Automation Engineer (Recruitment Automation, GitHub → AI → CRM) (в архиве)

09 Июня

Партнерские Вакансии

Компания "GhostBusters"

Привет! Мы GB Agency — быстрорастущая команда, которая помогает IT-компаниям по всему миру находить лучших специалистов.

Мы ценим уважение к кандидатам, открытость к заказчику и честность внутри команды.

Сейчас мы ищем Automation Engineer (Recruitment, GitHub → Скрининг → Парсинг → AI-интервью → СберПодбор)

Формат: фриланс, ~20 часов/неделя, долгосрочно
Цель: автоматизировать первичный этап подбора разработчиков: поиск, извлечение контактов, скрининг профиля/резюме, приглашение на AI-интервью, выгрузка в СберПодбор.

Задачи (MVP → развитие)

1) Поиск кандидатов (GitHub)
• GitHub API/GraphQL: поиск по стеку, ключевым словам, активности, локации.
• Сбор базовых данных профиля + ссылок (repos, pinned, website, email if public).

2) Парсинг “резюме” кандидата (из GitHub/ссылок)
• Формирование “кандидатского профиля” (аналог CV) из:
• bio, pinned repos, README, contribution, commit history
• внешних ссылок (личный сайт/портфолио) — базовый парсинг при наличии
• Структурирование в JSON (skills, seniority signals, languages, companies/projects, contacts).

3) Скрининг (до приглашения)
• Правила + LLM-оценка (гибрид):
• hard-filters (стек, опыт, активность, локация, язык)
• скоринг релевантности (0–100) и причина (1–3 тезиса)
• Отсев дублей и нерелевантных профилей.
• Выход: список “invite-ready” кандидатов.

4) Парсинг контактов (после скрининга)
• Извлечение email/Telegram из bio/README/коммитов/сайта.
• Валидация, дедупликация, логирование источника контакта.

5) Автоприглашения на AI-интервью
• Генерация персонализированных сообщений (OpenAI API).
• Отправка через email + Telegram Bot API.
• Статусы: sent/delivered/clicked/replied + трекинг ссылок.

6) Интеграция с CRM СберПодбор
• Создание кандидата/карточки через API или импорт (CSV/XML).
• Передача: контакты, ссылки, скоринг, причина рекомендации, статус интервью.
• Синхронизация статусов обратно (минимум: “приглашён/прошёл/отказ”).

⸻

Желаемый результат
• Поток 100–500 профилей/день.
• Авто-скрининг и приглашение только релевантным.
• СберПодбор заполняется без ручного ввода.
• Метрики по воронке: найдено → отскринено → контакт найден → приглашено → дошло до интервью

Требования
• Python или Node.js, уверенная работа с API.
• Парсинг/скрейпинг, обработка текста, регулярки.
• Опыт интеграций (CRM/ATS/вебхуки/импорт).
• Аккуратность к данным: дедуп, логирование, мониторинг.
Плюс: GitHub GraphQL, deliverability, анти-лимиты, LLM scoring pipelines.