Сегодня ИИ выполняет 70% работы программиста. Нам остаётся только направлять его и перепроверять за ним. И в этой ситуации на первый план выходит не знание кода или алгоритмов, а навык решения конкретной поставленной задачи и нестандартное мышление, которое вместе с ИИ даёт колоссальные возможности в работе.
Старый способ найма устарел и перестал отвечать рынку. Хочу рассказать свой опыт нестандартного найма, который показал свою эффективность.
Я делаю XAGO — сервис автооткликов на hh.ru. С 8 августа по 30 сентября через него ушло 242 тысячи откликов от 284 соискателей. По 51 тысяче из них hh уже показал, чем всё кончилось: просмотрели, пригласили, отказали или так и не открыли. Этого хватает, чтобы проверить на цифрах советы, которые кочуют из статьи в статью: «откликайтесь утром», «пишите длинное сопроводительное», «не рассылайте много откликов».
Поиск первой работы в дизайне легко превращается в отдельный квест. В одной вакансии от новичка могут ждать навыков графического и веб-дизайнера, фотографа, маркетолога и иногда почти аналитика – а после отклика можно вообще не получить обратной связи.
Я прошла этот путь сама, а позже оказалась и по другую сторону найма – смотрела резюме и портфолио дизайнеров. В статье собрала то, что хотела бы знать в начале собственного поиска.
HR спрашивают, зачем я задаю вопрос о чувствах на собеседовании
Я руковожу поддержкой пользователей банка и лично утверждаю инженеров для головного офиса. Это лицо компании и площадка, где нередко приходится решать самые сложные кейсы. Конфликты и эскалации неприемлемы. На эти позиции мы набираем только сеньоров и предъявляем к ним повышенные требования.
Я работаю автоматизатором на Python в одном российском банке, устроился относительно недавно и уже начал писать знакомым, мол качественно зарефералю. Времена нынче странные, так что возможность рефералки — в моём представлении благо. Ну и денежный бонус вкусный, что уж скрывать.
И вот мне написал мой хороший знакомый — Коля Черкасов. Мол на него уже и так вышли рекрутеры моего работодателя да даже на ту же должность, на которую взяли меня, а посему не мог бы я поделиться с ним секретами о том, как проходят собесы в данную компанию на данного специалиста.
От чего не мог бы? С радостью.
Доброго утречка. Прогреемся?
Мое мнение не отражает позицию какой бы то ни было компании. Все совпадения с вашими нанимающими менеджерами случайны. Мой бывший Director Title в одном из топ-трех русскоговорящих бигтехов никакого отношения к высказанному не имеет и совпадения с ним тоже случайны. Кто захочет — при желании найдет, где и чем я занимался последние 10 лет и почему мое мнение имеет ценность.
Если вы не знали, откуда на собесах для джейсоноукладчиков взялась сортировка пузырьком, сегодня узнаете. Поехали!
Сейчас много говорят о «соискателях‑волках». Так называют кандидатов, которые приукрашивают опыт, одновременно работают в нескольких компаниях, регулярно ходят по собеседованиям, принимают оффер и продолжают искать условия получше.
Они легко увольняются, не испытывают особой преданности работодателю и рассматривают компанию прежде всего как источник дохода. О них пишут статьи, снимают видео и предупреждают HR‑специалистов: так нельзя, это разрушает доверие, хорошие трудовые отношения должны строиться на честности.
Совет обратиться в Роструд бесполезен. Как вы докажете, что вас не берут на работу из-за возраста?
Представьте самую обычную ситуацию. Вам пятьдесят два года. За последние два месяца вы отправили несколько десятков откликов. Где-то пришли автоматические отказы. Где-то вообще не ответили. Пару раз пригласили на собеседование. Итогом стала фраза: «Мы взяли более подходящего кандидата», читай: «Пошел ты нафиг, старый пердун».
Что будем писать в жалобе?
Сел готовиться к собесу. Открыл список из 200 вопросов. «Что такое GIL в Python?», «Чем отличается var от letЧитать полностью »
Привет! Продолжаю разбирать классические задачи с System Design интервью на стримах (за анонсами можете следить тут https://t.me/siliconchannel), а это текстовая версия стрима. В прошлый раз была бесконечная лента, сегодня очередная классика жанра - веб-краулер. Условие звучит примерно так:
Спроектировать веб-краулер, который обходит интернет, вытаскивает со страниц текст и складывает его в хранилище. На этом тексте потом будут обучать LLM (условный ChatGPT). На весь обход даётся 5 дней - данные нужны быстро. Масштаб: ~10 млрд страниц, средняя страница весит ~2 МБ. В ресурсах мы не ограничены (в разумных пределах).Читать полностью »
