Ручной отбор кандидатов на HeadHunter съедает у рекрутеров часы каждый день: просмотр площадки, сверка с базой, письма — и так по кругу. Вместе с партнёром Orbyx мы разработали HR-бота, который парсит данные с HeadHunter, сверяет кандидатов с базой SkyEng и автоматически отправляет подходящим персонализированные письма с приглашением на собеседование. Связка Python, HeadHunter API и email-автоматизации заменила рутинный ручной отбор: HR-специалисты получили точный подбор кандидатов и быстрый контакт с ними без монотонной работы. От старта проекта до запуска прошло 2,5 месяца.

Подбор персонала на масштабе компании уровня SkyEng — это постоянный поток однотипных операций. Рекрутеры вручную просматривают HeadHunter, сравнивают найденные записи с внутренней базой компании, отбирают подходящих людей и пишут каждому письмо. Каждый шаг по отдельности прост, но вместе они складываются в часы монотонной работы каждый день — и эта работа не заканчивается никогда, потому что новые записи на площадке появляются непрерывно.
У ручного процесса два системных недостатка. Первый — скорость: пока рекрутер дойдёт до конкретного кандидата, тот может уже принять другое предложение. Второй — качество контакта: когда писем много, они неизбежно становятся шаблонными, а обезличенные рассылки кандидаты просто игнорируют. В итоге дорогое время HR-специалистов уходит на механическую сверку и копирование текстов вместо собеседований и работы с людьми.
Задача проекта звучала конкретно: автоматизировать этот контур целиком. Бот должен сам собирать данные с HeadHunter, сверять их с базой SkyEng, определять подходящих кандидатов и отправлять каждому персональное приглашение на собеседование — без участия человека на рутинных шагах. На реализацию мы вместе с партнёром Orbyx заложили 2,5 месяца.
Рекрутеры ежедневно просматривают площадку вручную: открывают записи одну за другой, фиксируют подходящие и переносят данные к себе. Медленно, утомительно и с неизбежными пропусками — охватить весь поток человек физически не успевает.
Каждого найденного человека нужно сопоставить с внутренней базой компании: не работали ли с ним раньше, соответствует ли он требованиям. Ручная сверка занимает время и даёт ошибки — от пропущенных совпадений до повторных обращений.
На персонализацию каждого письма при ручной работе не остаётся ресурса, а одинаковые массовые приглашения кандидаты игнорируют. Контакт с потенциальным сотрудником теряет и скорость, и убедительность — воронка найма проседает на первом же шаге.
Собирает данные с HeadHunter по заданным HR-специалистами критериям: должности, регионы, ключевые навыки. Основной канал — официальный HeadHunter API; веб-скрейпинг подключается там, где API не отдаёт нужные поля. Парсер работает по расписанию, обрабатывает пагинацию и повторные запросы, а результаты приводит к единому формату, с которым дальше работает модуль сопоставления.
Связывает бота с внутренней базой данных SkyEng — источником истины для отбора. Каждая спарсенная запись сверяется с базой: система проверяет совпадения по ключевым полям и отсеивает тех, с кем компания уже взаимодействовала. Интеграция построена так, чтобы не нагружать базу заказчика: выборки кешируются, а обращения идут пакетами в фоновом режиме.
Логика принятия решения: кому отправлять приглашение, а кого пропустить. Правила соответствия мы согласовали с HR-командой и вынесли в настройки — критерии можно менять без правок кода. Такой подход убирает главный риск массовой автоматизации: письма получают только те кандидаты, которые действительно соответствуют требованиям, и точность подбора не падает с ростом объёмов.
Формирует для каждого кандидата отдельное письмо: в шаблон подставляются данные из спарсенной записи и результаты сверки с базой. Вместо обезличенной рассылки кандидат получает обращение по имени и приглашение на собеседование по конкретной позиции. Персонализация повышает отклик и не требует от HR ручной работы — тексты собираются автоматически.
Контур отправки писем на базе email-автоматизации. Рассылка идёт с контролируемой скоростью, чтобы не упираться в лимиты почтовых провайдеров, а статусы доставки фиксируются в журнале. Повторные отправки исключены: система помнит, кому и когда уходило приглашение, и не беспокоит одного кандидата дважды по одной и той же позиции.
Интерфейс для HR-специалистов на Telegram Bot API — без отдельной веб-админки. Из мессенджера можно запустить цикл парсинга, посмотреть статус текущих задач и получить сводку по отправленным приглашениям. Уведомления приходят туда же: команда узнаёт о результатах работы бота из привычного канала, не открывая дополнительных систем.
Каждый шаг конвейера — парсинг, сверка, отправка — записывается в журнал. HR-команда видит, сколько записей обработано, сколько кандидатов прошло отбор и какие письма доставлены. Журнал же служит защитой от сбоев: если цикл прервался, бот продолжает с места остановки, не теряя данные и не дублируя приглашения.
Основной язык проекта. Для задачи, где сходятся парсинг, интеграции и автоматизация, Python даёт готовую экосистему: библиотеки для HTTP-запросов и скрейпинга, клиенты для Telegram и почтовых сервисов, удобная работа с данными. Команда полного цикла собрала на нём весь конвейер — от сбора данных с HeadHunter до отправки писем — без смены технологий между этапами.
Два канала получения данных, которые дополняют друг друга. Официальный API — основной источник: структурированные данные, предсказуемые лимиты, работа по правилам площадки. Веб-скрейпинг закрывает то, чего в API нет. Комбинация делает сбор устойчивым: при изменениях на стороне HeadHunter конвейер продолжает получать данные, а парсер корректируется точечно.
Интерфейс управления ботом. Вместо разработки и поддержки отдельной админ-панели — бот в мессенджере, которым HR-команда пользуется каждый день. Это сократило срок проекта и упростило внедрение: обучение сводится к паре команд, а уведомления о результатах приходят в тот же чат. Для внутреннего инструмента это самый короткий путь к ежедневному использованию.
Внутренняя база данных SkyEng — опорная точка всей логики отбора. Мы интегрировали бота с ней напрямую, чтобы сверка кандидатов шла по актуальным данным компании, а не по выгрузкам, которые устаревают. Аккуратный режим обращений — пакетные запросы и кеширование — позволил подключиться к рабочей базе, не влияя на её основную нагрузку.
Механизм доставки приглашений. Электронная почта — канал, по которому кандидаты привыкли получать предложения о собеседовании, поэтому именно email стал финальным звеном конвейера. Автоматизация отправки с контролем скорости, статусов доставки и исключением повторов делает рассылку предсказуемой: HR видит результат по каждому письму, не отправляя ничего вручную.
Вместе с HR-командой и партнёром Orbyx прошли по цепочке подбора: где ищут кандидатов, как сверяют их с базой, что пишут в приглашениях. Из этого разбора родились требования к боту и критерии отбора для первой версии.
Проверили на практике, какие данные отдаёт HeadHunter API, где действуют лимиты и что придётся добирать веб-скрейпингом. Ранний прототип парсера снял главный технический риск проекта ещё до начала основной разработки.
Спроектировали правила сопоставления спарсенных записей с базой SkyEng: по каким полям искать совпадения, как трактовать спорные случаи, кого исключать из рассылки. Критерии вынесли в настройки, чтобы HR мог менять их без разработчиков.
Собрали контур персонализации и отправки: шаблоны с подстановкой данных кандидата, контроль скорости рассылки, журнал статусов и защита от повторных писем. Параллельно подключили Telegram-бота для управления и уведомлений — весь цикл стал управляемым из одного окна.
Запустили бота на живых данных под присмотром HR: сравнивали его отбор с ручным, докручивали критерии соответствия и тексты писем. Несколько итераций — и точность совпадений вышла на уровень, при котором рассылку можно было доверить автоматике.
Через 2,5 месяца после старта бот стал частью ежедневной рутины рекрутинга: HR управляет им из Telegram, конвейер парсинга и рассылки крутится по расписанию. Передали документацию по настройкам и сценарии действий на случай изменений на стороне HeadHunter.
От старта проекта до запуска прошло 2,5 месяца. За это время связка из шести технологий — Python, HeadHunter API, веб-скрейпинг, база SkyEng, email-автоматизация и Telegram-бот — превратилась в единый конвейер: вакансии с HeadHunter парсятся автоматически, кандидаты сверяются с базой компании, подходящие получают персональные приглашения на собеседование. Рутинная часть подбора, которая раньше занимала часы работы HR-специалистов, теперь идёт фоном без участия человека.
Главный эффект — экономия времени HR и точность отбора: письма уходят только тем, кто соответствует требованиям, и каждый контакт с кандидатом становится предметным. Взаимодействие с потенциальными сотрудниками ускорилось: от появления подходящей записи на HeadHunter до отправленного приглашения конвейер доходит без единого ручного шага. При этом система остаётся управляемой: HR контролирует бота из Telegram, видит статусы в журнале и меняет критерии отбора без привлечения разработчиков.
2,5 месяца
от старта проекта до запуска бота
6 технологий
в одном конвейере автоматизации
3 шага
парсинг, сверка, персональное приглашение
24/7
цикл работает без участия HR
HR-бот для SkyEng — партнёрский проект: мы реализовали его совместно с компанией Orbyx. Работа двух команд в связке позволила параллельно вести интеграцию с HeadHunter и построение контура рассылки — и уложиться в 2,5 месяца.
Партнёрство здесь — рабочая модель, а не формальность: инженерную часть, от парсера до email-автоматизации, выполнила наша команда полного цикла, а участники проекта публичны. Поэтому кейс мы рассказываем открыто.
Расскажите о задачах вашего бизнеса — предложим архитектуру и оценим сроки
Телеграмм
Делимся визуально привлекательными фрагментами наших последних веб-проектов.
ВКонтакте
Пишем о интересных технических решениях и вызовах в разработке.
MAX
Демонстрируем дизайнерские элементы наших веб-проектов.
TenChat
Деловые связи, кейсы и экспертные публикации.
Рассылка
© 2025-2026 МАЙПЛ. Все права защищены.