Як AI допоміг знайти роботу в епоху скорочень

Штучний інтелект часто обговорюють як загрозу робочим місцям. Але той самий інструмент можна поставити на бік кандидата. Сантьяго Фернандес де Вальдеррама створив career-ops — відкриту систему, яка шукає й оцінює вакансії, адаптує резюме та готує до співбесід. За словами автора, вона провела його через 740 пропозицій до підписаного оффера на роль Head of Applied AI.

Це не доказ, що AI гарантовано знаходить роботу, і не заклик розсилати сотні однакових заявок. Цінність історії в іншому: Сантьяго розклав виснажливий пошук на повторювані етапи й автоматизував саме аналіз та підготовку, залишивши фінальні рішення людині.

Від 740 вакансій до одного оффера

У власному кейсі автор наводить повну воронку за 2026 рік: 740 вакансій оцінила система, на 68 із них він подався, 12 роботодавців запросили його до процесу співбесід, один оффер було підписано. Тобто AI не збільшив кількість бездумних відгуків — навпаки, відсіяв приблизно девʼять із десяти варіантів ще до подачі.

Отримана посада — Head of Applied AI. Є й другий ефект: сам career-ops став портфоліо автора. Кандидат не просто розповідав, що вміє будувати агентні системи, а показав робочий продукт для реальної задачі. Після працевлаштування Сантьяго відкрив код, і за перший тиждень репозиторій, за його даними, набрав понад 35 тисяч зірок. На момент підготовки матеріалу GitHub API показує вже понад 71 тисячу.

Що career-ops робить замість кандидата

Система запускається в AI-інструменті для роботи з кодом — наприклад Claude Code, Codex або OpenCode. Користувач додає базове резюме, професійну історію, сильні сторони, бажані ролі та обмеження. Далі career-ops застосовує цей контекст до кожної вакансії.

• Сканує карʼєрні сторінки й популярні системи найму, а потім прибирає дублікати.
• Оцінює відповідність вакансії за пʼятьма вимірами й виставляє загальну оцінку від 1 до 5.
• Порівнює вимоги з реальними доказами з резюме, позначає прогалини та ризики.
• Перебудовує резюме під конкретну роль і створює PDF, придатний для систем автоматичного відбору кандидатів.
• Готує супровідний лист, чернетки звернень до рекрутера та короткі повідомлення для професійних мереж.
• Створює план підготовки, проводить тренувальні співбесіди з відгуком і зберігає перевірені історії у форматі STAR.
• Веде єдиний трекер заявок, нагадувань, відповідей і повторно опублікованих вакансій.

Ключове обмеження закладене в сам дизайн: career-ops не надсилає листів, не подає заявки й не натискає фінальну кнопку. Людина переглядає оцінку, перевіряє кожне твердження в резюме та сама вирішує, чи варта вакансія часу. Автор називає це фільтром, а не інструментом «розіслати всюди».

Локально — не завжди приватно

Файли career-ops, резюме, звіти й трекер справді зберігаються на компʼютері користувача. Сам проєкт відкритий під ліцензією MIT і не потребує окремого сервера чи бази даних. Проте текст має аналізувати мовна модель. Якщо це Claude Code, Codex або модель через OpenRouter, частина даних надсилається відповідному хмарному провайдеру за його правилами конфіденційності.

Повністю локальний режим можливий через Ollama, llama.cpp, LM Studio або vLLM. Документація career-ops чесно попереджає про компроміс: невеликі моделі можуть плутати структуру оцінювання й робити слабші адаптації резюме, а для надійнішої роботи бажані моделі на 32 або 70 мільярдів параметрів, які потребують потужного компʼютера.

Що можна повторити без складної системи

career-ops орієнтований насамперед на технічних користувачів, але його підхід можна відтворити навіть у звичайному чаті з AI. Важливо не починати з команди «знайди мені роботу», а дати моделі структурований контекст і розділити процес на перевірювані кроки.

• Створіть одне повне резюме-джерело з фактами, цифрами та посиланнями на роботи.
• Опишіть бажану роль, мінімальну зарплату, формат роботи, географію та неприйнятні умови.
• Для кожної вакансії попросіть окремо визначити сильні збіги, критичні прогалини й запитання, які треба уточнити.
• Дозволяйте переставляти акценти, але забороніть вигадувати досвід, технології чи результати.
• Зберігайте версію резюме, дату подачі, контакт і наступний крок у таблиці або простому файлі.
• Перед співбесідою попросіть AI ставити запитання по одному, вимагати конкретні приклади та вказувати на непереконливі відповіді.

Такий процес не замінює досвід, репутацію чи спілкування з людьми. Він прибирає рутину, допомагає не втрачати сильні вакансії серед шуму й робить підготовку послідовною. А для технічного кандидата власний інструмент пошуку може стати тим самим доказом компетентності, якого бракує звичайному PDF.

Де межа автоматизації

AI може помилково оцінити рівень посади, перебільшити відповідність або запропонувати красиве формулювання, якого кандидат не зможе захистити на співбесіді. Автоматичне сканування також має враховувати правила конкретних платформ. Тому найкраща модель використання проста: машина сортує, порівнює й готує чернетки; людина перевіряє факти, будує стосунки та відповідає за подачу.

Історія career-ops не скасовує ризиків автоматизації для ринку праці. Вона показує іншу сторону тієї самої технології: AI може бути не лише конкурентом за робоче місце, а й інструментом, що повертає кандидату час, дисципліну та кращий шанс показати свою реальну цінність.