1. Проблема

Поиск IT-разработчиков остаётся во многом ручным процессом. Рекрутеры ищут кандидатов в разных источниках, таких как LinkedIn, GitHub, Telegram и job-бордах, используя сложные boolean-запросы и открывая десятки профилей. После этого информация о кандидатах вручную собирается и анализируется.

При этом многие сильные разработчики не размещают резюме на job-площадках и остаются вне стандартных баз кандидатов. В результате рекрутеры тратят 2–4 часа на формирование первого списка кандидатов.

2. Целевая аудитория

Основная аудитория продукта — специалисты по подбору IT-персонала:

• IT-рекрутеры внутри технологических компаний
• сорсеры
• рекрутинговые агентства
• стартапы, активно нанимающие разработчиков

Для них важны скорость поиска кандидатов, доступ к контактам и возможность находить разработчиков вне стандартных баз резюме.

3. Решение

Profound — это AI-платформа для автоматизированного поиска IT-разработчиков в открытых источниках.

Система собирает профили разработчиков из различных платформ (GitHub, Telegram, LinkedIn), объединяет данные одного человека и формирует структурированные карточки кандидатов с технологическим стеком, опытом и контактами.

Рекрутер описывает кандидата обычным текстом, после чего система за несколько секунд находит и ранжирует релевантных разработчиков.

4. Конкуренты

Сегодня рекрутеры используют несколько типов инструментов для поиска разработчиков.

Профессиональные платформы сорсинга: например AmazingHiring, HireEZ и Podbor.io, которые агрегируют профили разработчиков из разных источников.

Профессиональные социальные сети: например LinkedIn Recruiter.

Ручной поиск: через GitHub, Telegram-чаты, профессиональные сообщества и job-борды.

Большинство существующих решений либо агрегируют уже существующие профили, либо требуют ручного поиска кандидатов и сложных boolean-запросов.

5. Почему мы лучше

Profound AI автоматически собирает профили разработчиков из открытых источников и формирует собственную базу кандидатов.

Система объединяет данные одного человека из разных платформ, анализирует технологический стек и использует семантический поиск. Это позволяет находить кандидатов по обычному текстовому описанию и получать список релевантных разработчиков за секунды.

6. Почему сейчас

Развитие языковых моделей и технологий семантического поиска позволяет автоматически анализировать профили разработчиков и извлекать технологический стек и опыт.

Одновременно значительная часть профессиональной активности разработчиков переместилась в открытые источники (GitHub, профессиональные сообщества и чаты), что делает возможным автоматизированный сбор и анализ таких данных.

На страницу проекта