Эффект "свой-чужой" в IT-найме: почему писать резюме руками статистически невыгодно 🤖

Свежее исследование математически доказало системный баг в современных пайплайнах найма.

На рынке сложилась ситуация, когда кандидаты генерируют резюме нейросетками, а компании используют те же LLM для первичного скрининга. Исследователи измерили, что происходит, когда эти два процесса сталкиваются.

Они взяли 2245 реальных человеческих резюме, сгенерировали на их основе копии через разные LLM (хард-скиллы и опыт оставались 1:1, менялись только формулировки и подача) и скормили их LLM-оценщикам.

И вот что вышло:

1️⃣ Self-preference bias (Предпочтение себя). Модели обладают встроенным механизмом самораспознавания и систематически выбирают текст, написанный ими же. Уровень предвзятости против текстов, написанных живым человеком, составляет от 67% до 82% для GPT-4o, DeepSeek-V3 и LLaMA-3.3-70B.

2️⃣ Конверсия в шорт-лист. Кандидат, чье резюме отполировано той же LLM, которую использует компания для скрининга, имеет на 23–60% больше шансов получить приглашение на интервью. При абсолютно идентичном бэкграунде.

3️⃣ Слепота к качеству. В слепых тестах живые разметчики часто признавали оригинальные человеческие резюме более понятными и логичными. Но LLM-скринеры всё равно выбирали сгенерированные версии, просто потому что узнавали собственные лингвистические паттерны.

Отдельная статистика есть по битвам между самими моделями, если кандидат и компания используют разные инструменты:
▫️ DeepSeek-V3 обладает самым высоким уровнем "нарциссизма": он выбирает свои тексты против текстов LLaMA-3.3-70B на 69% чаще, а против GPT-4o — на 28%.
▫️ GPT-4o, напротив, в парных сравнениях внезапно отдавал предпочтение резюме, написанным DeepSeek, дисконтируя собственные генерации.

В общем, отправляя полностью "крафтовое", написанное руками резюме, вы технически отдаете до 60% преимущества в скрининге тем, кто прогнал текст через промпт. Навык попасть стилистикой резюме в LLM-пайплайн конкретной корпорации теперь влияет на конверсию до собеседования сильнее, чем реальный коммерческий опыт.

Как же все сломано ☹️