Спеціаліст з AI-автоматизації (AI Agents, Chatbots & Dashboards) для великої рекрутингової компанії

Бюджет: 5000 PLN Термін: 14 днів

Ви шукаєте не просто інтегратора, а людину, яка з’єднає AI з вашою воронкою найму й покаже, де саме губляться кандидати. Я будую AI-агентів для скринінгу, чат-боти для Telegram/WhatsApp та автоматизації в n8n/Make із синхронізацією CRM і дашбордами в реальному часі. У мене 7 років у розробці та керівництві командою; подібні автоматизації вже допомагали скорочувати ручну обробку й пришвидшувати ухвалення рішень. Можу коротко запропонувати архітектуру під ваш процес.

Бюджет: 5000 PLN Термін: 20 днів

Доброго дня,

Проект є цікавим, оскільки йдеться не лише про простого чат-бота, а про ширшу автоматизацію процесів рекрутації з використанням ШІ, інтеграції та аналітики.

З мого боку я можу підійти до цього завдання архітектурно та поетапно:
— аналіз поточного процесу рекрутації,
— проектування логіки автоматизації та точок інтеграції,
— впровадження першого працюючого MVP,
— подальше розширення на інші канали та сценарії.

Технічно я працюю переважно в Python та автоматизації бекенду. Я можу побудувати власну логіку інтеграції, вебхуки, API та поєднати це з інструментами типу OpenAI, Telegram, CRM, n8n / Make та аналітичними панелями.

У таких проектах найважливіше - добре розділити обсяг на етапи, оскільки повна автоматизація рекрутації зазвичай охоплює кілька окремих шарів: комунікацію з кандидатом, скринінг ШІ, інтеграцію з CRM, звітність та моніторинг KPI. Тому найрозумніше почати з конкретного MVP, а потім розвивати систему далі.

Я можу підготувати та впровадити перший етап у впорядкованому вигляді, з думкою про подальше розширення.

Термін і бюджет пропоную узгодити після уточнення обсягу першого етапу MVP. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 1 день

✋ Доброго дня! Ми IT-компанія dZENcode.

Можемо допомогти з AI-автоматизацією рекрутингових процесів під вашу воронку найму.

Яку систему ви зараз використовуєте в якості CRM?
Які етапи найму ви хочете автоматизувати в першу чергу?

Працюємо ітераціями, ставки від 750 грн/год.
Докладну інформацію про наші послуги та ставки ви знайдете на сайті: Freelancehunt
Подивіться – далі обговоримо деталі роботи, пишіть, як будете готові.

Фінальна вартість формується тільки після уточнення обсягу та вимог.

___________________
З повагою,
Менеджер dZENcode

Наші сильні сторони:
💎 10+ років надаємо IT-послуги: Аутсорс, Аутстаф
🔥 90+ штатних спеціалістів
🚀 Проекти «з нуля» та на підтримку
⚙️ SLA та постпродакшн-супровід
✅ Договір з компанією, гарантований результат!
🔥 250+ публічних відгуків з 2015 року. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 4 дні

Вітаю.

Я займаюся автоматизацією, інтеграцією нейромереж у бізнес-процеси та внутрішні сервіси різних компаній.

Щодо вашого запиту — у мене є схожий кейс, який я вже реалізовував для HR-відділу однієї компанії. Щоправда, там була інтеграція з українськими сервісами, зокрема Work.ua та robota.ua. Інтеграція працювала через API, а для більшої гнучкості також був підключений Telegram. Тобто можна було завантажити CV та вказати, на яку саме вакансію подається кандидат. На основі CV система проводила аналіз, присвоювала оцінку та заповнювала внутрішню базу даних.

Фактично це була міні-CRM, побудована в NocoDB, хоча аналогічну логіку можна реалізувати і через Airtable.

Уся система працювала в кілька етапів:

1. Парсинг кандидатів
Система збирала кандидатів, які подалися на вакансії, розміщені на сайті.

2. Розбір і збереження даних
Далі відбувалося витягування контактів та всієї супутньої інформації з подальшим занесенням у базу.

3. Аналіз відповідності вакансії
Наступний етап — аналіз кандидата щодо відповідності вакансії. Для цього використовувалась інформація як із самої вакансії, так і з логіки, закладеної в промпт. Система витягувала ключові дані, проводила короткий аналіз і присвоювала оцінку.

4. Рішення з боку HR
Після цього HR визначав, чи варто надсилати кандидату посилання на форму для заповнення.

5. Заповнення форми кандидатом
HR надсилав кандидату лінк на форму безпосередньо з NocoDB. За потреби це можна реалізувати і через Airtable. Після заповнення форми відповідні поля автоматично з’являлися в потрібній таблиці.

6. Фінальне рішення
На основі всієї зібраної інформації HR уже приймав остаточне рішення — чи виходити з кандидатом на фінальний дзвінок і рухатися далі.

У підсумку така автоматизація суттєво скоротила час аналізу кандидатів. За оцінкою HR, перевірка одного кандидата зменшилася приблизно з 20 хвилин до 5–10 хвилин, залежно від глибини аналізу. А це вже нормальна економія часу, а не декоративна “оптимізація” для галочки.

Тому думаю, що наша співпраця може бути продуктивною і корисною, і ми цілком зможемо знайти адекватне рішення під вашу задачу.

Щодо оплати — мені буде цікаво обговорити це з вами окремо, але думаю, що ми спокійно зійдемося на конкретній і зрозумілій цифрі.

Дякую. Буду чекати на ваше повідомлення. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 30 днів

Вітаю!
Спеціалізуюсь на автоматизації бізнес-процесів та впровадженні AI-агентів. Працюю з n8n, Python, CRM-системами, API-інтеграціями та LLM (OpenAI тощо). Допомагаю скорочувати рутину, оптимізувати процеси та підвищувати ефективність.

Готовий швидко та якісно реалізувати ваше завдання. Давайте обговоримо деталі!

Бюджет: 5000 PLN Термін: 21 день

Добрий день!

Працюю саме на такому стеку: AI-агенти (OpenAI / Anthropic Claude), чат-боти з CRM-інтеграцією, дашборди в реальному часі. Servify Labs будує подібні системи для клінік (MedSpa, dental) — voice AI, автокваліфікація лідів через Retell AI + n8n + HubSpot.

Як бачу ваш проєкт:
• AI-агент скринінгу — LangChain/Claude з доступом до внутрішньої бази вакансій + scoring кандидатів за критеріями.
• Чат-боти Telegram/WhatsApp — багатомовні, з обробкою заперечень через класифікатор намірів + ескалація до рекрутера.
• CRM — синхронізація через Make/n8n (HubSpot, Bitrix, Worki — залежно від вашого).
• Дашборди — Looker Studio на BigQuery або Supabase → конверсія воронки, cost per hire, time-to-fill.

Працюю як JDG (Польща), фактура VAT-EU. Стек: n8n, Supabase, OpenAI/Claude API, Make, HubSpot, Twilio.

Пропоную 5000 PLN за MVP — один робочий агент скринінгу + один чат-бот + базовий дашборд. 21 день. Далі масштабуємо.

Перед стартом: який CRM використовуєте? Який обсяг лідів на місяць?

Радий 15-хвилинному дзвінку — покажу кейс з рекрутингом автоматизації.

З повагою,
Edward Dworecki / Servify Labs Розгорнути

Бюджет: 6000 PLN Термін: 30 днів

Доброго дня!
Саме такі завдання — моя основна спеціалізація. Працюю на перетині AI-агентів, автоматизації (Make.com / n8n) та бізнес-процесів.
Релевантний кейс:
Для мережі роздрібних магазинів автоматизував повний операційний цикл: Telegram-бот з ролями (менеджер / склад / продавець / адміністратор) + Claude Vision API для розпізнавання товарів за фото + Make.com для синхронізації з Google Sheets. Результат — 90% скорочення ручної роботи, 0 втрачених замовлень, час обробки з 2 годин до 5 хвилин на день.
Щодо ваших завдань конкретно:
AI-агенти для скринінгу кандидатів — налашую автономних агентів на базі Claude / OpenAI API: автоматичний первинний контакт, кваліфікація за заданими критеріями, супровід до виходу на роботу.
Чат-боти 360° — Telegram / WhatsApp боти з обробкою заперечень, інтеграцією в CRM через Make.com або n8n, пам'яттю контексту кандидата.
Дашборди — налашую аналітику в Looker Studio або Google Sheets з KPI в реальному часі: конверсія по етапах воронки, вартість ліда, швидкість найму.
Інтеграції — повна синхронізація через Make.com / n8n з вашими поточними системами.
Відкритий до ретейн-моделі співпраці — саме такий формат надаю перевагу для системних проектів.
Готовий до короткого дзвінка для занурення у вашу воронку та пропозиції архітектури рішення. Розгорнути

Бюджет: 9500 PLN Термін: 22 дні

Вітаю, Анно

Можу на довгострок допомогти вашій агенції інсталювати автоматизації та оптимізувати загалом пайплайн продажів, відкалібрувати фільтри та багато іншого.

На звязку, пишіть в особисті.

Бюджет: 5000 PLN Термін: 30 днів

Вітаю Вас!

Я Full-Stack Software Engineer з понад 7-річним досвідом розробки веб-сайтів, SaaS-рішень, складних веб-платформ та MVP для стартапів - від ідеї та архітектури до продакшену й підтримки.

Працюю не лише як розробник, а й з фокусом на бізнес-логіку, масштабованість і довгострокову підтримку рішень. У портфоліо зазначені приклади реалізованих проєктів різної складності.

Технологічний стек:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
Бази даних: MySQL, PostgreSQL.

Щодо термінів та вартості - на цьому етапі коректно оцінити їх без уточнення вимог складно. Для формування обґрунтованої оцінки зазвичай потрібно зрозуміти:
– цілі проєкту;
– ключовий функціонал;
– очікуване навантаження та інтеграції;
– пріоритети (швидкий запуск vs масштабування).

Пропоную почати з короткого уточнення вимог або call / листування - після цього зможу надати реалістичну оцінку по строках, бюджету та варіантах реалізації.

Буду радий обговорити деталі. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 20 днів

Вітаю.
Воронка масового рекрутингу має дуже конкретний «вузол болю» — це момент між першим контактом і першою живою розмовою. Саме тут губляться 60–80% кандидатів. AI-агент з правильно побудованим промпт-ланцюжком і логікою обробки заперечень може закрити цей gap без участі рекрутера.
Що я б запропонував як архітектуру:
— Вхідний агент (Telegram/WhatsApp) на базі n8n + GPT-4o: скринінг, кваліфікація, обробка заперечень, слот-букінг
— CRM-інтеграція через n8n webhook (яка у вас CRM)
— Looker Studio дашборд з автооновленням: конверсія по етапах, швидкість найму, вартість ліда
— Окремий агент-нагадувач для «зниклих» кандидатів (повертає до 20–30% lost leads)

Мій досвід подібних систем:
— Система для внутрішнього користування європейської агенції туризму (n8n + код + OpenAI + perplexity) - композиція турів, аналіз готелів, збірка в готові пропозиції
— побудова системи для аналізу продажів та залишків на агрегаторі (з аналітикою, статистикою в розрізі регіонів) для фарм компанії

Маю великий досвід роботи з Make, N8N, Google Apps Script для автоматизації аналітики

Питання для уточнення:
1. Яка у вас зараз CRM і де зберігається база кандидатів?
2. Які канали першого контакту (Telegram, WhatsApp, email, форма на сайті)?
3. Скільки кандидатів проходить через воронку на місяць — це визначає архітектуру під навантаження

Готовий до дзвінка щоб обговорити деталі Розгорнути

Бюджет: 4900 PLN Термін: 14 днів

Вітаю! Я бачу вашу задачу не як набір інструментів, а як єдину AI-екосистему, яка бере на себе до 70–80% операцій рекрутингу. Я б побудувала модульну систему: AI-агенти для первинного скринінгу та кваліфікації, які адаптують сценарії під вакансію та динамічно обробляють заперечення, а не просто слідують скрипту. Комунікаційний шар — Telegram/WhatsApp-боти з пам’яттю контексту, інтегровані в CRM, щоб кожна взаємодія кандидата автоматично оновлювала статус і наступний крок у воронці. Через Make або n8n я зв’язую всі точки контакту в єдиний процес: від ліда до оферу без ручних “розривів”.

Окремий фокус — аналітика: я налаштовую дашборди в реальному часі (Looker Studio / Power BI), де ви бачите не просто цифри, а причини втрат кандидатів на кожному етапі. Це дозволяє швидко оптимізувати воронку і знижувати вартість найму вже в перші тижні. У prompt engineering я використовую підхід production-ready сценаріїв: контроль якості відповідей, fallback-логіка та A/B тестування агентів. Також закладаю масштабованість — система витримує різкий ріст об’єму без втрати якості комунікації.

Мій підхід — це не “зробити бота”, а побудувати керовану систему найму, яка працює як передбачуваний бізнес-процес. Готовий показати, як це виглядає на практиці, і запропонувати архітектуру під ваші задачі вже на старті співпраці.

Бюджет: 5000 PLN Термін: 5 днів

Вітаю! Я індивідуальний розробник із 4-річним досвідом в автоматизації через n8n/Make та інтеграції AI-агентів (OpenAI API), тому побудую для вас автономну воронку рекрутингу від скринінгу в Telegram до аналітики в дашбордах. Маю успішний кейс розробки системи на n8n для B2B-сегменту, де впровадження AI-фільтрації скоротило час на первинну обробку лідів удвічі та на 25% підвищило конверсію; працюю через ФОП і готовий до масштабування ваших процесів. Мої роботи: https://3magency.co/, https://jk-solution.com.ua/, https://farfieworldwide.com/, Behance.

Бюджет: 5000 PLN Термін: 5 днів

Доброго дня.
Маю досвід побудови AI-агентів та автоматизацій для бізнес-процесів (обробка лідів, чат-боти, інтеграції з CRM, аналітика).
Працюю з OpenAI/Claude, n8n/Make, будую системи, де AI закриває скринінг, комунікацію та частину операцій.
Можу спроєктувати та реалізувати воронку рекрутингу з автоматизацією ключових етапів і прозорою аналітикою.
Пропоную почати з короткого аудиту процесу і зібрати MVP, після чого масштабувати систему.

Бюджет: 4990 PLN Термін: 29 днів

Добрий день!
Мене звати Валентин, і я представляю Arctic Web Agency. Ми - команда яка спеціалізується на створенні сучасних та ефективних рішень для бізнесу.В особисті повідомлення зможу надати приклади наших схожих робіт. Готові взяти ваш проєкт до роботи!

З повагою
Arctic Web Team
Freelancehunt

Бюджет: 5000 PLN Термін: 1 день

Вітаю! Я Fullstack-розробник/ AI Engineer, і я знаю, як реалізувати вашу задачу "правильно", з огляду на масштаби та ризики великого бізнесу.
Мій релевантний кейс:
Розробка високопродуктивного рушія семантичного пошуку для B2B SaaS
Створив архітектуру для швидкого парсингу та векторизації великих обсягів неструктурованих даних (аналог обробки десятків тисяч резюме). Більше зможу розповісти на етапі обговорення.

Як я бачу архітектуру вашого проєкту:

Оптимізація інфраструктури: Якщо система працюватиме з великими обсягами даних, перше, що я пропоную, замість дорогого хмарного n8n/Make для масового трафіку розгорнути для вас self-hosted n8n на Amazon EC2. Це знизить щомісячні витрати на автоматизацію в 5-10 разів.

GDPR-комплаєнс: Оскільки ви працюєте з персональними даними, система має відповідати суворим нормам безпеки. Я налаштую Python-мікросервіс, який буде анонімізувати резюме (видаляти імена/контакти) перед відправкою до OpenAI/Anthropic, щоб повністю захистити вас від юридичних ризиків.

Відмовостійка інтеграція з CRM: Масовий рекрутинг створює пікові навантаження. Якщо AI-агенти будуть безпосередньо звертатися до вашої CRM на кожне повідомлення, ми швидко вичерпаємо ліміти API, і система «впаде».
Моє рішення: Побудова асинхронної архітектури через черги повідомлень на власному сервері EC2. AI-бот збиратиме дані кандидата, валідуватиме їх (щоб уникнути "сміття" в базі) і відправлятиме в CRM пакетами. Це гарантує 100% збереження даних навіть при напливі тисяч кандидатів одночасно.

Аналітика та Дашборди: Я налаштую легкий ETL-процес. Усі події з воронки (клік, відповідь бота, зміна статусу) будуть автоматично дублюватися в окрему аналітичну базу даних (наприклад, PostgreSQL). Поверх неї ми розгорнемо Looker Studio. Ви отримаєте дашборд, який в реальному часі показуватиме CAC, швидкість найму та конверсію, не створюючи жодного навантаження на вашу основну CRM.

Пошук "вузьких місць": Мій академічний бекграунд у точних науках дозволяє мені дивитись глибше ніж іншим. Завдяки детальному логуванню часу на кожному етапі, ми зможемо не просто збирати статистику, а знаходити аномалії.
Наприклад: Якщо дашборд покаже, що 60% кандидатів "відвалюються" на етапі запиту PDF-резюме, ми зможемо оперативно змінити логіку AI-агента, навчити його збирати досвід роботи більш зручним та універсальним форматом.

Це базовий архітектурний план. Звісно, я адаптую його, коли дізнаюся більше деталей про процеси вашої компанії на етапі спілкування. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 4 дні

Вітаю!
Я розробник потужних Telegram-ботів та екосистем для бізнесу (моє детальне портфоліо: https://vaysed.me/). Ваша задача зі створення архітектури для масового рекрутингу ідеально збігається з моїм технічним баченням: я проєктую не просто автовідповідачі, а повноцінні платформи з глибокими базами даних та розумною логікою.

Мій найбільш релевантний досвід (на базі проєктів з мого портфоліо):
Хоча у моєму публічному портфоліо переважають освітні та e-commerce платформи, їхня внутрішня архітектура — це саме те, що потрібно для автоматизації воронки масового найму.
Автоматизація складних воронок (Кейс RESTART 2026 - Telegram LMS Bot): Я розробив комплексну систему управління навчанням повністю всередині Telegram. Бот автоматизує весь шлях користувача: від інтерактивної подачі матеріалу до перевірки завдань та розумного планування для утримання (retention) студентів. Ця ж архітектура (state machine) ідеально підходить для поетапного скринінгу, кваліфікації та "прогріву" кандидатів.
Інтеграція з CRM та управління даними (Кейс Prudbay Clothes Support Bot): Для цього проєкту я реалізував автоматизацію клієнтської підтримки з реєстрацією користувачів, управлінням тикетами та глибокою двосторонньою інтеграцією з Airtable (яка виступає в ролі CRM) та MongoDB. Завдяки цьому ваша HR-команда зможе працювати у зручному інтерфейсі, поки бот автономно спілкується з кандидатами.
Підключення AI-агентів (API Інтеграції): Я спеціалізуюся на роботі з REST API, Webhooks та Node.js. Це дозволяє безшовно інтегрувати у бота будь-яку сучасну LLM (OpenAI, Anthropic). Агент зможе відійти від жорсткого скрипта: він зчитуватиме контекст, відповідатиме на специфічні запитання кандидата щодо умов чи графіку та грамотно оброблятиме заперечення.

Аналітика та Дашборди: У кожному проєкті (наприклад, Nova Party Telegram Bot) я налаштовую збір даних для адмін-панелей та дашбордів. Це дасть вам прозору аналітику в реальному часі: на якому питанні відпадає найбільше кандидатів, яка вартість ліда та загальна конверсія найму.

За понад 5 років я самостійно та з командою довів до релізу 50+ ботів. Мої клієнти (відгуки є на сайті) відзначають високу швидкість розробки (Agile) та відсутність потреби у постійних правках. Мій код та надійні бази даних (PostgreSQL/Redis) гарантують, що при великому напливі кандидатів бот працюватиме стабільно і жоден лід не буде втрачено. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 7 днів

Вітаю!
Я AI‑архітекторка та автоматизаторка бізнес‑процесів, і ваш кейс — саме той рівень задач, де ШІ має працювати не як “чатик”, а як операційне ядро рекрутингу.
Я спеціалізуюся на побудові end‑to‑end AI‑воронок: від першого контакту з кандидатом до його виходу на роботу — з повною аналітикою, інтеграціями та автономними агентами.
Як я бачу рішення для вас
AI‑агенти рекрутингу, які самостійно:
проводять первинний скринінг,
кваліфікують кандидатів за hard/soft критеріями,
передають у CRM лише релевантних (не “шум”).
Чат‑боти 360° (Telegram / WhatsApp):
працюють у діалозі, а не за лінійним скриптом,
обробляють заперечення,
адаптують тон комунікації під тип кандидата,
синхронізуються з CRM у реальному часі.
Аналітика для керівників, а не “красиві графіки”:
конверсії на кожному етапі,
реальна вартість кандидата,
bottlenecks у воронці,
швидкість найму по ролях / регіонах.
Інтеграційне ядро на Make / n8n:
CRM,
месенджери,
AI‑моделі (OpenAI / Anthropic),
дашборди (Looker / Power BI).
Я завжди працюю від бізнес‑логіки, а не від інструментів: спочатку шукаю вузькі місця, потім — автоматизую те, що реально дає ROI.
Схожий кейс
Масовий рекрутинг (≈4 000 кандидатів/місяць) для міжнародної компанії:
автоматизувала первинний скринінг та комунікацію через AI‑агента,
замінила 70% ручної роботи рекрутерів ботами,
конверсія з ліда в інтерв’ю +38%,
скорочення time‑to‑hire на 42%,
вартість кандидата ↓ на 31%,
керівники отримали live‑дашборд замість звітів “раз на тиждень”.
Чому я буду для вас не просто виконавцем
глибоко розумію LLM, Prompt Engineering та агентну архітектуру;
думаю категоріями процесів, метрик і масштабування;
можу запропонувати оптимальний стек, а не “модний”;
комфортно працюю у форматі довгострокового партнерства.
Готова обговорити:
архітектуру рішення,
MVP → масштабування,
формат співпраці (фікс / ретейнер).
Буду рада стати тією людиною, яка зробить ваш рекрутинг швидшим, дешевшим і прогнозованим 🚀 Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 3 дні

Доброго дня!

Спеціаліст з AI-автоматизації. Готовий впровадити AI у ваші рекрутингові процеси, від агентів та чат-ботів до дашбордів. Маю досвід з LLM (OpenAI API), n8n/Make та інтеграціями.

Мій кейс: автоматизація скринінгу AI-агентами скоротила час кваліфікації кандидатів на 30% та збільшила конверсію.

Напишіть мені в особисті, обговоримо деталі.

Бюджет: 5000 PLN Термін: 10 днів

Привіт,

У мене є досвід створення рішень на основі штучного інтелекту, використовуючи LLM, API та інструменти автоматизації, такі як n8n і Zapier. Я працював над системами, які автоматизують користувацькі потоки від першої взаємодії до конверсії, включаючи логіку чат-ботів, обробку даних та інтеграцію CRM.

В одному з проектів я допоміг автоматизувати воронку кваліфікації лідів, використовуючи штучний інтелект та автоматизацію робочих процесів. Система обробляла початкові розмови, фільтрувала кваліфіковані ліди та синхронізувала дані з внутрішніми інструментами. Це зменшило ручну роботу приблизно на 60% і значно покращило час відповіді, що призвело до вищих показників конверсії.

Мені комфортно працювати з інженерією запитів, проектуванням агентів штучного інтелекту та створенням масштабованих автоматизаційних конвеєрів. Я також зосереджуюсь на розумінні бізнес-узьких місць та оптимізації всього процесу, а не лише окремих компонентів.

Я був би радий обговорити, як ми можемо спроектувати подібну систему для вашого процесу рекрутингу.

З найкращими побажаннями,
Джео Вінсент Карретас Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 12 днів

Я працював над Poseidon (https://poseidon.codezerogroup.com) — корпоративною платформою з бекендом на Python, пайплайнами даних та логікою процесів для великої організації.

Я побудував багатокористувацьку систему автоматизації процесів на основі WebShadow MCP + Python + AWS CodeCommit: автоматичне захоплення даних з браузера, кваліфікація за бізнес-правилами, генерація стандартизованих відповідей, чергування завдань та повний контроль версій. Система обслуговує 13 операторів паралельно, я обробив 642 записи, підтримую 2654 активних записів у системі чергування при 943 комітах історії операцій. Механізм точно такий же, як ти описуєш — масове оброблення кандидатів з автоматичною кваліфікацією та відповіддю за час близько 8-12 хвилин на запис.

Що я зроблю:

- Проект архітектури системи агентів ШІ для масового підбору працівників
- Агенти ШІ для автоматичного сканування, кваліфікації та підтримки кандидатів (OpenAI/Anthropic API)
- Чат-боти Telegram/WhatsApp з обробкою заперечень та інтеграцією CRM (Prompt Engineering)
- Дашборд KPI в реальному часі (Looker Studio або Power BI) — конверсія, вартість ліда, швидкість рекрутації
- Повна інтеграція інструментів ШІ з існуючими системами через Make або n8n
- Документація впровадження та передача системи

--- ВАРІАНТИ ---

- Варіант A (Базова автоматизація): 5000 PLN (12 днів) — агент ШІ кваліфікації кандидатів + чат-бот Telegram + базовий дашборд KPI
- Варіант B (Система агентів ШІ + дашборди): 8000 PLN (18 днів) — повний пайплайн рекрутації, чат-боти омніканалу, дашборд KPI, інтеграції CRM — найкраще співвідношення обсягу/ціни
- Варіант C (Повне впровадження ШІ): 10400 PLN (24 дні) — все з варіанту B + нестандартні звіти, додаткові автоматизації, підтримка після впровадження протягом 2 тижнів

Час виконання: 12 днів. Для старту мені потрібен доступ до існуючого CRM/ATS, опис процесу рекрутації та API ключі.

Портфоліо:

- https://poseidon.codezerogroup.com — корпоративна платформа Python + пайплайн даних для великої організації
- https://ou-uv.com — Flask/Python, багатомовне API, інтеграції з зовнішніми системами
- https://codezerogroup.com — B2B корпоратив, автоматизація робочих процесів, інтеграції CRM

5 років в автоматизації процесів та інтеграції API — від простих ботів до комплексних систем агентів ШІ для компаній.

Напишіть, щоб я міг запропонувати детальний архітектурний план, адаптований до вашої моделі рекрутації.

Оскільки я новий на сервісі freelancehunt і хочу швидко отримати кілька перших проектів. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 14 днів

Добрий день, Анно!

Я AI-розробник — щодня працюю з Claude, OpenAI API, будую агентні системи та автоматизації.

Що реалізую для вас:

AI-агенти для автоскринінгу та кваліфікації кандидатів — налаштую промпти, логіку прийняття рішень, обробку заперечень
Telegram-бот інтегрований з вашою CRM через Make/n8n
Автоматизація воронки: вхідний контакт → скринінг → кваліфікація → супровід
Дашборд з KPI (конверсія, вартість ліда, швидкість найму) в реальному часі
Кейс: будував агентну екосистему на Claude API де AI самостійно обробляє вхідні запити, класифікує їх та маршрутизує без участі людини. Та сама логіка що потрібна у вашій воронці найму.

Портфоліо у профілі.

Яка у вас зараз CRM і які етапи воронки пріоритетні? Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 3 дні

Добрий день.
Зроблю роботу швидко та якісно.
Великий практичний досвід.
Моє портфоліо: https://3ddomkiev.wixsite.com/website-2/motion-graphic-design
Google Drive
Creat
Google Drive

Бюджет: 5000 PLN Термін: 10 днів

Добрий день!

Цікавий і дуже правильний напрямок — ви по суті описали не чат-боти, а повну автоматизацію воронки найму, де AI виступає як операційний шар між маркетингом і рекрутингом.

Коротко про релевантний досвід:

Я працював із задачами, де потрібно було:
— агрегувати вхідні ліди з кількох джерел;
— автоматично їх кваліфікувати через AI (LLM);
— будувати сценарії комунікації з гілками (заперечення, уточнення, фільтрація);
— інтегрувати це в CRM та автоматизації (n8n / API);
— запускати тригерні дії (призначення, повідомлення, ескалації).

У подібних сценаріях основний результат був:
— зменшення ручної обробки лідів на 60–80%;
— прискорення відповіді (time-to-first-response) до секунд;
— підвищення конверсії за рахунок швидкої кваліфікації.

Як я бачу реалізацію у вашому кейсі:

1. AI-агент як “ядро воронки”
Не просто бот, а агент, який:
— веде кандидата по сценарію;
— задає кваліфікаційні питання;
— визначає рівень релевантності;
— передає в CRM уже структурованого кандидата.

2. Чат-боти 360°
Telegram / WhatsApp як точки входу:
— обробка заперечень через LLM;
— адаптивні сценарії (не жорсткі скрипти);
— логування кожної взаємодії.

3. Оркестрація (n8n / Make)
— тригери з реклами / форм;
— маршрутизація кандидатів;
— призначення інтерв’ю;
— ескалації на рекрутера.

4. Аналітика
— funnel: від ліда до виходу на роботу;
— вузькі місця (де втрачаються кандидати);
— реальний cost per hire.

Ключове, на чому я роблю акцент у таких системах:
не “чат-бот як фіча”, а **керована воронка з вимірюваними показниками**, де AI — це інструмент оптимізації процесу.

Щоб дати максимально точну пропозицію, мені потрібно зрозуміти:
— через які канали зараз приходять кандидати;
— яка CRM використовується;
— які етапи відбору зараз найбільш “вузькі”.

Можу запропонувати:
— швидкий аудит вашої воронки;
— архітектуру рішення;
— MVP, який вже дасть вимірюваний результат.

Готовий підключитися і обговорити деталі. Розгорнути

Бюджет: 5000 PLN Термін: 7 днів

Доброго дня, я професійний ШІ автоматизатор, розробляв телеграм та ватсапп ботів для різних бізнесів включно з рекрутинг напрямоком що значно дозволило скоротити операційні витрати, напишіть мені для обговорення та реалізації вашого проекту, буду радий співпрацювати