---

AI-ассистент для проведения автоматизированных собеседований с кандидатами. Система использует машинное обучение, LLM и обработку естественного языка для анализа резюме, проведения интервью в реальном времени и оценки кандидатов.

Ссылки

• Figma проекта с идеями по проекту и брейнштормами
• Развернутый Backend на VPS сервере
• Развернутый Frontend на Vercel

Описание проекта

HR Avatar — интеллектуальная платформа, предназначенная для автоматизации найма с помощью искусственного интеллекта. Система взаимодействует с кандидатами, оптимизируя процесс подбора персонала и повышая продуктивность HR-отдела.

Основные возможности:

1. Анализ резюме

   • Автоматическое извлечение навыков и опыта из резюме
   • Сравнение с требованиями вакансии
   • Векторный анализ соответствия (SentenceTransformers)
   • LLM-анализ для глубокой оценки

2. Проведение интервью в реальном времени

   • AI-интервьюер с голосовым интерфейсом
   • Автоматическая генерация вопросов на основе контекста
   • Обработка речи в реальном времени (Speech-to-Text)
   • Синтез речи для ответов AI (Text-to-Speech)
   • Анализ ответов кандидата с оценкой

3. Управление состоянием интервью

   • State Machine для контроля процесса интервью
   • WebSocket для real-time коммуникации
   • Автоматические переходы между этапами
   • Сохранение истории и результатов

4. Система оценки

   • Многокритериальная оценка ответов
   • Анализ технических навыков, коммуникации, релевантности
   • Генерация детальной обратной связи
   • Рекомендации по найму

Архитектура системы:

graph TB
    subgraph "Frontend (React + TypeScript)"
        UI[React UI Components]
        Router[React Router]
        State[Zustand Store]
        Query[TanStack Query]
        WSClient[WebSocket Client]
    end

    subgraph "Backend (FastAPI)"
        API[REST API Endpoints]
        WS[WebSocket Manager]
        SM[State Machine]
        Services[AI Services]
    end

    subgraph "AI Services"
        STT[Speech-to-Text<br/>ElevenLabs]
        TTS[Text-to-Speech<br/>ElevenLabs]
        AI[AI Analysis]
        Resume[Resume Processor<br/>SentenceTransformers]
    end

    subgraph "Database"
        DB[(PostgreSQL)]
        Migrations[Alembic Migrations]
    end

    subgraph "External APIs"
        OpenAI[OpenAI API]
        ElevenLabs[ElevenLabs API]
    end

    subgraph "Interview State Machine"
        START[START]
        INTRO[INTRODUCTION]
        LOAD[LOADING_CONTEXT]
        PLAN[PLAN_DECISION]
        UPDATE[UPDATING_PLAN]
        NEXT[NEXT_STAGE]
        ASK[ASKING_QUESTION]
        WAIT[WAITING_RESPONSE]
        ANALYZE[ANALYZING]
        SKIP[SKIPPING_QUESTION]
        TIMELINE[UPDATING_TIMELINE]
        END[ENDING]
        FAREWELL[FAREWELL]
        COMPLETE[COMPLETE]
    end

    UI --> Router
    UI --> State
    UI --> Query
    UI --> WSClient
    
    WSClient <--> WS
    Query --> API
    
    API --> Services
    WS --> SM
    
    Services --> STT
    Services --> TTS
    Services --> AI
    Services --> Resume
    
    STT --> ElevenLabs
    TTS --> ElevenLabs
    AI --> OpenAI
    
    API --> DB
    DB --> Migrations
    
    START --> INTRO
    INTRO --> LOAD
    LOAD --> PLAN
    PLAN --> UPDATE
    UPDATE --> NEXT
    NEXT --> ASK
    ASK --> WAIT
    WAIT --> ANALYZE
    ANALYZE --> TIMELINE
    TIMELINE --> PLAN
    WAIT --> SKIP
    SKIP --> TIMELINE
    PLAN --> END
    END --> FAREWELL
    FAREWELL --> COMPLETE

    classDef frontend fill:#e1f5fe
    classDef backend fill:#f3e5f5
    classDef ai fill:#e8f5e8
    classDef database fill:#fff3e0
    classDef external fill:#ffebee
    classDef state fill:#f1f8e9

    class UI,Router,State,Query,WSClient frontend
    class API,WS,SM,Services backend
    class STT,TTS,AI,Resume ai
    class DB,Migrations database
    class OpenAI,ElevenLabs external
    class START,INTRO,LOAD,PLAN,UPDATE,NEXT,ASK,WAIT,ANALYZE,SKIP,TIMELINE,END,FAREWELL,COMPLETE state

Loading

Технологический стек

Backend

• FastAPI - современный веб-фреймворк для API
• SQLAlchemy - ORM для работы с базой данных
• Alembic - миграции базы данных
• PostgreSQL - основная база данных
• WebSocket - real-time коммуникация
• OpenAI API - LLM для анализа и генерации текста
• ElevenLabs - синтез и распознавание речи
• SentenceTransformers - векторный анализ текста

Frontend

• React 19 - UI библиотека
• TypeScript - типизированный JavaScript
• Vite - быстрый сборщик
• React Router - маршрутизация
• Tailwind CSS - стилизация
• Shadcn UI и Radix UI - компоненты интерфейса
• Axios - HTTP клиент

DevOps

• Docker - контейнеризация
• uv - менеджер зависимостей Python
• Yarn - менеджер пакетов Node.js

Конфигурация и деплой

• backend
• frontend

Структура проекта

more-tech/
├── backend/                # FastAPI backend
│   ├── app/
│   │   ├── api/            # API endpoints
│   │   ├── core/           # State machine и бизнес-логика
│   │   ├── models/         # SQLAlchemy модели
│   │   ├── schemas/  
│   │   ├── services/ 
│   │   └── main.py    
│   ├── alembic/            # Миграции БД
│   ├── tests/
│   └── pyproject.toml 
├── frontend/               # React frontend
│   ├── src/
│   │   ├── components/     
│   │   ├── pages/          # Страницы приложения
│   │   ├── services/       
│   │   ├── store/          
│   │   └── router/         # Маршрутизация
│   └── package.json        
├── interview_pipeline.py   # Скрипт для тестирования воркфлоу интервью
├── resume_review.py        # Скрипт для анализа резюме
└── README.md

Основные компоненты

Машина состояний

Система управления состоянием интервью с автоматическими переходами:

• START → INTRODUCTION → QUESTION_GENERATION → WAITING_RESPONSE → RESPONSE_ANALYSIS → PLANNING → FAREWELL → COMPLETED

Real-time

Обработка аудио в реальном времени:

1. Получение аудио-чанка
2. Speech-to-Text (ElevenLabs)
3. Анализ ответа (OpenAI GPT)
4. Генерация следующего вопроса
5. Text-to-Speech (ElevenLabs)
6. Отправка аудио-ответа

Авторы

• Taneellaa / Artemy - frontend и UX/UI дизайн
• fresh-milkshake / Nikita - backend и база данных
• bolgoff / Andrew - ML и работа с LLM
• IrkaKeller / Irina - менеджер и тестировщик