Блог

AI-подбор подрядчиков: что внутри алгоритма

Объясняем, как работает рекомендательный движок BuildCore — какие факторы учитываются, как считается скор и почему мы показываем объяснение к каждому ранжированию.

Все статьи
AI-подбор подрядчиков: что внутри алгоритма
2 апреля 20268 мин чтенияИгорь Лебедев· Lead ML-инженер
AIалгоритмmatching

AI-подбор — главная фича BuildCore, и одновременно та часть продукта, к которой у пользователей больше всего вопросов. Чёрные ящики никто не любит, поэтому мы показываем не только итоговый скор, но и объяснение к каждому ранжированию: почему этот подрядчик оказался выше того.

Что подаётся на вход

Алгоритм получает на вход заявку и список всех подрядчиков, которые потенциально могут её выполнить — то есть имеют нужную специализацию и работают в нужном регионе. Это обычно 30–80 кандидатов на одну заявку. Дальше каждый из них оценивается по семи факторам.

Веса факторов

  • Цена — 30%. Чем ближе предлагаемая цена к медиане по рынку, тем выше балл. Сильно дешевле — подозрительно (тоже минус); сильно дороже — тоже минус.
  • Рейтинг — 20%. Средневзвешенная оценка по последним 50 заказам. Веса свежее.
  • Сроки — 20%. Соответствие предполагаемого срока медианному сроку для подобных работ. Реалистичные оценки получают больше баллов.
  • Документы — 15%. Полнота карточки: ИНН, ОГРН, СРО, лицензии, страховка профессиональной ответственности.
  • Опыт в категории — 10%. Сколько похожих заказов команда сделала за последние 24 месяца.
  • Споры — 5%. Доля споров от общего числа заказов. Чем меньше, тем выше балл.
  • Скорость отклика — 5%. Среднее время первого ответа в чатах. Команды, которые отвечают за минуты, получают приоритет.

Калибровка под заказчика

Веса не фиксированные — заказчик может в одно касание сместить приоритет. Например, «нужно срочно» сдвигает вес сроков с 20% до 35%, а цена — с 30% до 15%. Или «бюджет важнее всего» — наоборот. Мы храним эти предпочтения в профиле и используем для будущих заявок этого же заказчика.

Что такое «объяснение»

Под каждым рекомендованным подрядчиком есть короткое сообщение в стиле «Топовый рейтинг и быстрый отклик, но дороже медианы на 12%». Это не маркетинг, а реальный отчёт о том, какие факторы перевесили. Объяснение генерируется детерминированно — одни и те же входы дают один и тот же текст.

Защита от bias

Любая рекомендательная система рискует усиливать существующий перекос — кто-то один раз попал в топ и навсегда там остался. Мы боремся с этим через периодическую инъекцию «новичков»: 1 место из 10 в выдаче резервируется за подрядчиком с малой историей, который соответствует базовым критериям. Это даёт новичкам шанс набрать первый рейтинг.

Метрики качества

Мы постоянно измеряем conversion-rate: какая доля рекомендаций превращается в принятый Proposal. Сейчас средний показатель — 18%, что в несколько раз выше, чем при простой сортировке по рейтингу. Также измеряем NPS заказчиков после закрытия заказа — пока он стабильно держится в районе 72–78.

«Чёрный ящик никогда не получит доверия отрасли. Если мы хотим, чтобы AI-подбор стал нормой стройки — нужна полная прозрачность факторов и весов.»

Из выступления CTO BuildCore на ProBuild Conf 2026

Будущее AI-подбора — гибридный подход: машина считает скор и предлагает топ-5, а человек выбирает финального исполнителя на основе чата и интуиции. Полный автомат для стройки не сработает: слишком много контекста, который не оцифровать.

Читайте также