IT-рекрутинг + AI: от нуля до профессионального рекрутера

Кто что делает в найме, полный цикл от запроса на вакансию до выхода человека и почему опыт кандидата влияет на результат

• Теория Recruiter, Sourcer, HR и Talent Acquisition: кто что делает
• Практика Кто за это отвечает
• Практика Что на самом деле за названием вакансии
• Практика In-house, агентство, RPO или фриланс
• Теория Полный цикл найма и воронка
• Практика Этапы полного цикла
• Практика На каком этапе воронки
• Практика Обратная воронка
• Теория Candidate journey, опыт кандидата и бренд работодателя
• Практика Точки контакта с кандидатом
• Практика Сильные и слабые утверждения EVP
• Тест Проверка: профессия рекрутера

Типы IT-компаний, как создается софт, роли в команде — от разработчиков до безопасности — и как определять уровень кандидата. Модуль опирается на воронку найма из модуля 1

• Теория Типы IT-компаний: продукт, аутсорс, аутстаф, стартап, SaaS, агентство
• Практика Какая это бизнес-модель
• Практика Что честно продать кандидату
• Практика Какая компания подойдет кандидату
• Теория Как создается софт: SDLC и команда
• Практика Этапы SDLC
• Практика Чья это задача в команде
• Практика Кого на самом деле ищет Hiring Manager
• Теория Разработчики: Front-End, Back-End, Full-Stack, Mobile
• Практика Что это за разработчик
• Практика Фреймворк, язык и направление
• Практика Классические ловушки
• Теория QA, DevOps, Data и Cybersecurity
• Практика Кто это по профилю
• Практика Analyst, Engineer или Scientist
• Практика Какая это роль в безопасности
• Теория Product, Project, BA, UI/UX и уровни seniority
• Практика Product, Project, BA или дизайнер
• Практика Какой это уровень
• Практика Senior после двух лет
• Тест Проверка: IT-индустрия и роли

Фронтенд, бэкенд, базы данных, инфраструктура и облака на уровне, достаточном, чтобы читать вакансии и CV и отличать ядро от смежного и лишнего. Модуль опирается на карту ролей из модуля 2

• Теория Фронтенд: HTML/CSS, JavaScript, TypeScript, React
• Практика Язык, фреймворк, библиотека или инструмент
• Практика Синонимы и родственные технологии
• Практика Чей опыт переносится
• Теория Бэкенд и базы данных: Java, Python, .NET, Node.js, SQL, REST API
• Практика Фреймворк и язык
• Практика Какая это база данных
• Практика Подходит ли кандидат
• Теория Инфраструктура: Git, Linux, Docker, CI/CD, облака
• Практика Для чего этот инструмент
• Практика Одинаковые услуги в трех облаках
• Практика Бэкенд с Docker или DevOps
• Теория Читаем техническую вакансию и CV: обязательное и дополнительное
• Практика Must, nice или шум
• Практика Сколько лет с каждой технологией
• Практика с ИИ AI-глоссарий для технической вакансии
• Тест Проверка: технологическая грамотность

Как превратить размытый запрос в вакансию, с которой можно работать: intake с Hiring Manager, must-have и persona, деньги, локация и модели сотрудничества, переговоры о нереалистичных требованиях и job description, который приводит кандидатов. Модуль опирается на знание ролей и технологий из модулей 2–3.

• Теория Intake meeting с Hiring Manager
• Практика Черновик вопросов для intake
• Практика Повестка intake
• Практика Симуляция: intake с Hiring Manager
• Теория Must-have и nice-to-have, seniority, candidate persona
• Практика Must-have или nice-to-have
• Практика Составляем candidate persona
• Практика с ИИ Практика с AI: persona из заметок intake
• Теория Зарплата, локация, часовые пояса и форматы работы
• Практика Пересечение рабочего времени
• Практика Предложение против рынка
• Практика Модель сотрудничества
• Теория Нереалистичные требования: как договариваться с Hiring Manager
• Практика Реалистично, нереалистично или нужен компромисс
• Практика Ответ Hiring Manager, который хочет единорога
• Практика Как фильтры сужают пул
• Теория Job description, который приводит кандидатов
• Практика Структура job description
• Практика Что не так с этой строкой
• Практика с ИИ Практика с AI: переписать плохую вакансию
• Тест Проверка: вакансия от intake до job description

Как спланировать поиск и писать Boolean-запросы, которые возвращают нужные профили и пропускают как можно меньше: каналы, активные и пассивные кандидаты, операторы AND / OR / NOT, скобки и кавычки, синонимы на трех языках, исключения и три уровня sourcing-челленджей. Модуль опирается на воронку из модуля 1 и требования из модуля 4.

• Теория Sourcing strategy: каналы, активные и пассивные кандидаты
• Практика Два лучших канала для вакансии
• Практика Сколько профилей найти
• Практика Подход к активному и пассивному кандидату
• Теория Boolean: AND, OR, NOT, скобки и кавычки
• Практика Что вернет этот запрос
• Практика Найдите ошибку в запросе
• Практика Первый Boolean-запрос
• Практика Python, Django и PostgreSQL в Украине
• Теория Синонимы, названия должностей и языки профилей
• Практика Синонимы названия должности
• Практика Псевдонимы технологий
• Практика Кого пропускает OR-группа
• Практика с ИИ Практика с AI: генератор OR-групп
• Теория Сложные запросы: вложенные группы, исключения, локация
• Практика 12 профилей против сложного запроса
• Практика Слишком узко или слишком широко
• Практика Senior Java в Польше без рекрутеров и вакансий
• Теория Sourcing-челленджи: уровни 1–3
• Практика Челлендж, уровень 1: React и TypeScript, Львов или remote
• Практика Челлендж, уровень 2: Senior .NET с Azure, без рекрутеров и стажеров
• Практика Челлендж, уровень 3: QA Automation, Playwright и TypeScript, remote из ЕС
• Тест Проверка: sourcing strategy и Boolean

Искать кандидатов за пределами простого поиска в LinkedIn: Google X-Ray, бесплатный LinkedIn, GitHub и сообщества, Djinni, DOU, Work.ua, Telegram, этика контактов и карта рынка для дефицитных ролей

• Теория Google X-Ray и операторы поиска
• Практика Что делает оператор
• Практика Какие страницы вернет X-Ray
• Практика X-Ray для React-разработчиков в Киеве
• Практика Найдите ошибку в X-Ray
• Теория LinkedIn без Recruiter-лицензии
• Практика Что говорит раздел профиля
• Практика Фильтр или ключевое слово
• Практика Бюджет приглашений на три недели
• Теория GitHub и технические сообщества
• Практика Сильный, слабый или обманчивый сигнал
• Практика Где искать эту роль
• Практика Квалификаторы поиска GitHub
• Практика Приемлем ли этот способ контакта
• Теория Djinni, DOU, Work.ua, Telegram и рекомендации
• Практика Какой канал для этой вакансии
• Практика Работа с анонимным профилем на Djinni
• Практика Telegram — можно или нельзя
• Теория Talent mapping и competitor mapping
• Практика Стоит ли эту компанию добавлять на карту
• Практика Сколько людей на карте
• Практика От карты до первого сообщения
• Практика с ИИ AI-каркас карты рынка
• Тест Проверка: Sourcing II

Быстро и честно решать, кому писать: доказательства вместо заявлений, коммерческий опыт, настоящие red flags и объяснимые перерывы, transferable skills, matching с вакансией и screening большого потока

• Теория Анализ CV: опыт, технологии, достижения
• Практика Доказательство, заявление или шум
• Практика Сколько коммерческого опыта
• Практика Какой уровень по CV
• Теория Red flags, gaps, job hopping и transferable skills
• Практика Red flag, объяснимое или уточнить
• Практика Какие навыки переносятся
• Практика «флажки», которые являются дискриминацией
• Теория Matching: вакансия и пять кандидатов
• Практика Front-End вакансия и пять кандидатов
• Практика Data Engineer и сложные компромиссы
• Практика Knockout или предмет договоренности
• Практика с ИИ AI-таблица соответствия CV и вакансии
• Теория Screening потока: shortlist и заметки
• Практика Advance, Hold или Reject
• Практика Объективная или субъективная заметка
• Практика Код причины отказа
• Тест Проверка: screening

Первое сообщение, на которое отвечают, follow-up без спама, возражения без давления и честные отказы с уважением к данным кандидата. Модуль опирается на сорсинг (модули 5–6) и screening профилей (модуль 7)

• Теория Первое сообщение: структура и персонализация
• Практика Из чего состоит сообщение
• Практика Лучшая первая строка
• Практика с ИИ AI пишет персональный outreach
• Теория Follow-up и последовательности сообщений
• Практика Последовательность и тайминг
• Практика Сколько дают follow-up
• Практика Продолжить или остановиться
• Теория Возражения: зарплата, remote, релокация, «не ищу»
• Практика Симуляция: «я не ищу»
• Практика Возражения и стратегия ответа
• Практика с ИИ AI-ассистент для ответов кандидатам
• Теория Отказы, повторный контакт и опыт кандидата
• Практика Приемлемый или вредный отказ
• Практика Симуляция: звонок с отказом
• Практика Согласие на talent pool
• Тест Проверка: outreach и коммуникация

Структурированный screening-звонок, поведенческие вопросы по STAR, scorecard с якорями и оценка без дискриминации. Завершается проектом 1 — полным циклом поиска Front-End разработчика, который опирается на модули 4–8

• Теория Recruiter screening: структура звонка
• Практика Структура screening-звонка
• Практика Зачем этот вопрос
• Практика Симуляция: screening call
• Теория Поведенческие вопросы, STAR и мотивация
• Практика Полный ли ответ по STAR
• Практика Запрещенный вопрос и корректная формулировка
• Практика с ИИ AI-генератор поведенческих вопросов
• Теория Scorecard, заметки и оценка без дискриминации
• Практика Оценка по scorecard
• Практика Объективные и предвзятые заметки
• Практика Взвешенный балл scorecard
• Теория Проект 1: закрываем Front-End вакансию
• Практика Проект 1, шаг 1: анализ вакансии и портрет кандидата
• Практика Проект 1, шаг 2: каналы и Boolean-запрос
• Практика Проект 1, шаг 3: кому писать первым
• Практика с ИИ Проект 1, шаг 4: персональный outreach с AI
• Практика Проект 1, шаг 5: screening-план и scorecard
• Тест Проверка: интервью и оценка

Поздние этапы воронки: технические интервью, тестовые, SLA и фидбек, оффер, переговоры и counteroffer, отказы, handoff и испытательный срок, а также проект 2 — Senior Backend Engineer

• Теория Pipeline, технические интервью, тестовые задания и фидбек
• Практика Порядок поздних этапов
• Практика Таблица SLA
• Практика с ИИ Практика (AI): фидбек кандидату из заметок интервьюера
• Теория Offer, переговоры и counteroffer
• Практика Арифметика оффера
• Практика Симуляция: оффер и скрытый counteroffer
• Практика Сигналы риска counteroffer
• Теория Отказ после оффера, handoff и испытательный срок
• Практика Handoff-чеклист
• Практика Кандидат замолчал после «да»
• Практика Сигналы раннего оттока
• Теория Проект 2: Senior Backend Engineer
• Практика Проект 2 — intake reality check
• Практика Проект 2 — карта рынка
• Практика Проект 2 — Boolean и X-Ray
• Практика с ИИ Практика (AI): проект 2 — outreach пассивному сеньору
• Практика Симуляция: проект 2 — оффер финалисту
• Тест Проверка: от интервью до onboarding

Как вести чистую базу кандидатов в любой ATS — этапы, теги, задачи, отчеты — и работать с персональными данными по принципам GDPR, украинского закона и EU AI Act

• Теория ATS без привязки к продукту: этапы, теги, задачи, отчеты
• Практика Этап, тег, задача или заметка
• Практика Словарь тегов
• Практика Неделя на pipeline-доске
• Теория Персональные данные: GDPR и украинский закон
• Практика Что можно делать с данными кандидата
• Практика Когда удалить данные
• Практика Практика (AI): вспомогательная функция или high-risk
• Тест Проверка: ATS и данные кандидатов

Как считать Time to Hire, Time to Fill, Cost per Hire и конверсии воронки, находить узкое место и еженедельно отчитываться Hiring Manager так, чтобы отчет вел к действиям

• Теория Метрики: Time to Hire, Time to Fill, Cost per Hire и другие
• Практика Метрика по описанию
• Практика Time to Hire и Time to Fill
• Практика Cost per Hire
• Теория Воронка и узкие места
• Практика Конверсии воронки
• Практика Диагноз узкого места
• Практика Сильные и слабые этапы рекрутеров
• Теория Отчет для Hiring Manager и продуктивность рекрутера
• Практика Что попадает в еженедельный отчет
• Практика Читаем дашборд
• Практика с ИИ Практика (AI): еженедельный отчет из цифр воронки
• Тест Проверка: аналитика рекрутинга

Как работают языковые модели и почему они выдумывают, prompt engineering для рекрутера, AI на каждом этапе найма, приватность, bias и EU AI Act — и собственный AI-workflow для одной вакансии

• Теория Как работает LLM: галлюцинации и проверка
• Практика Доверять, проверить или отбросить
• Практика Что проверить в Boolean-запросе от AI
• Практика с ИИ Инструкция, которая не выдумывает факты
• Теория Prompt engineering для рекрутера
• Практика Разберите промпты на части
• Практика Как улучшить слабый промпт
• Практика с ИИ AI-разбор запроса на вакансию
• Практика с ИИ Генератор Boolean-запросов
• Теория AI в цикле найма: research, summaries, подготовка к интервью
• Практика Автоматизировать, AI помогает или только человек
• Практика с ИИ Summary кандидата без личных данных
• Практика с ИИ Пакет к интервью с правками Hiring Manager
• Теория Ответственный AI: приватность, bias, EU AI Act
• Практика Что можно вставить в публичный AI-чат
• Практика Где прячется bias и что с ним делать
• Практика Классификация по EU AI Act
• Теория Проект 3: AI-workflow рекрутера
• Практика с ИИ Проект 3, шаг 1: бриф вакансии из intake
• Практика Проект 3, шаг 2: проверьте, что сгенерировал AI
• Практика с ИИ Проект 3, шаг 3: summary кандидатов против must-have
• Практика с ИИ Проект 3, шаг 4: недельный отчет для Hiring Manager
• Тест Проверка: AI-рекрутер

Как закрыть инженерную вакансию в MilTech-компании: типы компаний, роли и ключевые слова, sourcing в смежных отраслях, конфиденциальный outreach, проверки, бронирование и работа с ветеранами. Модуль опирается на sourcing (модули 5–6), outreach (модуль 8) и screening (модули 7, 9).

• Теория Defense Tech в Украине: компании и особенности найма
• Практика Тип MilTech-компании
• Практика Продуктовое IT или MilTech
• Практика С чего начать сообщение
• Теория MilTech-роли и технологии для рекрутера
• Практика Какая это MilTech-роль
• Практика Ключевое слово → направление
• Практика Разбор вакансии Embedded C++
• Практика Смежные отрасли для трех ролей
• Теория MilTech sourcing: Embedded, Computer Vision, Robotics
• Практика Boolean для Embedded C++ (STM32 + RTOS)
• Практика Boolean для Computer Vision Engineer
• Практика X-Ray для Robotics Engineer с ROS2
• Практика Каналы и сообщества для каждой роли
• Теория Конфиденциальность, NDA, проверки, бронирование и ветераны
• Практика Что и когда можно раскрыть
• Практика с ИИ Конфиденциальное первое сообщение с AI
• Практика Симуляция: разговор с ветераном-инженером
• Практика Допустимо или нет
• Теория Проект 4: найм для MilTech
• Практика Проект 4, шаг 1: разбор вакансии
• Практика Проект 4, шаг 2: смежные отрасли и каналы
• Практика Проект 4, шаг 3: Boolean-запрос
• Практика с ИИ Проект 4, шаг 4: конфиденциальный outreach с AI
• Практика Проект 4, шаг 5: screening scorecard
• Тест Проверка: рекрутинг для MilTech

CV и LinkedIn рекрутера с результатами проектов, тестовые задания для джуниоров и финальный проект: полный цикл найма Middle QA Automation от intake до отчета для Hiring Manager

• Теория Первая работа рекрутера: CV, LinkedIn и тестовые задания
• Практика Сильные и слабые пункты CV
• Практика Headline и About в LinkedIn
• Практика Тестовое задание — Boolean и shortlist
• Теория Финальный проект: полный цикл найма
• Практика Симуляция: финальный проект, шаг 1 — intake с Hiring Manager
• Практика Финальный проект, шаг 2 — sourcing-запрос
• Практика Финальный проект, шаг 3 — отбор откликов
• Практика с ИИ Финальный проект, шаг 4 — персонализированный outreach
• Практика Симуляция: финальный проект, шаг 5 — screening с самой сильной кандидаткой
• Практика с ИИ Финальный проект, шаг 6 — отчет для Hiring Manager
• Тест Итоговая проверка курса