Лайфхак оф зе дей! 👉🏻Если вас уволили или сократили. 👉🏻Если вы сами уходите из компании. 👉🏻Если уволили адекватного человека из вашей команды. Вы пишете коллегам в LinkedIn. Если уходите вы, напишите в LinkedIn всем, с кем вам было приятно работать. Коллегам, людям из соседних команд, партнерам, вашему skip-level, всем, с кем сложились хорошие профессиональные отношения. Если уходит хороший коллега, напишите ему сами. Не надо ничего просить. Просто: Мне было очень приятно с тобой работать. Я высоко ценю тебя как профессионала. Давай обязательно останемся на связи. Почему? Потому что вы вообще не знаете, где этот человек окажется через два года. Сегодня это ваш коллега. Через год 👉🏻 Director в другой компании. Через три 👉🏻 hiring manager на позицию, которую вы очень хотите. Или человек, которому внезапно нужен ровно такой специалист, как вы. Вот сообщение, которое я получила сегодня: “I’ll always hold you in very high regard and continue to stay in touch.” Вот такие отношения и есть ваш настоящий настоящий нетворк. Networking — это не написать незнакомому человеку «Hi, can you refer me?» когда вас уже уволили. Networking делается за несколько лет до того, как он вам понадобится. #карьера #сша

LinkedIn всех задолбал. Количество левых, старых, перепощенных по 15 раз и непонятно существующих вакансий уже такое, что поиск работы там превращается в отдельную работу. Рынок это прекрасно понимает. Поэтому все больше людей пытаются сделать свою более качественную доску вакансий. 👉🏻Есть Wellfound: особенно для стартапов. 👉🏻Есть HiringCafe, который собирает вакансии с карьерных сайтов компаний. 👉🏻Есть Ladders: с фокусом на более высокооплачиваемые позиции. А теперь появилась еще одна 👉🏻Lenny’s Jobs. Ее запустил Lenny Rachitsky, автор одного из самых известных Product/Growth newsletters и большого комьюнити. Внутри сейчас тысячи вакансий в Engineering, Marketing & Growth, Product Management, Design и других направлениях. Но мне понравилось даже не количество, а фильтры. Можно искать не просто: Product Manager. United States а, например: Product → AI → VC-backed → early stage → posted in the last 3 days. Можно фильтровать по индустрии: AI, B2B SaaS, FinTech, Consumer, HealthTech, Cloud. По типу компании: public, VC-backed, PE-backed, independent. По стадии: early-stage, unicorn, public tech, FAANG+. И по свежести: вплоть до вакансий за последние 3 дня. То есть вместо того чтобы разгребать огромную свалку LinkedIn, можно очень быстро собрать узкий список компаний и свежих вакансий именно своего типа. Мне вообще нравится тенденция: не искать работу в одном LinkedIn. LinkedIn оставляем для networking, recruiters и visibility. А сами вакансии ищем сразу из нескольких источников — желательно там, где можно нормально отфильтровать рынок. Еще одна доска в нашу коллекцию: Lenny’s Jobs. Я потестирую и расскажу, насколько она реально полезна, а не просто красиво выглядит. ❤️ Пишите и ваши отзывы! #jobboards

Айтишники начали путешествовать во времени — в LinkedIn специалисты массово дописывают ИИ-навыки в старые места работы 🙄 Исследователи заметили, что люди спустя годы (!) редактируют прошлые должности и описания, чтобы лучше попадать в текущий рынок. Особенно часто в старый опыт начали добавлять ИИ-термины и навыки, которых там изначально не было, а также убирать ссылки на удалённую работу и всякие инициативы в области разнообразия, равенства и инклюзивности. По данным исследования, среди людей младше 30 лет так правят свой предыдущий опыт уже 40%. Вот откуда потом появляются запросы на работу с ИИ на протяжении 6+ лет 😁 @xor_journal

KDD’26, день четвертый. Сегодня в основном вел закулисные разговоры, про которые не могу ничего рассказать. А вот про что могу: 1. Доклад от команды YouTube и GDM. Классический формат выступления, когда они рассказывают про свои новые статьи. Судя по всему, у них прям очень жестко цензурируются любые рассказы наружу, ничего лишнего упоминать нельзя, поэтому они придерживаются формата пересказа уже опубликованных статей. Держите еще одно название для кандгена — nomination. А для преранжирования — prescoring. А группировку айтемов в выдачу в докладе нарекли packing. В рамках доклада выступало поочередно четыре человека. Сначала был рассказ про knowledge distillation в ранжировании: * упоминали две свои более старые работы — Bridging the Gap: Unpacking the Hidden Challenges in Knowledge Distillation for Online Ranking Systems и Zero-shot Cross-domain Knowledge Distillation: A Case study on YouTube Music * и как раз на KDD’26 у них вышла новая статья — Addressing Intent Dissonance in Cross-Domain Distillation on YouTube. Кто первый прочитает, напишите в комментариях что там :) Затем был раздел про анализ последовательностей: * упоминали нашу любимую Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System, а также оригинальный YoutubeDNN, в котором впервые предложили next watch prediction * затем показали свою новую работу ClockRoPE: Random Fourier Rotations for Temporal Routine Modeling, в которой, как я понял, сделали time-aware RoPE, то есть учли время при анализе последовательности * и еще одну новую работу Tokens are All You Need: Dual-purpose Semantic IDs for Achieving LLM-Level I/O Efficiency in recommendation systems. Заменили в рекомендательной нейросети эмбеддинги на семантические айдишники Потом говорили про LLM x RecSys: * упомянули TIGER, а также статью про semantic IDs для ранжирования в YouTube, PLUM, STATIC * Token Factory: Efficiently Integrating Diverse Signals into Large Recommendation Models. Заменили в LLM семантические айдишники на эмбеддинги :) * LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale. Используют LLM для exploration с помощью генерации новых для пользователя интересов * TokenMinds: Pretrained User Tokens and Embeddings for User Understanding in Large Recommender Systems. Делают семантический айдишник пользователя. У меня в этом году студент такую дипломную работу в бакалавриате вышки защитил)) Последняя, четвертая секция называлась Gemini Commercial Intelligence: * это как раз работы команды Derek Cheng, подарившей миру DCN-v2 * как и писал в прошлом посте, делают ИИ-ресерчера, который их заменит (ну и нас тоже, за компанию). Прикладываю статьи ниже * AgenticTagger: Structured Item Representation for Recommendation with LLM Agents * PACEvolve: Enabling Long-Horizon Progress-Aware Consistent Evolution * PACEvolve++: Improving Test-time Learning for Evolutionary Search Agents * также активно занимаются бенчмарками для этого ИИ-ресерчера. Статья Evo-Memory: Benchmarking LLM Agent Test-time Learning with Self-Evolving Memory * еще делают модель, которая по набору товаров будет генерировать рекламу, в которой эти товары присутствуют. Звучит немного рандомно, но в тему коммерциализации укладывается 3. Был доклад от Федора Борисюка про эволюцию ранжирования в Линкедине. Подсвечу лишь статью Semantic Search At LinkedIn; вроде как это их главная работа про ранжирование на текущий момент. Федор, как всегда, первый автор :)

Объявляю network пятницу 🍻🍻 Пока я не запускала эту рубрику, нас на канале стало 8000 человек - это уже целый небольшой городок! И городок, судя по комментариям, из очень крутых специалистов. У нас уже есть кейсы, когда подписчики через эту рубрику получали реферал и потом офер! Так что нетворк тут работает, и я рада создавать повод познакомиться поближе. Как участвуем: • Скидывайте в комментарии короткое интро о себе (лучше с фото) • Добавляйте ссылку на свой LinkedIn профиль • Смотрите профили других людей и добавляйтесь в коннекшены • Если вы рекрутер - скидывайте актуальные вакансии, а не только профиль • Если можете порефералить к себе в компанию - напишите об этом отдельно, вам будут благодарны (напоминаю, как просить реферал) Что это даст? • Расширите свой нетворк и найдете людей из своей сферы/локации • Подсмотрите, как оформлены профили у других, и прокачаете свой • Кто-то найдет здесь вакансию или реферал (городок у нас дружный - помогать тут проще) Я начну, поехали 👇

Где искать вакансии, кроме LinkedIn? 14 июля 2026 года генеральный прокурор Техаса Кен Пакстон начал официальное расследование LinkedIn из-за возможной рекламы и монетизации ghost jobs, вакансий, которые уже закрыты, не существуют или которые компания не собирается заполнять. Офис прокурора запросил у LinkedIn документы, внутренние переписки и данные о рекламе Premium, проверке вакансий и заявлениях платформы о качестве job listings. Пока это расследование, а не доказанное нарушение, но вопрос хороший: можно ли брать с кандидатов деньги за преимущество в поиске, если платформа не подтверждает актуальность большинства вакансий? LinkedIn я бы не выбрасывала. Он по-прежнему нужен для нетворкинга, поиска рекрутеров и проверки, кто работает в компании. Но использовать его как единственный источник вакансий уже точно не стоит. Есть сервисы, которые собирают позиции с карьерных сайтов компаний и помогают работать с ATS системами, через которые работодатели принимают заявки. Это Greenhouse, Workday, Lever, Ashby, iCIMS и другие. Например, Simplify подбирает вакансии и помогает автоматически заполнять заявки. Jobright делает AI-подбор, присылает ранние алерты и ведет трекер заявок. Teal удобен для хранения вакансий, резюме и контроля этапов поиска. HiringCafe собирает позиции с карьерных сайтов компаний. LoopCV и Sonara делают упор на автоматизацию поиска и подачи. Но здесь важный момент: я не советую превращать поиск работы в бездумную рассылку 500 одинаковых заявок. Автоматизация должна экономить вам время на заполнении форм, а не принимать за вас решение, куда подаваться. 👉🏻Итого LinkedIn для людей и нетворкинга. ATS и карьерные сайты для вакансий. Автоматизация — чтобы не тратить жизнь на Workday IYKYK. #jobboards #linkedin

Headline: одно поле, 60 процентов веса в поиске Если бы нужно было оптимизировать в профиле только одно поле, это был бы Headline, строка под именем. На заголовок и названия должностей приходится порядка 60 процентов веса поискового алгоритма LinkedIn. Остальной профиль, весь ваш About и описания опыта, делят оставшееся. Проверьте свой Headline прямо сейчас. Если там написано "Ищу работу", "Открыт к предложениям", "Опытный руководитель" или просто название компании, вы невидимы. Ни один рекрутер не вбивает в поиск слова "опытный" или "ищу работу". Рекрутер ищет должность, домен и стек. Формула рабочего заголовка: точная целевая должность, вертикаль, 2-4 ключевых навыка или технологии, по которым вас реально ищут. Примеры: Senior Product Manager | B2B SaaS | HealthTech | AI Products | Wearable Devices QA Automation Engineer | Java | Python | Selenium | Playwright | API Data Analyst | SQL | Python | Tableau | Microsoft Power BI Как проверить, что вы выбрали правильные слова: откройте 10-15 вакансий вашего уровня и выпишите термины, которые повторяются в требованиях. Это и есть поисковые запросы рекрутеров, дословно. Если в вакансиях пишут Product Owner, а у вас в заголовке только Product Manager, часть запросов проходит мимо вас. И еще: Headline подтягивается в выдачу поиска рядом с именем. Это первое, что рекрутер читает, решая, открывать ли профиль. У вас одна строка, чтобы совпасть с его запросом. Какой у вас Headine? Напишите в комментриях 👇

Почему мы отказались от Claude в пользу Hermes + Codex. Весной мы стали использовать RapidAPI LinkedIn Sales Navigator Scraper – через MCP Claude Code должен был сделать запрос к LinkedIn Sales Navigator и выгрузить данные поиска. Мы использовали обычный Claude Code, который работал из-под VS Code. Пару раз Claude Code собрал нужные нам данные, правда токены на $20 тарифе Клода закончились буквально за 10 минут и пришлось ждать 4 часа, пока они перезарядятся. Выждав это время, я пошёл скрапить Sales Navigator и это был первый раз, когда я столкнулся с ЦЕНЗУРОЙ от ИИ. Естественно Claude было по фигу, что за доступ к этому API мы заплатили $150. При просьбе собрать данные он просто сказал, что он отказывается пользоваться этим MCP и собирать при помощи него Sales Navigator данные потому, что это идёт ВРАЗРЕЗ С ПРАВИЛАМИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ LINKEDIN. Я был немного в шоке из-за 2 вещей: во-первых, как молниеносно улетают мои кредиты в Claude, а во-вторых, как можно заниматься лидгеном, если ИИ так жёстко цензурирует стандартные лидген-практики. Тогда я попросил ChatGPT написать код и собирал данные програмно через терминал. Неудобно, но зато код в терминале полностью лишён саморефлексии 😁 Потом с подачи друга я затестил Hermes на Codex и решил запустить мой скрапер – на удивление всё прекрасно сработало. Не было никакой цензуры, и я ни разу не упёрся в лимиты. С тех пор я перевёл почти все рабочих процессы на Hermes + Codex, а в Claude только делал какие-то локальные задачки. Но сегодня он меня окончательно выбесил. 😈 Я попросил Claude сделать описания для 2 LinkedIn профилей. Он у меня запросил: “Нужны ли тебе описания для 2 настоящих людей или для 2 вымышленных людей”. Я выбрал пункт 2. Claude сказал, что он не будет этим заниматься, т.к. опять же это противоречит правилам LinkedIn. После этого он попросил меня подтвердить, что всё-таки эти описания для живых людей. Я ему сказал, что мол да, давай пиши и он выдал: “Помня ваш предыдущий запрос по созданию описаний для несуществующих людей и ввиду того, что тот запрос шёл вразрез с условиями использования платформы, я прошу описать подробно бэкграунд людей, имена, роли и так далее”. Спасибо, что паспорт не попросил для верификации и головой помотать! Надо ли говорить, что Hermes на Codex подготовил отличные описания с первого же промпта. #li_content

Я думаю, что это прекрасно. Соцсети на самом деле так просто не сдадутся. У них есть большой инструментарий борьбы с тем, чтобы интернет не умер (dead internet theory). У LinkedIn его больше, чем у других соцсетей: огромный % сидит с реальными именами и верифицированными документами. Самый главный инструмент, который есть у соцсетей, это "вас много, а я одна", очень высокая толерантность к ложноположительным ошибкам. Им окей заблокировать юзера при сомнениях (можно и в теневой бан поставить), лишний живой человек под раздачу против волны слопа - приемлемая цена. Отношения с платформами-монополистами хуже, чем с государством. С монополистом даже не посудишься нормально

Продолжаю серию про то, как рекрутеры видят вас в LinkedIn. В прошлом посте разобрали рамку, теперь про то, что скрывается за кнопкой. При включении Open to Work открывается форма, которую большинство кандидатов пробегает за 30 секунд: одна должность, одна локация, готово. Это ошибка, которая стоит просмотров. Рекрутерский фильтр Open to Work матчится именно с полями этой формы, а не с текстом вашего профиля. Пустые слоты - это поисковые запросы, в которые вы не попали. Что в форме и как заполнять. Должности: до 5 слотов. Прописывайте варианты руками, не надейтесь на умный алгоритм: Product Manager, Senior Product Manager, Technical Product Manager, Product Owner. Рекрутеры ищут по разным формулировкам, и каждый слот перекрывает свой сценарий поиска. Локации: до 5 слотов. Одна строка United States ловит только поиски удаленки по всей стране. Гибридные и офисные роли ищут по конкретным метрополиям. Рабочая схема: страна для удаленки плюс 3-4 города с наибольшей концентрацией вакансий в вашей области. Тип занятости: Full-time, Contract, Part-time. Отметьте все, что реально рассматриваете. Контрактные роли часто ищут отдельным фильтром, и если галочки нет, вас в этой выборке нет. Формат: Remote, Hybrid, On-site. Та же логика: каждая галочка открывает отдельный поток поисков. Дата готовности: укажите реальную. Рекрутеры с горящими вакансиями фильтруют тех, кто может выйти быстро. Пять минут на вдумчивое заполнение этой формы дают больше видимости, чем часы полировки текста About. Форма - это ваши поисковые запросы, About рекрутер читает уже потом. Откройте сейчас свою форму Open to Work: сколько слотов должностей и локаций у вас заполнено?

Взламывание яркости Это не про ИИ, но про цвет, яркость, HDR и цветовые профили. Это настолько интересный лайфхак, если не сказать джейлбрейк, что я переведу с иврита оба поста. "Я листал ленту, и вдруг логотип Wiz буквально засиял. Не просто выглядел ярким - он действительно излучал свет, словно за экраном включили лампочку. Вся остальная лента выглядела нормально, а они прямо горели. Сначала я подумал, что у меня сломался экран. Поэтому я скачал файл логотипа и проанализировал его. Никакого фильтра, никакого эффекта свечения, никакой анимации. Совершенно обычная плоская картинка. Но внутри файла спрятан цветовой профиль: «Rec2020 Gamut with PQ Transfer». Это HDR-профиль. Тот самый PQ, который используется в фильмах Dolby Vision и позволяет кодировать яркость вплоть до 10 000 нит. И вот в чем весь трюк. Фон логотипа закодирован примерно на уровне 60 нит - поэтому он остается темным и приглушенным. А белые буквы? Они декодируются с яркостью 4 000 нит и выше. Это примерно в 50 раз ярче обычного текста. Пока ваш экран показывает белый цвет с яркостью около 200 нит, буквы Wiz просто пылают поверх него. В результате на любом HDR-экране - то есть практически на любом современном iPhone или MacBook - логотип излучает свет сильнее, чем белый интерфейс самого LinkedIn. Глаз просто не может туда не посмотреть. На него даже немного больно смотреть - и именно поэтому его невозможно игнорировать. А самое красивое заключается в том, что на скриншоте или обычном экране логотип выглядит просто тусклым, скучным и фиолетовым. Магия существует только вживую и только на подходящем устройстве. Поэтому почти никто не замечает, что именно здесь происходит. Люди просто чувствуют, что логотип притягивает их взгляд. Это не баг. И это не «сломавшийся» HDR. Это блестящее использование особенности стандарта, который LinkedIn явно никогда не рассчитывал увидеть в логотипе компании, чтобы заполучить самый дорогой ресурс в ленте: ваше внимание. Инженеры думают о производительности. Дизайнеры думают об эстетике. А кто-то в Wiz подумал о физике света - и обошел и тех, и других. Обновление: с обычной фотографией профиля это не работает. Эффект работает только с изображениями страниц и компаний - LinkedIn не подвергает изображения бизнес-страниц дополнительной обработке. Продолжение: Половина из вас увидела совершенно другую картину. На iPhone и MacBook логотип сиял. А пользователи Windows и мониторов Dell писали мне: «Выглядит грязно». «Похоже на сбой». «Размазанный текст посередине». «Низкое разрешение». И это был один и тот же файл. Получился обратный эффект. И вот о какой стороне этой истории никто не говорит: этот «гениальный» трюк делает ставку на экран человека, который смотрит на изображение. Половина ленты получает сияние. Вторая половина получает баг. Один из комментаторов описал это идеально: все это напоминает времена, когда мы использовали лазейки в старых браузерных движках рендеринга, чтобы выжать из них дополнительную производительность. Когда ваша аудитория сидит за рабочими Windows-мониторами, вы можете транслировать слово «поломка» именно тем людям, которых больше всего хотели впечатлить. Лично я считаю этот эффект совершенно невыносимым. К тому же он ломает контраст всей ленты. Так что вот код и инструкции для установки. Одна команда - и ваш логотип горит. Правда, только на правильной половине экранов." https://gal.tidhar.org.il/blog/hdr-glow-logo/ Сорс @cgevent