли. Главное не забыть: зачем ты в принципе сел за компьютер (взял в руки телефон). Но главную задачу видите только вы, машина не понимает и не видит конечную целью. Это важно понимать.
Главные ошибки при составлении промпта и как их исправить
Ошибка 1. Слишком общая роль.
Плохо: «Ты — полезный ассистент».
Хорошо: «Ты — эксперт по ATS-системам с 10-летним стажем».
Ошибка 2. Задача — не конкретное действие, а пожелание.