Кризис найма (как в IT) журналисты прошли ещё в 2013. Как у них получилось выйти? Восемь раундов собеседований, литкод-марафоны с подготовкой на месяцы, требование изучить культуру компании в сопроводительном, резюме, вылетающее из фильтров за неправильный формат, вакансии-призраки без намерения нанимать. Сеньор с 15 годами опыта пишет сопроводительные по ночам и соглашается на -40%. Всё это американская журналистика уже прошла к 2013 году, только вместо литкода там был питч, а вместо HR — семеро редакторов, требовавших выучить их архив за пять лет ради заметки на 600 слов. Механику автор называет Рынком работодателя, где на один слот приходит сотня заявок и отбор идёт по дешёвым сигналам вместо реальной работы. У журналистов этот цикл доигран до конца, середина вымерла, сильные ушли от гейткипера. По их траектории 2013-2026 он читает IT-шные 2026-2034.

Глава XBOX Аша Шарма стала одним из советников в финансовой системе США Официально объявлено, что Аша Шарма присоединится к одной из консультативных рабочих групп Федеральной резервной системы США. Она станет одним из трёх экспертов направления «Работа и производительность», которое должно изучать влияние новых технологий и искусственного интеллекта на рынок труда и экономику. Специалисты рабочей группы займутся анализом того, как стремительное развитие ИИ влияет на работоспособность сотрудников, рынок труда и экономику страны. Примечательно, что Шарма оказалась единственным действующим генеральным директором крупной компании среди членов всех консультативных групп, куда вошли профессоры, предприниматели и политики.

Как часто айтишники меняют работу. Наверное многих удивили данные Ravio (пост), что в ЕС tech специалисты меняют работу каждые 2 года. Цифра корректная, подтверждается другими источниками. 1️⃣ Заглянул в Евростат, в среднем по всем трудоустроенным, смена работы происходит раз в 10 лет. В северных странах чуть чаще - в Дании, Нидерландах, Швеции 8-9 лет, а в южных реже - Португалия, Греция, Италия 12-13 лет. При этом средняя продолжительность карьеры в ЕС - 37,2 года, то есть айтишник сегодняшними темпами может сменить до 18 работ! Хотя с ростом карьеры темп замедляется. 2️⃣ В США данным US bureau of labor statistics в tech-секторе меняют работу чуть реже, чем в ЕС, ближе к 3 годам. Но в среднем по экономике ээта цифра около 4 лет. В России данные более скудные, по цифрам текучки, получается 3-5 лет у айтишников, причем с каждым годом меняют работу все реже. Как и на рынках США и ЕС (но там другие причины). 3️⃣ Частая смены работы прежде всего означает, что лучший способ повышения дохода - это не рост внутри компании, а смена работодателя. Что подтверждает некоторые тезисы поста про "многолетний опыт". Второй вывод - что индустрия в регионе достаточно горячая и растущая, и есть возможность повысить з/п, сменив работу. Не везде и не во всех индустриях такое есть. 4️⃣ После ZIRP-эры (низких ставок, когда найм в айти бурно рос) нанимать стали заметно меньше, и это конечно не из-за AI (пост). Так что прыгать часто по позициям стало чуть более рискованно в последние лет пять. 5️⃣ Очевидно, что любой айтишник должен быть почти в перманентном поиске возможностей, потому что на развитом рынке поиск работы может занимать месяцы. И не забываем про контакты с реальностью (пост) - в найме они почти все выглядят как имейлы с офферами. @kyrillic

Внедрение AI в компаниях приводит к росту(!) числа сотрудников — исследование «Их заменил AI» — довольно частое объяснение при сокращении сотрудников в последнее время. Да и вообще есть страх, что AI приведет к массовой безработице. Но недавнее исследование Ramp и Revelio Labs показало, что связь, скорее, обратная. Ramp и Revelio Labs изучили 21 559 компаний. По транзакциям изучили, насколько активно эти компании тратятся на разные AI-сервисы. И выделили тех, кто активно внедряет AI, и тех, кто не очень. А потом посмотрели, какие у них были изменения со штатом сотрудников. Компании, которые не очень активно внедряют AI, не показали статистически значимых изменений. А вот у активных внедренцев число сотрудников за два года выросло на 10,2%. В отчете говорится, что рост происходит постепенно. И затрагивает он почти все должности — инженеров, сейлзов, менеджеров по работе с клиентами и так далее. А что еще интересно — количество сотрудников начального уровня выросло на 12%. То есть даже больше, чем в среднем рос штат. И это не очень вяжется с утверждением, что AI в первую очередь заменяет как раз сотрудников начального уровня. Почему так происходит? Исследователи пишут, что компании, начавшие активно внедрять AI, изначально были крупнее. И активное внедрение приводит к более высокому росту, такие компании чаще привлекают инвестиции. Отсюда и потребность в сотрудниках. Вывод делают такой:

«Результаты опровергают прогнозы о том, что внедрение AI приведет к массовой потере рабочих мест»

Но все-таки оговариваются, что смотрели данные за два года. И на более длинном горизонте может случиться перераспределение ресурсов внутри компаний. Мол, может оказаться так, что два года — слишком маленький срок для выявления существенных изменений в структуре рабочей силы. В общем, если вы переживали о массовой безработице из-за AI — можете пока не переживать. Переживайте из-за того, что роботы захватят мир! Хотя вот здесь мы выяснили, что и из-за этого пока не нужно переживать. Так что просто кайфуйте! Жизнь одна! 🤣 @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Какой HRtech-продукт надо делать в 2026 Это не я настолько потерял скромность, чтобы раздавать такие советы. А Fable 5 — самая умная массовая модель в клоде. К которой, похоже, вот-вот закроется свободный доступ. Решил посмотреть на какие чудеса анализа эта технология способна. Загрузил базу сделок и стартапов за 24-26 годы. Дополнил источниками. И попросил найти важные заметные инсайты. А главное — рассказать какой продукт и бизнес сейчас надо делать в HRtech, чтобы соответствовать запросам общественности и рынка. (чуть подредактировал текст, но по большей части оставил оригинальные формулировки) Модель идеального HR-tech стартапа 1. Outcome-based ценообразование 2. Привязка к денежным потокам или обязательным расходам 3. Категории: frontline / deskless / care-экономика 4. Собственный контур outcome-данных 5. Регуляторный попутный ветер 6. Экзит на горизонт 2028–2029 Архетипы решений 1. Комплаенс и аудит для AI в HR-процессах 2. Агентные операции для frontline 3. HRIS для гибридной рабочей силы (люди + агенты) 4. Инфраструктура reskilling / внутренней мобильности 5. Верификация кандидатов Идеальный продукт ◼ ICP (профиль покупателя) Операционные директора (не HR) сетей в care-экономике, QSR/ритейле, логистике — сегменты с растущей занятостью, хронической текучестью 60–100% и дефицитом людей. ◼ Продукт Автономный контур: конверсия отклика в выход на смену за часы (агентный скрининг, назначение смен, документооборот), прогноз и предотвращение оттока первых 90 дней, перераспределение смен. Встроенный комплаенс-слой: каждое алгоритмическое решение объяснимо и логируется — управление GR-рисками. ◼ Монетизация Оплата за результат: за вышедшего работника и за удержанного 90 дней; EWA/instant pay как модуль (fintech-модель). ◼ Накопление преимущества Накапливающийся контур outcome-данных: какие кандидаты в какой вертикали выходят и удерживаются. Эти данные не существуют ни у LLM-провайдеров, ни у джоб-бордов (они видят отклик, но не результат), ни у HCM-платформ (они видят занятых, но не воронку). ◼ Инвестиции и экзит Посев $2–3M, узкая вертикаль → $1M ARR за 18 месяцев → серия A в яме 2027–2028 (дефицит качественных компаний работает в плюс: меньше конкуренции за капитал) → серия B или стратегический экзит 2029 в пост-IPO переоценку. Естественные покупатели: UKG, Dayforce, ADP, Workday (все активно строят deskless-направление[5]), либо Deel/Rippling-класс, расширяющийся из денежного слоя в операции труда. В комментариях выложил целиком хтмл-страницу, там ещё много всего — изучайте. Но главное открытие у меня такое... Я сейчас много изучаю и экспериментирую с аналитическими пайплайнами в AI. И вообще не представляю, что будут делать корпоративные аналитики и spreadsheet-стратеги. Нет таких способностей и талантов, которые реально смогут что-то противопоставить грамотно выстроенному context intelligence.

Экономика для основателей стартапов Помимо технического я также получил экономическое образование, поэтому меня не удивляют вещи, которые для многих основателей становятся полным сюрпризом. Еще в 2020 году я задумал сделать цикл «экономика для основателей стартапов», чтобы объяснить простым языком важные концепции. Начать я хочу с двух параметров, которые влияют на рост ВВП: технологии и оптимизм покупателей. Почему я решил начать именно с этой темы? В свете развития ИИ можно услышать в одном предложении от уважаемых людей что-то в духе «ИИ сократит 10% рабочих мест и вырастит ВВП на 10%». Подробнее я объясню, почему это практически несовместимые вещи в следующий раз. Сегодня я хочу более наглядно продемонстрировать на пальцах другие эффекты. В технологическом секторе мы все верим в то, что технологии повысят эффективность и сделают мир лучше. И часто так и происходит, потому что они позволяют одному человеку сделать больше, чем раньше делали 10 человек. Значит можно произвести больше товаров и оказать больше услуг, снизить себестоимость и т.п. Сплошные плюсы. Но есть и обратная сторона. Если ваши клиенты не уверены в завтрашнем дне, они начинают экономить. Сколько бы вы ни произвели товара подешевле, они просто не купят. Чтобы продемонстрировать этот эффект, я описал оба эффекта на примере древней деревни в статье ниже. Надеюсь, так будет нагляднее для вас. Теперь вернемся к теме ИИ. Если ИИ приведет к сокращению людей в тех масштабах, которые пророчат поставщики LLM-моделей, то многие люди останутся без заработка, а их коллеги будут очень нервными и бережливыми. Это значит, что им будет сложнее что-то продать, что и будет тормозить рост ВВП, а может привести и к падению (будет зависеть от скорости и масштабов сокращений и того, найдут ли сокращенные люди другую работу). В этом случае одно повышение производительности не поможет. Нужно еще сделать так, чтобы уволенные люди нашли другие способы заработка. Некоторые из вас скажут: но какое мне дело, я ведь продаю в B2B. На самом деле любой B2B-продукт или услуга - это часть себестоимости B2C-продукта или услуги. Так что вас это касается напрямую. Но об этом в следующий раз. В завершении хочу сказать, что лично я хочу, чтобы люди были счастливы, зарабатывали достойные деньги, занимаясь любимым делом. Это мое жизненное кредо. Если вы дочитали до этого момента, то теперь понимаете, почему это еще и полезно для экономики в целом и для вашего бизнеса в частности. Желаю и вам подумать, как вы можете в этом помочь окружающим:) А какие мысли и идеи возникли у вас? Поделитесь в комментариях. Статья: https://www.ask-vc.org/post/%D0%B2%D0%BB%D0%B8%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8-%D0%B8-%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82-%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B8

Сори, что снова про зумеров, но.. они променяли LinkedIn на Запретограм. Согласно новому исследованию от Zety, 69% молодых респондентов нашли себе работу или стажировку именно через Инстик. Также 74% используют её для нетворкинга Многие попросту устали от успешного успеха LinkedIn, где каждый чих превращают в кейс, а также постят нейрослоп. Кроме того, в соцсетях можно сделать вайбчек компании, чтобы проверить, насколько она подходит вам Правда, у подхода с использованием Запретограма как карьерной платформы есть минусы — многие обожглись, прислушиваясь к советам инфлюенсеров, которые давали им неработающие советы 🍪 Что касается LinkedIn, то обидно, у нее было (есть?) сильная фора среди соцсетей и фокус на теме работы (а это вечная штука), но они не смогли побороть нейрослоп и модерацию как-то сделать так, чтобы это уменьшить. Ну, или алгоритмы там пофиксить, чтобы слопа показывалось меньше и юзер шадоубанился В итоге все эти мемы и приколы — очерняет саму соцсеть которая by design довольно практична (хотя по деньгам у них все более чем хорошо, и рост и все такое)

Я проанализировала 30+ резюме американцев, которые получили оффер, и вот что я узнала. Американские резюме не сравнятся по красоте с нашими. Наши резюме, созданные внутри русскоязычного IT-сообщества, часто представляют собой шедевры переоптимизации. Каждая строчка выверена до идеала: жесткие метрики, сильные глаголы действия и ключевые слова под фильтры ATS. Кандидаты пытаются доказать свою сверхэффективность, описывая каждый проект так, будто они в одиночку спасли бизнес от банкротства. Текст получается безупречным, но абсолютно механическим. Типичный буллет из «нашего» резюме выглядит так:

Orchestrated the end-to-end migration of 15+ legacy microservices to AWS, leveraging Infrastructure as Code to slash infrastructure costs by 35% and optimize system availability to 99.99%.

Резюме локальных американских специалистов, получивших офферы на позиции Senior-уровня, выглядят иначе. На первый взгляд они кажутся слишком простыми и даже небрежными. В них нет перегруженных конструкций. Вместо агрессивных попыток продать себя через выдуманные проценты эффективности там присутствует спокойный сторителлинг. Американцы описывают свой опыт обычным языком, объясняя контекст работы, зону ответственности и то, как они взаимодействовали с командой. Тот же самый опыт американец опишет следующим образом:

Migrated legacy microservices to AWS using Terraform. This eliminated system downtime during deployments and reduced monthly infrastructure spend.

В итоге возникает замкнутый круг. Иностранный кандидат получает отказ, считает свое резюме недостаточно идеальным и полирует его еще сильнее. Текст становится еще более пластиковым. Американский рекрутер видит в этом работу ChatGPT или попытку фальсификации опыта, поэтому снова отклоняет кандидата. В это же время местный специалист проходит скрининг благодаря понятному человеческому стилю и четкому описанию рабочих процессов. Рынок труда в США перенасыщен роботизированными профилями. Чтобы выделиться, иммигрантам нужно перестать бесконечно докручивать цифры и вернуть в свои резюме индивидуальность и простоту. Как вы считаете, где проходит грань между хорошей адаптацией опыта под рынок США и избыточным, искусственным вылизыванием текста?

Как должен быть устроен мир без работы? Энди Спенс у себя в сабстеке опубликовал весьма интересный текст. В котором классно описывает и проблему, и область решений — что будет после схлопывания традиционных форматов занятости. Три ключевых факта, которые, вероятно, лучше всего иллюстрируют как меняется рынок труда: • Большая часть работы в мире выполняется вне стабильной формальной занятости. Из примерно 3.4 миллиарда человек, около 2 миллиардов работают в неформальной экономике, часто без контрактов, льгот и правовых гарантий. • Объём мировой экономики фриланса в 2024 году оценивался в 557 миллиардов долларов и, по прогнозам, утроится к 2032 году. Около 14,5% работников в ЕС являются самозанятыми. В Китае насчитывается около 200 миллионов «flexible workers». Некоторые люди вынуждены работать таким образом. • В UK почти семь из десяти трудоспособных взрослых, живущих за чертой бедности, проживают в семьях, где хотя бы один взрослый работает. Для большинства людей в мире наличие постоянной работы сейчас не гарантирует никакой реальной экономической безопасности. Главный экзистенциальный риск в том, что стабильная работа — это комплексный социальный феномен, куда входит распределение статуса, идентичности, жизненных целей, социальной организованности и согласованности, льгот, пенсий, безопасности, доступа к обучению, принадлежности к сообществам, и тд. Что делать, когда это распределение перестанет работать: 1. Финансовая безопасность Доходы и социальные гарантии должны стать «portable» и не зависеть от одного конкретного работодателя. Нужно найти способы сглаживать финансовые потери при переходах между проектами. 2. Доступ к интеллектуальным ресурсам и обучению Образование не может быть разовым событием. Энди Спенс приводит в пример Сингапур, где граждане получают государственные кредиты (от SkillsFuture) на обучение в течение всей жизни. 3. Распределение социального статуса В мире фриланса и проектной работы нам нужны новые эффективные способы подтверждения заслуг и экспертизы: цифровые портфолио, системы репутации, участие в сообществах, даже если за это не платят самую большую зарплату в самых красивых офисах. 4. Сообщества Постоянная формальная работа создавала тесные связи и ощущение принадлежности. Но теперь нам нужны новые формы объединений: профессиональные гильдии, локальные коворкинг-хабы и социальные сети. 5. Накопление капитала Необходима новая модель распределения богатства и доходов. Особенно в контексте вопроса, а кому достанутся все эти прибыли от AI: сотрудникам компаний, всем гражданам, фондам, государству или только акционерам. Перевод и аудио-саммари в комментариях.

Очень правильная постановка вопроса в позавчерашней статье на New York Times: если так много умных экспертных людей, и так много данных, то почему никто не может сказать, что реально происходит на рынке труда (под влиянием AI) — и будет происходить дальше? Ну то есть да, очень много мнений и убедительных интонаций. Но почему в этих мнения так много противоречий? Что говорит автор текста: • Существующая система макроанализа и данных (в основном, государственная) не подходит для описания тех явлений и изменений, которые мы наблюдаем и пытаемся измерить • Эти данные ещё и постоянно опаздывают • Большая проблема с интеграцией показателей, в том числе методологической — в итоге они описывают противоположные тенденции • Сложности с атрибуцией — эксперты могут приписывать тенденциям системный характер, тогда как это скорее наложение уникальных обстоятельств и кризисов • Отсутствие надежной методологии прогнозирования на 3-5-10 лет Ну и очевидно, что это касается не только влияния AI на профессии, но и в целом — рынка труда, образования, бизнеса и экономики. Переведённый пдф в комментариях. → https://www.nytimes.com/2026/07/02/business/economy/ai-economy-data.html

Что не так с рынком: почему компании требуют уровень синьора за зарплату мидла? 😑 На рынке труда в России и на международке наблюдаем интересную картину: количество вакансий на мидла постепенно сокращается, а компании все чаще ищут сеньоров. Хотя еще несколько лет назад именно мидлы были самым востребованным грейдом. И у этого есть несколько причин. 💸 Бизнес стал намного внимательнее считать деньги Если в 2020-2022 годах во время бурного роста айтишки можно было нанять двух мидлов и растить их внутри компании, то сейчас многие предпочитают взять одного сильного специалиста, который быстрее начнет приносить результат. Компаниям нужны деньги здесь и сейчас, а не через пару лет. 👋 AI и автоматизация постепенно забирают часть рутинных задач Поэтому растет спрос на людей, которые умеют самостоятельно принимать решения, работать со сложными задачами и не требуют постоянного контроля. 💼 На рынке стало больше сильных кандидатов За последние годы многие мидлы выросли до сеньоров, часть специалистов оказалась в поиске работы после сокращений, а конкуренция за вакансии заметно выросла. И вот здесь возникает главный вопрос: если компаниям нужны сеньоры, почему они не готовы платить больше? Потому что зарплаты определяются не требованиями работодателя, а ситуацией на рынке. Если на вакансию приходит много сильных кандидатов, бизнесу нет смысла поднимать вилку. Более того, появляется возможность выбирать среди десятков опытных специалистов на те деньги, за которые раньше удавалось нанять только мидла. В итоге мы получили довольно необычную ситуацию: требования растут быстрее зарплат. Компании хотят больше опыта, больше самостоятельности и больше ответственности, но рынок позволяет им не увеличивать бюджет на найм. Поэтому если вам кажется, что от вас ждут уровень сеньора за зарплату мидла, то, скорее всего, вам не кажется. Это одна из ключевых особенностей рынка труда за 2025-2026 года 👍 Заметили такую тенденцию? 👍/🤔 - да/нет

Прекрасный новый термин (впрочем, не для всех такой уж прекрасный) обнаружил: Ghost Downsizing, призрачное сокращение (имеется в виду сокращение штата). Суть его в том, что сокращения как таковые не проводятся, но нет и найма на освобождающиеся в результате обычной текучести позиции. Понятное дело, исследователи видят в этом след ИИ: или, точнее, констатируют, что этот след то ли видят сами сотрудники, то ли он им мерещится. Во всяком случае, опрос сотрудников и их боссов показывает: треть сотрудников заявляют, что их команды сократились, а объем работы либо вырос, либо остался прежним. Однако лишь десять процентов топов считают, что есть такие процессы. Зато больше половины боссов в компаниях технологического сектора утверждают, что они сейчас воплощают или активно планируют изменения в штате своих подчиненных в ближайшие три года, обусловленные возможностями ИИ. Там еще есть всякие любопытные циферки, но ничего сенсационного не видно. https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/omni-calculator-publishes-2026-survey-042300053.html

Обещали постоплату, а тут просят часть денег сразу, как так? Схема ТОЛЬКО с постоплатой долго работала, а потом перестала. Участились кейсы от менти — "спасибо за обучение, пока! Я дальше сам". Ментор тратит время/силы, ученик сливается, чтобы не платить постоплату. Менторы учли это и многие добавили частичную предоплату. Это по-прежнему малый процент от общей оплаты, основая часть платежа — после трудоустройства. Пользователи вольны сами выбирать ментора с лучшими условиями, эта конкуренция порождает улучшение качества их обучения и условий. Есть статистика, сколько менторы зарабатывают? Тоже не собираем по причине, описанной выше. Мы не знаем процент оплат и доведений до оффера. Можем только примерно прикинуть по отзывам о полученном оффере, но часть учеников отзыв не оставляют. Как мне стать востребованным ментором, если их уже 200+? В категории Геймдев 3 ментора, в help desk — 1. Крупных менторов можно демпинговать ценами, либо предлагать более персональный подход. Мы раздумываем о системе бесплатного пробного месяца для новичков, но в основном предлагаем полагаться на свободную конкуренцию. Это законы рынка, которые помогают ему динамично улучшаться. Менторам-старичкам мы никаких бонусов за выслугу лет не даем и спрашиваем с них по всей строгости Если есть вопросы или предложения по улучшениям: @itmentors_help

Вышли цифры по США. Попробуем разобрать JOLTS, вакансии за май - 7,594 млн. Ждали 7,28. Снова мимо, снова вверх Уже который месяц рынок сидит и вылавливает первый признак, что труд наконец треснул Каждый раз ждут - каждый раз не получают Сегодня та же история. Вакансий как грязи, увольнять никто не торопится Экономике с таким рынком труда дешёвые деньги не нужны, ей и так нормально А раз труду нормально - то и Уоршу спешить некуда. То, о чем мы с вами уже который раз говорим Доверие потребителя просело до 91,2 Честно - мне всё равно, и вам советую :) Это опросник про то, как людям грустно, а не про то, сколько они тратят. Грустить можно с полным кошельком ФРС на эту строчку не посмотрит, и нам не надо Chicago PMI вышел чуть выше прогноза, 56,7 Но месяц назад было 62,7 - вот это движение реальное, остывает производство Только «остывает» и «горит» - разные слова, и до второго тут далеко Теперь к деньгам Ставка четвёртое заседание подряд стоит 3,50–3,75, инфляция всё ещё выше цели, форвард-гайденс Уорш выкинул, точки на графике смотрят вверх, а не вниз И тут тебе крепкий труд сверху Имеем то что имеем. А имеем то что снижением тут и не пахнет Каждый сильный отчёт по занятости сейчас - это гвоздь в крышку риску, а не повод для ралли Доллар это понимает DXY висит у годовых хаёв, около 101, и складываться не собирается Пока он там - ни акциям, ни крипте легко не будет. Это не прогноз, это механика Биток 59 тысяч, прижались к минимумам конца 2024-го Из ETF за месяц высосали больше 4 миллиардов, Strategy говорит что могут продавать битки, путы дороже коллов - рынок живыми деньгами откупает страховку от пролива Картина не нейтральная. Картина оборонительная И вот тут начинается тонкий момент, который большинство пропустит На такой макро-картине шортить - самое очевидное решение И в шорт сейчас лезут толпой Даже вчера в чате человек написал «Там Сейлор сказал что будет продавать битки - я сразу побежал открыл шорт» Открытый интерес растёт, хотя цена падает - значит шортисты не кроются, а доливаются, ставят на пробой 58 Фандинг отрицательный - народ ещё и приплачивает за право быть в шорте Все читают одни отчёты, делают один вывод и набиваются в одну сторону А теперь посмотрим на карте ликвидаций, где лежит ликвидность Не под нами Над нами Основной кластер стопов и ликвидаций - сверху, в зоне, куда набились шортисты Снизу, наоборот, плита бидов - между текущей ценой и 50 тысячами в стакане порядка 6,9 тысяч BTC на покупку, больше 400 миллионов, а сверху до 70 тысяч продавцов кот наплакал, дай бог сотня миллионов Перекос очевидный Когда у одной двери собирается такая толпа - рынок открывает её первой И не вниз, а вверх Поэтому сценарий, который мало кто закладывает, такой Сначала резкий вынос вверх Первая стенка - район 65 тысяч, там висит крупный продажник, его снимают Дальше короткий вакуум до 66–66,4, где сложены основные шорты на без малого два миллиарда Их и пожгут - у всех красным горят ликвидации, перепуганные начнут крыться по рынку и сами толкнут цену выше Классический шорт-сквиз, бессмысленный и беспощадный И только когда эту ликвидность соберут - когда сверху топлива больше не останется - вот тогда пойдёт настоящее снижение Спокойно, без сопротивления, потому что жечь больше некого То есть медвежий вывод верный А вот вход в шорт прямо здесь, в лоб, на 59 - это и есть та самая толпа, которой заплатят первой 58 - нижняя линия. Держим - остаёмся в диапазоне, торгуем от границ Дёрнут вверх на сквиз - не бежим шортить пик Ждем зону 65–66,4, даем выносу выдохнуться и только на подтверждённом сломе структуры оттуда работаем вниз, со стопом за хай выноса Шортить раньше, на теле движения - это кормить чужие лонги Теряем 58 на закрытии сразу, без всякого выноса - тогда переворачиваемся на сценарий ниже, к следующей плите поддержки, и сквиз отменяется Триггер для большого разворота вверх у меня по-прежнему один - слом доллара Не слабый опросник, не один отчёт Системный разворот DXY Будет он - поговорим про лонги всерьёз. Не будет - терпение и кеш дороже красивых выводов

Вернемся к подработкам - под прошлым постом вы накидали такую коллекцию умений, что зачитаешься! DevOps по будням и геологические хайки по горам в выходные. Профориентация подростков. Японский по субботам. Слетать в Узбекистан ненадолго, провести семинар - и заработать там сильно больше, чем на основной работе за месяц. Пока кто-то продолжает считать подработку признаком бедности, за рубежом это назвали слэш-карьерой, и практикуют ее те, кто смел и кто научился превращать свои умения в товар. Я тем временем изучила, за что компании в России и за рубежом реально готовы платить прямо сейчас. И вот картина. 💚 Маркетинг и SMM. Самый разогретый спрос: доход фрилансеров-маркетологов вырос на 54% за год. Бизнесу постоянно нужны руки на контент, запуски, трафик - и эти задачи понятно как делигировать. Берут человека на задачи, а не в штат. 💚 Бухгалтерия и юристы для малого бизнеса. Рост спроса +68–91% по Авито Услугам. Каждому ИП нужно вести учёт и составлять договоры. 💚 Аналитика и всё вокруг AI. На европейской бирже Malt спрос на AI-проекты вырос на 230% за год, а исполнителей прибавилось только на 31%. Это сейчас самый большой разрыв между «надо» и «есть кому» на рынке. 💚 Менеджеры маркетплейсов. Ведение карточек и магазинов на WB и Ozon - в России подработок тут стало больше на 93% за год. 💚 Ассистенты руководителя. Удалённый помощник на пару часов в день - календарь, задачи, рутина. Спрос +108%, один из самых быстрорастущих форматов. 💚 Репетиторство и преподавание. Это вы и сами подтвердили в комментах - японский, гитара, профориентация. А ещё я заметила, что задачи отдают всего в трёх форматах: 1. Разовый артефакт за фикс-цену - «составить договор», «собрать дашборд». 2. Ежемесячный ретейнер - «вести бухгалтерию ИП», «вести телеграм-канал». По чуть-чуть, но каждый месяц. 3. Fractional - доля ставки руководителя. Например, финдиректор на 10–15 часов в месяц. Берут не человека в штат, а кусочек дорогого эксперта. Россия пока живёт в первых двух форматах, а Fractional пока только зарождается. Хотя с точки зрения дохода выглядит, конечно, самой интересной историей. В следующем посте расскажу, как я садилась со своим резюме и AI, чтобы понять - а что из своих навыков могла б продавать я сама. Оказалось, непростое упражнение) А пока вопрос: что думаете, когда смотрите на эти востребованные запросы? Есть у вас по ним умения, которые можно "отрезать и продать"? Может, за что-то такое уже даже предлагали заплатить, или этот навык уже приносит деньги, но вы не считаете это работой? Любовь на удаленке | Оля Сохнева #hrtech_наудаленке