HR-ассистент: прескоринг кандидатов по PDF-резюме и тексту вакансии: заказать услугу у исполнителя 9704665 на бирже удаленной работы FL.RU

Соберу веб-сервис на Streamlit для первичного отбора кандидатов: рекрутер загружает вакансию и PDF-резюме — система выдаёт структурированную оценку по единым критериям. Что входит в услугу (фиксированный объём): — 1 веб-приложение на Streamlit (тёмная тема, рабочий UI) — загрузка 1 PDF-резюме за анализ + поле «текст вакансии» — извлечение текста из PDF (pdfplumber) — LLM-анализ кандидата (OpenAI или YandexGPT, ключ заказчика) — оценка по 3 блокам: hard skills, опыт, soft skills — настраиваемые веса критериев (сумма 100%, нормализация) — итоговый score, краткие выводы и риски для рекрутера — структурированный JSON-ответ + repair при сбое формата модели — история до 50 последних кандидатов в рамках сессии/локального хранилища — инструкция по запуску и передача исходного кода — 1 цикл правок по чек-листу приёмки (до 3 рабочих дней после демо) Как проходит работа: 1) Согласуем критерии, веса по умолчанию и провайдера LLM 2) Собираю MVP и показываю демо на 3–5 тестовых резюме 3) Вносим правки по чек-листу 4) Передаю код, инструкцию и примеры запуска Стек: Python, Streamlit, pdfplumber, OpenAI API / YandexGPT. Не входит: интеграция с HH/Avito/ATS без API-документации, массовый пакетный разбор более 50 резюме за один прогон, обучение собственной модели, хранение ПДн в облаке заказчика без отдельного ТЗ по безопасности.

Заказчик получит:

Код Streamlit-приложения (Git/ZIP), инструкция запуска, демо-отчёт скоринга по PDF

До начала работы заказчик должен предоставить:

1) 1–2 примера вакансий (текст) и 5–10 PDF-резюме для тестов. 2) Критерии оценки и желаемые веса (hard / опыт / soft) или оставить 60/25/15. 3) API-ключ OpenAI или YandexGPT и лимиты. 4) Что считать «красным флагом» (нет опыта, другой город и т.п.). 5) Где запускать: локально у вас или на вашем сервере/VPS. 6) 3–5 эталонных оценок «как должен решить рекрутер» (если есть).