Тайные проверки работодателей на агрегаторе вакансий

Для крупного агрегатора вакансий, связывающего работодателей и соискателей, мы реализовали комплексную онлайн-проверку добросовестности работодателей и соответствия реальных условий вакансий заявленным.

ellipse
  • Объем проверок:
    до 2000 лидов в месяц
  • Индустрия:
    Онлайн-сервисы трудоустройства
  • Длительность проекта:
    3 месяца
  • Задача:

    Заказчик стремился получить прозрачную и объективную картину взаимодействия работодателей с кандидатами на различных этапах:

    • Оценить уровень честности и открытости в первичном отборе кандидатов.
    • Выявить расхождения между заявленными условиями (зарплата, график, обязанности) и фактическими предложениями.
    • Создать систему ранжирования работодателей по уровню добросовестности.
    • Обеспечить механизмы блокировки недобросовестных участников платформы для повышения качества вакансий.
  • Решение:

    1. Модерация переписок

    Проанализировали реальные переписки между кандидатами и работодателями, оценивая тональность общения, полноту предоставляемой информации, выявляя признаки манипуляций и несоответствий.

    2. Подбор исполнителей и активное участие

    Ключевым моментом была тщательный подбор исполнителей, что обеспечило соответствие их профилей требованиям вакансий по полу, возрасту и опыту. Это повышало реалистичность откликов.

    Исполнители откликались на вакансии, уточняли условия работы, в том числе зарплату и график, обеспечивая достоверность взаимодействия.

    3. Гибкая сценарная модель коммуникации

    Каждому исполнителю передавался не просто стандартный сценарий, а набор вариаций поведения и вопросов — от аккуратного уточнения условий до более настойчивого диалога.

    Такой подход позволял тестировать различные реакции работодателей и выявлять разноплановые практики взаимодействия.

    4. Телефонные звонки

    При обнаружении подозрительных расхождений в переписках исполнители переходили к третьему этапу, прямому контакту с работодателем по телефону для детального уточнения условий и подтверждения информации.

    5. Трехэтапный контроль

    Подход обеспечивал глубокий, многоуровневый контроль: от пассивного мониторинга переписок до активного взаимодействия, что позволяло получить максимально объективную и полную картину добросовестности работодателей.

  • Результаты:

    1. Пилотный этап выявил случаи расхождения заявленных и фактических условий, включая завышение зарплат и ложные обещания.

    2. Создана база данных для механизмов блокировки нарушителей.

    3. Клиент получил конкретные рекомендации по оптимизации модерации вакансий и повышению доверия пользователей.

    4. В перспективе проект масштабируется до обработки нескольких тысяч лидов в месяц, что позволит поддерживать высокий уровень прозрачности и качества платформы.

Другие кейсы

Распознавание лиц для компании по видеоаналитике

Благодаря данным Data Light клиент смог обучить нейронную сеть, которая распознает лица с точностью до 96% даже в непростых городских условиях.

Подробнее

Разметка медицинских данных: аксиальные срезы

Data Light успешно выполнила разметку 700 аксиальных срезов за месяц, собрав команду из опытных медиков. Это позволило эффективно обучить модель для определения фораминальных грыж.

Подробнее
Все кейсы

Оставьте
заявку

Мы обязательно
свяжемся с вами!
Дмитрий, менеджер по работе с клиентами Дмитрий,
менеджер по работе с клиентами
Дмитрий, менеджер по работе с клиентами

    Нажимая кнопку «Оставить заявку», я даю согласие на отправку и обработку своих персональных данных

    Ваша заявка успешно отправлена!

    Мы скоро свяжемся с вами для обсуждения деталей проекта