Карьера

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

Сахалин Я на Сахалине, помогаю коллеге проводить конференцию по управлению проектами для РусГидро. Очень интересная возможность посмотреть Сахалин и познакомится с компанией. Все похоже прежнюю компанию — как назад вернулся. Провели две деловых игры: по управлению проектами и управлению изменениями. Некоторые наблюдения: 1. чем больше проект спроектирован не правильно — тем больше усилий надо тратить на то, чтобы внедрить результат в жизнь. 2. проекты во всех компаниях очень похожи. Никто не делает жизнь обычных людей проще. Все прекрасно понимают, как сделать техническую часть проекта. Но очень мало кто думает про человеческую часть проекта — как он будет жить в реальности. И да — сам город прекрасен! Сахалинский медведь передает привет! #проект

Объясните свой стартап бармену У меня есть любимый тест на то, понятен ли ваш питч. Представьте, что вы в пятницу вечером сидите в баре. Бармен уже устал, вы тоже немного, и он между делом спрашивает: ну а ты чем занимаешься? Как вы ему ответите, так и надо отвечать инвестору и клиенту. Звучит смешно, но, честно, большинство фаундеров этот тест не проходят. Мы так глубоко сидим в своём продукте, что начинаем рассказывать про архитектуру, модели, интеграции, пилоты и прочее. А человек напротив уже на второй фразе перестал понимать, о чём речь. Недавно обсуждали это на нашем демо-дне в моем клубе: классный проект, но в объяснении было намешано всё сразу, и я в какой-то момент поймала себя на том, что ничего не понимаю, хотя я очень в теме) Мне кажется, хороший пример того, как этот тест проходят, это Sierra AI. Они делают AI-агентов для клиентской поддержки, и объясняют это примерно так: наш агент закрывает тикет в поддержке за полдоллара, а живой сотрудник обходится компании в 10 долларов. Всё. Бармен понял, инвестор понял, клиент понял и уже прикидывает, сколько сэкономит) Что я из этого всегда беру себе и советую вам: - Говорите про деньги клиента, а не про свою технологию. Сколько он сэкономит или заработает, за сколько и по сравнению с чем. - Не объясняйте термины. Если человек не знает, что такое CRM или ERP, скорее всего, это просто не ваш клиент и не ваш инвестор, и это нормально. - Готовьте свою историю заранее. Когда-то я училась публичным выступлениям и там мы говорили о том, что любая удачная фраза на сцене на самом деле была заготовлена заранее. С питчем то же самое: пропишите себе короткую версию, проговорите её вслух несколько раз, и в нужный момент она просто вылетит сама. Давайте попробуем прямо здесь: напишите в комментариях, как бы вы объяснили свой проект бармену (мне), одной-двумя фразами. Я скажу, поняла или нет😄

Работайте на шаг впереди Один из ключевых принципов Дональда Трампа в бизнесе — лидер должен вкладываться больше всех. Он многократно подчеркивал: если вы стремитесь к высокой продуктивности и вовлеченности команды, начните с себя. По мнению Трампа, именно руководитель формирует рабочие стандарты. Только собственный пример и активное участие в делах компании способны задать нужный тон и повлиять на общий результат. Для него важно не просто контролировать процессы, но и быть их частью. Такой подход формирует атмосферу ответственности и стремления к высоким результатам. Когда руководитель трудится усерднее других, это не только повышает шансы на успех, но и мотивирует сотрудников. Видя вашу самоотдачу, команда с большей вероятностью включается в работу с тем же рвением. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Легче сделать руками 😀 Как-то в начале своей карьеры мне поставили задачку поработать с техкомандой, чтобы собрать дашборд для сейлз. Встречи с аналитиками были одними из самых мучительных и унизительных в моей жизни. В моем ТЗ было столько нюансов, что итераций понадобилось какое-то невероятное количество К чему я это все? С недельку я уже пишу себе агента, который будет автоматизировать (надеюсь) большую часть монотонной работы отдела продаж. Я гуманитарий до мозга костей, который теперь знает, что такое MCP, API и вебхуки. Как же мне это тяжело дается, боже мой. С учетом того, что код я, конечно, сама не пишу — я не умею))) И вот каждый раз, когда ChatGPT предлагает какую-то нелогичную вещь, очевидную даже мне, появляется мысль: а может, нафиг это все и сетапить руками? Потому что сейчас я стабильно трачу несколько часов, чтобы автоматизировать действие, которое руками заняло бы минут 15 Но, кажется, в этом и есть главная ловушка автоматизации: руками почти всегда быстрее один раз 😅 Проблема начинается, когда этот один раз нужно повторить 500 раз. А потом еще научить этому нового человека)) Так что пока терплю и ругаюсь на иишку.. Если через месяц он действительно будет сам искать и обогащать контакты, понимать, куда писать дальше, и обновлять мне таблицу — торжественно признаю, что оно того стоило Если нет – ну зато теперь я знаю, что такое вебхук)))

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.

5 ошибок в управлении, которые стоили моему бизнесу миллионы 🔵 Я больше 9 лет управляю командами и за это время накосячила где только можно... Потерять на этом деньги обидно, но деньги ладно, заработаем. А сколько на это ушло нервов и времени, даже не сосчитать... Честно рассказываю, что делала не так. 1. Неправильно настроенная система мотивации Как-то давно от нас ушёл крупный клиент. Я выхожу к команде расстроенная, а они сидят довольные) Клиент был денежный, но проблемный, и у них работы стало меньше, а у меня - денег. С тех пор я зареклась платить чистый оклад. Потом ставила нереальные планы, бонус по ним никто ни разу не получил, и мотивация падала. Потом платила за сдачу задач к сроку, и команда гнала скорость, а мне было нужно качество. А за одного клиента мы как-то платили несколько раз, потому что неправильно посчитали процент от чека. 2. Масштабирование бизнеса без настроенных процессов Больнее всего это ударило по клубу. Как-то за год мы сделали 75 млн выручки, в отдельные месяцы к нам заходило 50-70 человек, а сверху было ещё 600 действующих резидентов. Вести каждого руками невозможно, какой бы ответственной ни была команда. CRM у нас была, но настроили её неправильно: путь клиента не прописали, триггеров и автоматических задач не было. Сколько мы на этом потеряли, не посчитать. 3. Смотреть на старания сотрудника и не замечать результат Цифры смотреть неприятно: человек старался, сделал красиво, а метрики показывают слабый результат и вроде как обесценивают его старания. Стараться важно, и это классно, но старания, к сожалению, результатом не являются. Путать одно с другим - один из самых больших грехов руководителя. 4. Не планировать вообще или максимум на месяц Я как-то ставила план х2 и х10 за год, а в конце года смотрела на цифры и такая: пу-пу-пу, до Х10 даже близко не дошли... После этого начинаешь думать, а зачем вообще планировать? И дальше живёшь от месяца к месяцу, плывёшь по течению. Непонятно, к какой цели идёшь, что делать первым и чем мотивировать команду. 5. Считать любую задачу просто задачей и не уметь формулировать гипотезы Около двух лет мы работаем по HADI-циклам: пишем гипотезу, быстро проверяем, собираем данные и решаем, что делать дальше. В теории всё ясно. На деле бывало, что гипотезу выкидывали, не доведя проверку до конца. Не замечали, что результат в целом неплохой и его можно масштабировать, или набрасывали новые идеи, пока выбранные висели недоделанными. В следующем посте расскажу, какие решения нашла, а пока пишите, узнали ли в этих ошибках себя?) Или косячили в чём-то другом? Пишите в комментариях)

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?!

мне кажется, для работы с ии один из самых важных навыков, которые у людей быстро деградирует - внимательно читать то, что он тебе написал, включая длинные тексты. не пробежать глазами и поймать общий вайб. а разобраться, что именно ты сейчас одобряешь. ты обсуждаешь с моделью задачу, она пишет тз. потом выполняет работу и присылает результат. и то и другое нужно внимательно проверить. в тз надо разобраться: модель вообще собирается делать то, что тебе нужно? ничего не потеряла? не приняла за тебя решение там, где стоило спросить? результат тоже нужно сопоставить с задачей, разобраться в выводах, заметить допущения, понять, где отдельно проверить факты, расчеты или саму работу. «модель написала, что все готово» и «я проверил, что все готово» разные события. отсюда могло идти рассуждение на тему людей кто умеет пользоваться ии, а кто умеет генерировать слоп) и вот тут скилл конкурирует с привычкой к рилсам и вообще контенту, который должен за три секунды тебя заинтересовать, развлечь и донести главную мысль. кажется, из этого режима легко принести в работу ожидание, что любой текст должен усваиваться без усилий. стало сложно, скучно, непонятно? сократи. еще сократи. ладно, выглядит нормально, делай. но иногда именно в том абзаце, который хочется проскроллить, находится решение, с которым ты не согласен. карпатый недавно писал про эту же проблему со стороны интерфейса: нам придется больше разбираться в результатах работы моделей, и для этого можно просить не только текст, но и схемы, интерактивные страницы, персональные видеообъяснения. мне эта идея нравится. но есть разница между «покажи так, чтобы я лучше понял» и «сделай так, чтобы мне не пришлось вникать». иначе у тебя не управление агентами, а скроллинг с кнопкой одобрить (или даже без нее) . @aihappens

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

В истории с чудесным спасением самолета FlyDubai над Израилем самое интересное, на наш занудный взгляд, не то, что на рейсе в Израиль магическим образом оказались врач. два пилота и некоторое количество людей с армейской подготовкой, сумевших скрутить пилота-террориста. Для тех, кто знает, как устроен Израиль и как работает примерно любая авиакомпания, это все совершенно не сногсшибательные совпадения - чисто статистически такой набор может лететь на примерно каждом втором самолете, и с еще большей вероятностью - на самолете в Тель-Авив. И для этого даже не обязательно, чтобы рейс выполняла известная своей (вполне оправданной) паранойей авиакомпания Эль Аль. Для нас в этой истории самое удивительное - то, что пилот-гражданин Омана, который пытался зарезать капитана и уронить самолет на Тель-Авив, оказывается, был уже однажды отстранен от полетов в авиакомпании Oman Air за экстремистские взгляды, и переведен на административную должность. А потом он поработал в марокканской Air Maroc, после чего откликнулся на вакансию в FlyDubai, и был мало того, что принят на должность пилота, так еще и допущен к выполнению рейсов в Израиль (куда по специальному межгосударственному соглашению не должны допускаться пилоты из стран, не имеющих дипотношений с Израилем, а Оман - одна из них). Если отказаться от теорий заговора (которых вокруг этого полета уже создано в количестве “мама не горюй”), и признать, что это конкретный факап эйчара и СБ авиакомпании FlyDubai, то вы сразу поймете, что этот пост - о проблеме, известной каждому приличному кадровику - о процедуре проверки кандидата перед приемом на работу, в международных компаниях известной как background check. Это в целом сравнительно простая штука, если компания работает в России и вы проверяете российского гражданина, всю жизнь прожившего в России. Тут трудовые книжки, полицейская, военная и миграционная бюрократия с завидной точностью позволяют понять, что, когда и почему. Но даже с иностранными гражданами в России все значительно сложнее, а уж в международном бизнесе у эйчара с этим начинается полный кошмар. Для обычного эйчара, не работающего непосредственно на крупное государство с развитыми спецслужбами, в мире существует несколько глобальных поставщиков услуг проверки кандидатов. И как правило, они в состоянии бегло проверить, не происходили ли с кандидатом истории криминального характера в тех юрисдикциях, в которых он проживал, совпадает ли заявленная кандидатом история географических перемещений с его официальным резидентством, и иногда - за отдельную плату - действительно ли кандидат работал в упомянутых в его резюме компаниях. Но есть нюансы, основной из которых заключается в том, что любые подобные проверки основываются на сведениях, поданных самим кандидатом. То есть вы можете пожить в нескольких странах, в одной из них натворить разных дел, и при проверке просто не указать, что вы там жили. Да, конечно, подавая сведения, вы ставите галочку в стиле “все предоставляемые мной сведения правдивы”, но если ваша задача - не проработать в компании долго и счастливо, а за пару месяцев совершить какую-нибудь пакость или найти повод подать на компанию в суд при увольнении за дискриминацию по группе крови, вы в целом можете и рискнуть. Последнее время, благодаря нейросетям, можно довольно быстро провести поиск открытых материалов судов и спецслужб по имени и фамилии. Но от случаев типа кейса нашего неудачливого террориста, когда никаких данных об отстранении от полетов две работы назад в открытых источниках вряд ли можно было найти, такое не спасает. Слава богу, что у большинства эйчаров цена ошибки на бэкграунд-чеке - не жизни людей, а “спасибо господи, что взял деньгами”. В общем, если неделя у вас с самого начала не задалась, то вспомните, что где-то грустит один эйчар FlyDubai, который принял на работу того самого бармалея.

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

🌐Как работает интернет: сети с нуля

OSI, TCP/IP и IP-адресация

📱 СМОТРЕТЬ [11:27] С чего начинать путь в кибербезопасности? Давид всегда отвечает одинаково:

...с сетей. Пентест, SOC, DevSecOps, красная или синяя команда, без них никуда.

💬 В комментариях попросили полный гайд по сетям, и Давид запускает мини-серию. Первая часть рисует карту всей темы на самом простом уровне, знать заранее ничего не нужно. Как данные доходят от вашего компьютера до Google, чем семь уровней OSI отличаются от четырёх в TCP/IP и почему TCP проверяет доставку, а UDP жертвует надёжностью ради скорости. 🟦Дальше IP-адресация, маски и субнеттинг руками, протоколы с портами, которые придётся знать наизусть, и железо: switch, router, firewall. 👩‍🔬А в конце о том, как учить всё это на практике: своя лаборатория в VirtualBox, ping, traceroute, nslookup и разбор собственного трафика в Wireshark. Цель серии - чтобы вопросы по сетям на собеседовании на джуна перестали быть проблемой. 🔐Специалист по информационной безопасности 🦔CyberYozh

Почему нам нужны визионеры Недавно DHH выступил на Rails World и по полной прошелся по привычному программированию. Сказал, что писать код руками становится экономически бессмысленно, что сам почти перестал писать на Ruby, а часть нового HEY они делают на Rust, который он сам не знает и воспринимает как черный ящик для агентов (но уверен что он тут специально нагнетает). Этим он подорвал столько пердаков, что из космоса было видно зарево. Мой твиттер на неделю превратился в бесконечный срач. На Reddit появились треды в духе "уберите DHH из Rails", Aaron Patterson посвятил значительную часть своего закрывающего доклада ответу DHH. Как вообще создатель Rails может выйти на Rails-конференцию и рассказывать людям, что язык, фреймворк и даже понимание собственного кода скоро могут перестать иметь прежнее значение? DHH самый настоящий визионер, не в смысле что он умеет и хорошо предсказывает будущее, такие люди вообще довольно часто ошибаются. Визионерство это способность увидеть большой сдвиг раньше большинства, построить вокруг него цельную картину будущего и начать действовать так, как будто эта картина уже становится реальностью. Поэтому визионеры почти всегда выглядят слишком радикальными. Когда их идеи становятся очевидными, никакого визионерства уже не требуется, тут уже можно строить планы, выделять деньги, нанимать команду и вперед на галеру. Практически любой большой технологический переход требует от кого-то сделать ставку раньше остальных. Apple много раз отказывалась от вещей, которые рынок считал обязательными. Стив Джобс убирал флопи диски, отказывался от физической клавиатуры в смартфоне, воевал с флешом. Каждое отдельное решение можно было критиковать, но за ними стояла цельная картина того, что ПК должен стать ближе к бытовому устройству, чем к набору технологий. Амазон годами инвестировал в инфраструктуру и рост вместо прибыли. AWS поначалу вообще выглядел почти побочным направлением интернет-магазина. Сегодня идея покупать вычисления как электричество кажется естественной, но кто-то должен был вложить в эту модель миллиарды до того, как она стала естественной. Netflix сам начал уничтожать свой успешный dvd-бизнес ради стриминга. Это особенно важный пример, потому что проблема больших компаний обычно не в том, что они не замечают новые технологии. Они часто прекрасно их видят. Проблема в том, что новое направление угрожает существующему бизнесу, который прямо сейчас приносит деньги. И обратных примеров тоже полно. Компании редко погибают потому, что вообще не знали о новой технологии. Kodak одной из первых разработала цифровую камеру. Nokia прекрасно видела развитие смартфонов. Большие корпорации обычно располагают огромным количеством исследований, аналитики и талантливых людей. Знать недостаточно. Нужно быть готовым сделать из знания ставку, которая может навредить сегодняшнему успешному бизнесу. В этом и состоит одна из главных особенностей визионеров. Они не просто придумывают новые продукты. Они способны поставить под сомнение то, благодаря чему сами стали успешными. Причем важно не превращать это в культ великих людей. Визионер вполне может завести компанию не туда. Чем сильнее убеждение, тем опаснее ошибка. Стив Джобс ошибался. Безос ошибался. DHH ошибался и еще много раз ошибется. Большинство людей и организаций хорошо умеют оптимизировать существующую реальность. Улучшать продукт на несколько процентов, уменьшать затраты, отвечать на запросы клиентов, следить за конкурентами. Для работающего бизнеса все это критически важно. Но переход из одной реальности в другую почти никогда не получается как результат такой оптимизации. Для него нужен кто-то, кто в какой-то момент скажет: то, что сегодня составляет основу нашего бизнеса, завтра может вообще перестать иметь значение. И начать действовать исходя из этого раньше, чем это станет очевидно всем остальным.

Быстрое и медленное мышление и при чем тут ИИ Недавно я участвовал в ИИ-баттле с ребятами из targetai и вот что хочу сказать. Когда мы говорим о технологиях обычно речь идёт о бизнесе, рынке или конкуренции, но вот о другом измерении - что происходит с людьми внутри этого ускорения - говорится значительно реже. Когда скорость обработки информации растет экспоненциально - а как раз это и происходит последние 20 лет, - у человека сокращается время на то, что нобелевский лауреат Даниэль Канеман назвал "медленным мышлением". Он описывает два режима работы мышления: первый - быстрый, автоматический, действующий на ассоциациях и привычных паттернах, и второй - медленный, требующий концентрации и усилий, отвечающий за осознанный анализ и сложный выбор. Современные технологии, включая любимую ИИ-шечку, в основном подпитывают этот самый быстрый режим - они спроектированы под мгновенную реакцию, короткий контент и немедленное вознаграждение. В результате тот тип мышления, который необходим для стратегических решений, глубокого понимания другого человека и осмысления происходящего, остается преимущественно в зоне нашей ответственности, поскольку цифровая среда не дает ему прямой поддержки.

Руководитель, который весь день переключается между мессенджерами, видеозвонками и Excel, к вечеру физически утрачивает способность думать медленно. Его мозг весь день работал в режиме быстрого реагирования и просто не может переключиться.

Осознанность как намеренное переключение фокуса, - это не мода и не опция для тех, кто "вырос над бизнесом". Это буквально спасительный навык управления собственным вниманием в условиях, когда все вокруг устроено так, чтобы это внимание захватить и фрагментировать. Компании, которые понимают это и создают внутри себя условия для медленного мышления - паузы, пространство для рефлексии, сонастройки перед совещаниями, встречи без слайдов и повесток, получают стратегическое преимущество. Их люди принимают объективно лучшие решения. Именно поэтому разговор о технологиях неизбежно становится разговором о культуре и о состоянии лидера. Кстати, это был отрывок из моей книги "Зрелый бизнес" (доступна на сайте издательства, Озон, Авито, Я.Маркете и в Лабиринте). МАХ | Tenchat | Клуб | Обо мне

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.