Поиск работы часто сводится к рутинным операциям, что делает его идеальным кандидатом для автоматизации. Разработчик, столкнувшись с этой проблемой, создал систему для автоматизации откликов на вакансии. В основе подхода лежит ручной сбор HTML-кода страниц с вакансиями, последующий парсинг данных с использованием Python и ChatGPT. Скрипты обрабатывают сырой HTML, извлекают необходимую информацию и формируют персонализированные сопроводительные письма.
Разработанная система состоит из нескольких этапов: сбор HTML-кода, его очистка и структурирование в JSON, получение полных описаний вакансий, извлечение необходимой информации с помощью LLM (языковой модели), создание персонализированных сопроводительных писем и, наконец, отправка писем. Процесс включает создание изолированных «кампаний» для разных досок объявлений. Используется система очередей Redis для фоновых задач, база данных MongoDB для хранения данных, а также песочница vm2 для безопасного выполнения пользовательских скриптов.
Система автоматически извлекает резюме, сопоставляет навыки с требованиями вакансии, создавая персонализированные письма без использования шаблонов. Каждое письмо содержит метаданные о совпадении навыков и анализе тональности. Разработчик столкнулся с трудностями при интеграции с AWS и самостоятельной настройкой SMTP-сервера, но смог найти работающее решение. Код системы, руководство по использованию и видеодемонстрация доступны на .
Изображение носит иллюстративный характер
Разработанная система состоит из нескольких этапов: сбор HTML-кода, его очистка и структурирование в JSON, получение полных описаний вакансий, извлечение необходимой информации с помощью LLM (языковой модели), создание персонализированных сопроводительных писем и, наконец, отправка писем. Процесс включает создание изолированных «кампаний» для разных досок объявлений. Используется система очередей Redis для фоновых задач, база данных MongoDB для хранения данных, а также песочница vm2 для безопасного выполнения пользовательских скриптов.
Система автоматически извлекает резюме, сопоставляет навыки с требованиями вакансии, создавая персонализированные письма без использования шаблонов. Каждое письмо содержит метаданные о совпадении навыков и анализе тональности. Разработчик столкнулся с трудностями при интеграции с AWS и самостоятельной настройкой SMTP-сервера, но смог найти работающее решение. Код системы, руководство по использованию и видеодемонстрация доступны на .
