Рік тому Jooble запустила Fitly — AI-сервіс, який допомагає кандидатам шукати роботу, адаптувати резюме під конкретні вакансії та швидше подаватися на позиції. За рік продуктом скористалися понад мільйон людей, а MRR виріс у 10 разів.
Рік тому Jooble запустила Fitly — AI-сервіс, який допомагає кандидатам шукати роботу, адаптувати резюме під конкретні вакансії та швидше подаватися на позиції. За рік продуктом скористалися понад мільйон людей, а MRR виріс у 10 разів.
Над Fitly працює невелика AI-native команда. Head of New Products в Jooble Олексій Рубаняк розповів dev.ua, як команда підходить до розробки сервісу, чому одного AI-генератора резюме недостатньо і як вони намагаються автоматизувати весь шлях кандидата — від пошуку вакансії до відгуку.
На старті Fitly вирішував досить конкретну проблему — допомогти кандидату адаптувати резюме під вакансію. Але досить швидко стало зрозуміло, що редагування CV саме по собі не вирішує головну проблему користувача.
«Можна зробити дуже хороше резюме, але якщо людина витрачає години на пошук вакансій, потім вручну пише Cover Letter і заповнює десятки однакових форм, проблема нікуди не зникає», — пояснює Рубаняк.
Тому команда поступово розширювала продукт. Зараз Fitly поєднує пошук вакансій, аналіз відповідності кандидата позиції, адаптацію резюме, генерацію супровідного листа та інструменти для швидшої подачі заявки.
Одна з базових функцій — CV Tailoring. Система аналізує опис конкретної вакансії та адаптує під нього резюме кандидата, зокрема враховуючи релевантні ключові слова, на які можуть звертати увагу ATS.
«Наше завдання не в тому, щоб просто переписати резюме красивішими словами. Важливо зрозуміти, що саме потрібно цій вакансії, які навички релевантні та як показати відповідний досвід кандидата», — говорить Рубаняк.
Окремо сервіс дозволяє в один клік створити Cover Letter під конкретну позицію.
Ще один напрям, який команда розвиває після розмов із користувачами, — skill-based пошук.
Проблема в тому, що назви посад не завжди добре описують реальний набір навичок людини. Фахівець може мати досвід, який підходить для кількох типів позицій, хоча буквально така сама назва посади у його попередньому досвіді не зустрічалася.
Тому команда переписала логіку матчингу вакансій і додала пошук за навичками.
«Ми хочемо відійти від логіки “у тебе така сама назва посади — значить, вакансія тобі підходить”. Значно важливіше зрозуміти, що людина вміє і який у неї досвід», — пояснює Рубаняк.
У самому продукті це відображається, зокрема, через Match Score — оцінку відповідності кандидата конкретній вакансії.
Навіть після того, як кандидат знайшов релевантну позицію та адаптував CV, залишається ще один етап — подача заявки.
«Ми побачили, що люди готові витрачати дуже багато часу на механічні дії. Відкрити вакансію, перейти на інший сайт, заповнити одні й ті самі поля, прикріпити резюме, ще раз вказати досвід. Це не та робота, яку кандидат хоче виконувати», — каже Рубаняк.
Тому в Fitly з’явилося Chrome-розширення з auto-fill для форм вакансій.
Ідея полягає в тому, щоб скоротити кількість ручної роботи й залишити кандидату більше часу на те, що справді потребує його участі.
Що показали розмови з користувачами
Зворотний зв’язок від користувачів команда використовує не тільки для пошуку багів чи дрібних покращень. Саме CustDev-інтерв’ю стали одним із джерел для нових функцій.
Так у Fitly з’явився Job Tracker — інструмент для відстеження вакансій і статусів відгуків.
«Люди часто не пам’ятають, куди саме вони подавалися. Особливо коли пошук роботи триває кілька тижнів або місяців. Тому ми додали можливість бачити цей процес як воронку», — розповідає Рубаняк.
Паралельно команда оновила онбординг і логіку матчингу. За даними компанії, ці зміни позитивно вплинули на retention і churn.
За рік роботи продукту команда отримала й цікаві дані про поведінку користувачів.
Найбільша аудиторія Fitly — у США. Далі йдуть Польща, Франція, Німеччина, Італія, Велика Британія та Іспанія. Загалом сервісом користуються у 95 країнах.
Один із найцікавіших показників — конверсія залежно від типу вакансії. 78% користувачів, які шукають позицію «director», стають платниками. Для запиту «customer service» цей показник становить 25%.
Ще один інсайт стосується віку. 86% платників Fitly у США — люди віком 45+. Медіана їхнього професійного досвіду становить 10 років.
«Це було для нас важливим відкриттям. Ми не будуємо продукт виключно для людей, які шукають першу роботу. Значна частина платної аудиторії — досвідчені спеціалісти, яким важливо скоротити час пошуку і зробити його ефективнішим», — говорить Рубаняк.
Команда також побачила, що пошук роботи має яскраво виражений робочий графік: 77% онбордингів припадають на понеділок–п’ятницю, а пік припадає на вівторок.
Над Fitly працюють два інженери та performance-маркетолог.
При цьому команда активно використовує AI-агентів у власній роботі. Їх застосовують для прототипування, дизайну, аналітики та автоматизації інших процесів.
«Ми не сприймаємо AI як окрему фічу продукту. Для нас це також інструмент, за допомогою якого ми самі будуємо продукт. Кожен у команді використовує кілька AI-агентів у своїй роботі», — каже Рубаняк.
За його словами, це дозволяє невеликій команді працювати значно швидше.
За перший рік Fitly залучив понад мільйон користувачів, а MRR зріс у 10 разів. Команда також покращила юніт-економіку і готується масштабувати основний канал залучення через Meta, паралельно тестуючи нові канали Jooble та Google.
«На цьому етапі нам важливо не просто залучати більше людей. Ми хочемо зрозуміти, які саме сценарії пошуку роботи дають користувачеві найбільшу цінність і як зробити цей шлях максимально коротким», — говорить Рубаняк.
Зараз команда Fitly також шукає Senior Product Manager, який працюватиме з платними каналами, тестуванням гіпотез і масштабуванням продукту.
