नौकरी आवेदन प्रक्रिया का ऑटोमेशन

 (blog.daviddodda.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-12-29 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • बार-बार जानकारी भरना और हर कंपनी के लिए अलग ईमेल लिखना नौकरी आवेदन प्रक्रिया में bottleneck बन जाता है; इस POC में Python scripts और LLM को जोड़कर job posting इकट्ठा करने से लेकर personalized application emails बनाने तक सब कुछ automate किया गया है
  • job posting इकट्ठा करने की शुरुआत web scraping की बजाय manual HTML copy से की गई, ताकि अलग-अलग साइट संरचनाओं और LLM hallucination की संभावना से बचा जा सके
  • raw HTML को parser और LLM prompt से गुजारकर job_title, job_company, job_skills, application_instructions जैसे structured JSON में बदला जाता है
  • cover letter generation में resume और job posting की details साथ में दी जाती हैं, और जरूरी जानकारी न होने पर प्रक्रिया fail कर दी जाती है ताकि template-जैसे emails भेजने से बचा जा सके
  • यह POC job posting extraction, detailed description parsing, और customized application generation को जोड़ता है, और अंत में 20 मिनट में 250 applications भेजने के स्तर तक पहुँचता है

दोहराए जाने वाले काम के रूप में नौकरी आवेदन

  • नौकरी आवेदन में वही जानकारी बार-बार copy-paste करना, resume बदलना, और cover letter लिखना लगातार दोहराया जाता है
  • इसी दोहराव और अपेक्षाकृत structured workflow की वजह से इसे automation candidate माना गया
  • बुनियादी workflow इस प्रकार है
    • job postings ढूँढना
    • eligibility requirements जाँचना
    • कंपनी के बारे में जानकारी जुटाना
    • resume और cover letter जमा करना
    • response का इंतज़ार करना
  • इसे बनाने के बाद 20 मिनट में 250 job applications भेजना संभव हुआ, और सिस्टम पूरा होने से पहले ही लेखक को नौकरी के प्रस्ताव मिले

POC बनाने का तरीका

  • job posting सूची जुटाना

    • पहला चरण बड़ी संख्या में job postings इकट्ठा करना था
    • web scraping की कोशिश की गई, लेकिन हर job site की संरचना अलग होने से automation की लागत बढ़ गई
    • पूरे webpage को LLM में देकर data organize करने का तरीका भी test किया गया, लेकिन उसमें दो समस्याएँ थीं
      • लागत अधिक थी
      • job requirements के बारे में LLM के hallucinate करने की संभावना से बचना था
    • अंत में raw HTML को manually copy करने का तरीका चुना गया
    • इसे simple but effective तरीका माना गया

  • raw HTML साफ़ करना

    • copy किए गए HTML से जरूरी fields निकालकर उसे structured data में बदला गया
    • target format ऐसा JSON था जिसमें job_link, job_id, job_role, employer, location, work_arrangement, salary जैसी keys हों
    • ChatGPT को HTML sample और desired output format दिखाकर parsing script बनवाई गई

job posting की detailed information parsing

  • हर job posting पर GET request भेजकर पूरा description लाया जाता है
  • response raw HTML होता है, इसलिए उसमें navigation bar, popup, footer जैसी site संरचनाएँ भी मिली होती हैं
  • एक अलग HTML parser लिखकर सिर्फ वास्तविक job posting content बचाया गया
  • कुछ sites पर recruiter email या company details देखने के लिए button दबाने जैसी अतिरिक्त प्रक्रिया भी थी
  • एक समय में एक ही job site पर काम करने से उस site का pattern सिर्फ एक बार समझना पड़ता है
  • requests के बीच 2–3 सेकंड की delay रखी गई ताकि IP block होने से बचा जा सके

LLM से structured data बनाना

  • job postings की बुनियादी संरचना मिलती-जुलती होती है, लेकिन skills या requirements की जगह हर site पर अलग होती है
  • LLM prompt की मदद से HTML content का विश्लेषण कर उसे valid JSON object में बदला गया
  • extraction के लिए ये keys इस्तेमाल की गईं
    • contact_email
    • application_instructions
    • job_posting_text
    • job_posting_link
    • additional_info
    • job_title
    • job_company
    • job_department
    • job_location
    • job_skills
    • job_instructions
  • optional keys के रूप में hiring_manager_name, job_portal आदि इस्तेमाल किए गए
  • job_posting_text को Markdown रूप में बदलने के लिए कहा गया

cover letter generation prompt

  • अच्छे cover letter का मुख्य तत्व context माना गया, इसलिए resume और job posting details को साथ में LLM में दिया गया
  • prompt में कहा गया कि ऐसा application email बनाया जाए जिसे सीधे भेजा जा सके
  • अगर जरूरी जानकारी गायब हो, तो अधूरा email बनाने की बजाय error return करने के लिए इसे डिज़ाइन किया गया
    • required fields: job title, company name, job description, resume content
    • recommended optional fields: hiring manager name, department, location, application method, referral source, required skills list
  • output एक JSON object है, जिसमें status, error_message, email शामिल होते हैं
  • email में ये items शामिल होते हैं
    • subject
    • HTML body
    • plain text body
    • cover किए गए मुख्य points
    • highlighted skills
    • job requirements से मेल खाने वाला resume experience
    • यदि उपलब्ध हो तो application को मजबूत बनाने वाली missing information
    • email tone analysis
  • email clients compatibility के लिए HTML body में सिर्फ p, br, b, i, ul, li जैसे basic tags की अनुमति दी गई
  • यह संरचना सिर्फ सामान्य “मैंने job posting देखी” प्रकार का email बनाने के लिए नहीं, बल्कि वास्तविक resume और job requirements को जोड़ने वाला personalized email बनाने के लिए थी

email भेजना और tracking

  • आखिरी चरण generated application emails को वास्तव में भेजना था
  • जरूरी शर्तें इस प्रकार थीं
    • professional दिखने वाला email sending
    • वास्तविक sent history tracking
    • recruiter responses की monitoring
    • spam classification से बचाव
  • testing चरण में पहले सभी emails एक test account पर भेजे गए
  • वास्तविक recruiter को भेजते समय भेजे जाने की पुष्टि के लिए खुद को BCC में रखने की सलाह दी गई
  • POC चरण में Mailgun जैसे simple email provider का उपयोग किया गया
  • Part 2 में पूरे email management system को बनाने की कोशिश के दौरान AWS application reject होने और self-hosted email server चलाने में हुई विफलता पर चर्चा करने की बात कही गई है

POC के नतीजे और अगले चरण

  • इस POC ने job posting list extraction, parsing, और personalized applications generation को कुछ Python scripts की मदद से पूरा किया
  • अगला काम इन scripts को एक वास्तविक application में बदलना था
  • scaling के लक्ष्य इस प्रकार थे
    • कई job sites को संभालना
    • application history track करना
    • email responses manage करना
    • HR systems द्वारा block होने से बचना
  • Part 2 में वास्तविक application बनाने की प्रक्रिया, technical decisions, और trade-offs पर चर्चा की जाएगी

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-12-29
Hacker News की राय

  • भर्ती करने वालों और उम्मीदवारों के बीच इस स्थिति के लिए अभी किसकी ज़िम्मेदारी ज़्यादा है, इस पर बहुत बहस है, लेकिन नौकरी ढूंढने वाले के तौर पर समझ नहीं आता कि करना क्या चाहिए
    पिछले करीब 6 महीनों से मैं काफी सक्रिय रूप से नौकरी ढूंढ रहा हूं, और मेरे पास 10 साल से ज़्यादा software development experience है, इसलिए मुख्य रूप से senior developer positions देख रहा हूं। मैंने resume या cover letter में LLM का बिल्कुल इस्तेमाल नहीं किया, और केवल उन्हीं जगहों पर apply किया जहां मुझे लगा कि मैं requirements पूरी करता हूं और offer मिलने पर accept कर सकता हूं
    लेकिन समझ नहीं आता कि कैसे signal दूं कि 1) मैं असली इंसान हूं, 2) resume में लिखे experience और skills सच हैं, और 3) मुझे उस role में सच में interest है। इतना करने के बाद भी results बेहद खराब रहे: शुरुआती phone screenings करीब 10–12 हुए और वे आसानी से clear हो गए, लेकिन उसके बाद final-stage interviews तक सिर्फ 3–4 बार पहुंचा, और offers 0 रहे
    जब इस तरह करते रहने से कहीं पहुंचना ही नहीं है, तो यह तरीका जारी क्यों रखूं, यह सवाल है। roughly requirements match करने वाली हर posting पर automatically apply करने वाले shotgun approach पर switch न करने की वजह समझ नहीं आती, और यह signal भेजने का दूसरा तरीका कि मैं सच में experience वाला व्यक्ति हूं, बस कंपनी के अंदर कोई ऐसा परिचित होना है जो guarantee दे सके—और ऐसा शायद ही कभी होता है

    • automatic applications और LLM use आज़माने वाले desperate लोगों को एक बड़े private Slack में लंबे समय से देखता आ रहा हूं; response rate बहुत खराब होता है, लेकिन mass applications से उसकी भरपाई करने का trend आम है
      समस्या यह है कि आखिर में job मिल भी जाए, तो अक्सर वह खराब company में होती है। ऐसी जगहें जहां hiring managers इतने अक्षम होते हैं कि LLM से लिखे filler और असली application में फर्क नहीं कर पाते, और interview process ऐसा होता है जहां LLM cheating इतनी आसान है कि colleagues भी सब LLM operators जैसे बन जाते हैं
      इसे try किया जा सकता है और कुछ न होने से बेहतर हो सकता है। लेकिन अगर आप अच्छी company में अच्छी job की उम्मीद कर रहे हैं, तो संभावना है कि यह मनचाहा result नहीं देगा
    • करीब 4 महीने पहले मैं 3 positions का hiring manager था, और fake applications की मात्रा यकीन से बाहर थी। 90% applications पूरी तरह fake थीं या उनमें वही generated AI phrases थे, और अंत में मैंने केवल उन resumes को देखना शुरू किया जिनमें काम करने वाला LinkedIn link था
      बहुत सारे खराब resumes देखने के बाद, अगर कोई चीज़ candidate को real person जैसा दिखाती थी, तो requirements पूरी तरह match न होने पर भी मैं काफी lenient हो गया। जैसे personal hobbies section। ऐसे sections न लिखने की सलाह बहुत मिलती है, लेकिन fake और copy-paste कचरे के समुद्र में वे उल्टा आपको noticeable बना देते हैं
    • आपकी job search की स्थिति दुखद है, लेकिन मेरे experience में job boards लगभग बेकार हैं। खासकर अभी LinkedIn की हर posting पर सैकड़ों, यहां तक कि हजारों लोग apply कर रहे हैं, और Indeed, ZipRecruiter, Dice भी शायद वैसे ही भरे पड़े होंगे
      पिछली job search में मैंने लगभग 300 जगह apply किया था, लेकिन आखिर में एक छोटे JavaScript meetup में मिले recruiter ने एक position बताई और मुझे नई job मिली
      यह सिर्फ एक anecdote है, लेकिन इससे मेरा perspective जरूर बदल गया; अगली job search seriously शुरू करूंगा तो बहुत सारे meetups में जाऊंगा और open source activity कहीं ज़्यादा actively करूंगा
    • स्थिति पूरी तरह पागलपन जैसी है, और अगर कुछ नहीं बदला तो hiring methods में बड़ा बदलाव आने वाला लगता है
      हाल का experience फिर से लिखना नहीं चाहता, लेकिन करीब 6 हफ्ते पहले मैंने एक thread में detail में लिखा था https://news.ycombinator.com/item?id=42137229
      मैं अच्छी position में था इसलिए समय लगा सका, लेकिन अगर मुझे जल्दी job चाहिए होती तो सच कहूं, पता नहीं क्या करता
    • मैं होता तो उल्टा करता: automation कम करता और ज़्यादा legwork करता
      अपने network के लोगों से पूछना चाहिए कि क्या वे ऐसी जगहों को जानते हैं जो आपके skills वाले लोगों को ढूंढ रही हैं, और अपनी skills और interests से जुड़ी online/offline communities में शामिल होना चाहिए
      इस तरह अगर मुझे जानने वाले, या मुझे जानने वाले को जानने वाले किसी व्यक्ति के ज़रिए hiring manager तक warm introduction मिल जाए, तो आम तौर पर queue में सबसे आगे पहुंच सकते हैं। अगर अभी job search करता तो मैं यही करता, बाकी सब जगह noise बहुत ज़्यादा है
      0: startups पर भी लागू होता है: https://paulgraham.com/ds.html

  • मैं एक software manager हूँ, जो 13 साल से किसी न किसी रूप में interviews और hiring करता आ रहा है
    पिछले साल मैंने software engineers की hiring दो बार की; spring hiring सामान्य थी, लेकिन fall hiring बेहद कठिन रही। fall में applicants की बाढ़ आ गई, और पीछे मुड़कर देखने पर लगा कि उनमें से ज़्यादातर ने किसी न किसी तरह AI का इस्तेमाल किया था
    fall में resume review और शुरुआती phone screening पास करने की दर अचानक बढ़ गई, लेकिन technical interview में सभी ढह गए। technical interview में rejection rate सामान्य से कहीं ज़्यादा खराब था
    हमारे पास dedicated recruiter था और उसने कौन-से tools इस्तेमाल किए, यह मुझे 100% नहीं पता, लेकिन आखिर में हमने resumes को एक-एक करके manually review करना शुरू किया। सैकड़ों resumes थे, इसलिए बहुत समय लगा, लेकिन शुरुआती screening बेहतरीन और technical interview खराब होने वाली समस्या बनी रही
    इसलिए हमने उन candidates को बाहर करने का फैसला किया जिन्होंने AI, LLM और data science का बहुत ज़िक्र किया था। लगभग 1,000 applicants में किसी तरह classification करना ज़रूरी था। हमारा use case थोड़ा खास है; इसमें JavaScript या parsers का काम नहीं है, और time-saving benefit भी बड़ा नहीं है। ऐसा करने पर applicants का एक बड़ा हिस्सा हट गया और process ज़्यादा सामान्य लगने लगा
    हमने interviews को फिर से सिर्फ़ onsite interviews तक सीमित करने का फैसला किया। शुरुआती technical screening अब भी remote है, लेकिन COVID से पहले interviews 100% onsite होते थे, उसके बाद hybrid हुए, और अब हमारा group फिर से onsite को mandatory कर रहा है

    • remote position के engineers hire करने वालों के लिए एक tip: भले ही process 100% remote बताया गया हो, candidates से कह दें कि “in-person technical assessment हो सकता है”
      अभी fake candidates बेहिसाब हैं, और उन्हें खुद ही बाहर होने पर मजबूर करने का इकलौता तरीका यह बताना है कि उन्हें कहीं personally आना पड़ सकता है
      “आप Flint Michigan में रहते हैं? संयोग से हमारा एक employee 20 मिनट दूर है, क्या आप उनसे मिल सकते हैं?” ऐसा कहने पर कुछ लोग अचानक interview process से बाहर हो जाते थे
      अमेरिका के work-from-home trend का फायदा उठाने वाले विदेशी scammers इतने ज़्यादा हैं कि वे असली applicants को ढक देने लगे हैं, और स्थिति सचमुच गंभीर है
    • मैं 2017 से contractor के तौर पर काम कर रहा हूँ, और UK में काम खोजने के लिए recruitment agencies का इस्तेमाल करना छोड़ दिया है
      अपने क्षेत्र में मैं शायद दुनिया के नंबर 1 experts में से हूँ, और ऐसे roles में apply करता हूँ जिनमें उस field के SME की साफ़ तौर पर मांग होती है। समस्या technical नहीं है; असल में पता तो नहीं चल सकता, लेकिन यह मान लेना ठीक होगा कि मैं दूसरे applicants से light years आगे हूँ। यह घमंड नहीं, वास्तविकता ऐसी दिखती है
      लेकिन अब agencies से contact तक नहीं आता। मुझे लगता है कि वे मेरा resume या application पढ़ते ही नहीं, शायद इसलिए कि पहले 1 घंटे में सैकड़ों applications आ जाते हैं। वे कोई पहला व्यक्ति पकड़ लेते हैं जो पर्याप्त अच्छा दिखे, उसके साथ आगे बढ़ते हैं और अगला contract भरने निकल जाते हैं
      निष्कर्ष यह है कि आप चाहे कितने भी शानदार हों, अगर resume दिखाई ही नहीं देता तो कोई फायदा नहीं। खासकर अगर आप पहले 10 मिनट में apply नहीं करते; और दिखने के लिए वही game खेलना होगा और applications automate करने होंगे
      तो अगर वह game नहीं खेलना चाहते, तो सवाल यह है कि अभी ऐसी companies कैसे खोजें जिन्हें skills की ज़रूरत है
    • मैं platform engineer हूँ, और यह अनुभव हमारे जैसा ही है। हमें भी बड़ी संख्या में applicants को filter करना पड़ता है और साथ ही LLM abusers को भी छांटना पड़ता है
      सही context में LLM इस्तेमाल करने के खिलाफ मैं नहीं हूँ, लेकिन candidates process को bypass करने के लिए इसका गलत इस्तेमाल कर रहे हैं, यह बड़ी समस्या है। हम candidates पर interview का burden कम से कम रखना चाहते हैं, trick questions के बजाय relevant questions पूछते हैं, और जितनी जल्दी हो सके status updates देने की कोशिश करते हैं
      लेकिन कई candidates वही courtesy लौटाने का इरादा नहीं रखते दिखते। ऐसे behavior की वजह से “trustworthy” candidates खोजने के लिए हमें अपने existing network पर ज़्यादा निर्भर होना पड़ता है, जिससे additional bias पैदा हो सकता है या जिन candidates के पास network नहीं है, वे unfairly filter हो सकते हैं। हम remote-first organization हैं, इसलिए सभी interviews remote होते हैं
      आगे चलकर हम screen share में diagrams दिखाकर, साफ़ तौर पर unrelated बताने के बावजूद unrelated annotations जोड़ने जैसी primitive adversarial AI techniques आज़माने पर सोच रहे हैं। onsite interview भी solution का एक हिस्सा हो सकता है
    • मुझे नहीं लगता कि hiring manager job seekers की जिंदगी आसान बनाने के लिए आखिर कर ही क्या सकता है। बहुत हुआ तो response quality बेहतर कर सकता है
      छह interviews देने के बाद भी reject हुआ candidate एक positive feedback तक नहीं पाता और उसे बेजान rejection mail से कचरे जैसा treat किया जाता है। applicant के तौर पर मुझे मुझे hire करने वाली company के लिए कोई sympathy नहीं है, और अगर कोई तरीका ज़्यादा efficient लगता है तो मैं AI समेत जो कुछ भी संभव है, इस्तेमाल करूंगा
      नौकरी मेरे लिए बस एक business transaction है, और hiring manager की ऊंची नैतिक सीख में मेरी कोई दिलचस्पी नहीं
    • Christmas पर मैं एक दोस्त से मिला जो local university में adjunct lecturer के तौर पर पढ़ाता है; उसने कहा कि इस साल LLM abuse की वजह से उसने अपने पूरे पिछले teaching career को मिलाकर जितने students fail किए थे, उससे ज़्यादा students fail किए
      वह LLM detection tools इस्तेमाल नहीं करता, लेकिन LLM use के निशान वाले लेख आसानी से पहचाने जा सकते हैं। अजीब बात यह है कि उसके specific niche topic में ChatGPT कुछ मुश्किल और कम इस्तेमाल होने वाले शब्दों का ज़रूरत से ज़्यादा इस्तेमाल करता है, और abuse करने वाले students के essays में वे शब्द कई बार आते हैं
      उसने ऐसे students भी पकड़े जिन्होंने assigned reading scope से बाहर की कई writings और books cite कीं, या ऐसी books cite कीं जो मौजूद ही नहीं थीं। सिर्फ़ यह पूछने से कि source क्या है और text कहाँ से मिला, उन्हें पकड़ा जा सकता है
      अभी hiring और junior software engineer interviews में भी कई समान बातें दिख रही हैं। हमारे पास वर्षों से इस्तेमाल होता आया एक अच्छी reputation वाला assignment problem था, लेकिन अब साफ़ है कि कई young applicants LLM से जवाब हासिल करते हैं। interview में जब उनसे अपने solution के बारे में बात करने को कहा जाता है, तो वे कहते हैं कि उन्हें “याद नहीं” कि यह कैसे काम करता है या उन्होंने वह तरीका क्यों चुना
      लंबे समय से remote काम करने वाले व्यक्ति के तौर पर यह दुखद है। remote candidates में खुला abuse कहीं ज़्यादा दिखता है, और onsite interview के लिए बुलाने पर LLM cheating करने वाले तुरंत डरकर हट जाते हैं, लेकिन इससे सभी के लिए cost और time बहुत बढ़ जाता है

  • भर्ती मैनेजर के नज़रिए से, अपने आप सबमिट किए गए रिज़्यूमे से भर जाना वह चीज़ है जो हम सबसे कम चाहते हैं
    हाल ही में एक जॉब पोस्ट की, तो 2 दिनों में 100 से ज़्यादा रिज़्यूमे आ गए, और 99% फिट से बहुत दूर थे। इंटरव्यू लायक व्यक्ति ढूँढने के लिए इतने सारे रिज़्यूमे छाँटना मुश्किल था
    जब noise बहुत बढ़ जाता है, तो अच्छे उम्मीदवार भी गलती से नज़रअंदाज़ या रिजेक्ट हो सकते हैं, और इस तरह दुष्चक्र चलता रहता है
    मुझे पता है कि अभी market खराब है और job seekers बहुत हैं, लेकिन auto-submit और job sites पर बमबारी काम नहीं करती। कम-से-कम अहम जगहों पर तो नहीं

    • आपकी company नहीं भी हो सकती, लेकिन ऐसा लगता है कि hiring companies ने योग्य उम्मीदवारों को तुरंत AI से रिजेक्ट करके, ghost job postings डालकर, और interview के बाद गायब होकर यह स्थिति खुद पैदा की है
      अगर किसी योग्य उम्मीदवार को एक interview schedule कराने के लिए सैकड़ों applications देनी पड़ती हैं, तो automation के लिए उसे दोष देना मुश्किल लगता है। बल्कि अगर किसी में इसे अच्छी तरह automate करने की पहल और क्षमता है, तो वह बेहतरीन hire हो सकता है। बशर्ते उसे पहले से नौकरी न मिल गई हो
    • सार्वजनिक job boards पहले से ही low-effort spam applicants से भरे रहते थे, लेकिन AI tools ने इस समस्या को बहुत बढ़ा दिया है
      सबसे दुखद बात यह है कि AI और social media से आई उदासीनता को युवा mentees में फैलते देखना। मैं वर्षों से volunteer mentoring कर रहा हूँ, लेकिन हाल की batches इस धारणा से संक्रमित हैं कि job market बस optimize करने वाला एक game है
      यह अफसोस की बात है कि समझदार और motivated युवा Reddit और TikTok जैसी जगहों से job market के बारे में सोचना सीख रहे हैं। वहाँ सिखाया जाता है कि मेहनत करना बेकार है, और गरिमा बनाए रखने का एकमात्र तरीका है काम में कम मेहनत लगाना, interviews में झूठ बोलना, यह test करना कि कितना कम काम किया जा सकता है, और quiet quitting जैसी तरह से काम करना। और फिर ऐसे व्यवहार को अपनी पसंद नहीं, बल्कि companies और CEOs की गलती बताकर rationalize किया जाता है
      हाल की tech industry slowdown ऐसे लोगों के लिए बड़ा wake-up call रहा है। कुछ batches का माहौल 2021~2022 के अजीब market में पैदा हुए उस घमंडी उदासीनता से बदल गया—जहाँ लोग मानते थे कि layoff होने पर अगले हफ्ते 20% hike के साथ नई job मिल जाएगी—से अपने low performance की वजह से निकाले जाने और काफी humbled होने की तरफ चला गया
      इस उदासीनता का नया version यह मानता है कि वैसे भी AI नौकरियाँ छीन लेगा, इसलिए game यह है कि LLM से applications को छलो, interviews पार करो, और joining के बाद जितना लंबे समय तक हो सके टिके रहो
      समस्या इतनी गंभीर है कि एक company ने हमारे internal job board के साथ collaboration वापस ले लिया। वजह थी LLM-generated applications और interviews के दौरान साफ़ LLM cheating का व्यापक होना। उलटा, जो व्यक्ति सच में सीखता है और ईमानदारी से प्रयास करता है, वह केवल इसलिए अपने आप लगभग top 25% में आ जाता है कि वह communication और coding के लिए LLM पर निर्भर नहीं करता
      यह कैसे खत्म होगा, पता नहीं। job market लगातार दो हिस्सों में बँटता महसूस हो रहा है: वे नौकरियाँ जहाँ काम को गंभीरता से लिया जाता है, और वे नौकरियाँ जहाँ पकड़े न जाने तक सब लोग सिर्फ LLM ping-pong करते रहते हैं
    • automated hiring spam और HN posts तक में interview में cheating में मदद करने वाले LLM apps पर शेखी बघारने जैसी industry की कमजोर बुनियादी ethics की वजह से, hiring में मदद करने वाले मेरे कुछ दोस्त पहले ही onsite interviews पर लौट चुके हैं
      और भी absurd बात यह है कि ये 100% remote jobs हैं। interview shared office में होता है। हम अभी ऐसी दुनिया में रह रहे हैं
    • यह hiring side द्वारा वर्षों से इस्तेमाल किए गए automated screening methods की स्वाभाविक प्रतिक्रिया है। hiring side ने जो arms race शुरू की थी, उसमें आखिरकार दोनों पक्षों की ताकत थोड़ी ज़्यादा बराबर हो गई है
      बेशक नतीजे में सभी का नुकसान है, और स्थिति उस समय से खराब हो गई है जब यह arms race शुरू नहीं हुई थी। लेकिन automated filtering लगाने से पहले hiring managers को यह सोचना चाहिए था। जिम्मेदारी hiring side की है
    • समझ नहीं आता alternative क्या है। “कुछ बहुत relevant postings को ध्यान से review करके apply करो” शायद नहीं। उम्मीदवार के नज़रिए से numbers game न खेलने का नुकसान साफ़ नहीं दिखता

  • मैं हर चीज़ automate करने वाला व्यक्ति हूँ और मुझे वैसे भी ऐसी चीज़ें पसंद हैं, लेकिन job search का तरीका मैंने पूरी तरह अलग रखा है
    अंधाधुंध भेजने के बजाय, मैं जिस company में काम करना चाहता हूँ उसे करीब एक हफ्ते तक गहराई से research करता हूँ और समझता हूँ कि किस role में जा सकता हूँ। सब कुछ 100% manual और focused होता है, और कुल companies की संख्या 8 से ज़्यादा नहीं होती
    spray-and-pray junior level पर चल सकता है, लेकिन career के बाद के चरणों में आपको बहुत चुनिंदा होना पड़ता है कि interview time कहाँ खर्च करना है। roles long-term होते हैं और जीवन पर बड़ा असर डालते हैं

    • मूल रूप से मेरा तरीका भी यही है। समस्या यह है कि सोच-समझकर लिखी गई application ढेर सारे applicants के बीच दब जाती है। ऊपर जैसे tools इस्तेमाल करने वाले भी बहुत हैं
      recruiters या HR teams जो tools इस्तेमाल करती हैं वे भी खराब हैं और आसानी से fool किए जा सकते हैं। असली अनुभव न होने पर भी résumé में keywords और phrases को रणनीतिक ढंग से बिखेर देने जैसा। नतीजतन hiring manager अच्छे उम्मीदवारों को interview पर नहीं बुला पाता, और अच्छे उम्मीदवारों को interview का मौका नहीं मिलता
      मुख्य समस्या सिर्फ यह नहीं कि system खराब है, बल्कि यह है कि पिछले 2~3 वर्षों में IT में इतने लोगों ने नौकरियाँ खोई हैं कि अंततः indiscriminate applying के अलावा विकल्प नहीं बचता। आखिर रोज़ी-रोटी तो कमानी ही है
      जब तक hiring recover नहीं होती और labor demand नहीं बढ़ती, और कुछ IT professionals दूसरे industries में जाकर labor supply कम नहीं करते, तब तक सुधार नहीं होगा। 2000 और 2008 में भी ऐसा ही दिखा था
    • सुनने में refined और अच्छा approach लगता है, लेकिन एक बार ghosting या जल्दबाज़ी में rejection मिलते ही शायद इसे छोड़ देंगे
      applications ignore होने के इतने बेकार कारण होते हैं कि यह तरीका बहुत कारगर लगे, ऐसा नहीं लगता। हाँ, अगर आप manager तक networking से पहुँच सकते हों तो अलग बात है
    • इतनी मेहनत के बाद भी ghost कर दिए जाएँ तो investment के लायक नहीं है
    • जानना चाहूँगा कि यह तरीका आखिरी बार कब काम आया था, और आपका background तथा जिन roles के लिए apply किया था वे किस type के थे
    • फिर आप company के अंदर networking करके interview पाते हैं, या online apply करते हैं? manual approach के बारे में और जानना चाहूँगा
      मुझे लगता है दोनों तरीके valid हैं। online dating में मैंने automated approach इस्तेमाल किया था और अब शादीशुदा हूँ, तो वह कारगर रहा
      companies के लिए automated approach भी online dating जैसा काम कर सकता है। हालांकि online dating के विपरीत, companies में अगर interview stage तक पहुँचा जा सके तो highly targeted approach के बेहतर काम करने की संभावना लगती है
      dating में targeted approach के अच्छी तरह काम न करने की सबसे बड़ी वजह यह है कि यह पता लगाना पड़ता है कि किसके साथ chemistry match करेगी। काम में ऐसी चीज़ जानने की ज़रूरत नहीं होती, या कम-से-कम romantic relationship जितनी intimacy तो नहीं चाहिए

  • मैंने भी इसी तरह 3 महीने में नौकरी पाई थी
    ऑटोमेशन से पहले सबसे उबाऊ हिस्सा था cover letter में संबंधित जानकारी copy-paste करना, content update करना, cover letter का Word document बनाना, और उस कंपनी/जॉब पोस्टिंग वाले folder में resume की copy डालना। खुली applications को track करने वाली Notion table, यानी Kanban board में भी जॉब posting की details अपने-आप add हो जाती थीं
    पहले पूरा process 30–45 मिनट लेता था, लेकिन बाद में 2 मिनट से भी कम समय लगता था। मैंने ज़्यादा applications नहीं भेजीं; बस applications बहुत कम समय में तैयार कर पाता था और बचा हुआ समय कंपनी और role research पर लगाता था
    ChatGPT ने पूरे process को बहुत smooth बना दिया, और हम सच में कमाल के दौर में जी रहे हैं

  • अगर hiring manager के पास resumes की बाढ़ आ रही हो, तो अलोकप्रिय कामों और manual instructions को filter की तरह इस्तेमाल किया जा सकता है

    1. application submission page पर ऐसा text डालें: “सभी resumes या cover letters में नीचे दिया गया वाक्य copy करके लागू होना चाहिए; अगर नहीं होगा तो review से बाहर कर दिया जाएगा।” इससे test हो जाएगा कि candidate सच में पढ़ता है और instructions follow करता है या नहीं, और simple string search से auto-reject किया जा सकता है
    2. instructions follow करने वाले 1% candidates के लिए technical filter stage में कोई ऐसा अलोकप्रिय task मांगें जो पहले की coding experience दिखाए। मेरे case में, एक JavaScript developer के तौर पर, task था एक DOM node position से दूसरी position तक move करना। इससे 22 candidates घटकर 2 रह गए; और इसमें वे और भी लोग शामिल नहीं हैं जो बीच में drop out हो गए
    • सोच रहा हूँ कि DOM को एक node position से दूसरी तक move करने वाला task open-book है या नहीं
      DOM को कई तरीकों से traverse किया जा सकता है। आँख बंद करके भी childNodes और nextSibling से कुछ hack किया जा सकता है, लेकिन best शायद TreeWalker class होगी। मैंने इसे पहले इस्तेमाल किया है, लेकिन MDN पर थोड़ी देर देखे बिना memory refresh करके whiteboard पर working implementation नहीं लिख पाऊँगा
      अगर आप candidates को सिर्फ इस आधार पर filter करते हैं कि उन्होंने लगातार बढ़ते web standards रट रखे हैं या नहीं, तो आप बहुत अच्छे candidates भी खो देंगे
    • पहला तरीका LLM भी उतनी ही आसानी से solve कर सकता है

  • मैं इस बात से सहमत नहीं हूँ कि अच्छे cover letter का राज context है
    मुझे पता है कि 4 साल से थोड़ा पहले जब मैं job search कर रहा था और आज के हालात काफी बदल गए हैं, लेकिन cover letter वह जगह नहीं है जहाँ आप दिखाते हैं कि आपने job posting पढ़कर किसी template में specific role details भर दीं; यह personality दिखाने का इकलौता मौका है
    मेरे हिसाब से अच्छा cover letter game बदल सकता है। मेरी पहली developer job भी इसलिए मिली क्योंकि hiring manager और senior developers को मेरा cover letter पसंद आया था। यह culture fit का भी अच्छा filter है। मैं बहुत serious इंसान नहीं हूँ, और ऐसी company में काम नहीं करना चाहता जो मुझसे वैसा होने की उम्मीद करे, इसलिए मैं हमेशा थोड़ा humor डालता हूँ
    इस साल की शुरुआत में जब मुझे थोड़ी hiring करनी पड़ी, तब भी मैंने कुछ extra मिनट लगाकर ऐसे cover letters ढूँढे जिनमें convention से हटकर कुछ हो, लेकिन कुछ नहीं मिला। सब “cover letter कैसे लिखें” का मोटा-मोटी Google search करके मिले boring templates follow कर रहे थे
    resume यह नहीं बता पाता कि मैं किस तरह के इंसान के साथ काम करना चाहूँगा। हमारे पास ऐसे लोगों के 200 resumes थे जो काम कर सकते थे। अगर resume के आधार पर ही समान skill वाले 199 लोगों से compete कर रहे हों, तो अच्छा cover letter competitive advantage बन सकता है
    बेशक मुझे पता है कि आज का hiring environment पूरी तरह अलग है, इसलिए मेरा perspective गलत भी हो सकता है। फिर भी मुझे लगता है कि अभी भी कुछ hiring managers cover letters पढ़ते होंगे, और अगर कभी नई job ढूँढना शुरू करूँगा तो cover letter पर कुछ extra मिनट ज़रूर लगाऊँगा

    • prompt का कुछ हिस्सा देखकर मेरे मन में भी यही विचार आया। सच कहूँ तो अगर पहले खुद लिखे गए cover letters के samples दे दें, तो writing style और personality की नकल करते हुए कहीं ज़्यादा personal result निकलेगा
      blind mass applications की समस्या अलग है; applicant को hiring manager की effort के हिसाब से match करना चाहिए। अगर शुरुआती कुछ stages automated हैं और आखिरी हिस्सा इंसान पढ़ता है, तो generated cover letter को खुद proofread करना चाहिए
    • यह company पर बहुत निर्भर करता है। मैंने 200 से ज़्यादा लोगों के interview लिए हैं, लेकिन cover letter कभी नहीं देखा

  • काफी cool है, लेकिन actual functionality की बजाय यह एक साफ-सुथरे demo project के रूप में ज़्यादा उपयोगी लगता है
    सबसे पहले, automated job application submission से hiring manager पर अच्छा impression पड़ने की संभावना कम है। ऊपर से, जैसे आप अपनी जिंदगी को पहली date में अच्छा perform करने के लिए optimize नहीं करना चाहेंगे, वैसे ही job search के लिए भी life optimize नहीं करनी चाहेंगे
    जिंदगी तब ज़्यादा संतोषजनक होती है जब आप वह चीज़ ढूँढ लें जो आप चाहते हैं और उसे long term तक बनाए रख सकें

    • सहमत हूँ
      यह कई roles में fit होने से परे, screening को जितना हो सके pass करने की दिशा में गलत लक्ष्य optimize करने जैसा लगता है
      व्यक्तिगत रूप से job search और employment में मेरे सबसे सफल अनुभव वे थे जब company के अंदर किसी को जानता था, जिससे initial resume screening को पूरी तरह bypass कर पाया, और मुझे जानने वाले लोगों के मजबूत समर्थन के साथ सावधानी से tailored resume और cover letter submit किया
      मुझे पता है कि हर किसी के पास यह luxury नहीं होती, लेकिन मैंने काम के अंदर और बाहर लगातार networking करने की कोशिश की है, और आम तौर पर इससे खराब workplaces या mismatch roles को filter करने में मदद मिली है, जिससे दोनों पक्षों का समय बचा

  • मैं कई महीनों से नौकरी ढूंढ रहा/रही हूँ और कोई नतीजा नहीं मिला है। हर दिन LinkedIn और Indeed को मैन्युअली चेक करता/करती हूँ, नई positions ढूंढता/ढूंढती हूँ, requirements देखता/देखती हूँ, और जांचता/जांचती हूँ कि मेरी skills और experience मेल खाते हैं या नहीं
    यह प्रक्रिया यह समझने में भी मदद करती है कि किन क्षेत्रों को मजबूत करना चाहिए। फिर मैं कंपनी और industry की research करता/करती हूँ। जब तक मुझे लगता है कि यह मेरी रुचि और fit के हिसाब से ठीक है और apply करने के लिए तैयार होता/होती हूँ, तब तक पहले ही सैकड़ों applicants हो चुके होते हैं। LinkedIn applicants की संख्या दिखाता है
    “सिर्फ 3 दिन हुए हैं, यह कैसे संभव है?” ऐसा लगता था, लेकिन वजह यही है

    • skills और experience fit हैं या नहीं, यह जांचने का अच्छा तरीका interview invite email आने तक इंतजार करना है
      खुद को कंपनी के लिए convince कर लेने के बाद अंत में न हो पाना वाला emotional roller coaster बहुत दर्दनाक होता है। और उसका खर्च सिर्फ applicant उठाता है। कम से कम जब तक यह पक्का न हो जाए कि कुछ हद तक मेरे control में कोई संभावना है, तब तक उस काम को टालना स्वाभाविक है
      नतीजा कभी भी पूरी तरह आपकी performance और actions पर निर्भर नहीं होता। कई roles बिना budget के होते हैं, companies hiring freeze में होती हैं, या job posts ऐसी होती हैं जहाँ पहले से सफल candidate बस formal offer का इंतजार कर रहा होता है
      मेरा मानना है कि application research में लगाई जाने वाली मेहनत इस बात का function होनी चाहिए कि अगले step तक जाने के लिए applicant से कितनी मेहनत मांगी जा रही है और employer applicant को कितना respect दिखा रहा है। phone interview के लिए जरूरी मेहनत बहुत कम होती है, और respect लगभग 0 के करीब होता है
    • manual application assistant भी मौजूद हैं। सचमुच ऐसे लोग हैं जो job postings पर apply करने को नौकरी की तरह करते हैं, और r/slavelabour पर ऐसी service देने वाले लोग मिल सकते हैं
      वे प्रति application fixed fee लेते हैं, या नई नौकरी की पहली salary से कुछ percentage लेते हैं
      https://www.reddit.com/r/slavelabour/search/?q=job+applicati...
    • पहले 1 घंटे में 100 applicants होना आम है
      दोनों तरफ के लिए सलाह यह है कि job boards का इस्तेमाल न करें, अपनी website इस्तेमाल करना बेहतर है
    • मैंने सुना है कि LinkedIn की applicants संख्या वैसी बिल्कुल नहीं होती जैसी लोग समझते हैं
      details याद नहीं हैं, लेकिन उसके बाद से मैंने उसे serious लेना छोड़ दिया
    • reference के लिए, मेरे अनुभव में अभी LinkedIn उन real लोगों के लिए नौकरी ढूंढने की लगभग सबसे खराब जगह है जिन्हें सच में काम करना आता है
      हर कोई पहले किसी भी जगह apply button दबाकर देखता है कि क्या मिलता है, इसलिए signal-to-noise ratio पूरी तरह बेकार है। अगर company homepage पर careers section है, तो हमेशा पहले उसे प्राथमिकता देनी चाहिए

  • ऐसे posts देखकर लगता है कि या तो मैं कुछ गलत कर रहा/रही हूँ, या वे कुछ गलत कर रहे हैं
    मैंने कभी सैकड़ों applications नहीं लिखीं। जब नौकरी ढूंढता/ढूंढती हूँ, तो जिन कुछ companies में काम करना चाहता/चाहती हूँ उनकी research करता/करती हूँ, सोच-समझकर कुछ applications लिखता/लिखती हूँ, और आम तौर पर कम से कम response तो मिल ही जाता है, ज्यादातर interview invite भी मिलते हैं
    बेशक मेरे पास university degree है, लेकिन यहाँ कई लोगों के पास भी होगी। मैं Germany के एक mid-sized city में रहता/रहती हूँ, तो लगता है कि नौकरी ढूंढना इससे मुश्किल होना चाहिए, आसान नहीं
    क्या अभी skilled tech workers की कमी नहीं है? कई जगहों की hiring bar “जो भी दरवाजे से अंदर आ जाए” जैसी लगती है। हम भी शायद लगभग किसी को भी hire कर लें जो coding कर सकता हो, भरोसेमंद हो, और team में काम कर सकता हो

    • tech workers बहुत हैं, लेकिन अच्छे tech workers की कमी है। resume stage पर दोनों में फर्क करना अविश्वसनीय रूप से मुश्किल है। online posting डालते ही कुछ दिनों में सैकड़ों applications आ जाती हैं
      खुद को एक अच्छे engineer के रूप में सोचिए: आपने company में apply किया, लेकिन 200 और लोगों ने भी apply किया। company को कुछ applicants automatically हटाने पड़ते हैं, इसलिए आप किसी simple heuristic criteria में फंस सकते हैं, या बदकिस्मती से वे नीचे वाले आधे resumes देखे बिना ही delete कर दें और आपका resume trash में चला जाए
      अब क्या करें? सवाल यह है कि अगले हफ्ते बहुत समय लगाकर यही प्रक्रिया दोहराएं, या फिर standards कम करके 200 और companies में apply करें
    • Germany अलग लगता है। यहाँ काम बहुत ज्यादा word of mouth से होता दिखता है, इसलिए शायद LLM spam UK या US जितना नहीं फैला है
      ज्यादातर jobs इतनी openly advertise नहीं होतीं, और कोई दोस्त “मैं ऐसे व्यक्ति को जानता हूँ जो यह कर सकता है” जैसी बात से काम बता देता है
    • मैं भी Germany में रहता/रहती हूँ, और मेरा अनुभव है कि कमी हो भी तो फायदा नहीं अगर HR जो पूछता है वह आपके पिछले 1 साल के resume experience में reflect नहीं होता
      भले ही आपने वह काम 5 साल पहले किया हो। और recommendation letter में positive feedback की तरह packaged कोई negative बात नहीं होनी चाहिए