Нейросеть за 10–15 минут собирает готовое описание вакансии: HR задаёт должность, ключевые обязанности и вилку зарплаты, а модель — GigaChat, YandexGPT, ChatGPT, Claude или DeepSeek — формулирует текст с требованиями, условиями и структурой под площадку публикации. Итоговый текст перед публикацией HR сверяет на соответствие реальным условиям и корректность формулировок о кандидате.
Что делает модель
По нашему опыту, готовое описание вакансии под типовую позицию модель собирает за 10–15 минут вместо тридцати-сорока минут ручного составления с нуля.
HR даёт модели вводные: название должности, ключевые обязанности, требования к опыту и вилку зарплаты. Модель раскладывает текст по стандартной структуре — о компании, обязанности, требования, условия — и подбирает формулировки под площадку публикации: HeadHunter ждёт более формальный тон, Telegram-канал компании — короче и разговорнее.
- Структура текста: о компании, обязанности, требования, условия
- Формулировки под площадку публикации — HeadHunter, Telegram, сайт компании
- Вилка зарплаты в тексте по указанным HR границам
- Заголовок вакансии под поисковые запросы кандидатов
Отдельный формат — короткое видео-описание вакансии для VK или сторис в соцсетях: здесь текст модели служит основой для сценария на пятнадцать-тридцать секунд вместо полного текста объявления. Модель стоит просить сразу сокращать формулировки до одного-двух предложений на каждый блок — обязанности, требования, условия — под такой формат.
Для рабочих специальностей — сборщик, кладовщик, оператор станка — важнее конкретика по графику смен и условиям труда, чем описание корпоративной культуры. Для офисных и руководящих позиций наоборот: кандидат смотрит на задачи, зону влияния и то, кому подчиняется роль, а бытовые детали графика уходят на второй план.
Общий обзор того, где нейросеть помогает рекрутеру и с чего начать автоматизацию HR-процессов, — в статье про автоматизацию HR без программистов. Здесь разобрана одна конкретная задача — быстрое описание вакансии — вместо всего процесса найма целиком.
Модель для вакансии
GigaChat и YandexGPT быстро собирают типовой текст под массовую позицию — продавец, оператор call-центра, курьер — и держат данные внутри страны. ChatGPT и Claude точнее формулируют текст под редкую или руководящую позицию, где нужен более тонкий тон и точные формулировки требований. DeepSeek — самый дешёвый вариант при массовой публикации нескольких вакансий подряд.
- GigaChat — быстрый типовой текст под массовую позицию
- YandexGPT — короткое описание под простую вакансию
- ChatGPT (GPT-5) — точнее держит тон под руководящую позицию
- Claude — лучше формулирует требования под редкую специализацию
- DeepSeek — дешёвый токен для массовой публикации вакансий
Для разовой вакансии решающим фактором остаётся точность формулировок под конкретную позицию, при массовом найме на несколько однотипных позиций сразу заметнее становится разница в цене токена между моделями, по прайсам сервисов на сентябрь 2026.
Заголовок вакансии стоит проверять на паре вариантов формулировки перед массовой публикацией — модель может предложить три-четыре варианта заголовка под одну и ту же позицию, а HR выбирает тот, что точнее совпадает с тем, как кандидаты реально ищут такую работу в поиске.
Рекрутинговое агентство, которое ведёт по несколько десятков вакансий одновременно для разных клиентов, ощущает разницу в цене токена сильнее штатного HR одной компании — здесь стоимость логичнее считать по всему потоку публикаций за месяц целиком.
Шаблон промпта
Хороший промпт для описания вакансии состоит из четырёх частей: роль модели, вводные о должности, площадка публикации и тон текста.
- Опишите роль: «Ты рекрутер, составляешь описание вакансии для площадки»
- Укажите должность, ключевые обязанности и требования к опыту
- Задайте вилку зарплаты и условия — график, формат работы, льготы
- Укажите площадку публикации и нужный тон текста
- Попросите вынести спорные формулировки о требованиях отдельным списком
Сколько вакансий в месяц публикует ваша компания?
Список спорных формулировок отдельным блоком собирает в одном месте всё, что HR стоит перепроверить перед публикацией — завышенные требования, расплывчатую вилку зарплаты, формулировки, которые звучат как дискриминация по возрасту или полу.
Для вакансий в разных регионах вилка зарплаты и формулировки условий отличаются заметно — рынок труда в Москве и в областном центре живёт по разным деньгам. Модель стоит просить держать региональную вилку отдельным параметром в промпте вместо привязки зарплаты к головному офису компании.
Что проверяет HR
| Блок текста | Что делает модель | Что проверяет HR |
|---|---|---|
| Требования | Формулирует список под вводные HR | Совпадение требований с реальными задачами позиции |
| Вилка зарплаты | Вставляет диапазон в текст | Актуальность вилки на дату публикации |
| Формулировки | Подбирает тон под площадку | Отсутствие дискриминационных формулировок по возрасту, полу |
| Заголовок | Собирает заголовок под поисковые запросы | Совпадение заголовка с реальным названием должности |
При срочном найме — закрытие позиции за неделю вместо обычного месяца — в промпт стоит добавить пометку о срочности: модель тогда честно указывает быстрый отклик и короткий цикл собеседования прямо в тексте вакансии, что само по себе привлекает кандидатов, готовых выйти быстро.
Если вакансии публикуются на потоке — несколько позиций в месяц на разных площадках, — шаблон промпта стоит закрепить в HR-команде через курс по обучению сотрудников работе с ИИ, вместо того чтобы каждый раз собирать текст заново.
Частые ошибки
- Требования переписываются под несуществующего идеального кандидата без реальной необходимости
- Вилка зарплаты в тексте расходится с фактическим бюджетом на позицию
- Формулировки о кандидате звучат как дискриминация по возрасту или полу
- Один и тот же текст публикуется на все площадки без адаптации тона
- Заголовок вакансии собирается без учёта того, как её ищут кандидаты
Шаблон описания вакансии стоит пересматривать раз в полгода — требования к позициям меняются, а старый шаблон продолжает тянуть формулировки прошлого набора. Особенно это касается технических требований к инструментам и системам, с которыми реально работает команда сегодня.
Соберите описание на одну типовую вакансию и сверьте текст с реальными требованиями к позиции у нанимающего руководителя. Только после совпадения по сути переносите метод на массовую публикацию нескольких позиций сразу.
Если вакансия закрывается медленно из-за низкого отклика, стоит для начала проверить формулировки в самом тексте вакансии. Общий обзор данных соискателей и требований закона при работе с резюме через нейросеть — в статье про нейросеть в HR и данные соискателей.