Как мы строим отдел создания видеоконтента с помощью генеративных нейросетей

Предыстория

После того, как произошли события февраля 2022 года, у меня, среди клиентов, которых я консультирую, появился сервис Плати Легко! который занимается тем, что переводит деньги зарубеж и обратно: причем делает как обычные денежные переводы, так и оплачивает всякие подписки и решает прочие аналогичные финансовые задачи. Кстати, у этого сервиса есть отдельное направление по работе с юрлицами, когда надо либо отправить платеж зарубеж от юрлица, либо принять средства от зарубежного клиента, причем с оформлением документов и прочими нюансами.

Один из способов продвижения такого сервиса — SEO, который подразумевает создание большого количества текстового контента (новостей, инструкций, обзоров), которые публикуются на сайте самого сервиса. И, конечно, на разных сторонних площадках (например, в Дзене).

Однако мне очевидно, что мир двигается в сторону НЕ_текстовых медиа, поэтому мы с руководством Плати Легко! обсудили, что, кроме текстов, надо делать и видеоконтент тоже. Сначала мы наняли исполнителей, которые бы делали типовые видеоролики-инструкции вручную (можно посмотреть такие «ручные» ролики на ютуб-канале сервиса). В целом, с такими роликами все неплохо, кроме сроков их реализации и итоговой цены — а нам хотелось получать быстрее и дешевле; )

И тогда мы решили попробовать создать отдел, для начала из 1-2 сотрудников, которые бы создавали видео в нужном объеме с помощью набирающих популярность нейросетей.

И эта статья первая часть описания того, что у нас получилось. В ней я расскажу как и какую мы публиковали вакансию, что было с откликами, какое тестовое давали и как в итоге проводили отбор кандидатов. В общем все, до вывода сотрудников на работу. Пока я пишу этот текст сотрудники занимаются первыми экспериментами по генерации видео и через несколько недель я напишу вторую часть, где поделюсь результатами работы отдела, сложностями, с которыми мы столкнулись и покажу, что у нас получилось.

Если честно, я сначала долго пытался придумать название для этой вакансии. Как назвать этого человека, который будет брать написанные тексты, трансформировать их в промты и дорабатывать результат от нейросетки напильником после генерации? В итоге, не придумалось ничего лучше, чем назвать этого человека креатором. Да, вот именно так)

В итоге была опубликована на ХХ вакансия с одиозным названием "Креатор контента с использованием нейросетей". И содержала она вот такое описание, что нужно будет делать:

Если кому-то интересно почитать полный текст вакансии и условия (удаленка/не удаленка и так далее), то я специально для вас скачал вакансию в виде pdf и выложил по этой ссылке (Я. Диск).

Откровенно говоря, мы думали, что откликов будет мало (потому что вакансия непонятна даже нам самим), поэтому не особо ожидали каких-то результатов на hh. ru и параллельно начали готовиться к другим каналам поиска сотрудников. В основном, правда, на ум приходили только чаты в телеграм и публикация вакансии на vc. ru.

Однако мы ошибались — я был поражен, сколько людей отправило нам резюме, с учетом, что для отправки резюме надо было приложить вменяемый сопроводительный текст и ответить на ряд вопросов.

Немного статистики:

Вакансия была опубликована днем 12 июля. 16 июля в нее добавили уровень дохода, потому что на момент публикации было совершенно непонятно, сколько денег платить такому человеку — аналогичных вакансий просто нигде нет и ничего подобного найти вообще не удавалось. А к 16 числу мы приняли волевое решение, что готовы платить не менее средней ЗП для смм-щика мидла, а это около 50-70 тысяч рублей на руки в месяц.

При этом уже 18 июля утром вакансию сняли с публикации, потому что желающих стало слишком много, а неплохих кандидатов набралось столько, что надо было думать, как их теперь отбирать.

Всего, за календарную неделю, мы получили 1838 просмотров и 256 откликов, что дает нам конверсию в отклик в размере почти 14%

Часть всех откликов явно не подходили — на входе мы отсеили примерно половину всех кандидатов. Но проблема была в том, что до этапа "интересный товарищ, надо бы пообщаться" все равно добиралось слишком много людей.

И, конечно, мы решили дать им тестовое задание.

Вот такое тестовое задание от нас получили кандидаты, которые как-то проявили себя и показали профильный опыт с любыми нейросетями, причем в основном это были, конечно, ChatGPT и Midjourney:

Мы решили, что с теми, кто выполнит тестовое задание мы точно пообщаемся на онлайн-собеседовании. Сейчас я понимаю, что нам очень сильно повезло, что, во-первых, мы поставили дедлайн и четко его прописали в задании, потому что тестовые приходят до сих пор, но мы со спокойным сердцем отказываем тем, кто опоздал.

А во-вторых, что задание, в итоге, в срок успело выполнить всего 18 человек. Из которых 3 сделали совсем не то и с ними удалось попрощаться сразу, без встречи.

В итоге, до собеседования со мной добралось 15 кандидатов, причем почти все из них реально старались, когда делали задание и было несколько прям классных роликов, которые приятно было смотреть. Я разработал систему оценок для ранжирования кандидатов и моя помощница назначила всем собеседования.

Сначала пару слов про мою систему отбора. Возможно я изобрел велосипед (я, все-таки, не HR. И у меня, и у клиента нет HR-а в команде), но было довольно очевидно, что для выбора из 15 кандидатов надо использовать что-то более объективное, чем собственные ощущения. А как выбирать сотрудника на несуществующую позицию, которой ни у кого нет — малопонятно. Поэтому я сделал систему оценки основываясь на своих ожиданиях от того, каким будет тот человек, который займет это место. Частично эти критерии описаны в самой вакансии, но часть из них пришлось трансформировать.

Обычно я использую систему с баллами, при которой я ставлю оценки от 1 до 5 за каждый критерий всем кандидатам, и потом просто считаю сумму баллов — тот, кто набирает большее количество, становится победителем.

В данном случае основными критериями были:

Из прикольно-необычного: примерно 20% кандидатов еще на стадии резюме говорили, что являются одновременно и клиентами Плати Легко!, поэтому им в целом очень интересно поработать в команде, которая сделала и развивает такой сервис. Как отдельный критерий это, в итоге, выносить не стали, но наверняка это влияло на качество выполнения тестового задания.

На каждое собеседование отводилось не более 45 минут, в формате zoom-встречи. И за несколько дней мы всех прособеседовали.

Благодаря системе оценки, после того, как собеседования были проведены, получилось:

Поскольку нам все еще непонятно ни сколько времени будет уходить на генерацию одного ролика, ни увенчается ли успехом вообще вся эта затея с отделом генерации на базе нейронок, нами было принято решение по итогам собеседования всех трех лидеров принять на тестовый оплачиваемый период.

С каждым из кандидатов договорились о том, что делаем совместный пробный материал, причем, в идеале, мы хотим уложиться в 1-1,5 недели. Конечно, работу в этом периоде компания оплатит, а получившийся результат, если он будет удовлетворительным, сможет использовать по прямому назначению.

В случае, если все три кандидата смогут показать достойный результат и нам будет комфортно работать, то у сервиса настолько большой объем материалов и много планов на развитие, что работы хватит всем троим, поэтому сможем сформировать полноценный отдел. Если нет — будем привлекать кандидатов из сформированного кадрового резерва.

--

О результате тестовых периодов я расскажу в следующей статье уже через несколько недель, когда у нас появится и устойчивый опыт создания контента приемлимого качества, и когда мы сформируем полноценный отдел.

Если у вас есть пример компании, где такой отдел уже создан и работает — дайте знать в личные сообщения, очень интересно пообщаться с коллегами, потому что этот путь нам только предстоит пройти.

Если вы понимаете, что у вас в компании стоит аналогичная задача, то тоже приходите в личные сообщения, потому что, кажется, дальше нас, с точки зрения построения коммерческой работающей структуры и подбора сотрудников в этом направлении, никто не продвинулся. И я очень надеюсь, что в ближайшие несколько месяцев отдел сможет выйти на запланированную производительность. Об этом я тоже напишу статью сюда, поэтому кому интересно — подписывайтесь )