Развитие и модернизация HR-платформы

Ключевые этапы реализации

1. Адаптация под международную аудиторию

Для международного роста мы внедрили полноценную локализацию на трех языках с возможностью масштабирования:

• Локализация интерфейса и контента: Переведена не только статика, но и динамические данные анкет (навыки, опыт).

• Автоматизация через скрипты: Историческая база из 100 000+ анкет была автоматически переведена фоновым скриптом за несколько дней — без остановки сервиса, с контролем нагрузки и без влияния на пользователей. На текущий момент таблица переводов содержит 2,5 млн значений.

• Интеллектуальный парсинг языков: При создании новых анкет система определяет язык ввода и допереводит недостающие версии. При корректировке анкеты переводы обновляются автоматически на всех языках Реализована возможность ручной модерации автоперевода для обеспечения качества.

• Автоматическая синхронизация: При корректировке анкеты переводы обновляются автоматически на всех языках одновременно.

2.  Интерактивный PDF-конструктор

Вместо устаревшей и ресурсозатратной генерации Word-файлов был разработан гибкий PDF-конструктор. Он превратил создание анкет в процесс сборки «умного» документа:

• Мультиязычная генерация в один клик: Самая мощная фишка модуля — возможность мгновенно переключить язык документа перед выгрузкой. Например, если анкета кандидата была заполнена на русском, рекрутер может за секунду сгенерировать PDF на английском. Система автоматически подставит переведенные данные из базы.

• Управление блоками: Рекрутер сам выбирает, какие секции (опыт работы, навыки, фото, рекомендации) актуальны для конкретного клиента, и формирует персональное предложение.

• Редактирование «на лету»: В режиме предпросмотра можно внести финальные правки — например, скрыть фамилию кандидата для соблюдения конфиденциальности. При этом исходная анкета в базе остается неизменной.

• Автоматический брендинг: Система распознает, от какого агентства отправляется документ, и автоматически интегрирует в PDF нужный логотип, название и контактные данные.

• Архивация и переиспользование: Если пользователь присваивает документу имя, сервис автоматически сохраняет его в базе. Это исключает повторную нагрузку на сервер и позволяет быстро отправить ту же версию документа другому клиенту.

3. Улучшение структуры анкет 

В ходе проекта мы немного обновили интерфейс, но и переработали логику хранения информации о кандидатах.

• Оптимизация UX через систему черновиков: Анкеты в сфере подбора домашнего персонала крайне объемные (несколько десятков полей). Мы внедрили сохранение прогресса: кандидат может начать заполнение сегодня, а закончить через неделю. Это кардинально снизило процент «брошенных» форм.

• Вложенная структура навыков: Вместо обычных текстовых списков или плоских перечней мы реализовали древовидную структуру умений. Например, в категорию «Уход за детьми» вложены конкретные навыки: «купание ребенка», «приготовление детской еды», «прогулки». Это позволило систематизировать базу.

• Умное клонирование и связность анкет: Для сервиса была разработана логика быстрого масштабирования профилей. Мы решили проблему повторного заполнения данных при создании анкет под разные роли.

  • Создание дубликата в один клик: Пользователь может мгновенно клонировать базовую анкету для новой роли (например, из «Домработницы» в «Сиделку»). Все данные переносятся автоматически.

  • Автономность профилей: После клонирования каждая анкета становится «самостоятельным организмом». Это позволяет кастомизировать навыки и описания под конкретную вакансию, не меняя данные в оригинале.

  • Система перекрестных ссылок: В интерфейсе реализована наглядная связь — в оригинальной анкете отображается список всех её клонов, а в каждом клоне есть ссылка на «родительский» профиль и другие копии.

• Интеллектуальный «матчинг» исторической базы: Чтобы привести в порядок накопленные за годы данные, мы написали скрипт, который проанализировал старую базу и автоматически связал дубликаты анкет по заданным параметрам. Это позволило объединить анкеты.

4. Автоматизация воронки и Kanban-управление

Чтобы сделать работу менеджеров прозрачной и управляемой, мы перенесли процессы из классических «плоских» списков в современный интерактивный интерфейс.

Переход от таблиц к визуальному управлению: Изначально работа велась через единую таблицу заказов, где было сложно отследить динамику и этапы сделок. Мы полностью переработали этот подход:

• Обновленная таблица заказов: Добавили отслеживание источников заявок, внедрили систему тегов для быстрой сегментации и обновили статусы.

• Создана канбан-доска для заявок: Каждое агентство получило гибкую доску, где этапы (Новые заявки, В процессе, На согласовании, Успешно принята) визуализированы. Реализована индивидуальная настройка колонок, цветовая кодировка и фильтры.

Индивидуальное поведение колонок (Автоматизация): Канбан перестал быть просто «картинкой» и стал инструментом контроля качества. Мы внедрили логику событий для каждой колонки:

• Валидация данных при переносе: Например, при перемещении карточки в колонку «В процессе», система автоматически запрашивает ввод номера телефона, если он не был указан ранее. Это гарантирует полноту данных на критических этапах.

• Контроль «зависших» заявок: Если заявка находится в колонке «Нет ответа» более 24 часов, к ней автоматически добавляется специальный индикатор-алерт. Это сигнализирует менеджеру о необходимости повторной обработки, предотвращая потерю лидов.

E-mail парсинг и интеграция с Telegram:

• Автоматическое создание заявок: Система сканирует входящую почту, распознает содержание и сама создает заявку, определяя нужное агентство по домену отправителя.

• Мгновенные уведомления: Все важные изменения (новые лиды, срабатывание таймеров в канбане) моментально приходят сотрудникам в Telegram.

5. Безопасность и межагентское взаимодействие

Платформа спроектирована по принципу изолированных контуров: каждое агентство работает в собственной закрытой среде и не имеет доступа к клиентским базам конкурентов. Однако для защиты бизнеса от недобросовестных заказчиков мы реализовали систему «коллективного интеллекта».

• Глобальные списки репутации: Рекрутеры могут помечать заказчиков как «черных», «проблемных» или «избранных». Эти метки помогают агентствам заранее знать, с кем они имеют дело.

• Умная проверка при регистрации: При попытке добавить нового клиента система автоматически сканирует скрытые базы других агентств. Если заказчик уже наследил в системе как недобросовестный, рекрутер мгновенно получает предупреждение.

• Прозрачность через дубликаты: Несмотря на изоляцию баз, мы добавили сотрудникам возможность видеть, является ли их новый клиент «дубликатом» (уже зарегистрированным в другом агентстве). Это позволяет понять, что заказчик ведет параллельный поиск через конкурентов, и скорректировать стратегию работы.

Скрипт связки исторических данных: Чтобы навести порядок в массиве данных за 10 лет, был запущен специальный алгоритм. Он проанализировал всю базу, нашел дублирующихся клиентов в разных агентствах и связал их между собой. Это позволило системе корректно отображать историю взаимодействия с клиентом, не нарушая при этом приватность конкретных сделок.

План дальнейшего развития проекта

• Рефакторинг модуля заказов: Полная переработка архитектуры для повышения надежности, производительности и удобства сопровождения.

• Внедрение платежной системы: Подключение эквайринга для приема онлайн-платежей непосредственно в системе.

• Масштабирование Kanban-доски: Расширение принципов визуального управления задачами (Kanban) на все ключевые бизнес-процессы компании.

• Апгрейд технологического стека: Обновление фреймворка Symfony до актуальной версии для обеспечения безопасности, производительности и доступа к новым функциям.

• Интеграция с мультимессенджерами (Wazzup24): Централизация коммуникаций через подключение WhatsApp, Telegram, VK, MAX и других мессенджеров к CRM. Что позволит:

  • Вести все диалоги в едином интерфейсе.

  • Назначать ответственных за входящие сообщения.

  • Ставить задачи прямо из чата.

  • Автоматически создавать карточки клиентов на основе контактов.