Как мы искали токаря-карусельщика по всей России

Редкие производственные вакансии иногда выглядят парадоксально: нужные специалисты на рынке есть, но обычный поиск показывает считаные резюме. Мы столкнулись с этим на примере токаря-карусельщика — профессии, где важна не только запись в резюме, но и конкретный опыт работы на оборудовании.

Проблема оказалась не только в дефиците людей. Один специалист называет себя токарем-карусельщиком, другой — просто токарем, третий упоминает нужный станок только в описании предыдущего места работы. Добавим несколько регионов и разные площадки с резюме — и один поисковый запрос быстро превращается в десятки.

Для решения этой задачи мы использовали одну из функций СмартХант — умного робота поиска кандидатов. Но сначала пришлось разобраться, кого именно ему искать.

Искать должность оказалось недостаточно

Первое желание рекрутера вполне логично: ввести «токарь-карусельщик» и работать с полученной выдачей. Для редких производственных профессий такой подход может сильно сузить рынок ещё до начала поиска.

В действующем профстандарте Минтруда у токарей-карусельщиков предусмотрены разные уровни работ: от обработки сравнительно простых деталей до изготовления тонкостенных, крупногабаритных, экспериментальных и дорогостоящих деталей особой сложности. На верхнем уровне речь идёт о точности размеров вплоть до 6-го квалитета.

Есть и менее очевидная деталь. Для некоторых уровней квалификации предыдущим релевантным опытом может быть работа обычным токарем. Поэтому человек с потенциально подходящей подготовкой необязательно напишет в заголовке резюме именно «токарь-карусельщик».

Мы разложили запрос производства на отдельные признаки: квалификация, оборудование, операции, тип деталей и смежный опыт. Получился уже не один запрос по названию должности, а несколько способов обнаружить одного и того же потенциально подходящего специалиста.

Пять запросов легко превращаются в шестьдесят

После расширения поискового профиля появляется другая проблема — объём ручной работы.

Представим, что для одной вакансии получилось пять вариантов поиска. Их нужно проверить в трёх источниках резюме и четырёх географических направлениях. Даже такая довольно простая схема даёт уже 60 поисковых комбинаций.

И это только поиск. Рекрутеру ещё предстоит открыть результаты, убрать очевидно неподходящие профили, заметить дубли и разобраться в опыте оставшихся людей.

Именно эту механическую часть мы передали роботу поиска в СмартХант. Он работает по подключённым источникам и позволяет проверять разные поисковые гипотезы без необходимости вручную повторять один сценарий снова и снова. Сам СмартХант при этом решает гораздо более широкую задачу — ведёт корпоративный процесс подбора от заявки подразделения до найма, а робот является одним из инструментов автоматизации внутри системы.

Задача рекрутера от этого не исчезает. Наоборот, у него освобождается время на ту часть поиска, которую гораздо сложнее автоматизировать: понять реальный опыт человека и заинтересовать его предложением.

Потом мы расширили не только запрос, но и карту поиска

Если специалист редкий, граница города, где находится предприятие, быстро становится искусственным ограничением. Подходящий человек может работать в соседнем промышленном центре, рассматривать вахту или быть готовым переехать ради заметно лучших условий.

Поэтому география стала ещё одной поисковой гипотезой. Вместо одного города можно проверять соседние регионы и промышленные центры, а вместе с производством заранее определить, насколько компания готова обсуждать релокацию.

Ещё один способ расширить поиск — смотреть на предыдущий производственный опыт. Если известно, где используется похожее оборудование или выпускаются сопоставимые детали, опыт человека на таком предприятии может оказаться полезнее точного совпадения названия должности.

Но здесь важно не перейти другую крайность. Работа на подходящем заводе сама по себе ещё ничего не доказывает. Поэтому найденного кандидата нужно спрашивать предметно: с какими станками он работал, какие детали обрабатывал, самостоятельно ли выполнял настройку и наладку, какие операции выполнял лично.

Получается, робот расширяет воронку, а рекрутер вместе с производством проверяет её качество.

Считать нужно не найденные резюме

Для автоматического поиска очень легко выбрать красивую метрику: «робот нашёл 500 кандидатов». Для бизнеса эта цифра почти бесполезна.

Нам гораздо важнее другое: сколько среди результатов уникальных потенциально подходящих специалистов, сколько из них действительно соответствует обязательным требованиям, сколько готово обсуждать предложение и сколько проходит техническую оценку.

Такая воронка помогает понять и причину сложного найма. Если профилей много, а профессионально подходят единицы — нужно уточнять поисковый профиль. Если квалификация подходит, но люди отказываются разговаривать — проблема может быть уже в зарплате, графике или географии. Если даже после широкого поиска рынок даёт считаных специалистов, у HR появляется аргумент для разговора с заказчиком о требованиях к вакансии.

И это особенно важно сейчас. По данным hh.ru за август 2026 года, общий hh.индекс составлял 8,7 резюме на вакансию, а в категории «Рабочий персонал» — только 4,7. При этом такие агрегированные показатели ещё ничего не говорят о доступности конкретного токаря-карусельщика нужной квалификации в конкретном регионе.

Поэтому на редкой вакансии задача не заканчивается фразой «на рынке нет людей». Сначала этот рынок нужно достаточно широко проверить.

Что этот кейс изменил в нашем подходе

Токарь-карусельщик оказался хорошим примером того, где автоматизация действительно помогает рекрутеру. Не в финальном решении о кандидате и не в технической оценке его квалификации.

Роботу хорошо отдаётся другая часть работы: перебрать больше источников, формулировок и географических гипотез, чем рекрутеру удобно проверять вручную. Человеку остаётся то, ради чего и нужен хороший рекрутер: разобраться в опыте, поговорить с кандидатом и понять, способен ли работодатель заинтересовать его переходом.

Именно поэтому мы не оцениваем эффективность такого поиска количеством собранных резюме.

Для нас хороший результат — когда СмартХант помогает рекрутеру добраться до подходящего специалиста, которого тот мог просто не увидеть по первому очевидному запросу.

А на рынке редких производственных профессий иногда именно один такой кандидат и решает всю задачу.