Проекты в Пульсе

Проекты
в Пульсе

подбор

ИИ

дизрапт

За последний год в Пульсе я работала над внутренними сервисами подбора и за это время реализовала более
50 задач.

За последний год в Пульсе я работала над внутренними сервисами подбора и за это время реализовала более
50 задач.

Работала над матрицей компетенций для дизайнеров всего Сбера, концепцией агентного ИИ Пульса и рядом продуктовых решений: рекомендации кандидатов, реферальная программа и сервисы, улучшающие прозрачность и качество подбора.

Работала над матрицей компетенций для дизайнеров всего Сбера, концепцией агентного ИИ Пульса и рядом продуктовых решений: рекомендации кандидатов, реферальная программа и сервисы, улучшающие прозрачность и качество подбора.

Image
Image

Количество пользователей

≈ 350 000+ активных сотрудников

Удовлетворённость

Средняя оценка 4,9 из 5

HR-экосистема

Охватывает полный цикл: от подбора
до удержания

Реферальная программа 2.0

Перезапустила устаревшую программу, где
из небольшой идеи вырос самостоятельный продукт.

Перезапустила устаревшую программу, где
из небольшой идеи вырос самостоятельный продукт.

Добавили геймификацию: бейджи, прогресс, уровни. Разделили активные и архивные рекомендации, ввели подтверждение знакомства, встроили поиск, сортировку
и отображение деталей по каждому рефералу.

Добавили функциональность «Подобрать вакансию для друга», использовали ИИ для подбора по резюме. Переработали правила и оформили их как короткий лендинг
в стиле Пульса.

Я участвовала в создании концепции, проектировала сценарии взаимодействия, писала тексты и обоснования
для UI, вела итерации, согласования и тесты.

Проект стартовал без задачи, но получил развитие
и превратился в инициативу с вовлечением ИИ.

Впереди новые итерации, тестирования и интервью
с пользователями.

Добавили геймификацию: бейджи, прогресс, уровни. Разделили активные и архивные рекомендации, ввели подтверждение знакомства, встроили поиск, сортировку
и отображение деталей по каждому рефералу.

Добавили функциональность «Подобрать вакансию для друга», использовали ИИ для подбора по резюме. Переработали правила и оформили их как короткий лендинг
в стиле Пульса.

Я участвовала в создании концепции, проектировала сценарии взаимодействия, писала тексты и обоснования
для UI, вела итерации, согласования и тесты.

Проект стартовал без задачи, но получил развитие
и превратился в инициативу с вовлечением ИИ.

Впереди новые итерации, тестирования и интервью
с пользователями.

Результат

Проект превратился в самостоятельный сервис внутри Пульса, повысив вовлечённость сотрудников и упростив путь рекомендаций через ИИ и геймификацию.

Проект превратился в самостоятельный сервис внутри Пульса, повысив вовлечённость сотрудников и упростив путь рекомендаций через ИИ и геймификацию.

Image

Количество пользователей

≈ 350 000+ активных сотрудников

Удовлетворённость

Средняя оценка 4,9 из 5

HR-экосистема

Охватывает полный цикл: от подбора
до удержания

Назначение интервью
с учётом часовых поясов

Контекст

Контекст

На платформе рекрутеры назначают интервью
для кандидатов из разных регионов. Старая форма
не учитывала часовой пояс пользователя, что приводило
к ошибкам, непониманию и сбоям при отправке SMS. Задача состояла в том, чтобы сделать назначение интервью простым, прозрачным и надёжным, особенно при различии часовых поясов.

На платформе рекрутеры назначают интервью
для кандидатов из разных регионов. Старая форма
не учитывала часовой пояс пользователя, что приводило
к ошибкам, непониманию и сбоям при отправке SMS. Задача состояла в том, чтобы сделать назначение интервью простым, прозрачным и надёжным, особенно при различии часовых поясов.

Задачи

  • Обеспечить корректный выбор и отображение времени относительно кандидата и рекрутера,

  • Минимизировать количество ошибок при назначении,

  • Сократить ручную коммуникацию и пересчёт времени,

  • Учитывать ограничения SMS и особенности пользовательских привычек (Outlook, Excel).

  • Обеспечить корректный выбор и отображение времени относительно кандидата и рекрутера,

  • Минимизировать количество ошибок при назначении,

  • Сократить ручную коммуникацию и пересчёт времени,

  • Учитывать ограничения SMS и особенности пользовательских привычек (Outlook, Excel).

Исследование

Провели глубинные интервью, UX-тестирования и опросы. Ключевые инсайты:

  • Пользователи не понимают, что время нужно указывать
    в часовом поясе кандидата,

  • Большинство ориентируется на «МСК ±», а не UTC,

  • Поле «Место» перегружается информацией и превышает лимит SMS,

  • Подсказки игнорируются, если не акцентированы визуально,

  • Время сверяют чаще через Outlook, чем внутри платформы.

Прототипы

Итерировали 5 раз:

  1. Базовый макет с UTC — 1/4 успешных заполнений

  2. Добавили «МСК ±», акцентированную подсказку — 3/7

  3. Переименовали поля на «время у кандидата», уточнили ввод — 4/4

  4. Вернули понятные названия + расширили подсказку — 3/5

  5. Финальный макет: добавили двойное отображение времени (у вас / у кандидата), сократили текст, повысили понятность — 6/7 успешных кейсов

Решение

  • Поддержка часовых поясов: автоподбор для внутренних кандидатов, по руководителю — для внешних,

  • Двойное отображение времени: «у кандидата» и «у вас»

  • Уточнённые подсказки и формулировки,

  • Визуальный акцент на подсказке (бордер),

  • Конфигурируемый лимит поля «место» на основе аналитики (240 символов),

  • Переработка текста в SMS и email: «по местному времени» вместо «по МСК».

Для дальнейшей проработки

  • Автозаполнение адресов (интеграция со справочником),

  • Улучшение обработки ошибок SMS,

  • Расширение списка городов,

  • Синхронизация с Outlook,

  • Поддержка кастомных шаблонов времени под формат клиента.

Image
Image

≈ 350 000+ активных сотрудников

Средняя оценка 4,9 из 5

Рекомендации кандидатов
при помощью ИИ

Для ускорения подбора в Сбере мы разработали фичу рекомендаций, которая помогает рекрутерам быстрее работать
с вакансиями и принимать решения.

Для ускорения подбора в Сбере мы разработали фичу рекомендаций, которая помогает рекрутерам быстрее работать
с вакансиями и принимать решения.

Алгоритм анализирует характеристики вакансии (грейд, ставка, занятость, нанимающий менеджер, бриф и др.)
и формирует список подходящих кандидатов — внешних
и внутренних.

Я участвовала в проработке пользовательского сценария:
— определила точки входа и целевые действия,
— учла приоритет на внутренних кандидатов (в фокусе удержание),
— разделила потоки внешних и внутренних рекомендаций,
— описала логику ранжирования, переходов, скрытия
и архивации,
— продумала UX-детали (иконки просмотра, очистка списка, добавление в один клик),
— согласовала формулировки рекомендаций с редакторами.

Алгоритм анализирует характеристики вакансии (грейд, ставка, занятость, нанимающий менеджер, бриф и др.)
и формирует список подходящих кандидатов — внешних
и внутренних.

Я участвовала в проработке пользовательского сценария:
— определила точки входа и целевые действия,
— учла приоритет на внутренних кандидатов (в фокусе удержание),
— разделила потоки внешних и внутренних рекомендаций,
— описала логику ранжирования, переходов, скрытия
и архивации,
— продумала UX-детали (иконки просмотра, очистка списка, добавление в один клик),
— согласовала формулировки рекомендаций с редакторами.

Результат

Фича ускоряет работу с вакансиями, помогает вовремя замечать внутренних кандидатов и усиливает фокус
на удержании талантов.

Фича ускоряет работу с вакансиями, помогает вовремя замечать внутренних кандидатов и усиливает фокус
на удержании талантов.

+ Внедрено 3 из 14 UX-гипотез, выявленных в ходе тестирования
+ Положительная обратная связь от сотрудников: «удобный интерфейс», «стало понятно, кого рекомендовать», «интересно следить за прогрессом»
+ Улучшение восприятия процесса

+ Внедрено 3 из 14 UX-гипотез, выявленных в ходе тестирования
+ Положительная обратная связь от сотрудников: «удобный интерфейс», «стало понятно, кого рекомендовать», «интересно следить за прогрессом»
+ Улучшение восприятия процесса

Image
Image
Purple Ring