Зубков Андрей – Нейросеть ищет работу вместе с вами: резюме, отклики и собеседования без выдуманного опыта (страница 1)

Зубков Андрей

Нейросеть ищет работу вместе с вами: резюме, отклики и собеседования без выдуманного опыта

Глава 1. Что нейросеть действительно делает в поиске работы

У нейросети в поиске работы есть одна неприятная особенность: она очень быстро создаёт впечатление, что уже во всём разобралась. Вы даёте ей несколько строк о себе — и получаете аккуратное резюме, письмо или список ответов для собеседования. Выглядит убедительно. Но аккуратность текста ещё ничего не говорит о точности того, на чём он построен.

Я бы разделил полезную работу ИИ на четыре простые задачи. Он может разложить беспорядочный материал по полкам, сравнить два текста, предложить несколько формулировок и сыграть собеседника на репетиции. Во всех случаях принцип один: нейросеть обрабатывает переданный материал, а не узнаёт вашу биографию каким-то загадочным способом. Никакой скрытой магии в этом распределении нет.

Предположим, вы решаете, откликаться ли на вакансию. Вы знаете, какие задачи выполняли, что у вас получалось и на каких условиях готовы работать. Нейросеть может сопоставить эти сведения с текстом вакансии, выделить совпадения и показать пробелы. Но она не может решить за вас, готовы ли вы к такому графику, действительно ли владеете нужным инструментом и сможете ли подтвердить написанное на собеседовании.

Отсюда получается довольно удобное разделение. Человек приносит факты, цель и ограничения. ИИ помогает навести порядок, увидеть варианты и подготовиться к разговору. Затем человек проверяет результат и принимает решение. Если один из этих шагов убрать, совместная работа быстро превращается либо в ручную возню, либо в уверенно написанную фантазию.

Можно проверить это на любой одной задаче поиска работы. Например, на подготовке отклика. Спросите себя: какие сведения могу дать только я, какую обработку можно поручить нейросети и что мне придётся проверить перед отправкой? Если на первый вопрос нечего ответить, начинать с генерации текста рано. Если на третий ответ — «ничего», вы отдали инструменту не работу, а ответственность.

В этой книге нейросеть не будет искать работу вместо вас. Она будет помогать делать понятнее и быстрее то, что без ваших фактов и решений всё равно не существует.

Глава 2. Почему красивый текст не исправляет пустые факты

Есть простая ловушка: чем лучше нейросеть формулирует слабую мысль, тем труднее заметить, что внутри по-прежнему пусто.

Допустим, в черновике резюме написано: «Помогал коллегам и иногда занимался отчётами». Из этого можно получить солидную версию: «Координировал взаимодействие команды и обеспечивал аналитическое сопровождение процессов». Второй вариант звучит взрослее. Только мы всё ещё не знаем, кого человек координировал, какие отчёты делал и изменилось ли от его работы хоть что-нибудь. Новые слова появились. Новый опыт — нет.

Почему такой результат кажется хорошим? Потому что форму видно сразу. Текст стал увереннее, длиннее и похож на язык вакансий. Содержание проверяется медленнее: нужно задавать вопросы, вспоминать конкретные ситуации и иногда признавать, что сильного примера пока нет. На фоне красивой формулировки эта работа выглядит почти необязательной. Почти.

Проблема проявляется при первом уточнении. Если работодатель спросит, как именно была устроена координация, человеку придётся объяснять исходную реальность, а не улучшенную версию нейросети. Тут возможны два варианта. Либо за громкой фразой действительно есть конкретная задача, и тогда её нужно нормально описать. Либо подтверждать нечего, и формулировка только увеличила расстояние между резюме и человеком.

Это не значит, что улучшать текст бесполезно. Форма важна: одинаковый опыт можно изложить понятно или так, что до конца абзаца не доберётся даже самый терпеливый читатель. Но у формы есть точная задача — показать содержание, а не заменить его.

Поэтому порядок работы будет не самым волшебным, зато надёжным. Сначала мы выясняем, что человек действительно делал, в каких условиях и с каким результатом. Затем отделяем подтверждённое от предположений. И только потом просим нейросеть предложить ясную формулировку.

Красивый текст не исправляет пустые факты. Он просто делает пустоту лучше оформленной. В следующей главе разделим ответственность так, чтобы форма не могла незаметно подменить содержание.

Глава 3. Карта ответственности: что делаете вы, а что ИИ

После первых двух глав можно сделать простой вывод: «Значит, всё нужно проверять». Формально верно. Практически бесполезно. Если заранее не понятно, кто что делает, проверка начинается в последний момент — когда резюме уже собрано и очень хочется нажать «Отправить».

Я предлагаю делить не только работу, но и ответственность. У задачи должны быть пять элементов: входные данные, работа ИИ, проверка человека, окончательное решение и место сохранения результата. Тогда видно не просто, что нейросеть «помогла», а какой именно участок ей поручили.

Ниже — заготовка карты. Это не список всех будущих материалов книги, а способ разложить любую одну задачу.

Задача

Вход

Работа ИИ

Проверка человека

Решение

Разобрать вакансию

Вакансия и мои критерии

Выделить требования и пробелы

Проверить смысл и свои факты

Откликнуться, уточнить или пропустить

Подготовить фрагмент резюме

Подтверждённый факт и требование

Предложить две-три формулировки

Проверить каждое слово

Принять, исправить или отклонить

Провести репетицию

Вакансия, факты и черновик

Задать вопросы и отметить слабые места

Отвечать из своего опыта

Оставить ответ или доработать

Начните с одной строки для ближайшего действия. Во «Входе» укажите только существующий материал: вакансию, подтверждённый факт, свои критерии или черновик ответа. В «Работе ИИ» оставьте одну операцию: сравнить, сократить, предложить варианты или задать вопросы. «Сделать всё хорошо» операцией не считается.

Затем запишите точный способ проверки. Если нейросеть предложила три формулировки, убедитесь, что каждое слово подтверждается вашим опытом и смысл не изменился. После этого вариант можно принять, исправить или отклонить.

Сохраните карту рядом с рабочими материалами под названием «Карта ответственности — версия 1». Она готова, если по строке понятно, что поступает на вход, что делает ИИ, что проверяете вы и за кем остаётся решение.

Самая опасная строка проста: вход расплывчатый, ИИ «делает всё», проверка отсутствует, решение принимается автоматически. Это не автоматизация, а потеря контроля.

После одной заполненной строки у вас должна появиться понятная граница ответственности. В следующей главе применим её к данным, которые вы передаёте в работу.

Глава 4. Какие данные нельзя бездумно передавать нейросети

Самый простой способ защитить данные — не начинать с вопроса «Можно ли это отправить?». Лучше спросить: «Без какой части документа нейросеть всё равно справится с задачей?» Обычно оказывается, что имя, телефон, адрес и название прежнего работодателя для улучшения формулировки вообще не нужны.

Представим резюме, которое вы хотите разобрать. В нём есть контакты, город, ссылки на профили, названия компаний, даты, обязанности и результаты. Для задачи «сделай описание опыта понятнее» важны обязанности, условия и результат. Телефон не помогает подобрать глагол. Домашний адрес тоже не добавляет ясности. Их можно удалить до загрузки, а названия заменить метками: «КОМПАНИЯ_1», «КЛИЕНТ_А», «ГОРОД».

Я бы использовал простое правило: передавать не исходник, а рабочую копию. В ней остаётся только то, без чего нельзя выполнить конкретную задачу. Имена, телефоны, адреса, номера документов, личные ссылки и закрытые сведения работодателя удаляются или заменяются метками. Если сомневаетесь, зачем полю быть в тексте, сначала уберите его и посмотрите, мешает ли это работе.

Есть ещё одна ловушка: обезличить документ и решить, что дальше можно ничего не проверять. Настройки хранения, обучения моделей и временных чатов различаются между сервисами и меняются. Например, в ChatGPT использование новых разговоров для обучения регулируется настройкой «Improve the model for everyone», а временные чаты не используются для улучшения моделей, хотя копия может храниться до 30 дней в целях безопасности. У других сервисов свои правила. Перед загрузкой чувствительного материала откройте актуальную справку именно выбранного сервиса.

Соберите своё правило замены в одну строку: «Перед отправкой копии я заменяю ИМЯ на КАНДИДАТ, работодателей на КОМПАНИЯ_1, контакты на КОНТАКТЫ_УДАЛЕНЫ, а закрытые сведения не передаю». Затем примените его к одному реальному файлу и перечитайте очищенную версию глазами постороннего человека.

Обезличивание не даёт юридической гарантии и не превращает любой документ в безопасный. Оно уменьшает объём лишних данных, которые вы отдаёте инструменту. Для нашей работы этого достаточно как первого фильтра. Дальше нужен порядок в самих материалах.

Официальные справки для проверки актуальных правил:

OpenAI — Data Controls FAQ: https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq

OpenAI — Temporary Chat FAQ: https://help.openai.com/en/articles/8914046-temporary-chat-faq

Google — Gemini Apps Privacy Hub: https://support.google.com/gemini/answer/13594961

Anthropic — использование данных для обучения: https://privacy.anthropic.com/en/articles/10023580-is-my-data-used-for-model-training