SmartHireQR

Как ритейл-сети обрабатывают 5000 резюме в месяц и не теряют лучших кандидатов

Боль бизнеса

Ритейл-сеть из 80 магазинов ежемесячно получает от 4000 до 6000 резюме на позиции продавцов, кассиров, товароведов и управляющих точками. Текучка линейного персонала достигает 8-12% в месяц — это означает, что каждый месяц нужно закрывать 120-150 вакансий. HR-отдел из 5 рекрутеров физически не может обработать такой поток: на просмотр одного резюме уходит 3-5 минут, на первичный обзвон — 10-15 минут. В итоге рекрутеры просматривают только первые 10-15% резюме (приходящие в первые сутки), остальные тонут в почте и наHeadHunter. Лучшие кандидаты, которые откликаются в первые часы, получают оффер у конкурентов, пока рекрутер ещё не открыл их резюме. Средний срок закрытия вакансии продавца — 23 дня, а стоимость одного найма (с учётом ФОТ рекрутеров, размещения вакансий, времени руководителей магазинов) достигает 18 000-25 000 рублей. При этом до собеседования доходит только 8-12% кандидатов — остальные отсеиваются на этапе ручного скрининга, где рекрутер по 10-секундному просмотру резюме принимает субъективное решение.

Решение с SmartHireQR

Система SmartHireQR автоматизирует весь первичный этап найма: от момента отклика кандидата до назначения собеседования. AI-алгоритмы за 2-3 секунды анализируют каждое резюме: извлекают ключевые навыки, опыт, географию, проверяют соответствие требованиям вакансии через NLP-модели, оценивают вероятность выхода кандидата на работу (на основе исторических данных по похожим профилям). Кандидаты автоматически распределяются по приоритетам: «Горячие» (связь с кандидатом в течение 15 минут), «Тёплые» (в течение 2 часов), «Стандартные» (в течение суток). Параллельно с этим AI-чатбот проводит первичное интервью в мессенджере: задаёт 5-7 ключевых вопросов, уточняет зарплатные ожидания, готовность к графику, наличие медкнижки. Рекрутер получает уже подготовленный шорт-лист из 15-20% лучших кандидатов с полной аналитикой по каждому. В результате срок закрытия вакансии продавца сокращается с 23 до 7 дней, стоимость найма падает на 65%, а качество найма растёт — доля кандидатов, прошедших испытательный срок, увеличивается с 58% до 81%.

Масштаб проблемы массового найма в ритейле

Массовый найм линейного персонала — это отдельная вселенная HR-процессов, которая радикально отличается от подбора топ-менеджеров или IT-специалистов. Здесь важны не глубина оценки, а скорость, масштаб и стоимость одного найма.

8-12% Ежемесячная текучка линейного персонала в ритейле

120-150 Вакансий нужно закрывать ежемесячно сети из 80 магазинов

23 дня Средний срок закрытия вакансии продавца при ручном найме

18-25 тыс. ₽ Полная стоимость одного найма (hard + soft costs)

Почему массовый найм — это конвейер, а не искусство

В отличие от точечного подбора, где рекрутер может потратить неделю на поиск идеального кандидата, массовый найм — это потоковый процесс, где важны метрики:

Метрика	Что измеряет	Целевое значение	Типичное значение без автоматизации
Time to Fill	Срок от открытия вакансии до выхода кандидата	7-10 дней	20-30 дней
Cost per Hire	Полная стоимость одного найма	5 000-8 000 ₽	18 000-25 000 ₽
Time to Contact	Время от отклика до первого контакта с кандидатом	15-60 минут	2-5 дней
Show-up Rate	Процент кандидатов, пришедших на собеседование	65-75%	35-45%
Offer Acceptance Rate	Процент принятых офферов	70-80%	45-55%
90-day Retention	Процент кандидатов, прошедших испытательный срок	75-85%	55-65%

Где теряются лучшие кандидаты

На рынке массового найма кандидаты не ждут. Продавец или кассир — это ходовой товар на рынке труда. Один человек одновременно откликается в 5-8 компаний и принимает оффер от той, которая первой вышла на связь. Статистика показывает:

Первые 2 часа. 65% кандидатов, откликнувшихся на вакансию, принимают первый оффер, который получили в течение 2 часов после отклика. Если ваша компания не связалась с кандидатом за это время — он уже работает у конкурента.
Первые 24 часа. Ещё 25% кандидатов принимают оффер в течение суток. Оставшиеся 10% — это «сложные» кандидаты, которые сравнивают условия или ждут ответа от работодателя мечты.
После 48 часов. Шанс нанять кандидата падает до 5-8%. Даже если он ещё не принял оффер, его мотивация работать именно у вас стремится к нулю.

                Реальный сценарий потери кандидата: Анна, 28 лет, опыт работы продавцом 3 года, отличные рекомендации. В 10:15 утра откликается на вакансию в ритейл-сети «Март» через HeadHunter. В 10:22 — отклик в сеть «Пятёрочка». В 10:35 — в «Магнит». Рекрутер «Марта» открывает резюме Анны только в 16:00 (потому что утром было совещание, потом обед, потом ещё 40 резюме в очереди). Звонит в 16:15. Анна вежливо отказывается: «Извините, я уже вышла на работу в „Пятёрочке“ — они позвонили в 11:00 и пригласили на собеседование в 14:00». «Март» потерял отличного кандидата, потратил 18 000 рублей на поиск замены и будет закрывать вакансию ещё 3 недели.
            

Анатомия ручного скрининга: почему рекрутеры не справляются

Чтобы понять, почему автоматизация даёт такой эффект, нужно разобрать, из каких этапов состоит традиционный процесс обработки резюме и где возникают «бутылочные горлышки».

Стандартный процесс обработки резюме вручную

Этап	Действия	Время	Кто выполняет
1. Сбор резюме	Выгрузка с HeadHunter, Avito, SuperJob, соцсетей, почты	30-60 мин/день	Рекрутер
2. Первичный просмотр	Беглый просмотр каждого резюме (10-30 секунд)	3-5 мин на резюме	Рекрутер
3. Первичный обзвон	Звонок подходящим кандидатам, уточнение деталей	10-15 мин на кандидата	Рекрутер
4. Назначение собеседования	Согласование времени с кандидатом и руководителем магазина	5-10 мин	Рекрутер
5. Напоминания	Напоминания кандидатам о собеседовании	2-3 мин на кандидата	Рекрутер
ИТОГО на 1 кандидата	Полный цикл до собеседования	20-35 мин	Рекрутер

Математика перегрузки рекрутера

Рассмотрим типичную нагрузку рекрутера в ритейл-сети:

Входящий поток. 100-120 резюме в день на одного рекрутера (при потоке 5000 резюме в месяц и 5 рекрутерах).
Рабочее время. 8 часов = 480 минут.
Время на резюме. При 3 минутах на резюме рекрутер физически может просмотреть максимум 160 резюме в день.
Реальность. На практике рекрутер тратит на резюме 10-15 секунд, просматривает только первые 30-40 в очереди, остальные откладываются «на потом».
Результат. 60-70% резюме вообще не просматриваются. Среди них — лучшие кандидаты, которые откликнулись во второй половине дня или в выходные.

60-70% Резюме не просматриваются рекрутером при потоке 5000+ в месяц

10-15 сек Среднее время просмотра одного резюме рекрутером

8-12% Конверсия из резюме в собеседование при ручном скрининге

45% Рекрутеров массового найма выгорают в первый год работы

Почему ручной скрининг неэффективен

Помимо банальной нехватки времени, ручной скрининг имеет фундаментальные недостатки:

Субъективность. Рекрутер за 10-15 секунд оценивает резюме по внешним признакам: фото, формат, наличие «красных слов». Это не имеет корреляции с реальными качествами кандидата.
Эффект усталости. К концу дня рекрутер просматривает резюме хуже, чем утром. К пятнице качество скрининга падает на 30-40%.
Когнитивные искажения. Рекрутеры неосознанно отдают предпочтение кандидатам похожего возраста, пола, образования. Это снижает разнообразие и качество найма.
Отсутствие приоритизации. Все резюме выглядят одинаково. Рекрутер не знает, кто из кандидатов «горит» (уже получает офферы), а кто может подождать.
Нет обратной связи от рынка. Рекрутер не видит, как меняются зарплатные ожидания, какие навыки становятся дефицитными, какие конкуренты активнее.

                Стоимость ошибки скрининга: Если рекрутер по ошибке отклоняет хорошего кандидата (false negative), компания теряет не только этого человека, но и его потенциальный вклад. При средней текучке 10% в месяц и стоимости найма 20 000 ₽, каждый пропущенный хороший кандидат обходится компании в 40 000-60 000 ₽ (стоимость повторного поиска + упущенная выручка от вакантной позиции). При потоке 5000 резюме и ошибке скрининга 15% это 750 пропущенных кандидатов в месяц или 30-45 млн ₽ потерь в год.
            

Как SmartHireQR автоматизирует весь первичный этап

Система SmartHireQR превращает хаотичный поток резюме в управляемый конвейер найма. Каждое резюме обрабатывается автоматически за 2-3 секунды, при этом качество оценки выше, чем у опытного рекрутера.

Новый процесс обработки резюме с SmartHireQR

Этап	Традиционный процесс	Процесс с SmartHireQR	Экономия времени
Сбор резюме	30-60 мин/день (ручная выгрузка)	Мгновенно (автоматическая агрегация через API)	100%
Первичный просмотр	3-5 мин на резюме	2-3 секунды (AI-анализ)	99%
Первичный обзвон	10-15 мин на кандидата	Автоматический чат-бот в мессенджере (3-5 мин)	70%
Назначение собеседования	5-10 мин	Автоматическое планирование через календарь	90%
Напоминания	2-3 мин на кандидата	Автоматические SMS и push-уведомления	100%
ИТОГО на 1 кандидата	20-35 мин	2-5 мин (работа рекрутера только с шорт-листом)	85-90%

Архитектура AI-скрининга

SmartHireQR использует несколько ML-моделей, работающих параллельно:

NLP-модель извлечения данных. Парсит резюме любого формата (PDF, Word, текст с HeadHunter) и извлекает структурированные данные: опыт работы, навыки, образование, географию, зарплатные ожидания. Точность извлечения — 94-97%.
Модель соответствия вакансии. Сравнивает профиль кандидата с требованиями вакансии через векторные эмбеддинги. Учитывает не только ключевые слова, но и семантическое сходство (например, «работа с кассой» = «опыт кассира» = «оператор ПК»). Точность оценки соответствия — 89%.
Модель предсказания выхода на работу. На основе исторических данных по тысячам похожих кандидатов прогнозирует вероятность того, что кандидат дойдёт до собеседования и выйдет на работу. Учитывает 40+ факторов: время отклика, географию, зарплатные ожидания, историю откликов.
Модель приоритизации. Присваивает каждому кандидату приоритет: «Горячий» (связаться в течение 15 минут), «Тёплый» (в течение 2 часов), «Стандартный» (в течение суток). Приоритет рассчитывается на основе вероятности ухода к конкуренту и ценности кандидата.

Конвейер автоматической обработки резюме

Параллельная работа NLP, скоринга и чат-бота

Архитектура SmartHireQR: все этапы первичной обработки выполняются автоматически за 2-3 секунды на каждое резюме.

AI-чатбот для первичного интервью

После автоматического скрининга система отправляет подходящим кандидатам сообщение в WhatsApp, Telegram или SMS с приглашением пройти короткое интервью в чат-боте. Бот задаёт 5-7 ключевых вопросов:

Подтверждение интереса к вакансии.
Уточнение опыта работы (годы, компании, должности).
Готовность к графику работы (смены, выходные).
Зарплатные ожидания.
Наличие обязательных документов (медкнижка, ИНН, СНИЛС).
Готовность приступить к работе (сразу / через 2 недели / через месяц).
Удобное время для собеседования.

Диалог занимает 3-5 минут, кандидаты отвечают в удобном темпе (можно ответить сейчас или вернуться позже). Система автоматически анализирует ответы и формирует итоговый профиль кандидата с оценкой соответствия.

                Эффект чат-бота: 78% кандидатов, получивших сообщение от чат-бота, проходят интервью до конца (против 45% при телефонном обзвоне). Кандидаты чувствуют себя комфортнее, отвечая в мессенджере в удобном темпе, чем разговаривая с незнакомым рекрутером по телефону. При этом качество собранной информации выше — бот не забывает задать все вопросы и не пропускает важные детали.
            

Экономика автоматизации найма: сколько денег экономит ритейл-сеть

Автоматизация массового найма — это не просто «удобно», это прямой финансовый эффект, который можно посчитать в рублях. Рассмотрим экономику для типичной ритейл-сети среднего размера.

Исходные данные

Сеть из 80 магазинов
Поток резюме: 5000 в месяц
Необходимо закрывать вакансий: 130 в месяц
Штат HR-отдела: 5 рекрутеров + 1 руководитель
Средняя зарплата рекрутера: 70 000 ₽ (с налогами — 95 000 ₽)
Средний срок закрытия вакансии: 23 дня
Стоимость одного найма: 22 000 ₽

Расчёт экономического эффекта

Показатель	До автоматизации	После внедрения SmartHireQR	Изменение
Срок закрытия вакансии	23 дня	7 дней	-70%
Стоимость найма	22 000 ₽	7 500 ₽	-66%
Конверсия резюме в собеседование	10%	28%	+180%
Show-up rate	40%	72%	+80%
90-day retention	58%	81%	+40%
ФОТ HR-отдела	570 000 ₽/мес.	285 000 ₽/мес. (3 рекрутера + 1 рук.)	-50%
Полная стоимость найма в месяц	2 860 000 ₽	975 000 ₽	-66%
Чистая экономия в месяц	—	1 885 000 ₽	+1885 тыс. ₽

                Совокупный эффект: Внедрение SmartHireQR даёт ритейл-сети среднего размера экономию около 22,6 млн рублей в год. Это складывается из прямой экономии на найме (-1,885 млн ₽/мес.), снижения потерь от вакантных позиций (+650 тыс. ₽/мес. — магазины не простаивают без продавцов) и роста качества найма (+350 тыс. ₽/мес. — снижение повторных наймов из-за текучки). Затраты на систему (около 180 000 ₽ в месяц) окупаются менее чем за 1 месяц.
            

Качество найма: почему AI-скрининг точнее ручного

Распространённое возражение против автоматизации найма: «Машина не может оценить.soft skills и культурное соответствие». Это справедливо для финальных этапов (собеседование с руководителем, оценка мотивации), но для первичного скрининга ML-модель объективно лучше человека.

Почему AI-скрининг точнее ручного на этапе резюме

Отсутствие усталости и когнитивных искажений. AI одинаково хорошо оценивает первое и тысячное резюме в день. Нет эффекта «замыленного глаза».
Анализ 40+ параметров vs 3-5. Рекрутер за 10 секунд оценивает опыт, образование и зарплату. AI анализирует 40+ параметров: соответствие навыков, географию, время отклика, историю откликов, зарплатные ожидания относительно рынка, вероятность выхода на работу.
Обучение на миллионах кейсов. Модель обучена на данных по 3+ миллионам наймов и постоянно дообучается на новых данных. Рекрутер имеет опыт по 500-1000 наймов за карьеру.
Объективность. AI не дискриминирует кандидатов по возрасту, полу, внешности на фото. Это соответствует требованиям трудового законодательства и этике найма.
Выявление скрытых паттернов. ML-модель находит корреляции, которые не очевидны человеку: например, что кандидаты, откликнувшиеся в первые 2 часа после публикации вакансии, в 2.3 раза чаще проходят испытательный срок.

89% Точность AI-оценки соответствия кандидата вакансии

+40% Рост доли кандидатов, прошедших испытательный срок

-55% Снижение количества «ложных» наймов (когда кандидат уходит в первую неделю)

2.3× Точность предсказания выхода кандидата на работу

Гибридная модель: лучшее от людей и машин

SmartHireQR использует гибридный подход, где автоматика и люди дополняют друг друга:

Автоматический скрининг (100% резюме). AI обрабатывает все резюме, присваивает оценки и приоритеты.
Автоматическое первичное интервью (топ-40% кандидатов). Чат-бот проводит интервью с наиболее подходящими кандидатами.
Рекрутер работает с шорт-листом (топ-15-20%). Рекрутер получает уже подготовленный список кандидатов с полной аналитикой и проводит финальное телефонное интервью или назначает собеседование.
Руководитель магазина проводит очное собеседование (топ-8-12%). Финальное решение о найме принимает руководитель, но уже с полной информацией о кандидате.

                Эффект для рекрутеров: Рекрутеры освобождаются от рутины (просмотр тысяч резюме, первичные обзвоны) и фокусируются на качественной работе с лучшими кандидатами. Вместо 100 резюме в день и 30 обзвонов рекрутер работает с 15-20 кандидатами из шорт-листа, проводя с каждым глубокое интервью. Это повышает их профессиональную удовлетворённость, снижает выгорание и текучку среди самих рекрутеров.
            

Масштабирование без роста штата: как сеть растёт в 2 раза без найма рекрутеров

Одно из главных преимуществ SmartHireQR — возможность масштабировать найм без пропорционального роста HR-отдела. Традиционная ритейл-сеть при открытии 20 новых магазинов должна увеличить штат рекрутеров на 30-50%. С автоматизированной системой рост в 2 раза требует увеличения штата всего на 10-20%.

Сравнение моделей масштабирования

Количество магазинов	Поток резюме/мес.	Традиционный HR (штат)	HR со SmartHireQR (штат)
40	2 500	4 рекрутера	2 рекрутера
80	5 000	6 рекрутеров	3 рекрутера
160	10 000	12 рекрутеров	4 рекрутера
320	20 000	24 рекрутера	6 рекрутеров
500	35 000	40 рекрутеров	8 рекрутеров

Разница колоссальная: при сети из 500 магазинов традиционная модель требует 40 рекрутеров с ФОТ 3,8 млн рублей в месяц, тогда как модель со SmartHireQR обходится 8 рекрутерами и ФОТ 760 000 рублей. Экономия на масштабе — 5 раз.

                Стратегическое преимущество: Ритейл-сеть со SmartHireQR может агрессивно открывать новые магазины, не беспокоясь о том, сможет ли HR-отдел обеспечить их персоналом. Автоматизация снимает это ограничение и позволяет расти быстрее конкурентов, которые вынуждены сначала нанимать рекрутеров, а потом уже открывать магазины.
            

Интеграция с HR-экосистемой

SmartHireQR не требует замены существующих HR-систем. Он работает как интеллектуальный слой поверх текущей инфраструктуры.

Что интегрируется

Job-сайты. Автоматическая агрегация резюме с HeadHunter, Avito Работа, SuperJob, Rabota.ru, LinkedIn через API.
ATS (Applicant Tracking Systems). Интеграция с популярными ATS: Хантфлоу, Potok, Talantix, Cornerstone, самописные системы.
Мессенджеры. Отправка сообщений кандидатам через WhatsApp Business API, Telegram Bot API, SMS-шлюзы.
HRM-системы. Передача данных о нанятых сотрудниках в 1С:ЗУП, SAP HR, BambooHR для оформления.
Календари. Интеграция с Google Calendar, Outlook для автоматического назначения собеседований.
Системы оценки. Передача данных для дальнейшего развития сотрудников и анализа эффективности найма.

Панель интеграций SmartHireQR

Подключение к job-сайтам, ATS, мессенджерам и HRM-системам

Интерфейс управления интеграциями: подключение и настройка внешних систем через API в несколько кликов.

Кейс: Как ритейл-сеть «Продукты Маркет» сократила срок найма с 23 до 6 дней

Ритейл-сеть «Продукты Маркет» (95 магазинов в 4 регионах) сталкивалась с хронической проблемой: текучка линейного персонала достигала 11% в месяц, а HR-отдел из 6 рекрутеров не справлялся с потоком. Средний срок закрытия вакансии продавца составлял 25 дней, при этом 40% новых сотрудников уходили в течение первого месяца.

Руководство приняло решение внедрить SmartHireQR. За 3 недели была проведена интеграция с HeadHunter, Avito, Хантфлоу и 1С:ЗУП, настроены AI-модели, запущен чат-бот в WhatsApp.

Автоматизировано 100% первичного скрининга резюме.
Внедрён AI-чатбот для первичного интервью.
Настроена автоматическая приоритизация кандидатов.
Запущена система напоминаний кандидатам о собеседованиях.
Внедрена аналитика эффективности найма по каждому магазину.

Результаты через 6 месяцев работы

Автоматизация массового найма дала устойчивый эффект по всем ключевым метрикам.

-74% Сокращение срока закрытия вакансии (с 25 до 6.5 дней)

-68% Снижение стоимости найма (с 24 000 до 7 700 ₽)

+180% Рост конверсии резюме в собеседование (с 9% до 25%)

+85% Рост show-up rate (с 38% до 70%)

+42% Рост 90-day retention (с 57% до 81%)

-50% Сокращение штата рекрутеров (с 6 до 3 человек)

Ключевым фактором успеха стала скорость реакции. Если раньше кандидат ждал звонка рекрутера 2-4 дня, то теперь первое сообщение от чат-бота приходило в течение 15 минут после отклика. Это радикально повысило вероятность того, что кандидат дойдёт до собеседования именно в «Продукты Маркет», а не уйдёт к конкурентам.

Юридические аспекты и этика AI-найма

Использование AI в найме находится под пристальным вниманием регуляторов. SmartHireQR спроектирован с учётом всех требований трудового законодательства и этических норм.

Соответствие требованиям

Трудовой кодекс РФ. Система не дискриминирует кандидатов по полу, возрасту, национальности, религии. AI-модель регулярно проходит аудит на предмет скрытых смещений (bias).
152-ФЗ «О персональных данных». Все данные кандидатов хранятся на серверах в РФ, шифруются, доступ разграничен. Согласия на обработку данных собираются автоматически.
Право на объяснение. Кандидат может запросить объяснение, почему его резюме не прошло скрининг. Система генерирует понятное объяснение: «Резюме не соответствует требованиям по опыту работы (требуется от 1 года, у кандидата — 3 месяца)».
Прозрачность. Кандидаты информируются о том, что их резюме обрабатывается AI-системой, и могут отказаться от автоматической обработки.
Аудит и логирование. Каждое решение системы логируется с полной историей. Это позволяет провести ретроспективный анализ и предоставить данные по запросу трудовой инспекции.

                Важный аспект: В 2023 году Роструд оштрафовал несколько компаний на общую сумму 2.4 млн рублей за дискриминацию при найме (указание возраста и пола в вакансиях). SmartHireQR автоматически фильтрует такие требования и не допускает дискриминационных практик, защищая компанию от регуляторных рисков.
            

Дорожная карта внедрения: от старта до результата за 3 недели

Внедрение SmartHireQR — это не многомесячный проект. Система спроектирована для быстрого развёртывания: от подписания договора до промышленной эксплуатации проходит 3 недели.

Этапы внедрения

Неделя	Этап	Результат
Неделя 1	Аудит текущих процессов найма, интеграция с job-сайтами и ATS, настройка API	Техническая готовность инфраструктуры
Неделя 2	Обучение AI-моделей на исторических данных компании (минимум 1000 резюме), настройка чат-бота, калибровка порогов скрининга	Готовая система с точностью >85%
Неделя 3	Пилотный запуск на 20% потока резюме, A/B тестирование с ручным наймом, обучение рекрутеров	Подтверждение эффективности
Неделя 4+	Промышленный запуск на 100% потока, мониторинг, дообучение моделей на новых данных	Полноценная работа системы

                Быстрый старт: Уже через 2 недели после начала проекта компания получает первые результаты: автоматическая обработка части потока резюме, первые сокращения времени и стоимости найма. Это позволяет быстро оценить эффект и принять решение о полномасштабном внедрении.
            

Ключевые преимущества для бизнеса

Сокращение срока закрытия вакансии с 20-30 дней до 6-10 дней (на 65-75%)
Снижение стоимости найма на 60-70% (с 20 000 до 6 000-8 000 ₽)
Рост конверсии резюме в собеседование на 150-200%
Увеличение show-up rate на 70-90% за счёт быстрых напоминаний
Рост 90-day retention на 35-45% за счёт более точного скрининга
Возможность обрабатывать в 5-10 раз больше резюме без увеличения штата рекрутеров
Автоматическая приоритизация кандидатов — связь с «горячими» в течение 15 минут
AI-чатбот для первичного интервью 24/7 без участия рекрутера
Полное соответствие требованиям ТК РФ и 152-ФЗ
Быстрое внедрение за 3-4 недели без замены существующей HR-инфраструктуры
ROI внедрения — от 1 200% до 2 500% в течение первого года

Превратите массовый найм из проблемы в конкурентное преимущество

Внедрите SmartHireQR и начните закрывать вакансии в 3 раза быстрее, тратить на найм в 3 раза меньше и получать более качественных сотрудников. Освободите рекрутеров от рутины и сфокусируйтесь на стратегических задачах.

Узнать подробнее о проекте