Что умеет Workaem

Клик по иконке расширения на любой странице с вакансией - и на выбор: разбор вакансии с процентом совпадения с резюме, ATS-проверка и скрининг-чек (та же логика, что у автоматического отбора откликов у работодателя), сопроводительное письмо и зарплата на фоне рынка - без перехода на Workaem. Вакансию из каталога Workaem та же кнопка отправляет в трекер откликов. Реальный пример: вакансия «Старший Frontend-разработчик» в VK - расширение показало 85% совпадения с указанными в резюме сильными сторонами (опыт с Webpack/Vite, ESLint, оптимизацией Web Vitals) и одним пробелом (кодмоды), а следующим кликом написало письмо: «Переписывал сборку Webpack на Vite и ускорил CI в 3 раза в Ozon. Готов обсудить детали». Отдельная кнопка заполняет саму форму отклика: имя, фамилия, почта, телефон, город и ссылки на LinkedIn, GitHub, Telegram и сайт подставляются из резюме. Поля ищутся по смыслу, а не по вёрстке конкретного борда, поэтому это работает и на Greenhouse, и на Ashby, и на Lever. Отправку расширение не делает и файл резюме не прикладывает: форму вы проверяете и отправляете сами, автоматическая рассылка откликов ведёт под бан по правилам площадок. Уже заполненное руками расширение не перетирает. Резюме читается с самого Workaem - в расширение его вставлять не нужно, доступно на Chrome (Firefox - следующим шагом).

Под каждой вакансией и вашим резюме: сколько просить (цель внутри вилки или коридора рынка по тому, сколько обязательных требований вы закрываете), какой диапазон назвать, ниже чего не соглашаться, что ответить на предложение ниже цели и какие доводы привести. Каких требований не хватает в резюме и что подтянуть первым. Вопросы работодателю из самой вакансии, со стеком, профессией, отраслью и тем, что в ней не сказано или настораживает, у каждого пояснение. И когда откликаться с учётом того, за сколько дней компания обычно закрывает вакансии.

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.

Загружаете выгрузку профиля: PDF по кнопке «Скачать» на hh.ru, «Сохранить в PDF» в LinkedIn или PDF с Хабр Карьеры. Через несколько секунд у вас оценка из ста и список правок по важности. Проверка идёт по правилам самой площадки: одна ли роль в заголовке, указана ли зарплата, хватает ли навыков и подтверждены ли они опытом, есть ли в описаниях результаты в цифрах, нет ли обязанностей вместо результатов и шаблонных фраз, давно ли обновлялось резюме. Для LinkedIn отдельно смотрим headline, английский профиль, начало About и адрес профиля. Потом профиль сверяется с вакансиями нашего каталога для вашей роли и грейда: какие навыки просят чаще всего, каких у вас не видно, за какие платят больше, где ваша зарплата относительно рынка и сколько вакансий подходит прямо сейчас. Балл считают правила, а не модель, поэтому один и тот же профиль всегда получает одну оценку, и после правок видно, сколько стало. По кнопке ИИ переписывает слабые места за вас: три варианта заголовка, новый блок о себе и правки опыта «было и стало», которые остаётся скопировать на площадку. Навыков и цифр он не придумывает: где нужна цифра, ставит [N]. Файл не хранится, а имя и контакты в модель не уходят.

AI сравнивает резюме с конкретной вакансией и по каждому применимому критерию - грейд, опыт в годах, стек, предметная область, опыт управления, английский, локация и релокация - показывает: закрыто, закрыто частично или не закрыто вообще. Не все критерии считаются всегда: если вакансия ничего не говорит про английский или переезд, эти пункты просто не появляются, а не подгоняются под круглое число. Реальный пример: вакансия Senior Frontend Developer (Team Lead) в финтех-компании - грейд и опыт управления совпали, стека не хватает GraphQL, английский B1 вместо требуемого B2, а опыта в финтехе нет вообще. Итоговый процент тот же, что и раньше, но за ним видно, из чего он сложился.

Объявление показывает, что компания готова написать публично. Оффер - что она действительно заплатила конкретному человеку. Мы собираем вторые: оклад, годовой бонус, опционы, город и грейд. Наружу отдаются только медианы и квартили, и только когда за ними стоит не меньше пяти человек. По цифре, посчитанной на двух офферах, в небольшой компании узнаётся конкретный сотрудник.

Сначала план: стоит ли вообще торговаться по этому офферу, какую сумму называть, чем её обосновать, чем вы рискуете и готовое сообщение рекрутёру. Если рынок не даёт оснований просить больше, мы так и скажем: совет «торгуйся всегда» стоит людям офферов. Потом репетиция: ИИ играет рекрутёра, который защищает бюджет знакомыми приёмами («вилка утверждена», «у нас грейдовая сетка») и уступает только под конкретный аргумент. Отвечать можно голосом.

AI переписывает блок «О себе» и каждый пункт опыта: усиливает формулировку, начинает с действия и результата вместо обязанности, добавляет ключевые слова под желаемую позицию. Правило жёсткое: ни одной новой цифры, технологии или достижения, которых нет в исходном резюме. Только более сильная подача того, что уже есть, иначе на собеседовании кандидата поймают на нестыковке. «Было» остаётся рядом с «стало», применяете по пункту или всё сразу.

«Работа в динамичной среде», «многозадачность», «стрессоустойчивость», «зарплата по итогам собеседования»: у этих фраз есть устойчивый второй смысл, очевидный для опытных и невидимый для тех, кто ищет первую работу. Мы разбираем текст вакансии и помечаем, что здесь обычный штамп, а о чём стоит спросить на интервью. Если вакансия написана прямо, так и пишем, а не выдавливаем из себя претензии.

Раз в неделю присылаем в Telegram то, что реально изменилось: закрылись ли сохранённые вакансии, куда сдвинулись зарплаты у компаний, за которыми вы следите, и какие новые вакансии совпали с резюме. Если за неделю сказать нечего, сводка не приходит, а не приходит ради галочки.