Nanimai — платформа автоматизации первых этапов найма с ИИ
Автоматизирует разбор откликов, скоринг и первичную коммуникацию, чтобы сократить время и стоимость найма на массовые и линейные позиции.
Контекст
Эволюция фокуса продукта
Изначально продукт целился в малый бизнес — директоров и управляющих без выделенного HR, которым нужна была полная автоматизация найма. В процессе развития фокус сместился на рекрутеров и HR как основную аудиторию: для них Nanimai стал мощным инструментом ускорения, а не полной заменой. Тип найма — массовый и линейный, где критичны поток кандидатов, скорость обработки и стоимость.
Проблема
Что мешает нанимать быстро
Массовый и линейный найм сопровождается большим потоком нерелевантных откликов, ручным разбором резюме и типовыми диалогами. Из-за долгой обратной связи кандидаты «остывают», а стоимость найма растёт.
Цели
Критерии успеха
Мы фокусировались на сокращении времени закрытия вакансий, снижении доли рутины у рекрутера и росте доли релевантных кандидатов, доходящих до следующих этапов.
Как измеряли успех
Роль
Мой вклад
Я пришёл в проект на стадии идеи: не было MVP, только базовая концепция. Отвечал за проектирование ключевых сценариев и интерфейса продукта от нуля до MVP, а также за проверку изменений по аналитике и пользовательскому фидбэку.
Ключевые сложности
Универсальные поля вакансии без конфликтов данных
Форма вакансии должна совпадать с job-сайтами (HH) и не конфликтовать при синхронизации. Пришлось продумать унификацию полей, чтобы данные корректно мапились в обе стороны.
Высоконагруженный экран канбан-воронки
Много кандидатов + много функций на одном экране (интеграции, фильтры, холодный поиск, баланс, логи) — нужен баланс плотности и читаемости.
Сценарии
Ключевые сценарии
Разбор откликов
Рекрутер подключает вакансию и критерии отбора. Nanimai собирает отклики, скорит кандидатов, отсеивает неподходящих и задаёт вопросы лучшим.
Холодный поиск
Рекрутер запускает поисковую кампанию по базе (фильтры, квоты), система находит и ранжирует кандидатов, открывает контакты подходящих и начинает коммуникацию.
Процесс
Гипотезы и решения
Прозрачность скоринга = доверие
Рекрутеру недостаточно «процента соответствия» — нужно видеть доказательства и причины.
Скоринг на базе критериев с весами и стоп-факторами + объяснения «почему кандидат в топе».
- Критерии с весами + стоп-факторы
- Объяснение результата («почему top / почему отказ»)
- Статусы соответствия по критериям (зелёный/жёлтый/красный)
- Возможность HR вручную скорректировать статус критерия (если ИИ ошибся)
Канбан + воронка = управляемость найма
HR думает этапами воронки, но удобнее управлять кандидатами в канбане.
Собрали «канбан-воронку»: этапы + карточки кандидатов + быстрые действия.
- Этапы воронки как колонки канбана (7–9 этапов по HR-воронке)
- Карточка кандидата: только ключевая инфа — подробности в боковой панели
- Боковая панель (side panel): максимально информативно, не занимает место на доске
Брендированный экспорт резюме упрощает внутреннюю коммуникацию
Рекрутер пересылает кандидатов коллегам — важна аккуратная подача.
Экспорт резюме в корпоративном стиле (логотип + цвета компании).
- Настройка брендирования (лого + основной цвет)
- Экспорт резюме в фирстиле
- Сценарий: пересылка резюме нанимающему менеджеру/коллеге
Итерации
Итерации и решения по данным
Пользователи застревали и терялись в интерфейсе на ранних шагах
Добавили онбординг — стало меньше вопросов, быстрее ориентация
Функционал генерации вопросов по STAR не использовался
Убрали/отключили функционал после подтверждения на Webvisor + кастдеве
Результат
Что получилось
Решения
Что убрали / что отложили
Генерацию вопросов по STAR — не востребовано, пользователи не использовали функционал
Расширение-словарь (HR-термины, теги, шаринг) — приоритет ниже, чем core-функционал
Выводы