Циан: Найм в эпоху ИИ: резюме и технический скрининг больше не дают полной картины, Анастасия Бианко
Анастасия Бианко, Head of Recruitment "Циан". Форум Data Day 2026 «ИИ + Данные». Организатор — Издательский дом «Регламент».
В найме аналитиков традиционные сигналы качества заметно ослабли из-за распространения ИИ-инструментов. Раньше сильным индикатором считались хорошее резюме, уверенные ответы на базовые технические вопросы и сильные инструментальные навыки в математике, статистике и A/B-тестах. Теперь эти признаки хуже отличают сильного кандидата, потому что резюме стало легче «улучшить», а готовые ответы и сгенерированный код снижают ценность поверхностной технической проверки.
При этом полностью старые критерии не исчезли. Для технологических компаний по-прежнему важны математика и статистика как базовый сигнал, но их уже недостаточно. На первый план выходит не то, умеет ли человек воспроизвести готовый шаблон, а то, как он оценивает результат, умеет ли критически его осмысливать, связывать данные с реальностью и видеть бизнес-контекст. Иначе говоря, важнее становится не демонстрация инструмента, а качество мышления и выводов.
Отдельно подчёркивается, что ИИ в рекрутменте используется как помощник, а не как замена человеку. Инструменты могут разбирать отклики, ранжировать кандидатов, подсвечивать пробелы в опыте, интерпретировать ответы и ускорять первичный отбор, но финальное решение всегда остаётся за человеком. Это связано с ответственностью за то, как кандидат будет работать в конкретной среде, и с тем, что важны не только харды, но и софты — критическое мышление, ответственность, умение валидировать, понимать контекст и влиять на бизнес.
Ещё один важный тезис — рынок сам стал более «шумным»: красивых резюме стало больше, а потому отбор превращается почти в антифрод-задачу. Из-за этого компании всё чаще опираются не на открытые джоб-сайты, а на собственные базы кандидатов, нетворк и проверенные источники. Важность честности тоже выросла: когда вокруг много суррогата, доверие и прозрачность становятся конкурентным преимуществом и для кандидата, и для работодателя.
В выступлении также показано, что найм по-разному устроен для разных грейдов и специализаций. Для массовых и хорошо алгоритмизируемых позиций процесс может быть быстрым, а для топовых и сложных ролей — долгим, вплоть до нескольких месяцев. Кандидаты стали осторожнее, дольше принимают решения и сильнее закладывают риски при переходе, поэтому ожидать стремительного закрытия сложных вакансий уже не стоит. Это важный сдвиг и для нанимающих менеджеров, которым приходится пересматривать свои ожидания от рынка.
В перспективе авторы беседы предполагают, что вопрос «читерство это или нет» со временем уйдёт, а использование ИИ станет базовым навыком, как когда-то Excel или SQL. Тогда фокус окончательно сместится на оценку подходов, софтов, гибкости и критического мышления. То есть главным станет не владение конкретным инструментом, а способность осознанно и безопасно использовать его как ускоритель работы.
