Boolean-библиотека для AI/ML-ролей: как 75 хитрых запросов помогают найти лучших инженеров

За последние пару лет нейросети и алгоритмы машинного обучения захватили внимание общества. Одни пугаются, что ИИ отберет у людей работу, другие надеются, что он решит все проблемы бизнеса. Рекрутеры же смотрят на ажиотаж трезво: за каждой «умной» программой стоят люди – разработчики и исследователи. И этих специалистов сейчас днем с огнем не сыщешь.

Спрос на инженеров по ИИ и ML растет взрывными темпами, а вот талантов на всех не хватает. В 2024 году число вакансий по AI/ML прыгнуло глобально на 61% (для сравнения: вакансии вообще выросли лишь ~1,4%), продолжив ~80%-й рост предыдущих летkellerexecutivesearch.com. При этом разрыв между спросом и предложением оценивается в 50% – половина позиций рискует остаться незакрытыми, и компании вынуждены ожесточенно сражаться за кандидатов, фактически играя на поле, где правят соискатели. В итоге, как метко заметили в одном отчете, дефицит AI-кадров бьет по бизнесу сильнее любой другой проблемы: 40–50% руководителей называют нехватку компетентных специалистов главной преградой на пути внедрения ИИ-технологий.

Столкнувшись с такой реальностью, отделы найма пробуют самые разные подходы к поиску редких специалистов. Казалось бы, логично использовать сами технологии ИИ, чтобы искать ИИ-таланты – например, довериться умным алгоритмам подбора или расставить везде бирки “AI”. Однако на практике, как ни парадоксально, одну из лучших услуг рекрутерам сослуживает изобретение XIX века – булева логика (источник celential.ai). Да-да, тот самый Boolean search, основанный на операторах AND, OR, NOT, придуман еще математиком Джорджем Булем, остается в 2025 году незаменимым инструментом в охоте за «единорогами» с навыками AI/ML.

Почему старый добрый Boolean вдруг на коне? Дело в том, что обычный поиск по одному-двум ключевым словам слишком неточен – он тонет в море нерелевантной информации. А специализированные «умные» системы, внедряемые на платформах найма, пока не панацея: многие из них подсовывают всем рекрутерам одних и тех же кандидатов и упускают тех, кто маскируется под нестандартными тайтлами или терминологией (источник reddit.com).

В итоге продвинутый сорсер, вручную составляющий запросы, часто находит больше подходящих людей, чем модная AI-система. Не случайно на профессиональных форумах все чаще звучит мысль, что умение писать Boolean-запросы превращается в конкурентное преимущество: «новое поколение рекрутеров разучилось работать с операторами, полагается на автоподбор, а ведь никакой алгоритм не перебьет толково собранную строку поиска». Получается небольшой парадокс: чтобы нанять специалистов в сфере ИИ, человеческий интеллект рекрутера пока эффективнее искусственного.

Иллюстрация: Пример сложного поискового запроса с операторами AND, OR, NOT, выделенными цветом, на экране компьютера.

Однако написать действительно хороший Boolean-запрос – это тоже искусство. Опытные ресерчеры нередко тратят часы на подбор правильных комбинаций слов, скобок и кавычек. В среднем, как выяснили аналитики, рекрутеры тратят до трети своей рабочей недели только на поисковые эксперименты, пытаясь выудить тех самых кандидатов из глубин интернета. А времени терять нельзя – вакансия горит, hiring-менеджер ждет резюме «еще вчера». Вот тут на помощь и приходит Boolean-библиотека поисковых строк – готовый «набор чит-кодов» для рекрутера.

По сути, это сборник продуманных запросов, заточенных под конкретные должности и навыки. Набрал строку, вставил в поиск – получаешь сразу релевантных специалистов (по крайней мере, их профили или резюме в сети). Такие библиотеки часто создаются внутри сорсинг-команд: накопив опыт, рекрутеры сохраняют наиболее удачные строки в Excel или Google Docs, чтобы потом использовать многократно. Эксперты отмечают, что наличие собственной библиотеки из десятков Boolean-запросов экономит уйму времени и дает ценные результаты (источник thesourcecode.academy).

Boolean-библиотека для AI/ML-ролей – именно такая подборка, только ориентированная на хайповые профессии, связанные с искусственным интеллектом. Речь о 75 готовых запросах, которые покрывают практически все популярные роли: от Data Scientist и Machine Learning Engineer до специалистов по NLP, Computer Vision, MLOps и даже совсем новых позиций вроде Prompt Engineer. Давайте разберемся, что внутри этой библиотеки и как ей пользоваться.

Начнем с того, зачем нужны специальные запросы именно для AI/ML-направления. Дело в том, что область новая, единого стандарта должностей нет, технологии множатся – и искать кандидатов становится нетривиальной задачей. Названия вакансий плавают от компании к компании: один и тот же человек может значиться “AI Specialist”, “Machine Learning Engineer”, “Data Science Researcher” или вовсе “Software Developer”, который просто занимается ML-проектами. Поэтому хорошие сорсеры всегда перебирают в поиске максимально широкий круг синонимов должности.

Например, вместо одного тайтла имеют смысл запросы вроде: “Machine Learning” OR “ML” OR “Data Science” OR “Artificial Intelligence” – чтобы учесть разные варианты самоидентификации специалиста. Как отмечают в рекрутинговых гайдах, использование множества вариаций названий позволяет не упустить потенциально подходящих кандидатов. Ведь кто-то назвал себя «Machine Learning Engineer», а кто-то предпочел скромное «Software Engineer», хотя по факту тоже делает модели машинного обучения – и его нужно суметь найти.

Вторая причина – специфичные навыки и инструменты в AI-сфере. Специалист по ML – это практически всегда зоопарк технологий: языки программирования, библиотеки, фреймворки, платформы. Не зная их, легко пройти мимо нужного резюме. Поэтому Boolean-библиотека включает запросы, где через оператор AND связываются ключевые навыки.

Скажем, для ML-инженера типичный шаблон объединяет языки программирования и ML-фреймворки: (Python OR Scala OR Java) AND (Scikit-learn OR TensorFlow OR Pytorch OR Keras OR "machine learning" OR ML). Такой запрос найдет страницы, где упоминаются и необходимые языки (Python, Scala или Java), и хотя бы одна из популярных ML-библиотек (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras), а также само словосочетание “machine learning” (или аббревиатура ML). По сути, одной строкой мы описываем “портрет” кандидата, у которого есть опыт программирования и работы с ML-инструментами.

Подобным же образом составлены десятки других строк под разные специализации. Например, для аналитиков данных поиск может сочетать слова “data science”, “analytics”, названия инструментов (SQL, Tableau, Python, R), для специалистов по компьютерному зрению – упоминания OpenCV, изображения, TensorFlow, для инженеров по обработке естественного языка (NLP) – ключевые слова вроде NLP, “natural language processing”, Transformers, BERT и т.д. В каждой строке – логика “включить всё нужное, исключить лишнее”. Библиотека не забывает и про сообщества, где обитают лучшие кадры.

Хороший пример – запрос, заточенный на тех, кто активен в соревнованиях по анализу данных: он содержит слово Kaggle (известная платформа Data Science-соревнований) в связке с основными ML-фреймворками. Такой запрос ("artificial intelligence" OR "machine learning" OR "deep learning" AND Kaggle OR TensorFlow OR Pytorch OR "Tensor flow" OR cuda) гарантирует, что в результатах поиска будут страницы, где одновременно упоминаются и AI/ML, и, например, участие в Kaggle или опыт с TensorFlow/PyTorch (источник dice.com). Это отличный способ вытащить резюме или профили тех, кто не только работает с технологиями, но и проявляет себя в конкурсах по машинному обучению.

Интересно, что Boolean-библиотека оперативно реагирует на появление новых ролей в индустрии. Всплеск интереса к GPT-моделям породил новую должность – Prompt Engineer (специалист по написанию правильных запросов для ИИ-моделей). Казалось бы, год назад никто о таком не слышал, а теперь и под него уже есть отдельная строка поиска. Она перечисляет все возможные варианты названия (от “prompt design” до “prompt optimization”) и связывает их с ключевыми словами вроде NLP, chatbot, language model, чтобы охватить максимум контекста (источник scoperac.com). С помощью этого запроса рекрутер найдет людей, которые где-то в профиле или резюме упомянули опыт работы с prompt-инжинирингом – даже если должность могла называться по-разному.

Конечно, важна не только широта, но и точность. Помимо включения нужных слов, булев поиск позволяет отфильтровать лишнее. В готовых библиотеках почти всегда есть шаблон для исключения нерелевантных результатов. Например, если нам нужен рядовой разработчик, а не руководитель, в конец запроса добавляют оператор NOT с перечнем управленческих должностей.

Так, строка типа NOT (manager OR director OR lead OR VP) уберет из выдачи профили кандидатов на высоких позициях. Это полезно, когда вы ищете, скажем, Senior Software Engineer, но не хотите видеть в результатах всяких “Head of AI” или “CTO” – они уже не про hands-on работу. Аналогично можно исключать несвязанные отрасли или роли (например, NOT “Python snake” – классический шуточный пример, убирающий страницы про питона-змею вместо языка программирования).

Итак, у нас есть 75 продуманных запросов, покрывающих ключевые AI/ML-направления. Возникает вопрос – как практически их применять? Здесь на сцену выходит техника под названием X-Ray поиск. Фактически это применение Boolean-запроса через обычный поисковик для “прострела” конкретного сайта. Например, многие ценные кандидаты сидят на LinkedIn, но поиск в самом LinkedIn может быть ограничен (если у вас нет дорогого Recruiter-аккаунта) или не слишком гибок. Решение: берём наш запрос и добавляем конструкцию site:linkedin.com/in – тем самым мы говорим Google искать только по страницам профилей LinkedIn.

В итоге Google выдаст списком все подходящие профили, открытые для индексации, где встречаются указанные ключевые слова. Именно это и называется X-Ray: Boolean-поиск по заданному домену (источник potok.io). Так можно “сканировать” не только LinkedIn, но и GitHub, и любые другие платформы, где потенциально обитают айтишники. Кстати, для GitHub и Stack Overflow такая тактика порой даже эффективнее: многие сильные разработчики не размещают резюме на работных сайтах, зато активны в профессиональных сообществах. X-Ray запрос типа site:github.com "machine learning engineer" позволит найти аккаунты GitHub с упоминанием ML-инженерии, а site:stackoverflow.com artificial intelligence developer – посты или профили на Stack Overflow, связанные с AI.

Использовать Boolean-библиотеку можно напрямую через Google или другой поисковик, либо в системах типа LinkedIn Recruiter, AmazingHiring и прочих инструментах сорсинга, которые поддерживают сложные поисковые строки. Многие современные ATS (системы управления наймом) тоже позволяют фильтровать кандидатов по запросам с AND/OR. Проще говоря, ваш список из 75 строк – это как швейцарский нож: скопировал нужный “лезвие” и применил в подходящем месте. Осторожность не помешает: синтаксис может немного отличаться на разных платформах (где-то надо писать AND заглавными, где-то кавычки по-другому работают), но общие принципы идентичны. Немного практики – и вы начинаете буквально говорить на языке поисковых систем, выуживая из них то, что не видно при поверхностном запросе.

В результате с такой библиотекой рекрутер превращается в настоящего AI-охотника. Вместо того чтобы часами перебирать нерелевантные отклики или бесконечно скроллить LinkedIn в надежде наткнуться на нужного специалиста, вы сразу целитесь в цель. Да, это не панацея – найти кандидата полдела, еще нужно его заинтересовать оффером. Но даже на этом этапе наличие в арсенале хитрых поисковых трюков играет на руку. Во-первых, вы экономите время и силы: можно быстрее составить шорт-лист из подходящих профилей, а сэкономленное время потратить на личный контакт с кандидатами.

Во-вторых, вы находите “спящих” звезд, до которых не добрались конкуренты. Ведь если все пользуются одними и теми же простыми методами или одной и той же AI-платформой, то все видят примерно одинаковый пул людей. А применяя собственные кастомные Boolean-строки, можно вытащить тех кандидатов, кого массовые инструменты не заметили. Не зря сорсинг-гуру шутят, что в эру автоматизации побеждает не тот, у кого самый навороченный софт, а тот, у кого есть глубокое понимание логики поиска.

Подводя итоги: Boolean-библиотека из 75 запросов для AI/ML-ролей – это мощный лайфхак для HR-специалистов, которые не хотят упустить лучших людей на рынке. Она вобрала в себя и опыт рекрутеров, и знание технологий, и даже немного творческого азарта (нужно же догадаться, какие слова написать, чтобы найти того самого data scientist-а, который нигде себя так прямо не назвал). Пока компании соревнуются в зарплатах и бонусах, чтобы привлечь редких экспертов, вы можете опередить всех еще на стадии поиска – просто найдя их первым. Boolean-строки, проверенные на практике, дают фору даже дорогим «умным» системам, потому что позволяют заглянуть за угол, куда не заглядывают другие.

Как говорится, старый друг лучше новых двух: булев поиск – действительно старый, но от этого не менее эффективный друг рекрутера. И когда речь идет о хайринге в хай-теке, иногда именно к классике и стоит обращаться. Может, когда-нибудь нейросети научатся нанимать самих себя, а алгоритмы будут идеально понимать запросы нанимающих менеджеров – но в 2025-м году до этого далеко. А значит, вооружайтесь логикой, стройте свои поисковые библиотеки и удачной вам охоты на таланты в мире AI!