Главная страница Case Studies Тайные проверки работодателей на агрегаторе вакансий

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.

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

Обучение LLM для банковского call-центра

Благодаря сотрудничеству с Data Light клиент смог обучить нейронную сеть, которая с точностью до 96% идентифицирует запросы на тему банковских депозитов. Это значительно повысило эффективность работы call-центра.

Подробнее

Сбор Replay-атак для кибербезопасности

В течение 26 месяцев мы ежемесячно собирали 40 000 уникальных Replay-атак для обучения Face ID-модели клиента. Через краудсорсинг и автоматизированную валидацию данных нам удалось значительно повысить точность системы в распознавании фальсификаций.

Подробнее

Все кейсы