Дмитрий Федоров
DevOps Engineer
CloudSystems
Требуется DevOps инженер для автоматизации процессов и управления облачной инфраструктурой.
Зарплата:220 000 – 300 000 ₽
Локация:Москва, м. Технопарк
Формат:Офис
Опыт:от 2 лет
Детализация баллов
Система использует прозрачные фиксированные правила, а не машинное обучение. Это обеспечивает контролируемость и объяснимость оценки.
Hard Skills
10 × полные + 5 × частичные
0 баллов
Soft Skills
5 × каждый совпавший
10 баллов
Bonus Skills
3 × каждый совпавший
0 баллов
Итого
0 + 10 + 0 = 10 баллов
10 баллов
ℹ️
Прозрачность алгоритма: На этапе MVP мы используем фиксированные правила, а не ML-модель. Это даёт прозрачность и контролируемость оценки — каждое решение может быть объяснено на уровне компетенций и весов.
Hard Skills
Kubernetes
Docker
CI/CD
Linux
Git
Terraform
Soft Skills
Аналитическое мышление
Внимание к деталям
Коммуникация
Bonus Skills
Ansible
Prometheus
Grafana
AWS
Helm
Созвездие компетенций
Визуализация соответствия компетенций кандидата требованиям вакансии на основе реляционно-графовой модели. Каждый узел представляет навык, линии показывают связи между компетенциями.
Легенда графа
Владеет навыком (полное соответствие)
Частично владеет (частичное соответствие)
Не владеет (навык отсутствует)
Конфликт (несовпадение предпочтений)
Центральный узел: Позиция
Как использовать: Наведите курсор на узел, чтобы увидеть детали. Зажмите левую кнопку мыши для перемещения графа.
100%
Общий балл
10
Фильтры групп
Легенда
Статусы
Владеет (jade)
Частично владеет
Не владеет (tomato)
Конфликт
Владелец
Кандидат (пунктир)
Вакансия (сплошная)
Важность
Ключевой (толстая)
Второстепенный (тонкая)
Уровень навыка
Продвинутый
Средний
Начинающий
Преимущества визуализации
- Прозрачность оценки — видно, почему кандидат получил определённый балл
- Быстрое понимание сильных и слабых сторон кандидата
- Визуальное сравнение нескольких кандидатов на одном экране
- Реляционно-графовая модель учитывает связи между навыками
Модель компетенций для вакансии
Реляционно-графовая модель, задаваемая HR-командой, а не обучаемая автоматически. Это обеспечивает прозрачность и контролируемость оценки.
Навыки и веса
| Навык | Тип | Вес | Баллы |
|---|---|---|---|
| Kubernetes | Hard Skill | Высокий | 10 (полный) / 5 (частичный) |
| Docker | Hard Skill | Высокий | 10 (полный) / 5 (частичный) |
| CI/CD | Hard Skill | Высокий | 10 (полный) / 5 (частичный) |
| Linux | Hard Skill | Высокий | 10 (полный) / 5 (частичный) |
| Git | Hard Skill | Высокий | 10 (полный) / 5 (частичный) |
| Terraform | Hard Skill | Высокий | 10 (полный) / 5 (частичный) |
| Аналитическое мышление | Soft Skill | Средний | 5 |
| Внимание к деталям | Soft Skill | Средний | 5 |
| Коммуникация | Soft Skill | Средний | 5 |
| Ansible | Bonus Skill | Низкий | 3 |
| Prometheus | Bonus Skill | Низкий | 3 |
| Grafana | Bonus Skill | Низкий | 3 |
| AWS | Bonus Skill | Низкий | 3 |
| Helm | Bonus Skill | Низкий | 3 |
Связи между компетенциями
Реляционно-графовая модель учитывает связи между навыками, что позволяет более точно оценивать компетенции кандидатов.
Kubernetes↔Docker
CI/CD↔SQL
Java↔Spring↔Hibernate