AI для рекрутерів
Побудуйте AI-пайплайн рекрутингу: від аналізу вакансії й EVP — до сорсингу, масового скринінгу CV, комунікації з кандидатами, підтримки інтерв'ю та автоматизації оферів і процесів.

Кому підійде
Рекрутерам (in-house / агенція)
Ведуть багато вакансій і хочуть пришвидшити пайплайн без втрати якості.
HR / HRG
Закривають найм разом із рекрутингом і хочуть системність у процесі.
Фаундерам / власникам
Наймають самі й хочуть «AI-асистента» на кожному етапі підбору.
Тим, у кого болить
Сорсинг, скринінг, листування, інтерв'ю або офери — AI закриє кожну з цих точок.
Хто веде курс
Зібрав процес «вакансія → сорсинг → скринінг → інтерв'ю → офер» у систему з реальними шаблонами, метриками і AI-асистентом. Усе, що на курсі — перевірено на живих позиціях, а не взято з книжок.
- ✓ Аналіз вакансії та генерація EVP через AI
- ✓ Boolean-сорсинг і карта джерел кандидатів
- ✓ Масовий скринінг CV: scorecard, ранжування, shortlist
- ✓ Комунікація та follow-up без шаблонного «Доброго дня!»
- ✓ Інтерв'ю з AI: record → transcript → структурований summary
- ✓ Автоматизація оферів, статусів і метрик пайплайну
Прагматично і по кроках — мінімум теорії, максимум шаблонів і реальних кейсів із рекрутингу.
Що ви вивчите
- Розбір вимог: як відокремити критичні компетенції від «бажаних»
- Портрет ідеального кандидата: мотивація, контекст, тригери прийняття офера
- EVP-аналіз ролі: що унікального в позиції, команді, компанії
- Selling points вакансії: 3–5 аргументів, чому варто відгукнутися
- Шаблон вакансії: структура, яка читається за 90 секунд
- Типові помилки у вакансіях: що відштовхує хороших кандидатів
- 🎯 Практика: скласти EVP і текст вакансії для однієї своєї актуальної позиції через AI
- 📝 ДЗ: аналіз 2–3 вакансій конкурентів — виписати їхні selling points і сформулювати свою відмінність
- Boolean-логіка: AND, OR, NOT — як будувати запити під роль і рівень
- Сорсинг на LinkedIn: оператори, фільтри, обхід обмежень безкоштовного акаунту
- Карта джерел: де шукати junior, middle, senior — і чому це різні місця
- AI-генерація Boolean-запитів: описати роль → отримати готовий рядок
- Сорсинг-таблиця: статуси, теги, пріоритети
- Оцінка якості джерела: як за 10 хвилин зрозуміти, чи варто тут шукати
- 🎯 Практика: згенерувати 3 Boolean-запити під свою вакансію і знайти перших 10–15 профілів
- 📝 ДЗ: заповнити сорсинг-таблицю: мінімум 20 кандидатів із тегами, статусами і пріоритетами
- Критерії fit / not fit: scorecard до початку скринінгу, а не під час
- AI-резюме кандидата: ключові факти, досвід, ризики, питання на інтерв'ю — в одному абзаці
- Промпт для скринінгу: як подати CV на вхід і отримати структурований висновок
- Ранжування кандидатів: A / B / C — критерії, логіка, аргументація для hiring manager
- Shortlist: скільки кандидатів виносити і як оформити для погодження
- Типові помилки скринінгу: коли відхиляють сильних і пропускають слабких
- 🎯 Практика: провести скринінг 5–10 реальних CV для своєї вакансії і підготувати shortlist із аргументацією
- 📝 ДЗ: сформувати scorecard для однієї активної вакансії і погодити критерії з hiring manager
- Перше повідомлення: структура, яка отримує відповідь — персоналізація, конкретика
- Follow-up ланцюжок: коли і як нагадувати, не виглядаючи нав'язливо
- Відповіді на типові питання: зарплата, стек, умови — чесно й продаючи роль
- Робота із запереченнями: «не готовий до змін», «розглядаю інші офери»
- Відмова по-людськи: шаблон, який зберігає стосунки і не псує репутацію
- Погодження інтерв'ю: повідомлення з деталями, підтвердженням і нагадуванням
- 🎯 Практика: написати через AI три повідомлення — перший аутріч, follow-up і відмову
- 📝 ДЗ: підготувати бібліотеку з 5 шаблонів для 1–2 типових ролей
- Запис інтерв'ю: інструменти для Google Meet / Zoom / Teams
- Транскрипція: як отримати чистий текст і впоратися з «шумом» у записі
- AI-summary: компетенції, сигнали ризику, мотивація, next steps
- Інтерв'ю-гайд під роль: питання через AI без шаблонного «розкажіть про себе»
- Оцінка після інтерв'ю: бланк, що фіксує факти, а не враження
- Підготовка feedback для hiring manager: коротко, структуровано, без суб'єктивщини
- 🎯 Практика: провести або прослухати записане інтерв'ю і скласти AI-summary з рекомендацією
- 📝 ДЗ: підготувати інтерв'ю-гайд: 10–12 питань із очікуваними відповідями і критеріями оцінки
- Шаблон оферу: структура, яка не лякає кандидата і знімає питання до підписання
- Персоналізація оферу під мотивацію конкретної людини
- Автоматизація статусів і нагадувань: Notion / Trello / ATS
- Що делегувати AI: шаблони листів, нагадування, заповнення форм
- Базові рекрутинг-ads: коли має сенс і як написати текст, що конвертує
- Метрики пайплайну: які показники рахувати, щоб бачити, де просідає процес
- 🎯 Практика: скласти офер для одного кандидата і налаштувати мінімальну структуру статусів у таблиці
- Пакетування послуги: не «пошук людей», а результат із метриками
- Моделі роботи: фіксований гонорар, success fee, ретейнер — коли що підходить
- Метрики як аргумент: time-to-hire, conversion rate, quality of hire
- Презентація результатів: weekly update, звіт по пайплайну, фінальний звіт
- Масштабування: більше вакансій без падіння якості — шаблони, пріоритизація, AI
- Типові помилки при масштабуванні: де рекрутери губляться від 5+ вакансій
- 🎯 Практика: описати свій пакет послуг у форматі «клієнт отримує → за скільки часу → як вимірюється»
- 📝 ДЗ: визначити одну метрику, яку почнете рахувати з наступного тижня, і спосіб її фіксації
- Розбір реальних вакансій учасників: де буксує сорсинг, скринінг або комунікація
- Аналіз пайплайнів: типові точки втрати кандидатів і як їх усунути
- Питання до AI-інструментів: що не спрацювало і як переформулювати промпт
- Адаптація шаблонів під нішу: IT, sales, операційні ролі, масовий найм
- Пріоритети на 7–14 днів: конкретний план дій для кожного учасника
- 🎯 Практика: сформулювати одну проблему пайплайну, отримати розбір і скласти план усунення
РЕЄСТРАЦІЯ
Залишайте заявку, щоб дізнатися про умови навчання та інтегрувати AI у створення контенту