Врать в рекомендации?  В Канаде очень популярны рекомендации. Мне уже не первый раз приходят запросы от предыдущих сотрудников, которые просят порекомендовать их. Это когда звОнят или звонЯт с будущей компании и спрашивают различные вопросы и что делать, когда спрашивают такие вещи, как:  Может ли сотрудник закончить работу вовремя?  И я знаю, что не может. Поэтому сотрудник и был уволен. Врать, и подставить другую компанию или сказать им честно? В предыдущий раз я честно сказал, что может, но не всегда. Думаю, что ответить сейчас. В прошлый раз мне звонили голосом и просили рекомендации, а в этот раз нужно ответить на вопросник онлайн.  Если скажу честно, что парень не справляется (поэтому и уволили), то я продлю его статус безработного. По-человечески жалко, но ведь он вроде сам виноват, потому что пропускал митинги и проваливал дедлайны.  Ставим:  Кит - соврать и возможно подставить новую команду. Возможно не подставить, ведь всё может быть. Банан - сказать честно и скорей всего лишить шанса быть нанятым Я пока выбрал вариант: скотч (не отвечать). Жду результатов вашего голосования.

Про рынок труда. Пишет в соцсети Andrey Rumyantsev:

ИИ косит рабочие места на рынке труда так, что это становится заметно на уровне всех компаний. Одну сторону процесса я вижу сам, как владелец бизнеса, и примерно о таких же процессах слышу от других владельцев. Другая сторона видна всем вообще — это огромное количество людей, которые месяцами ищут работу, но не могут ее найти, они пишут об этом во всех соцсетях и находят много понимания и реакций, потому что таких же, как они, гораздо больше. Честно скажу, что мне все это нравится. Ведь бот делает быстрее, лучше, четче. Его можно обругать в любой форме 😂. Он доступен круглосуточно, на любом языке, и ограничен только числом токенов в подписке, а их можно купить несколько. С нетерпением жду полноценного наступления эры функциональных роботов, это позволит отказаться еще от большого числа «специалистов».

Держитесь за свою работу, постоянно развивайтесь, чтобы конкурировать с роботами. Ну или заменить владельца бизнеса 😉 #life

Ресурсы для ML интервью Восстанавливаю потихоньку сакральные знания, которые часто спрашивают на собеседованиях по общему ML. Метрики, классические алгоритмы и трюки, ансамбли и т.д. Всё это достаточно быстро забывается, если время от времени не повторять и не использовать, но на собеседовании точно спросят. Я для себя понял, что чего-то лучше общения с чатгпт для освежения знаний нет, но нравится ещё пара вещей для самопроверки. Карьерник от Тагира — штука в стиле дуолинго c вопросами и ответами по ML. Разбиение по темам хорошее, изредка встречаются странные формулировки, но в целом прикольно. Есть немного теоретического материала на повторить. Список общих вопросов для собеседований — документ, который собирали сообществом ещё в 2020-м году, я туда тоже что-то добавлял тогда. По нему надо пройтись, оценить как бы ответили вы.

Бегу утром, в наушниках свежий подкаст Даны Уайта, президента UFC. Он говорит, что еще подростком понял, что хочет быть в бизнесе боев занимается этим уже 34 года. Бегу и думаю, а я подростком насмотрелся фильмов про американских адвокатов и решил, что точно буду юристом. Поступил на юрфак и через год понял, что всё не как в кино. В лет 19 иду на hh, там берут в Ред Булл, торговым агентом. Мне нравится и я решаю, что точно хочу быть топ-менеджером. Становлюсь. А вокруг начинаю слышать все больше историй предпринимателей. Задась вопросом "Чужое развивать я смог, а свое построить под силу?" Ухожу в бизнес. Спустя 7 лет меня впервые увлекают разные формы творчество. Благо бизнес и это позволяет реализовывать. К чему я это. Недавно на конференции после выступления встает девочка, лет 18–20 и говорит: «Вы упомянули зумеров, я из них. Как понять, чем заниматься? А то вообще непонятно, куда двигаться». Я поворачиваюсь к залу: — Ребят, а кому уже давно не 20 и все еще непонятно, куда двигаться? Половина зала подняла руку. Возможно, из-за таких историй как у Даны, нас с детства пушат, что мы должны знать, кем хотим быть. Но людей, которые рано поняли, кто они, по моим ощущениям - меньшинство. И это чувство, что непонятно, куда двигаться, абсолютно нормальное. Посмотрите на бизнес. Там почти всегда ничего непонятно. Определенность длится короткие периоды, а все остальное время движешься в неизвестности. И единственный способ понять, что сработает - тестировать гипотезы. И мне кажется, так во всех сферах жизни. Главное не сидеть на месте, что-то пробовать. Когда нащупаешь свое - ты поймешь, что это оно. А потом, возможно, поменяешь))) А за таких как Дана я всегда радуюсь, может даже немного завидую. Но и себя уже за неопределенность не корю. Знаю, что ответ найдется, но позже и только через действие. Конспект его бизнесовых и управленческих мыслей из подкаста сделаю отдельно. Когда дослушаю до конца, на следующей пробежке.

Поехали посмотрим на тех корпоратов, кто пишет нейрослоп! Собственно, появился такой термин Trend Slop — корпоративный мир заполняется стратегиями, которые звучат правильно (дифференциация там, синергия, долгосрочное планирование), но по сути пустыми, потому что там нет реального опыта и точки зрения. Не то, чтобы это что-то новое, они всегда так делали, но теперь поднялся градус идиотизма. Первый опыт. Взяли финансовых консультантов BCG — чтобы туда попасть, надо быть выпускником Гарвада, Оксфорда или ещё каким-то пафосным типом. Часть работала с моделями, часть сами, по-дедовски. Для задач, с которыми модель справляется отлично, аугментированные просто разнесли тех, кто пытался сам. Быстрее и качественнее на треть. Самое смешное — те, кто до этого работал херово, улучшили свои показатели на 43%. Сильные спецы тоже стали работать лучше на 17%. КольтGPT сделал всех людей равными. Дальше взяли потрясающий XLS с красивыми числами как на всех презентациях + кучу интервью, в которых надо было разобраться и понять, что третья черепаха врёт. Фокус в том, что LLM не отличали тонкий подтекст типа "90% согласились" при "исследование не было анонимным"; или "Уровень удовлетворенности клиентов вырос до 85%" — но "после внедрения новой методологии опроса"; всякие "Задачу взял на себя эксперт с богатым кросс-функциональным опытом"; "Проект переходит в фазу оптимизации ресурсов и пересмотра фокусных метрик"; "Мы наблюдаем временную стабилизацию метрик на достигнутом плато" и т.п. На этом задании эксперты без модели решали правильно в 84,5% случаев, с моделью — в 65%. Почему? Ну, уснули за рулём. Взяли мощный инструмент и расслабились. Даже когда ответы ИИ-группы были неправильными, они были написаны очень красиво, логично и убедительно. Тут опыт на 293 писателях, 3 группы: — Сами — 1 подсказка от модели — 5 подсказок от модели Потом 600 человек читали рассказы и оценивали. — ИИ повышает качество текстов. — 1 подсказка: +5,4% к новизне, +3,7% к полезности. — 5 идей давали +8,1% по новизне и на +9% по полезности относительно мясного мозга. — Людям, которые от природы мыслят нестандартно, нейросеть вообще не помогла. Они и так были хороши. — Для людей с низкими творческими способностями ИИ стал суперсилой. +26,6% к качеству и +22,6% к увлекательности. Нейросеть берёт середнячка или слабого автора и подтягивает его до уровня таланта. LLM-рассказы оказались примерно на 10% более похожими друг на друга, чем истории, написанные чисто людьми. Авторы сильно цеплялись за структуру и образы, которые им выдавал алгоритм. В масштабах общества мы получим сужение творческого кругозора — историй становится много, но как под копирку. Самый прикол — человек часто не понимает, что пишет плохо, и не осознает, насколько сильно нейросеть улучшила его работу. Методология, конечно, косая насквозь, но идеи прикольные. Тут в препринте взяли 444 белых воротничков. Дали два типичных письменных задания, занимающих обычно 20–30 минут (например, написать пресс-релиз, короткий отчет или деликатное письмо сотрудникам про то, что бигдата оценила их успехи в Джире, и они все уволены). Сначала сами, потом второе задание — пополам, часть сами, часть с моделью. С ИИ +37% скорости, оценки выросли от среднего к хорошему. Такая же история — КольтGPT уравнял всех. Дальше платили реальные деньги тем, кто сделает хорошо. Казалось бы, люди должны взять текст нейросети и вылизать его до идеала. Но нет! Оказалось, что в стандартных офисных задачах человеческий труд не добавляет вообще никакой ценности машинному тексту. С моделью время на черновик упало в 2 раза, время на редактуру выросло. Но 68% просто копировали ответ модели и сдавали его вообще без правок. В конце участники реально испугались, насколько ИИ отберёт у них работу, и пошли внедрять у себя, чтобы это возглавить. 33% начали применять сами (обычный показатель — 18%), остальные сказали, что нейросеть не знает специфики их компании и секретных рабочих контекстов. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Старый медведь ругает молодых: — Мы три года жили в офисе, свободно ходили по кабинетам, на нас не обращали внимания. Каждый день мы съедали по менеджеру. НО! НАФИГА ВЫ СОЖРАЛИ УБОРЩИЦУ?!

Инструкция, как пробить фильтры на hh 🛠 Вот в этом посте мы разбирали, почему ваш отклик до рекрутера не доходит. В этом посте выясняем, что с этим делать. Я уже делала этот пост весной, но сейчас осенью, в период активного поиска, вспоминаем базу. Сразу скажу главное. У вас на hh две воронки, и попадание к живому рекрутеру в каждой работает по-своему.

Воронка 1 — ваш отклик. Вы откликнулись → алгоритм ранжирует вас среди всех откликнувшихся → рекрутер видит сначала лучших. Воронка 2 — поиск по базе. Рекрутер сам вбивает запрос → вы либо попадаете в выдачу, либо нет.В обеих рулит один ML-алгоритм hh — он оценивает 700+ параметров резюме. Сначала вас режут жёсткие фильтры, потом ранжируют. Разбираем оба этапа.

Этап 1. Кто отсеивается до рекрутера

→ Зарплата. Указали выше вилки → вылетели на отсечке. Если рынок платит меньше ваших хотелок — либо снижайте, либо убирайте цифру вовсе. → Регион и формат. Только удалёнка/в офис не готов режет 40–50% вакансий — это правда. Ищете активно — ставьте максимально широкую готовность. → Возраст и пол. В тексте вакансии это писать запрещено законом (ст. 3 и 64 ТК РФ). Но в поиске по базе резюме такие фильтры у рекрутера есть. Повлиять вы тут не можете. Просто знайте, что это система. → Стоп-слова. Рекрутер может задать слова-исключения. Попали в ваш профиль — вы выпали. → Название резюме ≠ название вакансии. Одно из ключевых полей соответствия. Специалист и менеджер по продажам — для алгоритма два разных человека.

Этап 2. Ранжирование и что поднимает вас в топ

→ Навыки. hh показывает рекрутеру «Подходит по навыкам на X%». Зайдите в 10–15 целевых вакансий, выпишите оттуда навыки и проставьте их у себя (до 30 штук). Процент соответствия растёт, резюме чаще рекомендуется рекрутерам. → Свежесть. Резюме, обновлённое за последние 1–3 дня, идёт выше. Заходите и обновляйте каждый день — отредактировали и сохранили, дата освежилась. Бесплатно и работает лучше всего. → Полнота резюме. Цельтесь в 100%, минимум 75–80%. Базовый набор полей даёт всего ~51%. → Подтверждённые навыки. Пройдите тесты hh (английский, Excel — есть почти под любую профессию). Подтверждённый навык поднимает резюме выше. → Активность. Статус «Активно ищу работу», регулярные заходы, просмотр вакансий — всё это алгоритм учитывает.

Алгоритм под каждую вакансию (а не одно резюме на всё) 1. Делаете отдельные резюме под разные роли. 2. Название резюме = точное название целевой вакансии. 3. Ключевые слова из вакансии вставляете не только в навыки, но и в опыт и «обо мне» — показываете, как именно применяли. 4. Сопроводительное — точечное под вакансию, а не один шаблон на 100 компаний. 5. Откликаетесь прицельно. Релевантность важнее объёма, потому что алгоритм учится на реакциях рекрутеров. Поток нерелевантных откликов размывает вашу выдачу и все предыдущие усилия бессмысленными становятся. Чего точно не делать : → Не засовывать белый текст с ключевиками под цвет фона. Это работало пару лет на международном рынке, особенно на рынке США. Сейчас hh понимает синонимы и смысл, а не тупо ищет слова — приём бесполезен и палится. → Не держать одно универсальное резюме на 50% заполнения. → Не спамить откликами на всё подряд.

Вместо вывода: на hh вы фильтры не обходите — вы под них настраиваетесь. Совпадение по навыкам + свежесть + полнота + точное название = вы в топе ещё до того, как вас увидел живой человек.

Лайки и шеры — лучшая ваша благодарность за контент ❤️ #поискработы #резюме

Please, please, please, начинайте искать работу ДО того, как вам понадобится новая работа. Не надо увольняться в никуда, если у вас есть возможность этого не делать. Не создавайте себе gap своими руками. Искать работу, когда у вас уже есть работа, в разы проще. У вас просто другая позиция на переговорах. И да, employed candidate обычно вызывает меньше вопросов. Это реальность рынка. Вы работаете, вас кто-то уже нанял, вы кому-то нужны, а теперь другая компания должна вас переманить. В США вообще не привычна наша модель: «Всё, заебало, увольняюсь, месяц отдохну, а потом начну искать». Если вы ушли без следующей работы, вас совершенно спокойно могут спросить: Why did you leave? What have you been doing since? Why didn’t you have another role lined up? И придется объяснять. Если gap уже есть, не оставляйте его пустым. Сертификат, курс, consulting, volunteer project, свой проект, обучение новой технологии, должно быть нормальное объяснение, что происходило в этот период. А еще лучше: начинать смотреть рынок, когда вы пока никуда не собираетесь! Настройте поиск вакансий в своей машине (Claude, ChatGPt), читайте парочку в день вместо рилсов, смотрите, какие требования появились. Обновите LinkedIn! Ответьте рекрутеру. Иногда сходить на интервью. Поиск лучше начинать не тогда, когда начальник довел вас до состояния «завтра положу ноутбук на стол и уйду». А примерно за полгода до этого. #карьера #сша

AI-скилл уже не скилл? Еще недавно ты что-то делал с AI, и это уже было неплохим карьерным преимуществом. А теперь, кажется, халява заканчивается 🥲 На образовательной конференции Яндекса Александр Мальцев из Браузера хорошо сформулировал, как за год изменились потребности бизнеса: раньше бизнес радовался, что ты хоть что-то делаешь с ИИ, а теперь спрашивает, что ему с этого. Потому что бизнесу в общем-то неважно, насколько виртуозно ты общаешься с нейронкой, если это никак не выражается в деньгах. Там же обсуждали вайбкодинг. Для человека с базой это способ сделать что-то классное, а без базы - скорее поиграться. Потому что надо еще понимать, какой инструмент использовать, какую модель выбрать и нужна ли она тут вообще. В общем, возможно, уметь в AI скоро будет примерно таким же преимуществом, как уметь гуглить. Вопрос теперь — что ты с его помощью можешь сделать.

К зумерам все вроде бы привыкли, но корпоративный мир ждёт новая встряска — поколение альфа. Они выйдут на рынок труда уже к 2030 году, и, скорее всего, вообще не будут пользоваться привычными методами коммуникации вроде почты 😦 Лондонская школа экономики и Jabra считают, что они будут отправлять голосовые или на крайний случае записывать их ИИ, а затем пересылать расшифрованный текст. Из плюсов: многим так действительно проще и быстрее выражать свои мысли Из минусов: голосовые сообщения не отображаются в поиске, а также в них легко наговорить бесполезной информации. Кроме того, в международных компаниях из-за акцентов голосовые могут привести к большому количеству недопониманий

В будущем останется всего четыре типа сотрудников Недавно сильно пошумела статья партнёра венчурного фонда Slow Ventures о том, что в будущем останется всего четыре типа сотрудников. Её растащили на цитаты, а Марк Андриссен даже отдельно обсуждал эту идею в своём подкасте. Главный тезис в том, что команды будущего будут собираться не вокруг профессий вроде разработчика, дизайнера, маркетолога или финансиста, а вокруг способа доставлять ценность: создавать, систематизировать, направлять и продавать. И для этого останется четыре типа сотрудников: 1. Создаёт (Slop Cannon). Продукт-инженер, вайб-кодер или просто универсал, который умеет понемногу всё и с помощью AI очень быстро превращает идею в работающий прототип. Кем он был изначально: разработчиком, продактом или маркетологом, уже не так важно. 2. Систематизирует (Systems). Сшивает, стабилизирует и масштабирует всё, что нагенерировали первые. В IT это часто тестировщики, бизнес-аналитики или безопасники, но таким человеком может быть и редактор, финансист или операционщик. В общем, любой, кто умеет превращать хаос в систему. 3. Взрослый в комнате (Adult in the room), который сохраняет здравый смысл, когда всех остальных понесло и разогнало. Это может быть экс COO, юрист, финансист или просто опытный руководитель с хорошим бизнесовым опытом. Потому что бессмысленно двигаться очень быстро, если двигаешься не туда. 4. Упаковщик (Hot People). Человеческий интерфейс компании: маркетинг, sales, PR, HR, фаундер. Кто делают компанию привлекательной снаружи и цельной внутри. Именно из-за них у вас хотят покупать и работать. Получается довольно простая конструкция команды будущего на ИИ-стеройдах: создать → систематизировать → направить → продать.

Разовый найм устарел. Время непрерывного найма прогревы кончились если че подписки закрыты Придумал аналогию с IT, чтобы описать изменения найма. Если вы давно в области, вы знаете термины CI/CD — философию непрерывной доставки изменений до конечного пользователя. С наймом произошло ровно то же самое. Если раньше поиске работы был чем-то типа деплоя по пятницам, когда вы сделали резюме, выложили его на сайты карьерных агрегаторов, пособесились, выбрали лучшие варианты и снова ушли в затишье на год, то теперь найм должен быть постоянным. Это значит: ваше резюме постоянно мониторится, обновляется и улучшается, отклики ежедневно рассылаются, собеседования еженедельно проходятся. Понимаю, что у многих от этого сгорает жопа: «Почему я, солнцеликий инженер, должен тратить своё время на настройку процесса найма? Почему моё резюме должно постоянно где-то подниматься, я должен разбираться в актуальных словах и вопросах? Какого хера, просто дайте работу». Такие аргументы считаю скорее бессмысленными. Конкуренты, которые всё это настроили и выстроили непрерывный процесс поиска работы у себя, вас обойдут. Запретить им вы не можете. Можно, конечно, тешить себя иллюзией, что по-настоящему классных инженеров на рынке знают по именам. Но действительно ли в них осталась необходимость или требования к компетенциям скорее усреднились из-за AI? Нам нужен просто мясной презерватив для Claude Но хочу подчеркнуть и массу плюсов такого подхода. Теперь не нужно со скрипом вспоминать, что же такое резюме и что там надо писать. Не нужно бояться выхода на рынок, неудобных вопросов на собеседованиях, охуевать с того, что там понапридумывали HR-ы. Вы постоянно знаете цену на свою экспертность в вашей геолокации, конкретно с вашим стеком. Ситуации, когда вы внезапно понимали, что могли спокойно просить в полтора раза больше год назад, но засиделись, более не повторяются. Ну и с помощью современных средств, агентов и нейронок автоматизировать этот поиск работы и переписку с рекрутерами стало гораздо проще. Хочется также разобрать недавние претензии: «Антоха, ты оторвался от рынка, иди сам попробуй найти». Друзья, я постоянно держу руку на пульсе статистики верифицированных трудоустройств, общаюсь с подписчиками на звонках и провожу опросы внутри сообщества. Я не уверен, что поработать в найме Java-разрабом каким-то образом поможет мне понять картину более целостно. Вывод из моих источников такой. Преуспевают выстроившие систему поиска работы эффективно, как маркетинговую воронку: сверху просмотры, дальше откилки, приглашения и офферы. Негодующие отзывы слышатся в основном от людей, которые заходят на HH, рассылают сто раз своё резюме, не получают собеса и отныне считают, что IT — всё и собеседований нет. Хотя в оттепель найма (осень), их стало гораздо больше. Я не пытаюсь обесценивать трудности и подчёркиваю, что устроиться стало действительно гораздо сложнее. Но попробуйте перейти от мышления «Сейчас я недельку пооткликаюсь и точно что-нибудь найду» к мышлению «Сейчас я выстрою процесс, в котором я регулярно буду откликаться на вакансии и собеседоваться на новые должности». И результат не заставит себя ждать.

5 тормозов твоей прибыли Нет чёткого фокуса на результат Если распыляешься на множество задач и проектов, энергия и время расходуются впустую. Сосредоточься на одном источнике дохода и доводи его до максимума Не инвестируешь в свои навыки Мир меняется быстро. Те, кто учится новому и прокачивает профессиональные компетенции, зарабатывают больше. Старая квалификация не приносит высокой прибыли Слабая клиентская ориентация Ты продаёшь продукт, а не пользу для клиента. Бизнес растёт, когда понимаешь, что хочет клиент и как решить его проблему лучше конкурентов Не строишь сеть контактов Часто возможности приходят через людей, а не через идеи. Нет связей — меньше заказов, меньше партнёров, меньше сделок Страх рисков и действий Боязнь потерпеть неудачу тормозит рост дохода. Те, кто пробует новые рынки, идеи и подходы, получают шанс на высокий заработок 💡 Анализируй, где именно тормозит твой доход, и действуй целенаправленно. Даже небольшие шаги каждый день увеличат прибыль быстрее, чем бесконечное планирование. Фаундер | Бизнес и Стартапы

👨‍🏫 Обучение достаётся тем, кто и так впереди Опубликованный 29 сентября глобальный опрос PwC показывает: разрыв между сотрудниками возникает не только из-за способностей, но и из-за разного доступа к инструментам и развитию. В опросе участвовали 49 364 работника из 48 стран и регионов и 29 отраслей. Данные собирали в мае–июне, а ответы скорректировали с учётом возраста и пола работающего населения каждой страны. 🔵64% использовали ИИ в работе за последний год — на 10 процентных пунктов больше, чем годом ранее 🔵Ежедневно генеративным ИИ пользуются 22% против 14% год назад 🔵Доступ к необходимому обучению имеют 51% сотрудников — год назад таких было 59% 🔵56% работников PwC отнесла к «ядру»: они выполняют основную ежедневную работу, но реже получают пользу от ИИ и обладают менее дефицитными навыками 🔵В этой группе доступ к развитию есть лишь у 40%, а ежедневно используют генеративный ИИ 11% — против 51% среди наиболее продвинутых сотрудников Так возникает замкнутый круг. Новые инструменты, обучение и экспериментальные проекты первыми получают специалисты, которые уже заметны, востребованы и готовы проявлять инициативу. Благодаря этому они быстрее осваивают новые навыки, берут более сложные задачи и становятся ещё ценнее. Остальные продолжают выполнять основную операционную работу. На обучение у них меньше времени, инструменты хуже встроены в процессы, а цена ошибки выше. Со стороны это может выглядеть как сопротивление изменениям, хотя часто человек просто не получил безопасной возможности попробовать новое. Особенно важно, что эта группа не выглядит немотивированной: около двух третей её участников гордятся своей работой и готовы делать больше обязательного. Проблема не обязательно в желании развиваться — она может быть в доступе к развитию. Поэтому количество проведённых курсов мало что говорит само по себе. Полезнее проверить, кто реально получает лицензии, время на обучение, поддержку руководителя и задачи, на которых можно применить новый навык. Если все возможности регулярно достаются одним и тем же людям, программа развития не сокращает разрыв, а усиливает его. Для основной части команды обучение стоит встраивать в реальную работу: выделять защищённое время, разбирать конкретные процессы и сразу давать возможность применить инструмент. Курс, который нужно проходить вечером поверх полной загрузки, формально доступен всем, но фактически — только тем, у кого остался ресурс. У опроса есть ограничение: группы PwC сформированы на основе самооценки востребованности навыков и пользы от ИИ. Это не объективный экзамен сотрудников и не доказательство того, что именно технологии вызывают различия в уверенности или карьерных перспективах. ✅ Вывод Двухскоростную команду создаёт не сам ИИ, а неравный доступ к практике, времени и поддержке. Если компания развивает только тех, кто уже впереди, обучение превращается из способа подготовить команду к изменениям в дополнительную награду для победителей.

Уборка и чистка как карьера. Я тут решила подбить, сколько я трачу в США на всякую чистку всего, и подумала: слушайте, ну это же совершенно отличные деньги. Глубокую чистку автомобилей я заказываю примерно раз в два года. В сентябре чистила машину сына: $300 с типами. Вчера приезжал мужик чистить шерстяной ковер. Ковер я чищу примерно раз в три года, плюс в этот раз попросила почистить лестницу на второй этаж. $350 с типами. Раз в месяц приходит испаноязычная пара на глубокую уборку дома: $250–300. И я вот к чему. Мы тут постоянно обсуждаем корпоративные карьеры, как правильно пройти семь интервью, как понравиться hiring manager, как пережить реорганизацию. А человек приезжает ко мне с машиной и оборудованием, два-три часа чистит ковер и лестницу, получает $350 и уезжает. Понятно, что $350 — это не чистая прибыль. Есть оборудование, химия, бензин, страховка, налоги, время между клиентами, маркетинг. И чтобы стабильно иметь пару заказов в день, сначала нужно построить клиентскую базу и репутацию. Но сама экономика мне кажется очень интересной. И главное, никакой корпоративной ебанины. Не надо думать, кто стал новым CMO, кто кого привел с предыдущей работы, кого реорганизуют и достаточно ли громко ты рассказываешь, какую пользу ты принес бизнесу. У тебя грязный ковер. Ты сделал его чистым. Клиент заплатил. После последних двух недель моей корпоративной жизни это value proposition я понимаю особенно хорошо. Что думаете? Есть среди вас люди, которые ушли из corporate в клининг, дитейлинг, лендскейпинг, хендимены? Очень интересно, как там экономика выглядит уже со стороны владельца. #сша

Никто не хочет про это слышать (потому что это не укладывается в их пессимистичную повесточку), но реальный рост рабочих мест от ИИ в США составил больше 500,000 с 2023 года. Некоторые из них не останутся с нами навсегда (так же сегодня почти нет смысла в профессиях переводчиков, иллюстраторов или операционистов). Например, лейблинг данных был крайне важен, но сегодня реальный спрос либо на роботические данные (коих нужно в разы больше, чем текста и картинок), либо на продвинутые RL среды типа финансов, медицины. Другие же, наоборот, только появляются. Например, людей создающих крутой ИИ контент или умеющих внедрять агентов в сложные старые и "несексуальные" бизнес-процессы критически не хватает, и за опытного человека бизнес готов платить прилично. Глобально, в краткосрочной перспективе я все равно ожидаю общее падание занятости в интеллектуальной сфере во всех странах, но это вопрос перехода, а не конца света.

🗿Перевыполнила KPI ещё до найма, но все равно не получила оффер  Девушка откликнулась на вакансию SMM, а чтобы продемонстировать свои креативные навыки, напечатала резюме на торте и отправила в офис компании 🎂 Сотрудники оценили подгон, сняли видео и выложили в аккаунт бренда - ролик набрал более 7 млн. охвата!  Но вместо того, чтобы нанять девушку после столь успешной демонстрации ее навыков в инфлюенсе, компания использовала внимание, чтобы… искать других кандидатов Аудитория взорвалась и стала требовать нанять именно эту девушку, ведь ее отклик принес бренду огромные просмотры и “что еще ей нужно сделать, чтобы ее взяли?!”. Бренд подвергся критике за то, что превратил заявку кандидата в контент, но при этом не собирался нанимать автора.  Здесь важно развести понятия: вирусный ролик ≠ автоматически хороший сотрудник и компания не обязана нанимать человека, даже если он круто себя показал на собеседовании Но история вышла в публичное поле и развязала руки каждому причастному заиметь мнение. Сейчас любой может “отменить” компанию или требовать нанять человека, который может даже не подходить Мы докатились до диктатуры аудитории или “власть народу” это правильно?

Я неделю тренирую ИИшку собирать определенный мета-анализ (скоро покажу вам) Работаем, в общем, мы в такой плотной связке, что у меня все время два флешбека (1) Данные, над которыми мы трудимся, аналитические. Когда я проходила собеседования в Биг4, там было много ступенек – английский, бухучет, анализ числовой и вербальной информации. Вот на тесте, где надо было именно письменную инфу чекать, больше всего текли мозги. Потому что это текст на выводы – там по схеме дается утверждение, а дальше надо выбирать тезисы – подтверждает это текст? Возражает этому текст? Не говорит об этом? На пятом примерно вопросе (а их десятки) обычно хочется сказать – ничего ни о чем не говорит, все тлен! Вот и в нашей парочке с ИИ так – Нафига ты пишешь, а самыми цитируемыми становятся яркие ошибки? Мы их цитируемость в этом году, что ли, проверяли? С чего ты взял, что цитируемыми становятся ошибки? Их цитируют как ошибки? Откуда это утверждение? (2) Мне иногда интересно, а если бы сейчас меня перенести в найм. Я там была бы какая? Есть гипотезы, но они обычно не совсем так сбываются в реальности, как мы думаем :) В карьерном разгаре, уже на опыте, я выбегала из кабинете, становилась за спиной своего любимого сотрудника Сережи и говорила – Так, ну? Что? Быстрее давай! Ты что, до сих пор не выучил горячие клавиши! Считай уже! Печатай уже! Быстрее! Быстрее 😁🫶🏻 Ты что, блин, мышкой пользуешься??? (в аудите/консалтинге такое считалось страшным, позорным зашкваром, типа ты безрукий совсем) [если что, это 10 лет назад было 😁] Сейчас мне партнеры говорят – Маш, ты чего, не все же такие осознанные! Имеют ввиду они очень забавное – у меня высокий болевой порог, низкая восприимчивость к переживаниям "у нас не получилось". Я все время думаю – блин, ну давай, быстрее уже, ну не получилось, что ты там лопочешь так долго, говори уже давай, что по выводам у нас? Где самые сокровенные выводы из ошибок? Где это богатство? Где логика? 🫶🏻

Не забывай своё место, руководители С такого, достаточно неприятного для некоторых, решаю начать я этот пост, и весьма неслучайно 😀. Ведь менеджеры что-то стали забываться (и я в их числе), берега попутали и вообще не на своё позарились... Издревле так зародилось что менеджеры — они про people management, а разработчики — про software development. И даже если конкретный мендежер/тимлид/руководитель когда-то и был разработчиком, то на текущий момент (предположим руководит он уже больше полугода), он не так сильно разбирается в разработке (за оооочень редким исключением). А потому лезть к разрабам и говорить: "Да я сейчас это навайбкожу за 20-30 минут" — нужно засунуть себе глубоко в одно место 😍. С бумом AI разработки я так и вижу, как везде рукомахательно, очень большое количество людей, занимающих руководящие должности, так лезут своим вайб-кодингом, дабы усложнить жизнь разработки, сами за собой этого не замечая. Приведу свой пример. Решил я тут недавно переписать кеширование (ну так себе оно у нас работало). Прихожу к разработке, говорю: > Ребят, сделайте пожалуйста > Пока не можем, времени нет, но там вообще надо подумать, хорошо задача делается 2-3 недели. Тут у меня включается синдром "вы чо, там делов на 30 минут, я ща как НАВАЙБКОЖУ" 😮‍💨! Ну навайбкодил, посмотрел даже код (ну я же разработчик, лет 5 на плюсах писал), ну выглядит здорово, прихожу, отдаю код и говорю: "Ну давайте покатим". В общем, такого разноса я давно не слышал, и в момент ко мне пришло осознание: "Ну куда ты лезешь! Если хочешь разрабатывать — ну конвертируйса в архитектора/техлида и пили себе системы". С тех пор я стараюсь больше не заниматься разработкой фичей и отговариваю всех менеджеров это делать. Если у вас есть клод/кодекс/грок/etc с самой ультовой подпиской, ну это не значит, что вы теперь можете "разрабатывать". Лучше разработчикам больше ресурсов найдите! 🤨 Пожалуйста, руководители, не повторяйте это дома, все трюки в данном посте были выполнены "профессионалами". P.S. в реальности задача реально делалась 2-3 недели и там правда было что поделать, а предложенное вайбкодерское решение сломало бы нам прод в первые минуты выкатки.