careerOS — система персонального карьерного развития
Персональная операционная система поиска работы на базе ИИ. Собирает вакансии из шести источников, оценивает релевантность, генерирует письма, ведёт аутрич и воронку — всё в одном дашборде.
6
источников вакансий
36
целевых компаний
25×
быстрее отклик (1 мин вместо 25)
● Задача
Поиск работы — фрагментированный процесс: вакансии разбросаны по hh.ru, Telegram-каналам и мессенджерам; отклики пишутся руками; статусы теряются; непонятно, что работает, а что нет.
careerOS превращает это в управляемую систему с метриками.
● Что делает система
Сбор
вакансии из Telegram-каналов, мессенджера MAX и hh.ru (включая «Избранное»)
Нормализация
единая база: компания, должность, требования, ссылка, источник
Классификация
определение роли (HR-Tech / AI / IT-проекты / продукт) по описанию
Скоринг
оценка релевантности 1–10, отсев нерелевантного
Генерация писем
LLM пишет сопроводительное под требования конкретной вакансии
Авто-отклики
Playwright-автоматизация hh.ru с предохранителями
Переписка
чтение входящих и отправка ответов в чатах hh
Аутрич
прямые сообщения нанимателям в Сетке / LinkedIn — в обход вакансий
CRM
Google Sheets: воронка статусов, история, следующий шаг
Дашборд
веб-панель: KPI, воронка, динамика, ShortList, трек целей
● Архитектура пайплайна
ИСТОЧНИКИTelegram · MAX · hh.ru · Сетка · LinkedIn
CRM + ДАШБОРДворонка · KPI · ShortList · трек целей
● Источники и контур
● Мультиагентная модель (MoA)
Под капотом — мультиагентность: четыре модели отвечают параллельно (каждая со своей «школой» и силой), а флагман gpt-6-sol синтезирует лучший ответ. Рутина — на быстрых моделях; сложное (стратегия, разбор вакансий) — через совет моделей /moa.
● Ключевые инженерные решения
1
Human-in-the-loop vs автоматизация
отклики автоматически, но с жёсткими лимитами (10/день, паузы, стоп при капче); переписка — под контролем
2
LLM вместо шаблонов
персонализация письма под требования вакансии даёт заметно более высокий отклик
3
Мультиканальность
один пайплайн на разные источники — единая база и единая воронка
4
Анти-детект
человекоподобное поведение, рандомные паузы, лимиты — чтобы не спровоцировать защиту платформы
5
Обезличивание PII
персональные данные — только в рабочем контуре; аналитика на обезличенных данных (152-ФЗ)
6
Мультиагентность
совет моделей (MoA): параллельные ответы + флагман-синтезатор — выше качество, меньше галлюцинаций
● Результаты (реальные данные)
300+
собрано вакансий
36
целевых компаний (ShortList)
25×
быстрее: ~25 мин → ~1 мин на отклик
● Что демонстрирует проект
Проектирование AI-агентных пайплайнов под реальную задачу
Работу с LLM API и промпт-инжиниринг (генерация, персонализация, контроль фактов)
Интеграции: Playwright-автоматизация, REST API, Google Workspace, Bot API