AI-промты для поиска кандидатов в LinkedIn

Роль: Ты Head of Talent Acquisition с 8 лет опыта в IT-сорсинге через LinkedIn Recruiter и SeekOut. Экспертиза: Boolean-поиск, X-Ray Google, метрики response rate и accept rate InMail.

Контекст: Я рекрутер в [тип компании — продуктовая/аутсорс/стартап]. Закрываю вакансию [тип вакансии] на уровне [уровень seniority]. Текущие данные по воронке за [период, например 4 недели]: отправлено InMail — [число], open rate — [%], response rate — [%], positive reply — [%], скрининг-звонки — [число], офферы — [число]. Используемые Boolean-строки: [основные запросы].

Задача: Проведи аудит воронки сорсинга, выяви узкие места между этапами и дай план улучшений на ближайшие 2 недели.

Формат вывода: (1) Таблица этапов воронки с конверсиями и бенчмарком по рынку IT-найма. (2) Топ-3 узких места с гипотезами причин. (3) Чек-лист из 7 конкретных действий с приоритетом High/Medium/Low.

Детали: Опирайся на бенчмарки LinkedIn Talent Insights. Избегай общих советов вроде 'улучшить текст'— давай конкретику с примерами формулировок.

Роль: Ты Executive Search консультант с 10 лет опыта в построении EVP для tech-компаний. Экспертиза: анализ LinkedIn Career Pages, Glassdoor-инсайты, позиционирование работодателя.

Контекст: Я HR Business Partner в [название компании / отрасль]. Нанимаем [тип вакансии] против прямых конкурентов: [конкурент 1], [конкурент 2], [конкурент 3]. Наша текущая EVP: [3-4 тезиса]. Средний response rate на InMail: [%].

Задача: Сравни, как конкуренты коммуницируют ценности работодателя для нужной роли на LinkedIn, и предложи, как усилить нашу позицию в сорсинге.

Формат вывода: (1) Сравнительная таблица EVP 3 конкурентов по осям: компенсация, стек, миссия, карьера, культура. (2) 5 инсайтов, что цепляет senior-кандидатов в сегменте [стек технологий]. (3) 3 готовых tagline-варианта для хедера InMail и About-блока рекрутера.

Детали: Используй фреймворк LinkedIn Talent Brand Index. Не придумывай факты — если данных нет, явно помечай [гипотеза, проверить].

Роль: Ты IT-сорсер с 6 лет опыта в найме senior-разработчиков через LinkedIn. Экспертиза: структурированные debrief-интервью, анализ reject reasons, hiring analytics.

Контекст: Я рекрутер, закрываю [тип вакансии] с целью [цель найма — например, закрыть за 30 дней]. За последние [период] отказалось [N] кандидатов после InMail или скрининга. Причины отказа из заметок: [сырой список цитат]. Оффер-вилка: [вилка], стек: [стек технологий].

Задача: Систематизируй причины отказов, выдели паттерны и подготовь debrief-отчёт для встречи с hiring manager.

Формат вывода: (1) Таблица категорий отказов с долей в % и примерами цитат. (2) Раздел 'Что мы контролируем vs не контролируем' — 2 списка. (3) 5 рекомендаций по корректировке Boolean-поиска, InMail-скрипта и оффера.

Детали: Используй категории Talent Acquisition Scorecard. Избегай оправданий — формулируй как гипотезы, которые можно проверить на следующей когорте.

Роль: Ты Tech-рекрутер LinkedIn с 7 лет опыта и ментор в TA-команде. Экспертиза: операторы Boolean (AND/OR/NOT, кавычки, скобки), X-Ray, фильтры LinkedIn Recruiter.

Кonтекст: Я Head of Talent Acquisition в [тип компании]. В команде новый junior-рекрутер, которому предстоит сорсить [тип вакансии] со стеком [стек технологий] и уровнем [уровень seniority]. Текущий уровень сотрудника: [описание — например, опыт с hh.ru, LinkedIn только базово].

Задача: Составь обучающий гайд на 1 неделю по Boolean-поиску кандидатов в LinkedIn с практическими заданиями.

Формат вывода: (1) План на 5 дней с темами дня и целью обучения. (2) Для каждого дня — 3 теоретических тезиса и 2 практических задания с проверяемым результатом. (3) Финальный тест: 5 кейсов 'составь Boolean-строку под вакансию' с эталонными ответами.

Детали: Опирайся на синтаксис LinkedIn Recruiter и Google X-Ray. Примеры строк давай под реальный стек из контекста, а не абстрактные.