Нейросети для HR и подбора персонала

В HR открытые модели разбирают резюме, подбирают кандидатов под вакансию, отвечают сотрудникам на вопросы по внутренним правилам и помогают с обучением. Работа на своём сервере важна, потому что резюме и данные сотрудников относятся к персональным данным. Проверьте качество на русском, лицензию и следите, чтобы решения о людях оставались за человеком.

В подборке 17 семейств открытых моделей.Обновлено 22.09.2026Открыть весь каталог с фильтрами
ТекстRU2024–2026

T-Pro / T-Lite

Т-Банк · Россия

Модели Т-Банка, дообученные на основе Qwen специально для русского языка: заметно лучше исходной модели пишут и рассуждают по-русски. T-Lite — 8B, T-Pro — 32B на одну видеокарту; T-Search — агент для многошагового поиска на русском и английском.

  • Русскоязычный чат-бот поддержки
  • Разбор обращений и документов на русском
  • Ответы по базе знаний компании
Размеры
7B – 36B-A3B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Картинка + текст2026

Qwen3-VL Resume Parser

Sukhrob Nurali · не раскрыта

Дообученная Qwen3-VL-8B читает страницы резюме как картинки и возвращает запись из 23 полей в JSON. Автор прямо пишет: для автоматических решений по кандидатам модель не предназначена, решение принимает человек.

  • Перенос резюме из PDF в карточку кандидата
  • Заполнение базы кандидатов без ручного ввода
  • Разбор резюме с разной вёрсткой и оформлением
Размеры
8B, дообучение Qwen3-VL-8B-Instruct
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Голос: спикеры и звук2022–2025

pyannote (диаризация)

pyannoteAI (Эрве Бредин) · Франция

Самый распространённый открытый инструмент, который размечает запись по спикерам: кто и когда говорил. Обычно ставится в связку с распознаванием речи. Веса выдаются после короткой анкеты на HF.

  • Разметка звонков: где оператор, где клиент
  • Протоколы совещаний с подписью спикеров
  • Подготовка записей к расшифровке и анализу
Размеры
несколько миллионов параметров
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAGGGUF2024–2025

JobBERT (TechWolf)

TechWolf · Бельгия

Модель бельгийской HR-компании: превращает названия должностей в векторы, чтобы находить похожие вакансии и резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Сопоставление названий должностей из разных источников
  • Поиск похожих вакансий и резюме по смыслу
  • Наведение порядка в справочнике должностей компании
Размеры
109M – 278M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Детекция подделок2025

Desklib AI Text Detector

Desklib · Индия

Свежий открытый детектор ИИ-текста на DeBERTa-v3-large, обучен на наборе RAID; есть отдельная версия под учебные работы. Ошибается в обе стороны — итог всегда проверяет человек.

  • Проверка присланных статей и отчётов
  • Отсев шаблонных отзывов и откликов
  • Предварительная проверка учебных работ
Размеры
0,4B (DeBERTa-v3-large)
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Поиск и RAG2025

CareerBERT

Авторы статьи CareerBERT, немецкие университеты · Германия

Немецкоязычная модель, которая сопоставляет резюме с профессиями из европейского справочника ESCO и подсказывает подходящие направления. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Подбор профессий под опыт кандидата
  • Сопоставление резюме и описаний вакансий
  • Подсказки по карьерным переходам внутри компании
Размеры
110M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Поиск и RAG2024

ConTeXT-Skill-Extraction

TechWolf · Бельгия

Находит в тексте вакансии или резюме упоминания навыков и сопоставляет их со справочником компании. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Извлечение навыков из описания вакансии
  • Сопоставление навыков кандидата с требованиями
  • Карта компетенций по подразделениям
Размеры
109M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Документы и OCRНе развивается2024

Kosmos-2.5

Microsoft · США

Превращает скан страницы в размеченный текст с координатами блоков или в markdown. Удобна как первый шаг перед разбором резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Перевод сканов резюме в текст с сохранением структуры
  • Подготовка документов к извлечению полей
  • Оцифровка бумажных анкет
Размеры
около 1.4B
Железо
от: 1 видеокарта
Можно в коммерциюПодробнее
Разбор текстаНе развивается2024

OccCANINE

University of Southern Denmark · Дания

Переводит свободное описание профессии в стандартный код HISCO на 13 языках. Создана для исторических архивов, но годится и для наведения порядка в справочниках должностей. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Приведение разнородных названий профессий к единому коду
  • Разбор архивов кадровых и статистических данных
  • Подготовка данных для отчётности
Размеры
на базе CANINE-s, размер на карточке не указан
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Документы и OCRНе развивается2024

UDOP

Microsoft · США

Одна модель на все задачи с документом: чтение, ответы на вопросы по странице, извлечение полей, классификация. В HR применяется для разбора резюме и приложенных сканов. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Извлечение полей из резюме и приложений к нему
  • Ответы на вопросы по содержимому документа
  • Классификация входящих документов
Размеры
742M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Детекция подделокНе развивается2023

HC3 ChatGPT Detector

Hello-SimpleAI · Китай

Один из первых открытых классификаторов ИИ-текста, обучен на корпусе HC3 из пар ответов человека и ЧатГПТ. Ошибается в обе стороны: его вывод — повод поговорить с автором, а не доказательство.

  • Предварительная проверка учебных работ
  • Отсев шаблонных откликов и отзывов
  • Разметка подозрительных текстов для ручной проверки
Размеры
около 125M (RoBERTa-base)
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Разбор текстаНе развивается2022–2023

ESCOXLM-R и JobBERT (ITU Copenhagen)

Mike Zhang, Rob van der Goot, Barbara Plank (IT University of Copenhagen и LMU Munich) · Дания

Научная линейка моделей для текстов рынка труда: обучены на объявлениях о работе и европейском справочнике профессий ESCO, вытаскивают из вакансий навыки и требования. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Извлечение навыков и требований из текста вакансии
  • Приведение навыков к единому справочнику ESCO
  • Классификация вакансий и должностей
Размеры
110M – 560M
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Картинка + текстНе развивается2023

Pix2Struct

Google · США

Читает документ или скриншот как картинку и отвечает структурой: текст, поля, ответы на вопросы. В HR её дообучают под резюме и анкеты. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Извлечение данных из резюме и анкет в виде картинок
  • Вопросы к содержимому скана
  • Разбор таблиц и схем в документах
Размеры
282M – 1.3B
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Документы и OCRНе развивается2022

LiLT

SCUT DLVC Lab, Южно-Китайский технологический университет · Китай

Лёгкая модель, которая учитывает и текст, и расположение блоков на странице: обучается на одном языке и переносится на другие. Подходит для разметки полей резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Разметка полей в резюме и анкетах
  • Извлечение данных из форм и бланков
  • Разбор документов на нескольких языках
Размеры
около 130M английская и около 280M многоязычная версия
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Документы и OCRНе развивается2022

Donut

NAVER CLOVA · Южная Корея

Читает скан документа и сразу отдаёт заполненную структуру полей, без отдельного OCR. В HR её дообучают под разбор резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Извлечение полей из анкет и резюме
  • Разбор сканов справок и дипломов
  • Определение типа входящего документа
Размеры
около 200M
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее
Компьютерное зрениеНе развивается2022

DiT (Document Image Transformer)

Microsoft · США

По картинке определяет, что за документ перед ней: резюме, диплом, справка, договор. Помогает раскладывать пакеты файлов от кандидатов по типам. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.

  • Сортировка входящих документов кандидатов по типам
  • Проверка комплектности пакета документов
  • Поиск нужного скана в архиве
Размеры
версии base и large
Железо
от: Ноутбук
Коммерция с условиямиПодробнее
Детекция подделокНе развивается2020

Silent-Face-Anti-Spoofing (MiniFASNet)

MiniVision Technology · Китай

Практически единственный полностью открытый набор весов для проверки живого лица по одному кадру: отличает человека от фото, экрана или маски. Ошибается в обе стороны — отказ должен уметь оспорить человек.

  • Проверка живого лица при входе по селфи
  • Защита пропускной системы от фото на телефоне
  • Проверка при удалённой идентификации клиента
Размеры
две модели примерно по 1,8 МБ
Железо
от: Ноутбук
Можно в коммерциюПодробнее

Подборки

Нужна модель под вашу задачу?

Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.

  1. ПодберуМодель и размер под задачу и бюджет на железо
  2. ПоставлюНа ваш сервер или в закрытый контур, с API
  3. ДообучуНа ваших данных или подключу базу знаний
  4. ВстроюВ CRM, 1С, бота, сайт или рабочий чат
Обсудить внедрение