Соответствие

Заявление о соответствии Закону ЕС об ИИ

Как GetPruf соответствует требованиям прозрачности, человеческого контроля и управления рисками для систем ИИ высокого риска в сфере занятости.
Вступает в силу: 2 августа 2026 г.

Классификация

GetPruf классифицируется как система ИИ высокого риска в соответствии с Законом ЕС об ИИ, статья 6(2), в совокупности с Приложением III, пункт 4 (занятость, управление работниками и доступ к самозанятости). Системы ИИ, используемые для отбора или фильтрации заявлений или для оценки кандидатов в процессе подбора персонала, относятся к этой категории.
Мы обязуемся выполнить все требования к системам ИИ высокого риска к сроку соответствия 2 августа 2026 г. На этой странице описаны наши меры по соблюдению требований.

Прозрачность

GetPruf предоставляет понятную и доступную документацию о том, что система ИИ делает и чего не делает:
  • ИИ извлекает структурированные факты из текста резюме (даты трудоустройства, навыки, заявления, метрики)
  • Детерминированный код на Python вычисляет все оценки - ИИ не присваивает оценки риска напрямую
  • Шесть взвешенных измерений оцениваются независимо, каждое с задокументированными весами и методологией
  • Веб-верификация проверяет только существование организации - она не подтверждает трудоустройство или зачисление
  • Система не обращается к частным базам данных, аккаунтам в социальных сетях или защищенным характеристикам
Полная документация по методологии доступна по адресу /methodology. Каждый PDF-отчет включает раздел "Как была рассчитана эта оценка" с указанием точного вклада каждого фактора.

Человеческий контроль

GetPruf спроектирован как инструмент поддержки принятия решений, а не инструмент принятия решений. Требования к человеческому контролю встроены на каждом этапе:
Нет автоматических решенийСистема никогда не принимает решений о найме, не отклоняет кандидатов и не предпринимает негативных действий автоматически.
Обязательная проверка человекомКаждый отчет содержит четкое указание о необходимости проверки человеком перед любым решением о найме.
Объяснение результатовОтчеты содержат конкретные проблемы и рекомендуемые вопросы для собеседования, а не вердикты "прошел/не прошел".
Возможность переопределенияHR-специалисты могут отклонить любую отмеченную проблему на основе профессионального суждения и общения с кандидатом.

Снижение предвзятости

GetPruf реализует множество защитных мер для выявления и снижения дискриминационных результатов:
  • Корректировка для носителей других языков: оценки по измерениям Качество языка и Признаки авторства снижаются до 40% при обнаружении паттернов письма, нехарактерных для носителей языка
  • Отраслевая корректировка: веса метаданных и веб-верификации снижаются на 40% для отраслей, в которых компании обычно имеют ограниченное присутствие в интернете
  • Калибровка по стажу: шаблонные формулировки оцениваются менее строго для кандидатов на начальном этапе карьеры
  • Мониторинг по правилу четырех пятых: автоматизированный аудит предвзятости применяет правило четырех пятых EEOC для выявления неравного воздействия по сегментам кандидатов
  • Отсутствие защищенных характеристик: система не обрабатывает и не учитывает расу, пол, возраст, религию, инвалидность или национальное происхождение

Управление рисками

Технические меры управления рисками включают:
  • Детерминированная оценка: ИИ извлекает факты, код вычисляет оценки. Одно и то же резюме всегда дает одинаковую оценку.
  • Ограниченные корректировки: байесовская корректировка верификации ограничена +40/-10 баллов для предотвращения доминирования одного фактора
  • Неопределенность по умолчанию: отсутствие веб-доказательств расценивается как неопределенное, а не как доказательство фальсификации
  • Защита от инъекций промптов: текст резюме очищается перед обработкой ИИ для предотвращения враждебных входных данных
  • Безопасность при отказе: при отказе любого компонента (ограничитель частоты, аутентификация, квота) по умолчанию применяется запрет, а не разрешение

Управление данными

Данные резюме обрабатываются в соответствии с нашей Политикой конфиденциальности и Соглашением об обработке данных. Основные меры:
  • Мультитенантная изоляция с ограничением по tenant_id для каждого запроса
  • Шифрование TLS 1.3 при передаче, AES-256 при хранении
  • Файлы резюме обрабатываются в оперативной памяти и удаляются после анализа
  • Персональные данные не используются для обучения моделей ИИ
  • Субобработчики задокументированы с проверкой практик обработки данных

Техническая документация

Следующая документация находится в открытом доступе:
Дополнительная техническая документация, включая подробные карточки моделей и оценки рисков, доступна по запросу для регуляторных органов и корпоративных клиентов.

Контакты

По вопросам соответствия Закону об ИИ: dpo@getpruf.ai