Клиент
Magnum
Проекты / Magnum
Magnum HR Agent
HR-агент для настоящих рекрутеров, живых вакансий и операционных ограничений крупной розничной сети.
Домен
HR · Retail
Канал
Magnum
Разговорный агент, админка, загрузка базы знаний, логика допуска и возраста, сценарии уведомлений.
Что делали
Система помогает рекрутерам проверять кандидатов, отвечать на внутренние вопросы и подбирать подходящую вакансию или филиал. Она встроена в реальный HR-процесс.
Что было важно
Приятный диалог оказался самой простой частью. Важнее были правила допуска, подбор филиала, мультиязычность и устойчивость к изменениям в операционных правилах.
Что вышло
Мы собрали разговорный слой, админку, загрузку базы знаний, уведомления и бизнес-логику, которая делает агента полезным для рекрутинга.
Разбор кейса
Magnum HR Agent
AI для массового найма в розничной сети, в которую входят сотни магазинов. Агент подхватывает кандидата сразу после отклика на HeadHunter и проводит короткое интервью в WhatsApp. Самое сложное здесь не диалог. Самое сложное — подобрать ближайший магазин, разобрать адрес, написанный в любой форме, и встроить всё это в реальный HR-процесс, который уже работает.
Проблема
Кандидатов больше, чем рекрутеров.
С HeadHunter идёт ровный поток откликов. HR-команда физически не успевает отвечать всем вовремя — часть пайплайна отваливается ещё до того, как до неё дошли. Кандидат ждёт, получает оффер у конкурента, вакансия остаётся открытой. Плюс каждого надо отправить в конкретный магазин. На сети такого размера руками — медленно и случайно. Подходящего человека отправляют в магазин на другом конце города.
Решение
Первый час найма — на автомате, от и до.
Отклики падают в Skills — внутреннюю HR-систему. Дальше работает агент: пишет кандидату в WhatsApp через Infobip, проводит короткое интервью и предлагает ближайший магазин с открытой ролью. Рекрутер видит уже отсортированных людей. Всё построено вокруг рекрутера, а не вокруг модели. У HR есть админка, где можно править вакансии, оклады и данные по магазинам без разработчика.
Техническая часть
Геокодер, который пришлось собрать самим — потому что поле «адрес» означает что угодно.
Люди пишут место жительства как удобно: район, посёлок, микрорайон, кусок адреса, иногда разговорное название. Простой поиск по строке не работает. Поэтому мы построили над Yandex Maps собственный слой геокодирования: на входе — любая такая строка, на выходе — координаты и ближайший магазин. Начинали на 2GIS, ушли — на реальных объёмах API оказалось дорогим. Координаты магазинов закэшированы локально, чтобы одну и ту же точку не считать дважды. Сторона WhatsApp — Infobip, состояние диалога живёт на нашем бэкенде через вебхуки.
Похожие проекты
Olzhas — база знаний Magnum
Внутренний AI-ассистент для сотрудников Magnum: спросить на обычном языке — получить ответ из корпоративной базы знаний.
- Сделано
- Разговорный ассистент, RAG-пайплайн по внутренним документам, админка для команды, сценарии онбординга.
- Стек
- Python backend · RAG · Мультиязычный LLM · Админка
Magnum: уведомления и LMS
Платформа внутренних уведомлений Magnum: напоминания по обучению из LMS и таргетированные корпоративные рассылки по магазинам, отделам и офисам.
- Сделано
- Синхронизация с LMS, уведомления по обучению в Telegram и WhatsApp, эскалация на руководителя, админка для сегментированных рассылок.
- Стек
- Python backend · Telegram · WhatsApp · Интеграции с LMS (Moko, Magnum Space) · Админка
LiftEd
AI-платформа для школ: проверяет работы, находит пробелы в знаниях и даёт аналитику для решений.
- Сделано
- Проверка работ, диагностика пробелов, карта знаний, адаптивная практика, школьная аналитика и ролевые сценарии.
- Стек
- LLM grading · Адаптивный движок · Ролевые интерфейсы · Аналитика
Нанимаете в масштабе, где ответ должен приходить почти мгновенно?
Помогаем рознице и операционным командам поставить первый час найма на рельсы: агент в чате, админка для HR и логика, которая отправляет кандидата на правильную вакансию.