Screening CV wspierany przez AI

Po co AI przy screeningu — i gdzie jest granica

Typowa rekrutacja na stanowisko Specjalisty ds. kadr i płac w średnim mieście to 80–150 aplikacji z pracuj.pl. Na Senior Java Developera z No Fluff Jobs — 40–70, ale każde CV ma trzy strony technologii. Ręczny przegląd to 2–4 minuty na dokument, czyli pół dnia pracy, z czego większość na CV, które odpadają w piętnastej sekundzie. To jest dokładnie ta część leja, w której model językowy oddaje najwięcej czasuRealny rząd wielkości z wdrożeń: wstępna ocena 50 CV względem gotowej rubryki spada z ok. 3 godzin do ok. 40 minut — ale tylko wtedy, gdy 40 minut zawiera weryfikację cytatów. Bez niej oszczędzasz 3 godziny i ryzykujesz całą rekrutację..

Zanim jednak wkleisz pierwsze CV, dwie granice, których w tym module nie przekraczamy. Po pierwsze: AI rekomenduje, człowiek decyduje. Unijny AI Act klasyfikuje systemy AI używane do selekcji kandydatów jako systemy wysokiego ryzykaRozporządzenie 2024/1689 (AI Act), załącznik III pkt 4: AI do rekrutacji i selekcji — w tym analiza i filtrowanie aplikacji oraz ocena kandydatów — to zastosowanie wysokiego ryzyka. Co z tego wynika dla twoich obowiązków (nadzór człowieka, informowanie kandydatów, dokumentacja) — rozbieramy w module 09., a RODO w art. 22 daje kandydatowi prawo, by decyzja o nim nie zapadała wyłącznie automatycznie. Nasz workflow ma więc człowieka wbudowanego w ostatni krok — nie jako grzecznościowy dodatek, tylko jako zasadę konstrukcyjną.

Po drugie: model nie widzi danych osobowych. Do oceny dopasowania kompetencji imię, zdjęcie i wiek kandydata są nie tylko zbędne — one aktywnie psują ocenę, bo model, jak człowiek, ma skojarzeniaKlasyczny przykład: Amazon w 2018 r. wyłączył wewnętrzny system oceny CV, bo nauczony na historycznych danych karał CV zawierające słowo „women's" (np. „women's chess club captain"). Model nie był „zły" — wiernie odtworzył bias z danych, na których go trenowano. Dokładnie dlatego dane osobowe nie wchodzą do promptu.. Ślepa rekrutacja to nie nowinka z AI — to praktyka starsza niż internetBadanie Goldin & Rouse (2000): gdy amerykańskie orkiestry wprowadziły przesłuchania za kotarą, szansa kobiet na przejście wstępnej rundy wzrosła o ok. 50%. Kotara to najstarszy „anonimizator CV" w historii — my robimy to samo z dokumentem tekstowym. — AI tylko daje nam tani sposób, by ją wreszcie stosować na co dzień.

Plan modułu odpowiada kolejności pracy: najpierw anonimizacja, potem rubryka z ogłoszenia, potem ocena pojedynczego CV z cytatami, porównanie kilku kandydatów, ostrożna analiza luk i niespójności, a na końcu — pytania na screening i streszczenie dla hiring managera. Z każdego kroku wychodzisz z gotowym promptem.

Krok zero: anonimizacja, zanim model cokolwiek zobaczy

Kolejność jest nienegocjowalna: dane osobowe wylatują z CV, zanim dokument trafi do jakiegokolwiek narzędzia AI. Nie po ocenie, nie „przy okazji" — przed. Powód pierwszy jest prawny: minimalizacja danych z art. 5 RODO — przetwarzasz tylko to, co niezbędne do celu, a do oceny kompetencji nazwisko niezbędne nie jest. Powód drugi jest jakościowy: model oceniający dokument bez imienia, wieku i zdjęcia ocenia to, co ma oceniać.

Co konkretnie usuwasz? Trzymaj się jednego standardu w całym zespole — poniższa tabela to szablon do zabrania⊕Uwaga na paradoks: „zanonimizuję CV, wklejając je do publicznego czatu" to wklejenie danych osobowych do publicznego czatu. Anonimizuj ręcznie wg tabeli (2–3 minuty) albo promptem — ale wyłącznie w firmowym środowisku AI z umową powierzenia i wyłączonym trenowaniem na twoich danych (np. płatne plany enterprise). Którą opcję masz u siebie — sprawdzisz w polityce AI firmy..

Jeśli masz firmowe, bezpieczne środowisko AI, część mechanicznej roboty wykona prompt — z zastrzeżeniem, że listę zamian i tak sprawdzasz oczami, bo za wyciek odpowiadasz ty, nie modelFormalnie to, co robimy, to pseudonimizacja (art. 4 pkt 5 RODO) — dane dalej są danymi osobowymi u ciebie w ATS, ale narzędzie AI dostaje dokument, którego nie umie powiązać z osobą. Klucz „[KANDYDAT B] = Jan Kowalski" żyje wyłącznie w twoim ATS (eRecruiter, Traffit, Teamtailor), nigdy w promptach..

Działasz jako narzędzie do pseudonimizacji dokumentów rekrutacyjnych. Pracuję w firmowym, zamkniętym środowisku AI, mimo to stosujemy zasadę minimalizacji danych z RODO.

Poniżej wklejam treść CV. Przepisz je W CAŁOŚCI, stosując zamiany:
- imię i nazwisko kandydata → [KANDYDAT A],
- telefon, e-mail, adres zamieszkania, adresy URL profili (LinkedIn, GitHub) → [USUNIĘTO] (jeśli profil jest istotny zawodowo, zostaw sam fakt, np. „prowadzi portfolio na GitHubie"),
- data urodzenia, wiek, zdjęcie, stan cywilny, narodowość, wyznanie → usuń całkowicie, bez znacznika,
- rok matury oraz lata rozpoczęcia i ukończenia studiów → usuń; zostaw uczelnię, kierunek i stopień,
- imiona i nazwiska osób trzecich (np. referencje) → [REFERENCJA].

Zasady:
1. NIE zmieniaj ani jednego słowa w opisach doświadczenia, obowiązków, osiągnięć i umiejętności. Nie skracaj, nie streszczaj, nie poprawiaj stylu ani literówek.
2. Daty zatrudnienia i nazwy pracodawców ZOSTAW.
3. Jeśli jakiś fragment może pośrednio identyfikować kandydata (bardzo mała lub jedyna taka firma w regionie, unikalne stanowisko, rzadka kombinacja faktów) — NIE usuwaj go samodzielnie. Oznacz go [DO DECYZJI: krótki powód] i zostaw decyzję mnie.
4. Na końcu wypisz ponumerowaną listę wszystkich dokonanych zamian, żebym mógł je zweryfikować przed użyciem dokumentu.

CV:
[wklej pełną treść CV]

Rubryka z ogłoszenia — zanim zobaczysz pierwsze CV

Największy błąd screeningu z AI to wklejenie CV z pytaniem „co sądzisz o tym kandydacie?". Model coś odpowie — płynnie, przekonująco i za każdym razem według innych, niejawnych kryteriów. Ocena bez rubryki jest nieporównywalna między kandydatami i niemożliwa do obrony, gdy kandydat albo audytor zapyta, dlaczego odpadł. Dlatego kolejność jest odwrotna: najpierw z ogłoszenia (JD) powstaje rubryka, potem rubryka spotyka się z CV.

Dobra rubryka ma trzy właściwości. Kryteriów jest mało — maksymalnie 5 must-have i 6 nice-to-have, bo przy dwudziestu kryteriach wszystko jest „ważne", czyli nic nie jest. Każde kryterium da się stwierdzić z tekstu CV — „komunikatywność" i „proaktywność" nie są kryteriami screeningu, są tematami na rozmowę. I każde ma wagę, która wymusza rozmowę z hiring managerem o tym, co naprawdę jest krytyczneNajlepszy moment na rubrykę to intake meeting z hiring managerem: wygeneruj ją promptem w 3 minuty przed spotkaniem i daj HM-owi do rozstrzelania. Spór o wagi na starcie jest tani; spór o kandydata po trzech tygodniach procesu — bardzo drogi..

Jesteś doświadczonym rekruterem z 10-letnim stażem na polskim rynku pracy, specjalizujesz się w rolach IT / backend. Budujemy rubrykę oceny CV na stanowisko Senior Java Developer.

Poniżej wklejam ogłoszenie o pracę. Na jego podstawie:

1. Wyodrębnij kryteria oceny, które da się STWIERDZIĆ NA PODSTAWIE TEKSTU CV. Cechy typu „komunikatywność", „proaktywność", „dopasowanie do zespołu" wypisz osobno na liście „do weryfikacji na rozmowie" — nie wchodzą do rubryki.
2. Podziel kryteria na must-have (maksymalnie 5) i nice-to-have (maksymalnie 6). Jeśli ogłoszenie wrzuca do „wymagań" więcej rzeczy, wskaż, które z nich realnie są nice-to-have, i uzasadnij.
3. Nadaj wagi: must-have zawsze waga 3; nice-to-have waga 1 lub 2 — każdą wagę uzasadnij jednym zdaniem. Zaznacz, że must-have działa dodatkowo jak filtr: ocena poniżej 3 na którymkolwiek must-have wyklucza kandydata z dalszego liczenia punktów.
4. Dla każdego kryterium zdefiniuj, co oznacza ocena 1, 3 i 5 (przykład dla „Kafka": 1 = brak wzmianki lub tylko słowo na liście umiejętności; 3 = używał w co najmniej jednym projekcie komercyjnym; 5 = projektował rozwiązania oparte na Kafce i to opisał).

Format wyjścia: tabela z kolumnami Kryterium | Typ (M/N) | Waga | Ocena 1 = | Ocena 3 = | Ocena 5 =. Pod tabelą: lista „do weryfikacji na rozmowie", maksymalna liczba punktów (suma wag × 5) i proponowany próg zaproszenia na screening w procentach.

Ograniczenia:
- nie dodawaj kryteriów, których nie ma w ogłoszeniu,
- jeśli któreś kryterium może pośrednio dyskryminować (wiek, płeć, pochodzenie, sytuacja rodzinna, niepełnosprawność), oznacz je „⚠" i zaproponuj neutralne sformułowanie,
- pisz po polsku, zwięźle, bez ozdobników.

OGŁOSZENIE:
[wklej pełną treść ogłoszenia]

Tak wygląda wynik doprowadzony do porządku — szablon do zabrania i podmiany:

Wagi warto raz zobaczyć na obrazku, bo wtedy dyskusja z hiring managerem przestaje być abstrakcyjna — tu przykład dla roli nie-IT:

Zanim rubryka pójdzie w ruch, przepuść ją przez audyt biasu. Kryteria potrafią dyskryminować nie wprost, tylko przez pełnomocnika: „maksymalnie 3 lata doświadczenia" to filtr wieku, wymóg nieprzerwanej historii zatrudnienia uderza w rodziców wracających po przerwie, a „native speaker" — w każdego, kto angielskiego nauczył się, zamiast się z nim urodzićTo jest sedno dyskryminacji algorytmicznej: algorytm (i rubryka!) nie musi znać wieku, żeby dyskryminować ze względu na wiek — wystarczy kryterium skorelowane z wiekiem. Katalog cech chronionych: art. 18^3a §1 Kodeksu pracy; kandydat może dochodzić odszkodowania nawet bez nawiązania stosunku pracy..

Jesteś specjalistą ds. równego traktowania w zatrudnieniu. Znasz art. 18(3a)–18(3e) Kodeksu pracy i praktykę polskiego rynku rekrutacji. Audytujesz rubrykę oceny CV na stanowisko Kierownik regionalny sprzedaży pod kątem kryteriów, które mogą dyskryminować pośrednio — czyli działać jako zamiennik (proxy) cechy chronionej.

Typowe pułapki, które masz sprawdzić (lista otwarta):
- limity doświadczenia („maks. X lat") i daty ukończenia studiów → wiek,
- wymóg nieprzerwanej historii zatrudnienia → rodzicielstwo, choroba,
- „native speaker" → pochodzenie (poziom C1 wystarcza),
- prestiż uczelni tam, gdzie umiejętność da się zmierzyć wprost → pochodzenie społeczne,
- „pełna dyspozycyjność", „brak zobowiązań" → sytuacja rodzinna,
- wymagania fizyczne niezwiązane z treścią pracy → niepełnosprawność.

Format wyjścia: tabela Kryterium | Ryzyko (niskie / średnie / wysokie) | Kogo może pośrednio wykluczać | Neutralna alternatywa. Pod tabelą 2–3 zdania: czy rubryka po poprawkach nadaje się do użycia.

Ograniczenie: oceniaj wyłącznie kryteria z rubryki, nie dopisuj nowych.

RUBRYKA:
[wklej rubrykę]

Ocena pojedynczego CV: cytat albo nie było

Serce modułu. Model dostaje rubrykę i zanonimizowane CV, a oddaje ocenę 1–5 dla każdego kryterium — z uzasadnieniem i, co najważniejsze, z dosłownym cytatem z CV jako dowodem. Ten cytat to nie ozdoba. Modele językowe halucynują: gdy w CV brakuje informacji, model ma tendencję, by dopisać najbardziej prawdopodobną wersję świataHalucynacja przy screeningu wygląda niewinnie: w CV jest „Spring", model raportuje „Spring Boot, 5 lat". Kandydat developerski z bogatym CV „dostaje" od modelu technologie, których nigdy nie dotknął, bo statystycznie „pasują" do profilu. Dlatego zasada brzmi: ocena bez dosłownego cytatu jest nieważna — a cytaty sprawdzasz wyrywkowo Ctrl+F w oryginale.. Cytat, który możesz odnaleźć Ctrl+F w oryginalnym pliku, zamienia „zaufaj mi" na „sprawdź mnie" — i to jest jedyna relacja, jaką warto mieć z modelem.

Druga rzecz, którą ten prompt wymusza: rozróżnienie między „nie spełnia" a „brak danych". CV to dokument marketingowy pisany pod inne ogłoszenie — to, że kandydatka nie wspomniała o PPK, nie znaczy, że go nie obsługiwała. Braki danych nie obniżają oceny; braki danych stają się pytaniami na screening.

Jesteś asystentem rekrutera. Oceniasz ZANONIMIZOWANE CV względem rubryki. Nie podejmujesz decyzji o kandydacie — przygotowujesz rekomendację, którą zweryfikuje i podejmie człowiek.

Stanowisko: Senior Java Developer

RUBRYKA (kryterium | typ M/N | waga | definicje ocen 1/3/5):
[wklej rubrykę]

CV:
[wklej zanonimizowane CV]

Zadanie:
1. Oceń każde kryterium w skali 1–5 zgodnie z definicjami z rubryki.
2. Do KAŻDEJ oceny dołącz dosłowny cytat z CV (skopiowany znak w znak, w cudzysłowie) oraz jedno zdanie uzasadnienia.
3. Jeżeli CV nie zawiera informacji pozwalającej ocenić kryterium — wpisz BRAK DANYCH zamiast oceny i zaproponuj jedno pytanie na screening. Nigdy nie zgaduj, nie wnioskuj „z całokształtu" i nie uzupełniaj brakujących faktów.
4. Policz wynik: suma (waga × ocena) tylko dla kryteriów z oceną; podaj obok teoretyczne maksimum. Osobno zaznacz, czy któreś must-have ma ocenę poniżej 3 lub BRAK DANYCH.

Żelazne zasady:
- ocena bez dosłownego cytatu jest nieważna — pomiń ją i oznacz BRAK DANYCH,
- nie oceniaj niczego spoza rubryki; nie komentuj formy CV, długości, zdjęcia ani „ogólnego wrażenia",
- nie wnioskuj o wieku, płci, pochodzeniu ani sytuacji rodzinnej — jeśli takie dane przetrwały anonimizację, zignoruj je.

Format wyjścia:
Tabela: Kryterium | Typ | Waga | Ocena | Cytat z CV | Uzasadnienie.
Pod tabelą: wynik punktowy i procent maksimum; lista pozycji BRAK DANYCH z pytaniami na screening; status must-have; na końcu jedno z oznaczeń: DO SCREENINGU / DO WYJAŚNIENIA / PONIŻEJ PROGU — z dopiskiem, że ostateczna decyzja należy do rekrutera.

Czego model nie zobaczy: ograniczenia parsowania

Zanim zaufasz jakiejkolwiek ocenie, upewnij się, że model w ogóle dostał treść CV. Dokumenty składane w Canvie, dwukolumnowe szablony, tabele z umiejętnościami i infografiki („poziom: ★★★★☆") potrafią przy kopiowaniu zamienić się w sieczkę albo zniknąć całkowicieTest notatnika, 10 sekund: otwórz PDF, Ctrl+A, Ctrl+C, wklej do zwykłego notatnika. To, co widzisz, to mniej więcej to, co „widzi" model z wklejonego tekstu. Kolumny się mieszają? Sekcja umiejętności to obrazek i jej nie ma? Oceniaj z pliku, którego treść przeżyła test — albo poproś model na starcie o zrzut odczytanej treści.. Wykres kompetencji to grafika — z tekstu wyparuje razem z „poziomami". Jeżeli ocena raportuje BRAK DANYCH tam, gdzie w PDF wyraźnie coś jest, w 90% przypadków winne jest parsowanie, nie kandydat. Nawyk: przy dziwnym wyniku najpierw test notatnika, potem reklamacja do modelu.

Pięć CV naraz: tabela porównawcza

Gdy każdy kandydat przeszedł przez tę samą rubrykę, porównanie robi się uczciwe. Zamiast oceniać po kolei i po dwóch dniach pamiętać tylko ostatniego, każ modelowi zestawić kilku kandydatów w jednej tabeli — i pamiętaj, do czego ta tabela służy: do ustalenia kolejności screeningów, nie do odrzucania ludziRóżnica 58 vs 61 punktów to nie jest różnica — to szum: dwa zdania więcej w opisie jednego projektu. Dlatego prompt każe traktować różnice sum poniżej 10% jako remis. Punkty porządkują kolejność telefonów; człowieka z człowiekiem porównuje się na rozmowie..

Jesteś asystentem rekrutera. Porównaj 5 zanonimizowanych kandydatów na stanowisko Kierownik regionalny sprzedaży (FMCG, woj. mazowieckie) względem tej samej rubryki. Cel: zaplanowanie kolejności rozmów screeningowych — NIE odrzucanie kandydatów.

RUBRYKA:
[wklej rubrykę]

KANDYDAT A: [wklej CV A]
KANDYDAT B: [wklej CV B]
KANDYDAT C: [wklej CV C]
KANDYDAT D: [wklej CV D]
KANDYDAT E: [wklej CV E]

Zadanie:
1. Zbuduj tabelę: wiersze = kryteria rubryki (z wagą), kolumny = kandydaci A–E. W każdej komórce: ocena 1–5 (lub BRAK DANYCH) plus 3–5 słów dosłownego cytatu z CV jako dowód.
2. Dodaj wiersz „must-have komplet?": TAK / NIE / BRAK DANYCH (przy NIE lub BRAK DANYCH wskaż które).
3. Dodaj wiersz „suma ważona" = Σ (waga × ocena) i procent maksimum.
4. Dla każdego kandydata: najmocniejsza strona (1 zdanie + cytat) i największy znak zapytania (1 zdanie + cytat).
5. Zaproponuj kolejność screeningów z uzasadnieniem.

Zasady:
- różnice sum poniżej 10% traktuj jako remis i powiedz to wprost,
- kandydata z BRAK DANYCH w must-have nie spychaj na koniec — zaproponuj pytanie, które rozstrzygnie sprawę w 2 minuty rozmowy,
- oceniaj wyłącznie treść CV; niczego nie zakładaj i nie uzupełniaj,
- decyzję o tym, kto przechodzi dalej, podejmuje rekruter — twoja kolejność to sugestia.

Red flags i luki — obserwacje, nie wyroki

Model świetnie wyłapuje wzorce: przerwy, krótkie epizody zatrudnienia, rozjazdy między deklaracjami a doświadczeniem. I równie świetnie potrafi z tych wzorców uszyć akt oskarżenia, jeśli mu na to pozwolisz. Nie pozwalaj. Luka w CV to nie wyrokZa luką 2022–2023 równie dobrze może stać opieka nad rodzicem, urlop rodzicielski, wypalenie po covidowych redukcjach, przebranżowienie z kursem, choroba albo rok freelancingu, którego kandydat nie wpisał, bo „to nie był etat". Połowa najlepszych kandydatów, jakich zatrudnisz w karierze, będzie miała „nieidealne" CV. Luka to pytanie na screening — nigdy powód odrzucenia na etapie papieru.. Dlatego prompt poniżej ma wbudowane trzy bezpieczniki: każda obserwacja wymaga cytatu, każda dostaje co najmniej dwa możliwe wyjaśnienia (w tym jedno korzystne dla kandydata) i każda kończy się neutralnym pytaniem — a nie etykietą.

Jesteś doświadczonym rekruterem, który wie, że CV to skrót czyjegoś życia zawodowego, a nie akt oskarżenia. Przejrzyj zanonimizowane CV kandydata na stanowisko Specjalista ds. kadr i płac i wypisz OBSERWACJE DO SPRAWDZENIA na screeningu — nie zarzuty.

Czego szukasz:
- przerwy w zatrudnieniu dłuższe niż 6 miesięcy,
- seria co najmniej trzech zatrudnień krótszych niż 12 miesięcy z rzędu,
- cofnięcia w hierarchii (np. z kierownika na specjalistę) — pamiętaj, że bywają świadomym wyborem,
- ogólniki bez konkretu w kluczowych rolach („odpowiadałam za…", zero liczb, systemów, narzędzi),
- rozjazd deklaracji z doświadczeniem (w umiejętnościach „SAP HR", a w żadnej roli SAP się nie pojawia).

Dla każdej obserwacji podaj:
1. dosłowny cytat lub daty z CV,
2. co najmniej DWA możliwe wyjaśnienia, w tym jedno korzystne dla kandydata,
3. jedno otwarte, niesugerujące pytanie na screening.

Format wyjścia: tabela Obserwacja | Cytat / daty | Możliwe wyjaśnienia | Pytanie na screening. Maksymalnie 5 obserwacji — wybierz naprawdę istotne dla tej roli.

Ograniczenia:
- nie używaj słów „podejrzane", „niepokojące", „alarmujące", „ryzykowny kandydat",
- jeśli CV samo wyjaśnia przerwę (urlop rodzicielski, studia, wolontariat, leczenie), NIE raportuj jej wcale,
- nie formułuj żadnej rekomendacji odrzucenia — o tym decyduje człowiek po rozmowie.

CV:
[wklej zanonimizowane CV]

Osobnym, bardzo mechanicznym zadaniem jest audyt samej chronologii — nakładające się „pełne etaty", dwa „obecnie" naraz, staż deklarowany w podsumowaniu większy niż suma okresów. To robota idealna dla modelu, bo nie wymaga interpretacji, tylko arytmetykiUwaga na okresy podane samymi latami: „2019–2021" znaczy od 13 do 36 miesięcy. Model, któremu nie zabronisz zgadywać, policzy „po uważaniu" — dlatego prompt każe oznaczać takie okresy jako nieprecyzyjne, a nie uśredniać. I podawaj modelowi dzisiejszą datę: bez niej „obecnie" bywa liczone do daty odcięcia wiedzy modelu..

Działasz jako audytor chronologii. Przeanalizuj WYŁĄCZNIE daty w poniższym CV — nie oceniaj kompetencji ani jakości doświadczenia.

Dzisiejsza data: 07.2026.

Zadanie:
1. Zbuduj oś czasu: wszystkie okresy zatrudnienia i edukacji od najstarszego do najnowszego, w formacie MM.RRRR–MM.RRRR, każdy z nazwą roli.
2. Wykryj i wypisz:
   - nakładające się okresy pracy w pełnym wymiarze (dwa etaty jednocześnie),
   - przerwy dłuższe niż 3 miesiące,
   - „obecnie" występujące w więcej niż jednym miejscu,
   - okresy podane tylko w latach (np. „2019–2021" to od 13 do 36 miesięcy — oznacz jako NIEPRECYZYJNE, nie uśredniaj),
   - rozjazd między stażem policzonym z dat a stażem deklarowanym w podsumowaniu CV (jeśli takie jest).
3. Policz łączny udokumentowany staż w obszarze: naliczanie wynagrodzeń.

Format wyjścia: oś czasu, a pod nią tabela Ustalenie | Daty z CV (dosłownie) | Typ (nakładka / przerwa / nieprecyzyjne / rozjazd) | Pytanie na screening.

Ograniczenia:
- nakładka typu etat + zlecenie, etat + studia, etat + freelance to normalna praktyka — odnotuj bez negatywnego komentarza,
- jeżeli daty są nieczytelne lub niejednoznaczne, napisz to wprost zamiast zgadywać,
- żadnych wniosków o kandydacie — wyłącznie ustalenia o datach i pytania.

CV:
[wklej zanonimizowane CV]

Z analizy do rozmowy: pytania i streszczenie dla HM

Wszystko, co powyżej, produkuje dwa rodzaje „resztek": pozycje BRAK DANYCH z rubryki i obserwacje z analizy luk. To jest gotowy materiał na screening telefoniczny — zamiast wymyślać pytania od zera, każesz modelowi zamienić braki w scenariusz rozmowy.

Jesteś rekruterem przygotowującym 20-minutowy screening telefoniczny kandydata na stanowisko Senior Java Developer. Poniżej masz pozycje BRAK DANYCH z rubryki oceny CV oraz obserwacje z analizy chronologii.

Przygotuj scenariusz 8 pytań:
- 2 otwierające (rozgrzewka: obecna sytuacja, motywacja do zmiany),
- 4 domykające braki danych z rubryki — po jednym na brak, zaczynając od must-have,
- 2 wyjaśniające obserwacje z CV, sformułowane neutralnie i bez sugerowania problemu (zamiast „dlaczego odszedł pan po 8 miesiącach?" → „jak wyglądała ta rola i co sprawiło, że pojawiła się kolejna?").

Dla każdego pytania dodaj:
- „czego słucham": 2–3 punkty, co w odpowiedzi potwierdza kryterium z rubryki,
- „drążę dalej, gdy": jaka odpowiedź wymaga pogłębienia.

Na końcu dodaj blok logistyczny: pytanie o oczekiwania finansowe (wprost, po polsku, z prośbą o widełki brutto miesięcznie lub stawkę na B2B), okres wypowiedzenia i dostępność do kolejnych etapów.

Format: lista numerowana w kolejności zadawania, z szacunkowym czasem na każdy blok (razem maks. 20 minut).

BRAKI Z RUBRYKI:
[wklej listę BRAK DANYCH z pytaniami z oceny CV]

OBSERWACJE Z ANALIZY CV:
[wklej obserwacje]

Po screeningu zostaje ostatni krok papierologii: streszczenie dla hiring managera, który nie przeczyta twojej tabeli z jedenastoma kryteriami. Przeczyta pięć zdań — więc niech to będzie pięć zdań, które pracująSprawdzony format „5 zdań" ma jeszcze jedną zaletę: wymusza uczciwość. W pięciu zdaniach nie da się ukryć braku konkretu za przymiotnikami. Jeśli zdanie 4 (ryzyko) wychodzi puste — to znak, że screening był za płytki, a nie że kandydat jest idealny..

Jesteś rekruterem piszącym do zabieganego hiring managera, który przeczyta dokładnie 5 zdań i ani słowa więcej.

Na podstawie materiału poniżej (ocena z rubryki + notatki ze screeningu) napisz streszczenie kandydata [KANDYDAT A] na stanowisko Senior Java Developer w DOKŁADNIE 5 zdaniach:

Zdanie 1 — kim jest: obecna rola, staż, kluczowa technologia lub obszar.
Zdanie 2 — dopasowanie: które must-have są potwierdzone i czym (fakt, nie opinia).
Zdanie 3 — wyróżnik: jedna rzecz, która odróżnia tę osobę od typowych kandydatów na tę rolę.
Zdanie 4 — ryzyko lub brak: najważniejszy znak zapytania, uczciwie i konkretnie.
Zdanie 5 — logistyka i krok: oczekiwania finansowe, okres wypowiedzenia, rekomendowany następny krok procesu.

Ograniczenia:
- zero pustych przymiotników („dynamiczny", „zmotywowany", „proaktywny"),
- wyłącznie fakty z materiału poniżej; jeśli czegoś nie wiadomo, zdanie 5 wskazuje to jako temat na kolejny etap,
- nie ujawniaj danych osobowych — kandydat występuje jako [KANDYDAT A],
- napisz dwie wersje: neutralną oraz jedno zdanie „TL;DR" do wiadomości na Slacku/Teamsach.

MATERIAŁ:
[wklej ocenę z rubryki i notatki ze screeningu]

Ćwiczenie: pełny cykl na twoim materiale

Wdrożenie w poniedziałek

Konkretne kroki na pierwszy tydzień po szkoleniu. Odhaczaj tutaj — stan zapisuje się w tej przeglądarce:

• Sprawdziłem/am w polityce firmy (lub u IOD), którego narzędzia AI wolno mi używać do dokumentów rekrutacyjnych i na jakim planie (enterprise / bez trenowania na danych).
• Ustaliłem/am z zespołem jeden standard anonimizacji (szablon nr 1) i wysłałem/am go wszystkim, którzy dotykają CV.
• Zbudowałem/am rubrykę dla jednej realnie otwartej rekrutacji i przegadałem/am wagi z hiring managerem (15 minut, nie więcej).
• Przepuściłem/am rubrykę przez prompt audytu biasu i poprawiłem/am oznaczone kryteria.
• Oceniłem/am promptem 3 CV, które wcześniej oceniłem/am ręcznie — i porównałem/am wyniki. Rozbieżności zapisane.
• Zweryfikowałem/am Ctrl+F po 2 cytaty z każdej oceny w oryginalnych plikach.
• Zrobiłem/am „test notatnika" na 3 najdziwniej sformatowanych CV z bieżącej rekrutacji.
• Zapisałem/am dopracowane prompty z tego modułu w bibliotece promptów zespołu (wiki / Notion / SharePoint).
• Uzgodniłem/am z hiring managerem format streszczenia „5 zdań" jako standard przekazywania kandydatów.
• Spisałem/am jednym akapitem zasadę zespołu: AI rekomenduje, człowiek decyduje — i gdzie dokładnie w naszym procesie jest ten człowiek.