CV Screener — поиск по резюме со ссылками на источники

Собственная разработка команды mustShip. При работе с коллекцией резюме нужно находить сведения об опыте под конкретный запрос, сопоставлять их с требованиями и возвращаться к исходному документу для проверки. Задача проекта — собрать эти действия в одном web-интерфейсе.

Период реализации в карточке указан ориентировочно.

Разработали RAG-инструмент с React-интерфейсом и локальным бэкендом. В базе можно загружать PDF с текстовым слоем, DOCX и TXT. Пользователь задаёт вопрос по резюме, получает ответ со ссылками на документы, уточняет запрос в диалоге и открывает сохранённый фрагмент источника. В интерфейсе предусмотрены история подборов, избранное, отчёт и мобильная версия.

Проверка ответа по сохранённому фрагменту источника.

База резюме: загрузка PDF, DOCX и TXT.

Диалог по документам со ссылками на источники.

Мобильная версия отчёта.

Создан прототип внутреннего инструмента для поиска и сопоставления сведений в резюме. В одном сценарии показаны база документов, вопрос, ответ, отчёт и переход к первоисточнику. Подход применим к внутренним базам знаний и другим коллекциям документов. Кейс демонстрирует разработку web-инструмента и AI-интеграции; оценку кандидатов и решение о найме принимает специалист.

На скриншотах — отдельная демонстрационная база с синтетическими резюме и сохранённые ответы OpenAI. Для съёмки новые AI-запросы не выполнялись. Коммерческие показатели и качество подбора этим кейсом не измерялись. Период в карточке указан ориентировочно; интерфейс обновлён в октябре 2026 года.