</ ИИ-система OSINT и генерации диалогов для HR-tech проекта >

Для международной HR-tech компании разработали ИИ-бота. Он решил проблему сложной подготовки к нетворкингу: алгоритм собирает цифровой след из LinkedIn (OSINT) и генерирует умные сообщения. Итог: скорость работы выросла в 5 раз, а конверсия кратно увеличилась.

x10

Ускорение OSINT-сбора данных

>90%

Автоматизация оценки HR-рисков

+300%

Скорость генерации AI-отчетов

Клиент

Международная HR-tech компания: проверка кандидатов, верификация, скоринг и мониторинг сотрудников. Помогает снижать кадровые риски и ускорять найм за счет автоматизации и аналитики.

Profid

Сотрудничаем с 2025 года

Сайт клиента

"Искусственный интеллект полностью избавил наших менеджеров от необходимости ломать голову над каждым письмом. Система выдает настолько точные подсказки на основе цифрового следа, что конверсия ответов превзошла все ожидания."

Руководитель отдела продаж

Марк

Автоматизация нетворкинга в HR

Заказчиком выступила международная компания, специализирующаяся на проверке кандидатов, верификации, скоринге и мониторинге сотрудников. Главная цель проекта заключалась в снижении кадровых рисков и значительном ускорении процессов найма за счет внедрения продвинутой аналитики. Предпосылкой к разработке стала острая необходимость оптимизировать первичный контакт с потенциальными кандидатами и партнерами. Менеджерам требовались глубокие знания в области психологии и аналитики, чтобы вручную изучать цифровой след человека в социальных сетях и выстраивать грамотную цепочку диалога. Ручной сбор информации отнимал колоссальное количество времени, а качество коммуникации сильно зависело от человеческого фактора, что тормозило масштабирование бизнеса.

Запрос клиента: Медленный ручной анализ профилей

Специалисты тратили часы на изучение открытых данных, пытаясь найти правильный подход к каждому контакту. Отсутствие единого стандарта приводило к тому, что менеджеры часто не знали, как грамотно завязать разговор, опираясь на публикации и опыт человека. Требовалось устранить эту слепую зону, сняв с сотрудников когнитивную нагрузку по составлению персонализированных писем.

Решение: Создание Telegram-бота с ИИ за 3 месяца

Команда из двух специалистов спроектировала связку из парсера страниц, генератора текстов на базе большой языковой модели и удобного интерфейса в мессенджере. Алгоритм настроили на извлечение идентичности, опыта работы и публикаций. Затем внедрили эвристическую оценку контента, чтобы нейросеть формировала релевантные промпты для делового общения на английском языке.

Стек: Python, Telegram API, LLM API, XPath, HTML

Выбор этих технологий обусловлен необходимостью надежно имитировать поведение реального пользователя в браузере и обходить блокировки. Инструменты парсинга позволили точно собирать нужные блоки данных даже при изменении верстки. Интеграция с языковыми моделями обеспечила гибкую генерацию текста, а мессенджер стал самым быстрым и доступным интерфейсом для конечных пользователей.

Эффект: Ускорение сбора данных в 10 раз

Внедрение алгоритма позволило повысить общую скорость работы менеджеров в 5 раз. Автоматизация оценки кадровых рисков достигла показателя более 90%, а скорость генерации аналитических отчетов выросла на 300%. Теперь сотрудники просто копируют готовые, глубоко проработанные цепочки сообщений, что привело к кратному увеличению конверсии успешных диалогов и снижению затрат на рутинный ресерч.

В планах - Глубокий анализ всего открытого интернета

Алгоритмы будут обучены собирать и структурировать информацию не только из одной социальной сети, но и по всему доступному веб-пространству. Это позволит формировать еще более точные психологические портреты, выявлять скрытые связи и предоставлять менеджерам максимально развернутые ответы для сложных переговоров.

Делегируйте рутину нейросетям уже сегодня

Сейчас идеальный момент для внедрения автоматизации: технологии парсинга и генерации текста достигли высокой зрелости. Вы сможете кратно ускорить бизнес-процессы, исключить человеческий фактор и обойти конкурентов.

обсудить проект

</ Наша команда >

Юлия

Специалист по работе с клиентами. Искренне любит общение, ценит доверие и заботится, чтобы каждый клиент чувствовал внимание, поддержку и уверенность в своём выборе. И еще ведет рубирку "ТехноИнвестор" в нашем корпоративном блоге

@jamcaj

Виталий

Ведущий разработчик. Отвечает за архитектуру проектов и внедрение инновационных решений. Специализируется на ИИ и вдохновляется современными технологиями разработки и автоматизации. Ведет рубрику "ТехноКодер" в корпоративном видеоблоге

@eva3613

Владимир

UX-дизайнер. Разрабатывает понятные и эстетичные интерфейсы, заботясь о логике, удобстве и визуальной целостности каждого цифрового решения компании. Ведет рубрику "ТехноДизайнер" в корпоративном видеоблоге

@XerucuS

Михаил

Разработчик и эксперт в области ИИ. Разрабатывает Telegram и WhatsApp ботов, внедряет CRM и автоматизацию, применяя AI-технологии для оптимизации UX/UI и роста проектов.

@Oerby2

Наталья

Юрист. Гарантирует клиентам юридическую надёжность и прозрачность сотрудничества, контролирует договоры и защищает интересы на каждом этапе взаимодействия с компанией

@assa13nv

Владимир

Представитель Лаборатории в США (Флорида). Разработчик.

@vlad_bykanov

Игорь

Руководитель и бизнес-консультант. Разработчик ERP/CRM и автоматизации процессов. Техноевангелист - помогает клиентам развивать бизнес с помощью современных технологий и решений.

@lhtsu

</ Контакты >

с 2001 года

более 1000 уникальных клиентов

предприятий и частных лиц

Коммерческий отдел: +7 (473) 2-000-256
Технический отдел: +7 (473) 2-000-512

Адрес: 394005, г. Воронеж,
ул.Владимира Невского, д. 31, офис 1

ООО «ЛВТ»
ИНН 3662772837 | КПП 366201001
ОГРН 1193668008247
Св-во 36 № 003661466 от 14.02.2014
ОКВЭД 70.22

р/с 40702810513000032573
в Центрально-Черноземный
банк ПАО СБербанк г.Воронеж
БИК 042007681
к/с 30101810600000000681

СПИСОК ДОКУМЕНТОВ

Как доехать

Перепечатка материалов с сайта разрешена только с размещением прямой ссылки на сайт. Данный сайт не является публичной офертой.

</ ИИ-система OSINT и генерации диалогов для HR-tech проекта >

Клиент

Автоматизация нетворкинга в HR

Запрос клиента: Медленный ручной анализ профилей

Решение: Создание Telegram-бота с ИИ за 3 месяца

Стек: Python, Telegram API, LLM API, XPath, HTML

Эффект: Ускорение сбора данных в 10 раз

В планах - Глубокий анализ всего открытого интернета

Делегируйте рутину нейросетям уже сегодня

</ Наша команда >

Юлия

Виталий

Владимир

Михаил

Наталья

Владимир

Игорь

</ Контакты >

Как доехать

Расскажите о вашем проекте