HR Helper: AI-оценка кандидатов с объяснением каждого балла

В найме сложно быстро и честно сравнить кандидатов: резюме приходят в разных форматах, часть решений принимается на основе ощущений. Я собрал систему, которая читает резюме, разбивает вакансию на критерии и отсекает тех, кто явно не подходит. Рядом с каждым баллом стоит цитата из резюме и метка достоверности, поэтому оценку можно проверить, а не просто доверять модели.

Что внутри:
- Прием резюме в PDF, DOCX, HTML, Markdown, текстах и сложных сканах (PyMuPDF, MarkItDown, claude -p).
- Профиль вакансии с критериями в трех группах: навыки, опыт, стоп-факторы. Вес от 1 до 10, версии и история для калибровки.
- Оценка в две стадии: сначала баллы от 0 до 10 с цитатой на каждый критерий, затем отдельная модель пишет вывод и не трогает баллы.
- Режим нескольких моделей: они оценивают кандидата независимо, спорные система помечает.
- Воронка мини-CRM на 8 статусов: бланк вопросов к интервью, черновик письма с отказом, расшифровка интервью через Whisper, дашборд и календарь.

17 таблиц, 60 маршрутов, 18 промптов. То, что должно быть предсказуемым (баллы, проверка цитат, стаж и даты), остается в коде.

#Python #FastAPI #AI #HRTech #LLM #Recruiting #Automation #SQLModel #SQLite #HTMX #Tailwind #PyMuPDF #MarkItDown #OpenRouter #Whisper