Карьера

У меня, очевидно, ИИ-деформация и я уверена, что специалисту уже категорически нельзя продолжать использовать ИИ только как чат для вопросов/ответов/редактирования текстов/переводов. Он может НАСТОЛЬКО больше, что оставлять его как болталку - это как если продвинутый компьютор использовать в качестве украшения стола. И мне кажется, что это всем уже очевидно, но я раз за разом сталкиваюсь с другими картинами мира: "А я решила в ИИ и не погружаться - мне вас уже не догнать" "А я его использую пока для редактирования посылов и мне кажется, что там все равно много галлюцинаций - как ты с ними борешься?" Расскажу микропример из сегодняшнего дня - вдруг вы у себя в задачах найдете похожее и вдохновитесь пробовать. У нас на платформе hh Карьера предлагаются образовательные курсы и выдача должна персонализироваться под профессию пользователя. То есть в идеальной картине мира: • смотрим профессию пользователя • смотрим его карьерные треки (куда он может переходить с большой вероятностью) • и делаем предложку, в которой замешаны курсы для карьерных переходов или для роста в его профессии. И мне надо было понять - а как у нас сейчас выглядит наполнение курсами для каждой професии. 525 профессий 2500 карьерных переходов 4000+курсов, размеченных на профессии Дальше я действовала так. 1. Выгрузила в csv-таблицу список профессий и численность специалистов этих профессий на платформе. 2. Выгрузила в csv-таблицу список курсов с привязкой к профессиям, которым они обучают. Зашла в Claude Code. Прошу его: «Вот две таблицы - профессии и курсы, привязанные к ним. Посчитай, сколько у нас курсов по каждой профессии, разложи по карьерным трекам и покажи, где дырки» (промпты продвинутым моделям можно писать примитивные - они все понимают). Дальше всё сделал он: • Посчитал, сколько курсов привязано к каждой профессии - всего заведенных и активных на текущую дату • Для каждой из 525 профессий подтянул карьерные треки - куда человек может перейти - и рядом с каждым переходом проставил, сколько по нему курсов. • Подсветил красным дырки: где курсов мало или совсем ноль. • Свел по каждой профессии общую сумму курсов по всем ее трекам - чтобы одним взглядом видеть, покрыта профессия контентом или голая. • В финале я попросила его проверить себя на ошибки. Ни он, ни я ошибок не нашли. В финале - огромная таблица. По каждой из 525 профессий видно, куда человек растёт и хватает ли у нас курсов под эти переходы. Идеальное ТЗ для контент-менеджера. Мне страшно даже представить, сколько б такая работа заняла времени в доклодовской реальности. Даже если колдовать с ВПР и прочими продвинутыми способами работы с таблицами. Думаю, минимум неделю фулл-тайм работы аналитика. У меня это заняло несколько часов. И результат сохранился в мою базу знаний - в любой следующий день я вернусь и продолжу с того же места. И в вики корпоративный я тоже закидываю этот результат почти автоматически - сохраню не только у себя, но и для всех. Немного на техническом: • у меня оплаченный Claude • установлено десктопное приложение, в котором есть Cowork и Claude code • раньше я такие задачи решала через Cowork, потом построила Second Brain и работают уже только в интерфейсе Claude Code (даже Cursot перестала использовать). • у меня подключены все коннекторы которые можно только подключить - к гугл документам, почтам, диску и всем пространствам, гкуда можно прокинуть мостики и созданы скиллы работы с таблицами, текстами, исследованиями и пр. Вот это я называю «перестать использовать ИИ как болталку». Как вы? Вдохновляют такие посты-примеры или пугают?)) Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

Рассказываю, как прошел ивент от @Snowflake, и до сих пор нахожусь под впечатлением. Локация - это отдельная история. AMAN на 5th Avenue, номер в котором стоит около $4000 за ночь, живое пианино, вид на Манхэттен, каждой на входе — букет цветов, который ты сама собираешь. На секунду реально почувствовала себя инфлюенсером, а не продактом на очередном networking-ивенте. Из забавного: CDO Newrez рассказала, что ещё недавно все данные компании жили в Excel. Но именно из-за этого у них не было легаси BI-системы, которую нужно было бы ломать и переучивать всех работать по-новому. Они перепрыгнули сразу в AI-агентов на Snowflake Cortex, минуя весь этап дашбордов и отчётов. И отсутствие зрелой инфраструктуры оказалось не долгом, а преимуществом. Так что если ваша дата-инфраструктура - это до сих пор Excel, возможно, вы ближе к AI, чем компании с идеальным легаси-стеком. Сразу вспомнила про свой опыт аналитиком в Адидасе, где просто все на эксель. И помню эту боль. Поэтому история очень зацепила. Еще очень обрадовалась, что в панели были только девушки, что здесь редкость. Познакомилась с очень молодой и обаятельной девушкой, которая уже руководит командой дата-инженеров. Она рассказывала, что пришла в компанию с узкой задачей на финансовую отчётность, а дальше просто взяла на себя гораздо больше, изучила всю внутреннюю операционку компании и постепенно выросла в лидера направления. Так что в США даже в крупных компаниях, как snowflake, можно быстро вырасти и молодым, если очень захотеть. Это очень порадовало.

Разрабы боятся не потерять работу из-за ИИ, а… пахать больше за ту же зарплату 👻 Вышел большой опрос о том, как чувствуют себя сотрудники теха в 2026. И картина получилась максимально интересная: — Больше половины работников не рекомендовали бы свою профессию джунам. Вообще, выгорание за год у работяг сильно выросло: с 44% до 55%. — 82% говорят, что ИИ делает их более продуктивными, но качество работы при этом снижается: люди все хуже понимают собственный код и быстрее теряют концентрацию. — При этом лишь 22% беспокоятся, что потеряют работу из-за ИИ. Больше половины опрошенных же переживают, что от них будут требовать больше за ту же зарплату. — Отдельный привет менеджерам: только 25,5% технических сотрудников считают своего руководителя действительно эффективным. Вообще исследование реально большое и с кучей инсайтов. Советую почитать ☕️

Главный самообман топ-менеджера: вера в то, что цифры - это бронежилет. Чушь. В бизнесе с культурой "болота" выдающийся результат - это мишень на вашей спине. Вас зовут как спасателя. Собственник смотрит в глаза и чеканит: "Нам нужен прорыв. Старая команда заплесневела. Делай что должен". Вы верите. Берете скальпель и идете резать. Полгода пахоты. Выручка летит вверх, прибыль пробивает потолок. Бизнес, который годами буксовал, наконец-то срывается с ручника. Вы ждете, что сейчас вам пожмут руку. А вместо этого начинается тихий корпоративный триллер. Потому что, как выясняется, "кома" всех устраивала. В ней было уютно. Можно было пить чай, перекладывать ответственность и называть это "особым ДНК компании". Ваша эффективность для "старой гвардии" - это не спасение. Это ослепительный прожектор, который безжалостно подсветил их некомпетентность. А такое не прощают. Включается иммунная система: * Ваши решения вязнут в саботаже на уровне исполнителей. * В курилках рождается шепот: "Он токсичный", "Он не чувствует наш вайб". * Собственнику ежедневно, по капле, вливают в уши яд о том, как вы разрушаете коллектив. И собственник ломается. Выбирая между вашей холодной, жесткой прибылью и теплой, привычной лояльностью тех, с кем он жарил шашлыки десять лет назад - он выбирает шашлыки. Начинается удушение. Недоверие. Контроль каждой запятой. Питер Друкер говорил, что культура ест стратегию на завтрак. Он был слишком мягок. Культура лояльности жрет стратегию вместе с вашими KPI, маржинальностью и нервной системой, даже не поперхнувшись. Невозможно причинить успех насильно. Если ваш драйв и реальные деньги воспринимаются системой как угроза - не лечите мертвецов. Упакуйте свой блестящий рост прибыли в резюме. Заберите свой опыт. И уходите туда, где ваш масштаб не будет пугать карликов. Где выберут рост, а не комфорт.

Собирающимся учиться на MBA: ваша карьерная лестница обваливается Лучшая ИИ-модель уже закрывает 88,4% ожидаемого анализа в реальных кейсах бизнес-школ – по финансам, стратегии, переговорам, HR и деловой этике. Это данные нового препринта исследователей из Уортона, Карнеги-Меллон, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса, авторов бенчмарка BusinessCaseBench: 615 экзаменационных вопросов по 238 реальным кейсам, 18 дисциплин. О вытеснении ИИ младших программистов и математиков говорят давно – но здесь речь о материале, на котором десятилетиями строится подготовка MBA. Задачи в тесте не про факты и не про арифметику. •  Одной модели дают написать судебное заключение Верховного суда США по патентному спору фармкомпаний и вывести из него правовую норму для судов ниже. •  Другой – решить за главного врача больницы, стоит ли повышать заведующего отделением, чья клиническая репутация конфликтует с корпоративной культурой. •  Третьей – разобрать этическую позицию дата-сайентиста, которого просят встроить в HR-алгоритм оценку вероятности беременности соискательниц. Каждый ответ сверяют по чек-листу критериев с решением, которое для этого кейса написал преподаватель; саму оценку выставляет ИИ-судья, а ее надежность проверили вручную три эксперта с опытом преподавания на MBA-программах. GPT-5.4 берет 87,2%, Gemini 3 Flash Preview – 81,6%. Если по каждому вопросу брать лучший результат из трех моделей, показатель поднимается до 92,8%, а полностью провалить вопрос – так, чтобы ни одна из них не преодолела даже 70% – удается лишь в 7% случаев. Нужные знания и ход рассуждения почти всегда есть хотя бы у одной модели, а слепые пятна одной закрывает другая.   Есть и отрезвляющая цифра. Если считать не долю правильных пунктов, а долю вопросов, где модель без единого пропуска закрыла весь чек-лист, картина куда скромнее: 49,6% у Claude Sonnet 4.6, 47,6% у GPT-5.4, 32,0% у Gemini. Лучшая модель дает исчерпывающий ответ без единого пропуска лишь в половине случаев. Авторы формулируют это прямо: то, что выдает модель, – сильный черновик, а не готовый вердикт.   Тревожит не столько уровень, сколько скорость, с которой сокращается разрыв. Внутри одного семейства моделей OpenAI – от GPT-4 Turbo до GPT-5.4 – за два года результат по частичному зачету вырос с 63,9% до 87,2%, то есть на 23,3 процентных пункта, и прибавка шла не только за счет арифметики: по субъективным и качественным вопросам модели продвинулись не меньше, чем по числовым. Прогресс идет широким фронтом, а не латает одну конкретную слабость.   Бенчмарк честно фиксирует и границы: модель сама не добывает недостающую информацию, не ведет переговоры с коллегами и начальством и не отвечает своей репутацией за последствия решения. Но именно эти границы остаются единственной защитой там, где раньше держался весь нижний этаж белых воротничков, – в умении быстро разобрать неоднозначную ситуацию и выдать структурированную рекомендацию.   Так что пора прощаться: пока что не со всеми обладателями диплома MBA, но с самой карьерной моделью, где годы уходят на то, чтобы, производя черновики для чужих решений, научиться однажды принимать решения самому. Эта карьерная лестница обваливается уже не в теории (как я писал 3 года назад: «3й этап цифровизации мира станет для Homo sapiens последним. Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ», а прямо сейчас. P.S. Написанное касается и поступающих на МВА, и тех, кто MBA уже получил, да и вообще всех, кто идет по традиционному карьерному пути от "готовить черновики решений для других" к «принимать решения, подготовленные другими».   #ГенИИ  #Бизнес

Два лагеря менеджеров Хочу порекомендовать видео Лоры Фрайер. Вот все кто любят душнить по дизайн игр, рекомендуют друг другу либо Тима Кейна, либо Джоша Сойера, а про менеджмент в играх как же? 😃 Лора — настоящий ветеран игровой индустрии и работала ещё на первом Gears of War! Плюс у неё очень спокойная, трезвая и взвешенная подача информации. Так вот, о чём это я? В связи с недавними увольнениями в крупных игровых компаниях, она сделала видео и метко подметила одну штуку. Токсичны не сами увольнения, а то, что они нарисовываются там, где их не ждёшь. Вот начальство говорило, что сегодня последние сокращения, а завтра они захотели "второй раунд". Лора обратила внимание на фразу про "14 слоёв менеджмента", которые Аша Шарма, глава XBOX, упомянула в недавнем отчёте. Потому что такое количество ступеней в принятии решений размывает ответственность и неизбежно создаёт два вида менеджеров: тех, которые в курсе всего, и тех, кто в неведении. Потому что те, кто не в курсе всех решений руководства, скажет сотрудникам, что всё хорошо, а потом придут манагеры с более верхнего уровня и скажут что всё плохо. Вот он, самый токсичный момент в увольнениях. И от себя хочу заметить, что быстрее всего эти два "лагеря" менеджеров формировались в максимально неглубоких иерархиях с большой горизонталью. Старт-апах и инди-разработках, проще говоря =) Уверен, что у многих из вас есть знакомые, которые создали свой разработческий коллектив, в котором под ними есть условный миддл-менеджмент из лидов, а ниже сразу исполнители. Вот в таких "плоских" структурах увольнения случаются самым обидным образом: миддл-менеджер говорит, что всё ок, а на следующий день узнаёт, что ему придётся кого-то "свернуть". Так что будьте начеку, когда начинаете свою разработку. Оставаться человеком и прозрачно обсуждать состояние бизнеса, не убивая мотивацию команды — довольно сложные задачи. #анализрынка #SoftSkills

У Dealroom вышла любопытная статья Firing Costs vs Unicorns от их CEO, о корреляции сложности увольнения и количества единорогов на душу населения. Стартапы подразумевают быструю проверку гипотез, и компаниям конечно мешают трудовые кодексы, которые не позволяют быстро и дешево увольнять людей. График не показывает причинность, но корреляция такая сильная, что ее сложно игнорировать. Возможно сложность увольнения в стране - это удобный прокси всех факторов про отношение к рискам в этой экономике. Что конечно влияет и на размер венчура, и на количестворисковых предпринимателей. Обратите внимание, что на графике высоко страны, о которых я писал в этом контексте - 🇸🇪 Швеция (раз, два) и 🇩🇰 Дания (пост). Я слышал много историй про непуганных американских фаундеров, которые "задешево" нанимали европейских разработчиков через местные EoR, а потом сотрудник например уходил на долгий больничный по выгоранию, а после увольнения ему стартап платил еще месяцами. В США конечно больше держатся за свою работу: потому что конкуренция за хорошее место бешеная, а уволить могут одним днем. Разумно предположить, что и халтурить на работе в такой атмосфере хочется меньше. @kyrillic

Девушка тут спросила «Нормально ли, если я не готова идти к психологу младше меня и без детей или загоняюсь?» С некоторым удивлением я увидела ответы, мол, это загон, психолог не передает опыт, а работает именно с вашей психикой. Ну и конечно же «Можно ли доверять свой аппендикс врачу, у которого его не удаляли?» Что думаю я. Что опыт соответствующий иметь не обязательно. Но когда вы выбираете себе специалиста, вам важно иметь к нему доверие, чтобы можно было спокойно рассказать важное, чтобы чувствовать «меня тут понимают». А уж по каким критериям вы такого человека находите – хоть по возрасту, хоть по цвету глаз, хоть по гороскопу – однофигственно.

Я вот, например, не хожу к тем, кто сильно младше меня. Да и в работу их не беру.

А вы как считаете – профессионал он и есть профессионал? Или при наличии выбора можно и позагоняться? Тимофеева Мария в бизнес с головой

Самый лояльный сотрудник Эппла Когда заходит речь про лояльность к компании, первым делом вспоминаешь основателей — кому, как не им, любить своё. Только старожилами они как раз почти никогда и не становятся: одни продают своё детище и идут делать следующее, другие упираются в потолок и уходят сами, а кого-то и вовсе выставляют за дверь — как Джобса, которого выпихнули из его же компании, чтобы через двенадцать лет позвать обратно спасать положение. А настоящий рекордсмен по стажу в Apple — человек, о котором вы, скорее всего, никогда не слышали — Крис Эспиноза, сотрудник №8. Пришёл в 76-м подрабатывать после школы, прямо в гараже у родителей Джобса, — ему было четырнадцать. И до сих пор там. Пятьдесят лет, и всё в одной компании. За это время Apple выпустила Macintosh, айфон, айпад, сменила кучу боссов и доросла до пяти триллионов долларов, а он всё работает — сейчас в команде, которая отвечает за телевизор (да-да, это у них в планах). И вот это, по-моему, легендарная лояльность. Просто человек полвека ходил на работу, пока компания вокруг него раза три сменила целую эпоху. Вы ему про выгорание расскажите — он посмеётся. Вполне возможно, он вообще рекордсмен — дольше него в одной технологической компании, кажется, не проработал никто. И меня разбирает любопытство: а опционы-то у него были? Если человек, будучи восьмым в компании, держал хоть немного акций все эти годы, то сейчас этот тихий инженер без диплома может оказаться богаче половины Кремниевой долины. А какой ваш личный рекорд лояльности — сколько вы продержались на одном месте? Константин Сухачев

📣 “Ведите переговоры, как корги” - и еще 7 советов начинающему руководителю Я, как владелец агентства, стараюсь не упускать информацию, которая поможет прокачать управленческие навыки. На днях наткнулся на статью с советами для руководителей от Орина Дэвиса, доктора наук по позитивной психологии. Сделал выжимку основных мыслей, принес вам. 1️⃣ Отмечайте достижения - свои и команды. В атмосфере, где принято замечать и проговаривать успехи, люди чувствуют, что их работа важна. И больше стараются. 2️⃣ Проводите с сотрудниками встречи 1 на 1. Как только вступите в должность, организуйте с каждым ознакомительную беседу, а затем регулярно встречайтесь раз в 1-2 недели. Так вы лучше узнаете людей - значит, проще будет их мотивировать, обучать и направлять. 3️⃣ Готовьтесь к совещаниям заранее. Хотя бы за день подготовьте и разошлите коллективу список участников и повестку встречи. Так люди увидят, о чем пойдет речь: смогут подготовиться, и беседа не затянется. Не устраивайте совещания без необходимости. Текущие задачи обсуждайте в переписке, а живые встречи оставьте для творчества, сложных вопросов и налаживанию связей. 4️⃣ Начинайте и заканчивайте день мини-собранием. Утром каждый сотрудник пусть перечислит свои цели на день и ресурсы, которые ему понадобятся. А вечером можно отчитаться, что получилось, а что нет. Такие встречи помогут вам и команде быть в курсе текущих проектов, понять, что мешает закрывать задачи, а заодно научиться работать вместе. 5️⃣ Создайте систему, чтобы знать, над чем работает команда. Именно вы отвечаете за результат и должны понимать: кто над чем трудится, хватает ли ресурсов и времени. Чтобы отслеживать рабочие процессы, используйте системы: канбан-доски, списки задач или диаграмму Ганта. Любая из них поможет увидеть общую картину и вовремя вмешаться в работу, если все пойдет наперекосяк. 6️⃣ Позвольте сотрудникам самим контролировать свою работу. Так вы снимете с себя часть задач, а люди, получив свободу, будут работать вовлеченнее. Главное, убедитесь, что вы с ними одинаково понимаете, что значит “сделать задачу качественно, в срок и с теми ресурсами, что есть”. 7️⃣ В сложных переговорах ведите себя, как корги 🤪 Звучит прикольно, но на деле, это аббревиатура CORGI. Расшифровывается, как with Curiosity, Optimism, Respect, and presumption of Good Intentions (с Любопытством, Оптимизмом, Уважением, предполагая Добрые Намерения). Если кратко: во время беседы, старайтесь задавать вопросы, не переходить на личности, ориентироваться только на факты и искать решение, а не виноватых. 8️⃣ Доверяйте себе и будьте терпеливы. Управление - это навык, который можно развить только с практикой. Ошибки неизбежны, так что не корите себя и относитесь с тем же пониманием, что и к сотрудникам. Какой из советов откликнулся больше всего? Делитесь в комментариях 👇 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #HR #НАСМОТРЕННОСТЬ #СОВЕТЫ

Как расти через запреты. Подсмотрел у американского предпринимателя Грега Айзенберга инструмент – простой до неприличия, но, судя по всему, рабочий. У него есть постоянно обновляемый документ под названием “Вещи, которыми я больше не занимаюсь”. Раз в месяц он его просматривает и пополняет. Картинку со списком Грега прикрепляю к посту. На самом деле, годный совет. Мы привыкли разгонять личную эффективность через бесконечные туду-листы. При этом мелкие вредные привычки и бессмысленные ритуалы продолжают незаметно, но стабильно сжирать наши фокус и энергию. Поэтому на практике список запретов – того, что делать нельзя, – может работать даже мощнее. А что попало бы в ваш антисписок? Пишите в комментариях – с интересом почитаю.

Нужны ли новые SaaS? Типичнейшая задача вайбкодера – поиск людей. Кто-то просто просит Claude: “Зайди под моим логином в LinkedIn и найди консультантов по CRM с опытом работы в FAANG, знанием испанского языка и чтобы он не любил AI”. Кто-то строит сложные системы со сбором данных из двадцати пяти источников, их группировкой и пересечением. Детали разнятся, но миллионы людей делают крайне похожие вещи. Обычный вывод из этого факта – вот так оно и должно быть. Специальный софт не нужен, в новом волшебном мире каждый изобретает велосипед самостоятельно. Акции традиционного сервиса по поиску контактов – Zoominfo – с момента выхода ChatGPT упали в 10 раз, с начала 2026 года – в три раза. Сингапурский #стартапдня Lev8 решил, что правильный вывод другой. Всем это надо, старые поставщики решали задачу плохо. Давайте сделаем качественный продукт и люди будут за него платить, а не вайбкодить свои самописки. Стартап – собственно поисковик людей. Вводишь требования, он бегает по интернету, и в режиме онлайн собирает подходящих кандидатов, а если они не нашлись – так нормальным языком обсуждает, как изменить требования, чтобы все-таки их найти. Мой запрос из первого абзаца Lev8 выполнил минут за 20 и даже обнаружил в мире одного такого странного человека (привет, Amina Nehili). И это реальный успех. Никакой Apollo или Zoominfo задачу бы, конечно, не решил. Моя поделка – скорее всего тоже. Дальше, конечно, выгрузки контактов и встроенная система спама, или как они сами это называют “cold outreach”. Эту часть не тестировал, она должна работать примерно как у всех. Доступ к сервису стоит от 49 долларов в месяц. Впрочем, для нерегулярных личных задач, мне кажется, вполне сгодится и бесплатный тариф. https://lev8.com #сингапур #seed #ai #crm

После разбора своих навыков я решила потренироваться на муже и препарировала его резюме. Раз метод сработал на мне, стало интересно - это вообще воспроизводимо или просто со мной удачно получилось? Оказалось, что половина его биографии тоже не продаётся как отчуждаемая услуга. • «Советник по стратегии» • «Веду инвестиционные проекты» Огромный опыт, но неотчуждаемый в таком виде. По итогу упражнений с резюме оказалось, ему вообще нечего делать на биржах фриланса - там продаёт тот, кто спамит откликами по низкой цене, а его услуги живут на другом рынке, где покупают не по цене, а через нетворк. 💚 «Соберу инвесткейс: финмодель + презентация для инвесторов + структура data room за 2–3 недели» 💚 «Проведу валидацию рынка перед запуском: ёмкость, сегменты, конкуренты, вывод go/no-go» 💚 «Стратегическая сессия-день с картой решений и планом на 90 дней» 💚 «Менторская сессия для фаундера: разбор investor readiness и выхода на рынок ЕС» Оказалось, что самый быстрый старт у него возможен через менторинг. Плюс, ИИ-допрос вытащил то, что он даже не вписывал в резюме. Связи в кино. На рынке очень мало людей, которые совмещают кино, инвестиции и стратегию. Из резюме это вычеркивалось, чтоб не размывать фокус. А для подработки — стало ценным активом. Так что, «на кошках потренировалась». Почти готова отдать мануал и вам)) На следующей неделе выложу в канал. А пока вопрос: а что у вас такой «актив под носом»? Про который ясно, что ты это умеешь и другие в тебе это ценят, но ты и не думаешь, что это можно продавать? Как правило из таких, как раз и возникают потом подработки или, даже, смена карьерного трека. Мне вот, например, много раз очень значимые для меня люди говорили, что я круто умею поддерживать, хвалить и искренне видеть в человеке лучшее. И что они б хотели у меня этому учиться. Я этого сама б в себе не заметила. Не знаю во что б это упаковать, но получать такую ОС было приятно)) Любовь на удаленке | Оля Сохнева #growth_наудаленке #hr_наудаленке

LinkedIn выпустил список городов США, где сейчас быстрее всего растет рынок труда. И мой главный вывод из таких рейтингов: локация становится частью карьерной стратегии. Я много раз писала, что многие иммигранты ищут работу примерно так: «Я хочу только remote» или «Я живу в Чикаго, значит буду искать только в Чикаго». Но американский рынок снова становится более локальным. Компании возвращают сотрудников в офис хотя бы на два-три дня в неделю, а значит, количество потенциальных работодателей вокруг вас снова имеет значение. Я живу в Северной Каролине, и здесь особенно хорошо видно, как работает индустриальный кластер. Research Triangle — это не просто три университета и красивое название. Вокруг него собрались biotech, pharma, clinical research и biomanufacturing. Поэтому человеку из life sciences переезд из Charlotte в Raleigh-Durham может дать больше карьерных возможностей, чем очередная бесконечная оптимизация резюме. То же самое работает и в других индустриях. Для biotech это Boston/Cambridge, Research Triangle и Bay Area. Для финансов — New York и Charlotte. Для entertainment — Los Angeles. Для government contracting — Washington, DC и Northern Virginia. Конечно, вакансии есть везде, но плотность работодателей очень разная. Поэтому я бы выбирала место для жизни, задавая себе один неприятный, но полезный вопрос: Если меня завтра сократят, сколько компаний в радиусе часа езды смогут меня нанять? Потому что искать работу там, где вокруг пять потенциальных работодателей, и там, где их пятьдесят, — это две совершенно разные стратегии. Иногда лучший карьерный шаг — это не новое резюме и не сотая заявка на remote-вакансию. Иногда это переезд в правильный рынок. А вы при выборе города смотрите на индустрии и работодателей вокруг или пока выбираете только по принципу «мне здесь нравится жить»? #сша

Елена Верна расписала подход к найму и формированию команд в Lovable — и это интересно.

«Как вам удается достигать такой скорости разработки продукта и таких результатов… имея всего 200 человек?!» Меня постоянно об этом спрашивают. Кажется невероятным, сколько всего создаётся таким небольшим количеством сотрудников. Мой ответ: всё дело в команде. И состав команды совсем не такой, каким вы ожидаете его видеть в компании с годовым доходом более 400 миллионов долларов. Нужны люди самых разных профессий. Да, мы делаем упор на создании AI-нейтив решений, но это не всё. Необходимо правильное сочетание определённых качеств. Нужны фермеры и ковбои, нужна старая гвардия и нужна новая гвардия. И самое главное: все эти люди должны действительно ладить друг с другом.

◼ Cowboys Это инноваторы, которые мыслят нестандартно и постоянно раздвигают границы. Они погружаются в рынок в поисках новых территорий и возможностей для прорыва. ◼ Farmers Фермеры создают фундамент и масштабирование. Они обеспечивают ковбоев ресурсами и выстраивают операционную деятельность. Фермеры любят рост, но без ковбоев они рискуют остаться на месте. ◼ Old Guard Их главная ценность — богатый опыт, зрелость и насмотренность. Они лучше справляются с вопросами стратегии, созданием систем и управлением рисками. ◼ New Guard Это талантливая молодёжь. Они привносят свежий взгляд и готовность экспериментировать. На пересечении этих профилей возникает 4 типа критически важных ролей: 1. Old Guard + Farmer отвечает за стратегию и инфраструктуру 2. Old Guard + Cowboy отвечает за экспертизу и системные инновации 3. New Guard + Farmer отвечают за AI-трансформацию инфраструктуры 4. New Guard + Cowboy отвечает за AI-инновации и эксперименты В Lovable в каждой команде должны быть представители всех этих ролей. Чтобы соблюдался баланс масштабируемости, инноваций, индустриальная экспертиза и готовность к экспериментам. В комментариях текст с переводом и оригинал. → https://www.elenaverna.com/p/hiring-lovable-cowboys-farmers-old-guard-new-guard