Что умеет Workaem

Мы складываем в короткий вывод то, что уже знаем про вакансию и про рынок. Верх вилки сравниваем с медианой того же грейда, а не с общей: две трети вакансий с вилками в каталоге это junior, и на фоне общей медианы любая senior-позиция выглядела бы щедрой просто потому, что она senior. Смотрим, насколько востребован стек (в какой доле свежих вакансий его вообще просят) и платят ли за него больше на этом грейде. Добавляем то, что видно только по истории наблюдений: сколько объявление висит, отвечает ли компания на отклики, размещает ли вакансию сама или через посредника. Каждая плашка кликается и раскрывается в число, по которому посчитана: «верх вилки на 39% выше медианы middle (216 тыс ₽)», а не «хорошая зарплата». Там, где чисел не хватает, оценка числом не показывается вовсе: одной плашки «удалёнка» мало, чтобы выставлять баллы.

Опишите вакансию словами, как рассказали бы знакомому: «удалёнка на Go, senior, от 300 000 ₽». AI разложит фразу на те же фильтры, что вы выставили бы руками: формат работы, грейд, тип занятости, зарплата, технологии. Сумму в долларах или евро переведёт в рубли по тому же курсу, которым пересчитываются вилки в карточках. Что он понял, видно сразу: каждый фильтр встаёт отдельным чипом, и любой снимается одним кликом, если AI перестарался. Отрицания («без крипты») он пока не понимает, для них рядом есть фильтр «Исключить теги».

AI читает резюме так, как читает его рекрутёр, отсмотревший сегодня сотню таких же: дочитает ли он дальше первого экрана и почему. Разбор идёт по конкретным местам, а не общими словами: проблемная формулировка цитируется, и рядом стоит, что с ней делать. «Добавьте конкретики» такой совет подходит любому резюме не читая, поэтому его тут не будет. Отдельно AI смотрит на резюме глазами проверки фактов перед оффером и подсвечивает места, которые выглядят непроверяемыми или нестыкующимися: цифры без объяснения масштаба, даты, которые не сходятся, заявленный уровень навыка, не подтверждённый описанным опытом. Не чтобы уличить, а чтобы вопрос не застал врасплох на собеседовании.

Такой бот читает вакансию, строит из неё чек-лист требований и без участия человека раскладывает отклики по папкам: всё совпало - зелёная, не хватает одного пункта - жёлтая, двух и больше - почти наверняка автоотказ. Мы показываем тот же чек-лист вам заранее: какие пункты резюме закрывает, какой конкретно не хватает, и что дописать, чтобы не попасть в «грустную» папку до того, как отклик вообще увидит человек. Бакет считается по фиксированному правилу, а не догадкой модели: то же 0/1/2+, что и у настоящего скрининга.

Growth score считает, какая доля навыков рынка по вашей должности уже подтверждена, и показывает место среди других профилей с той же ролью, а вместе с живым числом открытых вакансий по роли складывается в скор переговорной силы: сильная позиция сейчас или пока рано давить в переговорах. Подтверждение навыка приходит не с ваших слов: направление засчитывается, когда тренировка собеседования с ИИ-интервьюером даёт среднюю оценку от 7 из 10, а подтверждения полугодовой давности честно помечаются «подтверди заново». Активная карьерная цель видна тут же: «куда движется» рядом с «где сейчас», в общей ленте вместо разрозненных виджетов. Публичная страница сама решает, что показать: вехи можно скрыть по одной на доске курирования, ссылка не тянет за собой лишнее. Отдельно, рекомендации от реальных людей: одноразовая ссылка бывшему коллеге, заметка появляется только после вашего одобрения. Ссылкой можно поделиться напрямую: превью с score подтягивается само в LinkedIn и Telegram.

ИИ-интервьюер ведёт сессию из 10, 15 или 20 вопросов по вашей специальности, грейду и формату (технический, поведенческий, системный дизайн или смешанный), с выбранным тоном интервьюера: доброжелательный, нейтральный или жёсткий. Он не идёт по списку: если ответ поверхностный, следующим будет уточняющий вопрос по тому же месту, а не новая тема. Разбор в конце даёт не одну цифру, а три оси - глубина, внятность изложения и конкретика, - плюс сильные и слабые темы. Слабые темы попадают в кабинет и одним кликом становятся задачей карьерной цели. Средняя оценка от 7 из 10 подтверждает направление в карьерном паспорте, а подтверждение полугодовой давности честно помечается «подтверди заново»: накрутить его удалением неудачных сессий нельзя, оценка засчитанной сессии остаётся даже после того, как вы стёрли разговор. Отвечать можно голосом, распознавание работает и на устройстве, без отправки звука наружу. История прохождений с разбором каждой сессии остаётся в кабинете.

По динамике вакансий видно то, о чём в описании компании не пишут: ускорился наём или сжался, за сколько дней реально закрываются позиции, куда сдвинулись вилки за квартал, какие технологии появились в требованиях, а какие исчезли, и какая доля объявлений выглядит мёртвой. Всё считается по фактам публикаций, а не по заявлениям самой компании.

Считаем по вакансиям с указанной вилкой: насколько объявления с конкретным навыком дороже медианы вашего грейда. Сравнение идёт строго внутри грейда, иначе senior-стек выглядел бы золотым у любого джуна просто потому, что его просят там, где выше и все остальные требования. И мы говорим о вакансиях, а не обещаем вам прибавку: из «вакансии с Go дороже» не следует «выучите Go и станете получать больше».

Смотрим на все ваши отказы разом и считаем, какой навык или требование встречается в них чаще всего. Отдельный отказ ни о чём не говорит. Паттерн по десятку отказов говорит о многом. Показываем долю, а не гадаем на одном случае.