Похоже, mass apply сам себя убил 😂 Сегодня поучаствовала в очень интересной дискуссии на LinkedIn, где десятки рекрутеров обсуждали две большие проблемы рынка 2026: 👉🏻 огромное количество подач + fake applications. Один из участников написал, что у них объем inbound applications за последние 18 месяцев вырос в 20 раз. Вдумайтесь! И совершенно логично: никакой рекрутер не мечтает каждое утро открывать ATS и разгребать очередную тысячу резюме. Основной посыл дискуссии был очень интересный: 👉🏻рекрутеры все меньше хотят полагаться на inbound и все больше возвращаются к sourcing. То есть не: опубликовали вакансию → получили 2,000 applications → ищем среди них нормального кандидата а: определили профиль кандидата → сами нашли 50–100 потенциально подходящих людей / сорсинг → написали им. И инструменты для этого становятся все мощнее: Juicebox, Pin, Noon, Metaview - известные поставщики сорсинга кандидатов. Тот же Juicebox собирает данные кандидатов из тридцати разных источников. Плюс компании собирают собственные агенты, в том числе на базе Claude. И вот моя гипотеза. Возможно, это одна из причин, почему доступных ролей становится все меньше. Не потому что компании перестали нанимать. А потому что зачем открывать поток некачественных подач, получать тысячи заявок, если нужных кандидатов можно найти самим в том же самом Juicebox? 🤷‍♀️И тогда для кандидата снова меняется задача. 👉🏻2020: оптимизировать resume под ATS. 👉🏻2024: использовать AI, чтобы быстрее подаваться. 👉🏻2026: все используют AI и подаются слишком быстро. 👉🏻Следующий этап: recruiter сам найдет тех, кого хочет интервьюировать. 😂 А значит, теперь ваша задача — это не только хорошо подаваться. Ваша задача быть видимым и понятным для сорсинг софта. Создать вменяемый цифровой след! LinkedIn. Keywords. Website. Portfolio. Четкое позиционирование, понятное машине. Похоже, эпоха я просто отправлю еще 5000 подач потихоньку подходит к своему логическому финалу. #карьера #сша

Ну что друзья, SSI официально закрылся https://www.linkedin.com/sales/ssi Точнее он будет доступен с помощью Sales Navigator, при этом непонятно как купить Trial на текущий момент. Помню в 2023-ем году мы начали с ним работать, научились его читать, делать правильные выводы, мы реально опередили всех карьерных консультантов и компании дав преимущество участникам наших буткемпов. Вместо того, чтобы платить за часовую консультацию, каждый мог открыть SSI и найти ответ на вопросы - что я делаю правильно или неправильно в LinkedIn. Сейчас мы скатились опять в эру диназавров. Теперь, чтобы понять "правильные действия" в LinkedIn, мы опять пойдём на частную консультацию, где нам скажут - это хорошо, это плохо. Да, есть много AI которые могу оценить ваш профиль, но уровень булшита там превышает любую норму. Ещё раз очень жаль. На прошлой неделе у меня было общение с LinkedIn, я договорился рассказать продуктовой команде как мы использовали его, какие выводы делали, возможно это повлияет на возврат этого прекрасного дашборда. Что изменится для нашего community и участников будущих буткемпов? Ничего. Мы знаем что нужно делать, мы знаем какие действия правильные, какие неправильны. Что даёт офферы, что нет. Поэтому просто спокойно стартанём наш октябрьский буткемп и будем и дальше качать LinkedIn. Ну и напоследок - в пике мой SSI был 79, последние месяцы 67. Спасибо ещё раз тебе, SSI.

Как писать всем подряд в LinkedIn и дорасти до 5,000 фоловеров — опыт Каринэ из Сан-Франциско Город в стиле диско! В комментариях к посту случился прекрасный брейншторм, поэтому выношу отдельно опыт Каринэ, которая несколько лет активно добавляла людей в LinkedIn. 👉🏻Начинать постепенно: сначала 20–30 новых контактов в день, а не сразу сотни. 👉🏻Не отправлять всем одинаковый текст. Менять имя, начало сообщения, формулировки. И желательно действительно разговаривать с людьми, а не только собирать connections. 👉🏻LinkedIn сам предупредит, если сочтет активность подозрительной. Может временно ограничить количество новых connections. В таком случае, не долбиться дальше, а остановиться и подождать. 👉🏻По ее опыту, после некоторого времени нормальной активности LinkedIn постепенно увеличивал доступный объем. Карине доходила примерно до 70–80 новых контактов в день без проблем. 👉🏻Экспериментировала даже с 300 invitations за день, но вот это она как раз не рекомендует повторять. ‼️Еще интересный момент: если LinkedIn требует рабочий email человека, можно либо пропустить человека, либо найти рабочий email через Hunter/Apollo и попробовать добавить через него. И самое интересное во всей этой истории: LinkedIn смотрит не только на количество. Он смотрит на паттерн поведения. Если ваша стратегия поиска работы networking at scale, раскачивайте аккаунт постепенно и ведите себя как человек, а не как automation tool. % https://www.linkedin.com/in/karine-dzhondzhoian #сша #linkedin #networking

Лучший инвестор для вашего стартапа никогда не работал в фонде. Он сидит в бигтехе Когда раунд не собирается через фонды, легко решить, что дверь закрыта. Хотя он вполне склеивается из небольших чеков — и ангелы могут обыграть фонд. Самая недооценённая категория тут не «профессиональные ангелы», которых все уже обошли по кругу, а VP-level продакты и инженеры из бигтеха. У них есть свободные деньги и, главное, насмотренность ровно в нашей вертикали. Такой человек десять лет строил то, что мы пытаемся построить, и ему не нужно объяснять, почему интеграция с легаси-системой занимает не две недели. Он читает продукт быстрее, чем аналитик фонда, у которого на неделе двадцать деков и час на каждый. И ему можно показывать проект даже без трекшна — он оценивает не столько цифры, сколько то, что мы строим. Дальше эта инвестиция превращается в трекшн: один такой ангел приводит бывших коллег в качестве первых B2B-клиентов, и его чек оказывается заметно ценнее своей суммы. Как искать? Идём в LinkedIn. Берём 5–10 компаний, чей продукт стоит рядом с нашим, и фильтруем по senior/VP в продукте и инженерии. Через 2–3 рукопожатия достаётся практически кто угодно, а если общих контактов не нашлось — пробуем холодный заход. Только формулировка не «дайте денег», а «хочу показать продукт человеку, который в этом разбирается». Главный контраргумент, который я слышу: такой ангел даёт деньги, но не даёт имени в кап-тейбле, за которым потом пойдут фонды. Согласны? Мне кажется, на pre-seed это переоценённая история — но интересно, что думаете вы Андрей Резинкин | Money For Startup

Про LinkedIn-аутрич 😀 Базово линк не любит автоматический аутрич. Он может ограничивать и банить аккаунты и довольно активно следит за подозрительной активностью Поэтому если просто подключить первую попавшуюся тулзу и начать отправлять по 500 сообщений, можно довольно быстро остаться без аккаунта (как и везде) Из популярных сервисов для автоматизации сейчас есть: Expandi, Dripify (я года 2 назад пользовалась Linkedin Helper) При этом я крайне мало знаю людей на рынке, которые реально занимаются только автоматическим аутричем в линкедин. В основном вокруг него говорят про social selling: контент, комментинг, нетворк и вот это все Поэтому последние 3 недели я решила потестить все ручками: кому писать, как писать и, главное, что делать, чтобы люди не просто отвечали, а доходили до звонков (честно, продукт заставил) Так что ловите мои наблюдения ✖️Не пишите сообщение при инвайте Особенно если это короткое сейлзовое «вижу делаете это, давайте законнектимся». У меня такие инвайты принимали хуже. Просто коннект без текста работал лучше. ✖️Лучшая связка по ответам Коннект без текста + сообщение после принятия + ещё 2–3 пинга, если человек молчит Из всего, что я тестила, здесь была самая высокая конверсия в диалог ✖️InMail тоже использую Но тут результаты сильно скромнее.Из примерно 40 отправленных сообщений мне ответили человек 7 (считаю и положительные, и отрицательные ответы) Но, несмотря на маленькое количество ответов, сами ответы оказались довольно продуктивными: часть людей дошла до звонков и переговоров Поэтому совсем убирать InMail из аутрича я пока не хочу)) А мне, все-таки, опять придется лезть разбираться в автоматическом LinkedIn-аутриче)) Если вы уже активно автоматизируете линк и у вас есть любимая тулза – накидайте в комменты. Мне как раз нужен материал для экспериментов) А я потом вернусь с отдельным постом, и все вам расскажу! 😉

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