Демонстрация Wizex

Познакомьтесь с Wizex — инновационной AI-платформой для автоматизации рекрутинга. Ниже мы покажем, как легко создать вакансию, получить отклики от кандидатов и эффективно управлять процессом найма с помощью искусственного интеллекта.

Шаг 1: Авторизация в системе

Начните работу с Wizex, авторизуясь через Gmail или Яндекс. Наша платформа обеспечивает безопасный доступ к вашему рабочему пространству, где вы сможете управлять вакансиями и кандидатами.

Шаг 2: Список вакансий

После авторизации вы попадёте на дашборд ваших вакансий.
На вкладке "Активные" размещаются вакансии, которые доступны для откликов. На вкладке "Архив" размещаются вакансии, по которым остановлен приём новых откликов.
Чтобы начать принимать отклики на вакансию — создайте её, нажав на кнопку "Новая вакансия".

Список вакансий с кнопкой 'Новая вакансия'

Шаг 3: Создание новой вакансии

На странице создания вакансии укажите название должности, добавьте описание вакансии. Эта информация будет отображаться соискателям.
Выберите грейд вакансии — он понадобится AI для оценки кандидатов.
Нажмите кнопку "Создать" для публикации вакансии.

Страница создания вакансии с кнопкой 'Создать'

Рабочая область созданной вакансии

Ниже пример того, как будет выглядеть созданная вакансия в вашем личном кабинете.
После создания система автоматически сгенерирует уникальную ссылку для приёма откликов кандидатов. По этой ссылке кандидаты могут ознакомиться с описанием вакансии, прикрепить резюме и ответить на вопросы прескрининга, которые AI для них сформулирует.

В любой момент вы можете переместить вакансию в архив, нажав кнопку "Отправить в архив". Это остановит приём новых откликов по вакансии. Все существующие отклики останутся доступными для просмотра и обработки.

Senior Frontend Developer

Senior

Ссылка для откликов:

https://wizex.io/apply/cec408f8-a563-4a11-8d29-6df41681687a

Описание вакансии

Wizex — это инновационная AI-платформа для автоматизации рекрутинга, которая помогает компаниям находить лучших IT-специалистов с помощью искусственного интеллекта.

О проекте

Мы создаем революционный продукт в сфере HR-технологий. Наша платформа автоматизирует скрининг резюме, оценку кандидатов и процесс найма.

Рабочая область с откликами кандидатов

Каждому отклику в результате AI-анализа присваивается три оценки: оценка за резюме, оценка за прескрининг, итоговая сводная оценка. Вес резюме и прескрининга в итоговой оценке рассчитывается автоматически и зависит от грейда вакансии. Вы можете сортировать кандидатов по любой из трёх оценок. По умолчанию кандидаты сортируются по итоговой оценке (от высокой к низкой) Все отклики кандидатов по вакансии делятся на три колонки. Вы можете перетаскивать кандидатов между колонками с помощью drag-and-drop.

1. Колонка "Неразобранные". После проведения AI-анализа сюда попадают все новые отклики.
2. Колонка "Интересные" предназначена для кандидатов, которые вам нравятся и проходят на следующий этап.
3. Колонка "Отклоненные" предназначена для кандидатов, которые вам не подходят.

Вы можете посмотреть подробные результаты анализа по каждому кандидату, нажав на плитку с его именем

Неразобранные

Кандидат Резюме Тест Итог

Хрустальникова Елена Анатольевна

nataliahrustaleva@wizex.io

Чебриков Анатолий Петрович

chebrikov22@wizex.io

Интересные

Кандидат Резюме Тест Итог

Иванов Иван Иванович

ivanovivanwizex@wizex.io

Отклонённые

Кандидат Резюме Тест Итог

Алтин Геннадий Анатолиевич

altingennadiywizex@wizex.io

Детальный отчёт по кандидату

Здесь вы можете посмотреть подробные результаты анализа кандидата. Отчёт состоит из трёх частей:
1. Заключение. Содержит ключевые выводы о кандидате и рекомендации рекрутеру по дальнейшим этапам отбора.
2. Анализ резюме. Содержит информацию о навыках кандидата из резюме: что соответствует, а что не соответствует вакансии. Дополнительно отображает все важные сведения о трудовой деятельности и профессиональной подготовке кандидата. При желании вы можете скачать исходное резюме по кнопке "Скачать резюме".
3. Анализ теста. Содержит отчёт по результатам прескрининга кандидата. Вы можете посмотреть все вопросы кандидату и его ответы, а также получить подробный разбор выставленных оценок.

Заключение

Кандидат обладает релевантным опытом более 8 лет в frontend-разработке, включая работу в крупных компаниях и стартапах. Технический стек кандидата (React, TypeScript, Redux) соответствует требованиям, за исключением ключевой технологии Svelte/SvelteKit, с которой у него нет опыта. Кандидат демонстрирует готовность быстро освоить новый фреймворк. Ответы на вопросы показывают базовое понимание процессов оптимизации и UX, но им не хватает глубины и стратегического видения, ожидаемого от Senior-специалиста. Он описывает общие подходы, не углубляясь в детали и метрики. Несмотря на сильный бэкграунд, есть сомнения в полном соответствии грейду Senior из-за поверхностных ответов на технические вопросы.

Анализ резюме

Сильные стороны

Опыт работы более 3 лет (8+ лет)
Глубокое знание JavaScript/TypeScript
Опыт работы с современными фреймворками (React)
Опыт работы с Git
Умение работать с REST API
Базовые знания SEO (Schema.org, AMP, Yandex Turbo)
Опыт работы с AI/ML проектами
Опыт работы в стартапах (фриланс-проекты)

Слабые стороны

Отсутствие опыта работы с Svelte/SvelteKit

Опыт работы

Общий: 8 лет и 1 месяц | Средний стаж в компании: 2 года и 4 месяца

Senior Frontend Developer

Индивидуальное предпринимательство / частная практика / фриланс

11 месяцев
Senior Frontend - разработчик

Финансовая корпорация Синий Банк

2 года и 3 месяца
Senior Frontend - разработчик

Спортивное СМИ - Sport 25

1 год и 1 месяц
Главный ИТ- инженер

Зеленый Банк

2 года и 7 месяцев

Образование

Московский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова

Сертификаты

Professional Certificate in Modern Frontend Development. Issued by: Stanford School of IT

Навыки из резюме

React Redux Toolkit TypeScript Node.js Express PostgreSQL Jest Storybook Less HTML REST API Next.js React Native WebSocket Schema.org AMP Yandex Turbo MobX HTML5 JavaScript CSS3 jQuery Bootstrap Git Ajax Sass Клиент-серверная архитектура Web3 Solidity

Анализ теста

4 Всего вопросов

56 из 100 Набрано баллов

0 Хорошие ответы

удовлетворительно Вердикт

Вопрос #1

70★

Кандидат честно признает отсутствие опыта и предлагает логичный и структурированный план по изучению новой технологии. Ответ демонстрирует проактивность и способность к обучению, что является плюсом. Однако, оценка не максимальная, так как это все же теоретический план, а не подтвержденный опыт.

Вопрос #2

50★

Ответ слишком общий и описывает стандартные практики оптимизации. Для уровня Senior ожидается более глубокий анализ: упоминание конкретных метрик (LCP, FCP, TTI), описание сложных кейсов (например, оптимизация ререндеров, работа с виртуализацией списков), а также количественные результаты до и после оптимизации. Ответу не хватает экспертизы и глубины.

Вопрос #3

60★

Кандидат описывает базовые шаги UX-процесса, что хорошо. Однако, для Senior-уровня ответу не хватает глубины. Не упомянуты конкретные методологии (CJM, User Flow), инструменты (Figma, Miro), более формализованные методы тестирования (A/B тесты, юзабилити-тестирование). Ответ демонстрирует понимание, но не глубокую экспертизу.

Вопрос #4

45★

Ответ очень поверхностный и не соответствует уровню Senior. Кандидат не привел примеры сложных задач, не упомянул проблемы (например, работа с 'резиновыми' элементами, оптимизация графики под разные разрешения, проблемы с Safari) и их решения. Ответ не позволяет оценить реальную глубину знаний и опыта в адаптивной верстке.