Вообще, от IT-техлида хотелось бы услышать не что говорят топы соревнующихся техногигантов, а про собственный опыт: как он видит взаимодействие с нейросетями в своей команде.
Говорят, что нейросети заменят на рынке самых молодых и самых неопытных.
Не понимаю, что имеется в виду под заменой нейросетями "молодых и неопытных".
Джун - это просто начинающий специалист, он - ученик, а не помощник. Поначалу он полностью несамостоятелен, ему нужно долго разжевывать задачу, перепроверять результат - поэтому быстрее все сделать самому. Правда, пока он учится, ему можно поручить какие-то простые (где не нужно долго объяснять) рутинные работы. Если у него все получается, то через некоторое время он сможет достичь вашего уровня и даже обогнать.
А вот нейросеть, действительно, может быть помощником - и для джуна (экономя время ментора), и для опытного специалиста. Я (со своей не очень высокой колокольни в ИИ-сфере) пока не вижу для нее отдельного места в технологическом процессе обычной компании. Кто-то должен формулировать ей задачи. А четкая непротиворечивая формулировка множества конфликтующих условий всегда была трудным местом. Поэтому нейросеть может только помочь каждому по отдельности в этом технологическом процессе.
Такой помощник - это действительно подарок. Еще несколько десятков лет назад у программиста из помощников были только написанный от руки конспект, напечатанная на печатной машинке документация и литература (учебников по ЯП было не достать), а код писался на бумажном бланке, и каждая опечатка стиралась резинкой и переписывалась. Потом вместо бумажных бланков появились терминалы, где можно было набирать код без стирания резинкой. Потом помощником стал персональный компьютер с локальной сетью и почтой, потом интернет со все еще малочисленной документацией.
Удобная среда разработки с подсказками, любой учебной литературой в соседнем окне и вопросами к гуглу - появилась не так давно. Но по существу работа программиста не изменилась. Только задачи и программы стали сложнее, а современные "помощники" помогают решать их эффективнее.
Программу со сложной логикой легче и быстрее написать самому, потому что объяснять ее словами нейросети будет дольше. Во время процесса программирования ничего не проговаривается словами, а используется язык кода. И программисту легче писать код, чем слова.
А вот программу с элементарной или простой логикой, наверное, эффективнее, "поручить" нейросети.
Но что просто, а что сложно - может определить только тот, кому дали задачу. И здесь опять важно, в каком виде он ее получил.
Поэтому, когда кто-то говорит о замене кого-то нейросетями, хотелось бы от него услышать и увидеть всю картину этой "замены". И техлид - тот, кто может рассказать об этом лучше всех.
Сотрудники пишут промпт, а потом автоматически нажимают подтвердить, когда агент закончил. При этом результат работы агента не валидируется.
Сразу скажу, я не специалист в области ИИ и взаимодействую с нейросетями в личных и рабочих вопросах как пользователь. Поэтому мне реально интересно, как это происходит у коллег на работе. Спасибо за статью.
Вообще, все рабочие процессы в целом работают по одному принципу - это некий конвейер последовательности операций, где у каждого сотрудника свой участок и своя доля ответственности, и где есть какие-то процедуры контроля качества на каждом шаге.
Как и в качестве кого (или чего) встроен ИИ в этот механизм в конкретной компании?
Например, калькулятор тоже делает "умственную работу". Мы привыкли ему доверять и не перепроверять. Хотя помню, в детстве, первый раз взяв в руки, мы удивлялись и перепроверяли его вычислениями на бумаге. То же самое было с кассирами, которые перепроверяли результаты кассовых аппаратов на деревянных счетах. Сейчас калькулятор - это просто подручное средство с понятной функцией, которое, мы уверены, не ошибается.
А вот нейросети как раз могут ошибаться в сложных вычислениях, а значит, не могут быть надежным средством как минимум для вычислений.
То есть, ИИ - это не совсем "средство", да и нейросеть постоянно пишет, что может ошибаться, и как бы снимает с себя и со своей компании ответственность.
Если агент - типа "сотрудник, склонный к ошибкам", тогда можно привести другую аналогию с "когнитивной капитуляцией". Наверное, у каждого в начале карьеры были коллеги, которым мы безоговорочно доверяли, да и просто не хватало знаний их проверить. Но если случалась ошибка, отвечали за нее сами, а если не могли исправить, опять обращались к коллегам.
Здесь же, "если результат работы агента не валидируется", что это: доверие к сгенерированному коду или непонимание его?
В любом случае, в общем процессе образуется "белое пятно" или "черная дыра", которые никем не контролируются. Что будет в случае ошибки: новый промпт, который все перепишет, и тогда новая "черная дыра", или вдумчивое исправление и на одну дыру меньше?
Особенно интересует взаимодействие промптов от разных сотрудников и разных агентов на разных участках в одном технологическом процессе, когда функционалы задевают друг друга. А также, как это все потом поддерживается? Разбираться в чужом коде - это часто медленнее, чем написать самому.
Все эти моменты как-то описаны в проектной документации, или общие подходы еще не выработаны?
Я думаю, что вся эта "ситуация", скорей, делает честь университету в целом.
То, что в любом коллективе бывают конфликты, ошибочные решения, чья-то нечестность и т.п. - как бы само собой разумеется.
Но лучшие команды и компании, по моим наблюдениям, - те, где чьи-то ошибки исправляются сразу самими или кем-то рядом, то есть, происходит, самовосстановление. Если приходится обращаться к внешним сторонам - это тоже вариант оздоровления. Хуже, когда всем все равно, и тогда предприятие тихо разрушается: кто-то нарушил технологический процесс, кто-то не проверил, кто-то пропустил все это в "продакшн" - и в итоге, не работают банковские приложения, или того хуже.
Любое учебное заведение, по определению, должно быть максимально безупречным, потому что оно учит других. И этические вопросы здесь не менее важны, чем учебные. Помню, как нас, студентов, преподаватели "учили жить", в том числе, пересдачами. Мне трудно представить то, о чем рассказывает Дмитрий, в те годы. Требовательность и принципиальность - это хард скиллы преподавателя.
Чтобы стать ведущими в отрасли, у предприятия или вуза должны быть очень высокие стандарты, постоянно поддерживаемые изнутри. В результате место становится престижным, и все хотят там учиться-работать, а дела идут в гору. И наоборот, если стандарты опускаются, сотрудники с высокими стандартами уходят, а затем уходят и клиенты.
Высокие стандарты задаются талантливыми и принципиальными людьми. Талантливому, не говоря о гениальных, специалисту трудно работать некачественно. И худшее, что может случиться с ним на работе - когда начальство (других бы он просто не стал слушать) заставляет его снизить или убрать планку. Представьте музыканта, который всю жизнь добивается чистоты и красоты звуков, и которого заставляют брать фальшивые ноты и нарушать какие-то законы музыки.
Преподавание - такой же творческий процесс со своими стандартами. И если их не будет, вуз превратится во что-то типа набора курсов, куда идут ради какой-нибудь "корочки".
В этой истории грустно, что человек, который красив в своей профессии, и которого нужно беречь, вынужден сам бороться за эту "красоту", занимаясь несвойственным ему делом. А в любой борьбе "теряются перья", и ресурсы.
С другой стороны, это уроки для всех.
Я, например, могу быть на дэйлике и параллельно готовить завтрак, не выключая камеру, мой коллега может есть завтрак и митинговать в халате.
Если вы работаете в режиме 24/7, то вам, действительно, приходится присутствовать в личной жизни каждого - и вы привыкаете "бывать" на кухнях друг друга.
Во всех остальных случаях, это как сейчас говорят, "кринж". Когда вы готовите завтрак - вы не работаете. А ваши движения у плиты и халаты на экране отвлекают и других от темы обсуждения. Дресс код на работе введен не просто так.
А вот чем все поколения похожи, так это нежеланием работать с людьми других поколений — все предпочитают иметь дело с людьми своего возраста.
У меня противоположное мнение. Лучше всего работать с теми, с кем у вас похожее отношение к работе. И если это есть, то самые гармоничные и интересные команды на работе - где все разного возраста, причем разница большая. Они взаимно друг друга обогащают.
... решился войти в ИТ ... но пока не знает, куда именно. И решил попросить совета не у знакомых или у ИИ, а у специалистов-айтишников с релевантным опытом.
Не знаю, что имеется в виду под "релевантным опытом". Выражение "войти в ИТ" давно стало отрицательным мемом, потому что означает разные "входы через задний двор", которые принесли отрасли много вреда.
Есть всем известный центральный "вход" - поступить в вуз на IT специальность, окончить его и, если вы в Беларуси, выбрать или получить место работы на 2 года. За это время вы хотя бы поймете, есть ли у вас способности к какой-либо деятельности в IT. А способности здесь важнее, чем знания.
Любые курсы, особенно уровня Basics, Introduction - это малюсенький кирпичик, который еще нужно правильно встроить в свое образование. Даже опытные специалисты регулярно проходят разные курсы, особо нигде об этом не упоминая, просто для повышения своей квалификации, чего ИТ постоянно требует.
что лучше выбрать человеку, который готов серьёзно посвятить этому целый год?
Людям, которые уже посвятили этой профессии годы и собираются оставаться в ней, как говорится, "и в горе, и в радости", очень странно читать такие "жертвенные" формулировки и вопросы по поиску гарантий.
В любой профессии на каждом шагу возникает много развилок, которые меняют траекторию, и каждый делает на ней выбор, тоже трудный. Что можно советовать чужому человеку, тем более, не зная о нем ничего, кроме возраста?
Я не отговариваю вас, просто инфантильный подход вызывает неприятие. Мое мнение: если у вас есть мечта, способности, терпение, трудолюбие, этика - входите.
Проведите mock-интервью
После каждого ответа:
Укажи, что звучит неубедительно.
Где не хватает глубины...
Если ответ слабый, скажи об этом прямо.
Не забывайте перепроверять.
ИИ часто может ошибаться.
Для того чтобы перепроверить - нужно изучить оригинальную документацию по этой теме и/или протестировать ответы в рабочей системе, то есть потратить как минимум в 2 раза больше времени. ИИ может помочь в повторении теории для опытного специалиста, но не для новичка.
«Представь, что ты строгий интерьер с большим опытом. Не пытайся меня поддерживать или хвалить. Твоя задача — найти слабые места в моём ответе»
В статье смущает фигура "интервьюера", который всегда как будто эксперт в последней инстанции. Я уже недавно писала, что собеседование не должно превращаться в устный экзамен. С ним построить процесс рекрутинга намного легче, но он не будет эффективным.
Специальные интервьюеры, проверяющие уровень знаний кандидата, с которым никогда не будут работать, на мой взгляд, нужны только для оценки новичков, да и то с оговорками.
Интервьюировать должны те, кто будет руководить или тесно работать с кандидатом. Они представляют задачи на проекте, теперешних сотрудников, видят, какие темы фундаментальны, какие можно подтянуть во время онбординга. Они не уйдут в излишнее теоретизирование, потому что сами сходу не ответят на все вопросы - но найдут о чем спросить и интерпретируют ответы в соответствии с реальными условиями.
Как такой разговор может предугадать ИИ?
Из рассказов интервьюеров непонятно, собеседуют ли они кандидатов в свои команды, или же проводят отдельные технические интервью по запросу.
Если второе, то каким бы квалифицированным специалистом ни был интервьюер, он, скорей всего, не сможет оценить кандидата адекватно, как это сделал бы руководитель.
Я люблю спрашивать
Ещё я люблю задавать вопросы
Мой любимый вопрос
вопрос напоследок
Здесь почему-то отношение к кандидату не как к коллеге по индустрии, а к экзаменуемому. По моему глубокому убеждению, интервью не должно иметь формат экзамена.
Кандидат может быть значительнее квалифицированнее и опытнее вас, но он может не ответить на ваши "любимые вопросы" по многим разным причинам. И если у вас 5 лет опыта, а у него 10-20-30, то он видит эти вопросы значительно глубже, и не в той плоскости, в которой вы спрашиваете. Кандидат с меньшим опытом тоже видит их по-своему.
На мой взгляд, вопросы должны быть не "любимые", а адекватные - кандидату и предполагаемым задачам. И нужен индивидуальный подход - в зависимости от позиции, от опытности/неопытности, возраста и даже пола, от психологического состояния кандидата. Тогда никакой "волк" не пройдет, если вы, конечно, именно его не ищете. Уточняю, потому что многие карьерные консультанты учат быть именно "волками".
К "индивидуальному" интервью невозможно подготовиться - да и не нужно этого изматывающего повторения и заучивания теории, которая всегда доступна во время работы.
Но спрашивать определения или правила значительно проще, чем задавать вопросы, которые смогут раскрыть кандидата и показать, каким тот может быть в работе. А именно в этом и есть искусство интервьюирования.
С первой минуты мне показалось, что у своего собеседника, одного из руководителей, я вызываю какое-то презрение (я — беларус).
По моим данным, менеджмент там обнаглел... Как мне рассказали в процессе интервью, все менеджеры сидят в Израиле... То есть, видимо, деление менеджер — подчинённый проходит по национальности и географии.
Без какой-либо фактической информации об интервью, трудно понять как было на самом деле. Автору "с первой минуты показалось" презрение со стороны руководителя по национальному признаку, но и автор считает, что "менеджмент обнаглел", потому что "сидит" в определенной стране.
Такая сфокусированность автора на "национальности и географии" релевантна для позиции, на которую он претендует?
Большую часть времени я слушал его рассказ о том, что я ни в чём не разбираюсь. Этот часовой разговор был очень тяжёлым, в его конце по дыханию моего интервьюера было заметно, что тот вымотан эмоционально.
Опять непонятно, зачем "вымотанному эмоционально" интервьюеру большую часть часового разговора говорить кандидату о том, что тот "ни в чем не разбирается". Если это такой фидбэк, то можно с интересом послушать. Если же это "презрение" от "токсичного и агрессивного менеджера", то зачем это слушать, а не закончить разговор? И на интервью вы не в отношениях "менеджер — подчинённый".
Продолжаем исследовать портрет и самоощущение беларусской айтишницы в 2026 году. Мы уже описали, кто она и насколько ей комфортно в ИТ-отрасли.
"Она" - это кто или что для вас: "обобщенный портрет", "фоторобот из частотных ответов" ваших анкет, как вы написали в предыдущей статье?
Реальные женщины в IT настолько разные. Как можно их обобщать, и зачем лепить из них какую-то бессмысленную искусственную конструкцию?
В статье я вижу портрет не "беларусской айтишницы", а автора статьи: какие вопросы его(ее) интересуют, какие умозаключения получаются, какие ответы выбираются для заголовка.
Но вы его преподносите как наш (в том числе, и мой) "портрет", выносите в обобщающий заголовок чью-то неудачную фразу, тем самым приписывая ее всем, чем ставите в неудобное положение перед коллегами.
У редакции же как-то было несколько статей с неплохой обработкой анкет, где ответы респондентов просто группировались в удобном виде - без претензий автора статьи на собственные обобщения.
Ну вот как воспринимать анализ типа того что ниже?
Тем показательнее, что у 71% айтишниц непосредственный начальник — мужчина. Лишь каждая четвертая подчиняется женщине либо сама себе начальница.
И — зеркальное отражение того же расклада — у 65% айтишниц нет подчиненных. У тех же 35%, кто занимает позицию начальницы, чаще всего в подчинении находится смешанный коллектив. В то же время почти треть из них (11% всех участниц) руководит преимущественно однополыми коллективами, половина их них (5% всех участниц) — мужскими.
Сама по себе гендерная тема интересная, но она всегда требует конкретной ситуации и реальных людей.
В ЕС санкции за нарушения наступают только с августа этого года. То есть пока что вроде как "можно".
Профессиональная этика, чтобы ей следовать, должна принять форму закона? Принципа "не навреди" нет в работе рекрутера?
Если вкратце - произошел сдвиг по востребованности позиций сильный. Сейчас нужны не те, кто пару лет назад. И нужны те, кого как раз и не хватает
Актуальность чего-либо со временем ожидаемо меняется.
Вас не затруднит написать подробнее о том, кто такие "те, кого как раз и не хватает"? Может, читатели себя узнают.
Я поняла только, что вам не нравятся специалисты, работающие долго в одной компании.
Вообще, это работает в обе стороны. Вы не возьмете на работу условного "мамонта", а компания, где работает "мамонт", не возьмет на работу условного вас.
IT-технологии меняются быстрее, чем бизнес компаний. И если какой-то компании нужны специалисты именно по старым технологиям, то им не нужны специалисты по новым.
Может быть и другая ситуация. Человек проработал 15 лет в компании, которая, как говорится, шла в ногу со временем, и развивался в ней соответственно А та, в которой у него собеседование, - нет, несмотря на то, что в ней работают по золотым стандартам рекрутеров "3-5 лет". Тем не менее, обе успешны.
Ценность специалистов, долго проработавших в одной компании, - в том, что они очень хорошо знают все стороны и нюансы проектной работы. Вот они как раз могут быть в одном лице (как предлагалось в соседнем блоге джунам) и бизнес аналитиками, и системными дизайнерами, и программистами, и всеми, кто потребуется. А необходимость выучить что-то новое в новой компании может рассматриваться ими как дополнительная ценность перехода.
А возраст уже 40+ и сидеть сутками напролёт, чтобы доучиться и наверстать упущенное уже не могут. Скоро внуки, а тут работать надо.
Эйджистские обобщения, честно говоря, не очень кого-либо украшают. Но наниматель, особенно в лице менеджера, хозяин-барин - он выбирает команду для своего бизнеса. Любые измеримые ограничения упрощают выбор. А у менеджмента, в отличие от рекрутеров, всегда есть возможность проверить правильность своего выбора.
Уделите время апгрейду профиля в LinkedIn, наполнению Github или созданию портфолио, выражайте свою профессиональную позицию.
Вы хотите, чтобы мы делали это для вас, рекрутеров? Друг друга мы видим в работе, пересекаемся на разных проектах, на специализированных площадках, в каких-то мелких контактах. Я никогда не видела уважаемых мной специалистов (кроме авторов блогов) в активной публичности. Предлагаемая вами имитация, на мой личный взгляд, специалиста профессионально удешевит. И, честно говоря, не пойму, в чем она может вас убедить.
Используются ATS (и ATS с AI) с автоматическим ранжированием кандидатов по степени соответствия вакансии.
В этой фразе суть подлога понятий.
"ATS с AI" не имеют дела ни с кандидатами, ни с реальными вакансиями (работой), как впрочем, и рекрутеры. Они имеют дело с текстами что с одной, что с другой стороны. Эти тексты можно писать по-разному с разными писательскими способностями. Сначала писали по шаблонам, которые кто-нибудь давал для первого раза, потом появились шаблоны джоб бордов. Сейчас ИИ доверившим все переписал по-своему. Что может быть абсурднее сличения текстов?
AI в рекрутинге и HR считается high-risk, если используется для:
анализа CV
фильтрации кандидатов
оценки кандидатов
ранжирования кандидатов
принятия решения о найме
продвижения и увольнения сотрудников
оценки производительности
распределения задач
мониторинга сотрудников.
С одной стороны абсурдно, с другой стороны незаконно, почему же вы этим занимаетесь?
И кстати, вы спрашиваете у кандидатов разрешения загружать их резюме куда-то для ИИ анализа?
Было бы интересно узнать у более компетентных в этом вопросе коллег, куда все же наши данные в итоге попадают.
Еще меня интересует чисто теоретический вопрос: если так мало вакансий и так много соискателей, столько рекрутеров и ИИ-помощников - почему все эти вакансии до сих пор не закрыты окончательно (почему у рекрутинга так много работы)?
А зачем на интервью спрашивать о том, что легко найти в интернете? Если специалист в данный момент что-то не помнит или не знает, он всегда сможет быстро восполнить свой пробел.
Современный рекрутинг опять упрощает себе работу. Задавая вопросы по теоретическим опросникам, любой может стать интервьюером для любой отрасли. Неудивительно, что рекрутеры гордятся тем, что проводят технические интервью.
Странно, что они не понимают, что такими вопросами отсекают именно опытных специалистов. Потому что при таком подходе проверяется только память и умение давать гладкие определения (скилл преподавателя), особенно на вопросы типа что такое какое-нибудь теоретическое понятие, на которые прямо сейчас нужно придумать ответ как для учебника.
Есть крылатая фраза: "было гладко на бумаге, да забыли про овраги". Тем, кто видел множество "оврагов", не так легко их все вспомнить в стрессовом состоянии чтобы за несколько секунд обобщить для единого "бумажного" ответа. "Бумажные" ответы проще даются новичкам, которые их пока просто заучили.
Предположу, что рекрутинг в нынешнем виде - результат найма большого количества вайтишников после курсов, которым задают чисто теоретические вопросы, которые за несколько сеансов выучат даже рекрутеры.
Но этот подход не применим к готовым специалистам. Попробуйте в качестве эксперимента подойти к любому сотруднику компании-нанимателя, отвлеките его от компьютера и спросите что-нибудь теоретическое, не связанное с его текущей задачей. Если вы теоретик-рекрутер с ответом из бумажки, то можете быть разочарованы.
Такие вопросы не задают коллеги коллегам. Еще недавно во время найма коллеги искали коллег. Собеседования не превращались в экзамены. Их можно было проходить по телефону без изнурительных подготовок. Результат тоже мог быть отрицательным, но не было этих унизительных оцениваний как двигаются ваши зрачки.
Что касается помощи ИИ на интервью-экзаменах, то на экзаменах во все времена пользовались шпаргалками. ИИ - только их новая форма.
Как известно, айтишники — соль земли беларусской, сливки общества, самые желанные арендаторы и женихи. Спросили у айтишниц...
Тему "элиты" одно время активно популяризировал старый девбай - да так, что было неудобно общаться со знакомыми вне ИТ. А потом - различные ИТ курсы, обещавшие научить высокооплачиваемой профессии без деталей о самой профессии.
Трудно назвать элитарной тяжелую работу со специфическими проф деформациями. Хорошо, что в какой-то период времени умные трудолюбивые интеллигентные люди стали хорошо зарабатывать. Именно это сочетание сделало уважаемую профессию еще и привлекательной. Но затем это "войтивайти" ей и навредило.
hr-brand manager: Признаюсь честно: так я и думала... я не одна такая в нашей компании была — с «короной»
(Моя знакомая) сказала: я — руководитель hr-отдела, меня уважают, я королева, а дома я со временем превращусь в обслугу.
В 2026 году недостаточно быть самым сильным и максимально релевантным. Важно быть кандидатом, которого рекрутеру легко найти за пару запросов.
Новая ступень рекрутинга: вместо "Рекрутинг помогает специалистам и компаниям" пришли к идее "Специалисты и компании работают на рекрутеров"?
Но платить LinkedIn за размещение вакансии, которая в основном генерирует шум, я не собираюсь.
Чем больше компаний и рекрутеров пойдут тем же путём (меньше публичных размещений, больше прямого поиска), то многие роли просто станут менее заметными.
Насколько я помню, LinkedIn и задумывался как профессиональная площадка, где все друг у друга на виду, и можно было без рекрутеров связываться друг с другом горизонтально и вертикально.
Но именно рекрутеры (не все конечно) сделали ее местом своей работы, перенаправили вакансии на себя, нагенерировали шума, от которого сейчас хотят уйти, забрав вакансии и удалив их из общего доступа.
А люди, ищущие работу, должны остаться и "выглядеть живыми и адекватными", чтобы их заметили?
Можете делать один короткий пост раз в пару недель (например, поделитесь, что вы выучили из проекта, или какой инструмент протестировали, какую проблему решили).
Складывается впечатление, что в рекрутеры приходят из школьных учителей - с желанием давать задания, спрашивать выученное и ставить оценки.
Я с большим уважением отношусь к работе школьного учителя в школе. Но взрослые люди, сложившиеся специалисты - не дети и не школьники. Странно требовать от них публичных отчетов в стиле "ярмарки тщеславия" о "выученном из проектов" для скрытых "рекрутеров-оценивателей", которые все равно не смогут интерпретировать их правильно.
Интересно было бы узнать мнение о рекрутинге от руководителей компаний. Ведь они, как мне представляется, - это вторая после специалистов "потерпевшая сторона" от неадекватного найма.
бывает и так, что такие кандидаты вообще не понимают, что за это время произошло на рынке.
В "это время" специалист работал - на реальном предприятии над реальным продуктом, который оценивали реальные клиенты. Что такое "рынок", который организовали люди, судящие о работе по текстам вакансий и резюме, он может и не знать. Он просто хочет перейти в другую компанию на похожую работу по той же специальности. То, что она будет отличаться от предыдущей по задачам и условиям, конечно же соискатель предполагает. Как именно - и хотелось бы узнавать от рекрутеров.
И это тоже очень пугает работодателей: возьмёшь сеньора — а он не лучше джуна+
В чьем лице будет "пугаться" работодатель - в лице рекрутера? То, что новый человек может не справиться с задачами на новом месте (на первых порах или вообще), впрочем, как и старые сотрудники, - это обычные реалии, которые всегда имеет в виду руководитель. Слова "сеньор", "джун" без списка обязанностей ничего не объясняют.
Также я рекомендовала бы на собеседовании демонстрировать готовность учиться, осваивать новые технологии — так снимутся вопросы к вашей адаптивности.
Так просто "снимаются вопросы к адаптивности"?
Скажу так: «золотой» стандарт сегодня — это 3-5 лет на одном месте. Считается...
Комментарии "рекрутеров" очень удручают. Образовалась целая отрасль (с рабочими местами, зарплатами и даже мечтами туда попасть) - по "оцениванию специалистов". Не умея оценивать главное, оценивают мало релевантное, придумывают какие-то стандарты, еще и интерпретируя искаженно.
При таком рекрутинге специалист и работа найдут друг друга только на очень непродолжительное время, а затем та же вакансия и тот же кандидат снова "выйдут на рынок" - уже с ред флагами: она как "вечная", он как "кузнечик".
Или же наоборот, они (позиция и специалист) будут долго держаться друг за друга, несмотря на плохую совместимость, ослабляя компанию - лишь бы не попасть в абсурд найма снова.
Может, слово "приемы" и не совсем удачное в данном случае. В моем комментарии акцент был на другом: на том, что человек, работающий "над проектом, который, возможно, изменит индустрию QA", возможно, ценой своего здоровья - далек от инфоцыганства.
У творческих людей часто бывает рефлексия по поводу их творчества и состояния, не всегда интересная другим. Здесь она про то, как не уменьшая своей вовлеченности в работу все же уменьшить ее влияние на здоровье. С некоторой конкретикой, и надеждой.
Инфоцыгане, насколько я понимаю, - это те, кто пишет что-нибудь типа: я расскажу вам как устроиться в лучшие компании мира, что говорить на интервью и т.п.
Автор же, судя по статье, - увлеченный работой человек. С соответствующими установками и образом мышления, которые могут быть непонятны тем, кто относится к работе с меньшей страстью. Поделился приемами, которые ему помогают выдерживать перегрузки.
И если совсем упростить и свести всё к одной мысли:на собеседовании почти никогда не проверяют, насколько вы умный. Проверяют, насколько с вами безопасно, предсказуемо и эффективно решать проблемы вместе.
Так что софт-скиллы всё-таки на первом месте.
Если "софт-скиллы" - самый важный критерий при приеме на работу, было бы полезно увидеть их перечисленными.
Так что же на самом деле проверяют на собеседованиях и как лучше себя показать?
Думаю, многие читатели этого ресурса участвовали в собеседованиях с обеих сторон, хоть раз были в роли интервьюеров, а значит, помнят по каким критериям оценивали кандидатов.
Было бы интересно прочитать без обобщений про чей-то личный опыт интервьюирования, в том числе, автора статьи, - как именно "проверялось, насколько (с кандидатом) безопасно, предсказуемо и эффективно решать проблемы вместе".
В современном найме IT специалистов, по моему мнению, есть как минимум две проблемы.
Первая - когда кандидата оценивают те, кто не будет с ним непосредственно работать. Она усугубляется, если оценивание поставлено на конвейер: иностранный язык оценивают лингвисты-переводчики, тех.знания - приглашенные для этой цели сотрудники со своим специфическим бэкграундом, "софт-скиллы" - эйчары и т.д. Найти подходящего кандидата в этом случае невозможно, потому что он(а) не оценивается в целом относительно его(ее) будущей роли.
Вторая - когда кандидата оценивают те, кто заинтересован в личном удобстве больше, чем в успехе компании. Менеджеру может хотеться удобного взаимодействия, коллегам может хотеться приятного общения, но клиентам компании всегда нужен качественный продукт, который нужно уметь делать.
Комментарии
Вообще, от IT-техлида хотелось бы услышать не что говорят топы соревнующихся техногигантов, а про собственный опыт: как он видит взаимодействие с нейросетями в своей команде.
Не понимаю, что имеется в виду под заменой нейросетями "молодых и неопытных".
Джун - это просто начинающий специалист, он - ученик, а не помощник. Поначалу он полностью несамостоятелен, ему нужно долго разжевывать задачу, перепроверять результат - поэтому быстрее все сделать самому. Правда, пока он учится, ему можно поручить какие-то простые (где не нужно долго объяснять) рутинные работы. Если у него все получается, то через некоторое время он сможет достичь вашего уровня и даже обогнать.
А вот нейросеть, действительно, может быть помощником - и для джуна (экономя время ментора), и для опытного специалиста. Я (со своей не очень высокой колокольни в ИИ-сфере) пока не вижу для нее отдельного места в технологическом процессе обычной компании. Кто-то должен формулировать ей задачи. А четкая непротиворечивая формулировка множества конфликтующих условий всегда была трудным местом. Поэтому нейросеть может только помочь каждому по отдельности в этом технологическом процессе.
Такой помощник - это действительно подарок. Еще несколько десятков лет назад у программиста из помощников были только написанный от руки конспект, напечатанная на печатной машинке документация и литература (учебников по ЯП было не достать), а код писался на бумажном бланке, и каждая опечатка стиралась резинкой и переписывалась. Потом вместо бумажных бланков появились терминалы, где можно было набирать код без стирания резинкой. Потом помощником стал персональный компьютер с локальной сетью и почтой, потом интернет со все еще малочисленной документацией.
Удобная среда разработки с подсказками, любой учебной литературой в соседнем окне и вопросами к гуглу - появилась не так давно. Но по существу работа программиста не изменилась. Только задачи и программы стали сложнее, а современные "помощники" помогают решать их эффективнее.
Программу со сложной логикой легче и быстрее написать самому, потому что объяснять ее словами нейросети будет дольше. Во время процесса программирования ничего не проговаривается словами, а используется язык кода. И программисту легче писать код, чем слова.
А вот программу с элементарной или простой логикой, наверное, эффективнее, "поручить" нейросети.
Но что просто, а что сложно - может определить только тот, кому дали задачу. И здесь опять важно, в каком виде он ее получил.
Поэтому, когда кто-то говорит о замене кого-то нейросетями, хотелось бы от него услышать и увидеть всю картину этой "замены". И техлид - тот, кто может рассказать об этом лучше всех.
Сразу скажу, я не специалист в области ИИ и взаимодействую с нейросетями в личных и рабочих вопросах как пользователь. Поэтому мне реально интересно, как это происходит у коллег на работе. Спасибо за статью.
Вообще, все рабочие процессы в целом работают по одному принципу - это некий конвейер последовательности операций, где у каждого сотрудника свой участок и своя доля ответственности, и где есть какие-то процедуры контроля качества на каждом шаге.
Как и в качестве кого (или чего) встроен ИИ в этот механизм в конкретной компании?
Например, калькулятор тоже делает "умственную работу". Мы привыкли ему доверять и не перепроверять. Хотя помню, в детстве, первый раз взяв в руки, мы удивлялись и перепроверяли его вычислениями на бумаге. То же самое было с кассирами, которые перепроверяли результаты кассовых аппаратов на деревянных счетах. Сейчас калькулятор - это просто подручное средство с понятной функцией, которое, мы уверены, не ошибается.
А вот нейросети как раз могут ошибаться в сложных вычислениях, а значит, не могут быть надежным средством как минимум для вычислений.
То есть, ИИ - это не совсем "средство", да и нейросеть постоянно пишет, что может ошибаться, и как бы снимает с себя и со своей компании ответственность.
Если агент - типа "сотрудник, склонный к ошибкам", тогда можно привести другую аналогию с "когнитивной капитуляцией". Наверное, у каждого в начале карьеры были коллеги, которым мы безоговорочно доверяли, да и просто не хватало знаний их проверить. Но если случалась ошибка, отвечали за нее сами, а если не могли исправить, опять обращались к коллегам.
Здесь же, "если результат работы агента не валидируется", что это: доверие к сгенерированному коду или непонимание его?
В любом случае, в общем процессе образуется "белое пятно" или "черная дыра", которые никем не контролируются. Что будет в случае ошибки: новый промпт, который все перепишет, и тогда новая "черная дыра", или вдумчивое исправление и на одну дыру меньше?
Особенно интересует взаимодействие промптов от разных сотрудников и разных агентов на разных участках в одном технологическом процессе, когда функционалы задевают друг друга. А также, как это все потом поддерживается? Разбираться в чужом коде - это часто медленнее, чем написать самому.
Все эти моменты как-то описаны в проектной документации, или общие подходы еще не выработаны?
Я думаю, что вся эта "ситуация", скорей, делает честь университету в целом.
То, что в любом коллективе бывают конфликты, ошибочные решения, чья-то нечестность и т.п. - как бы само собой разумеется.
Но лучшие команды и компании, по моим наблюдениям, - те, где чьи-то ошибки исправляются сразу самими или кем-то рядом, то есть, происходит, самовосстановление. Если приходится обращаться к внешним сторонам - это тоже вариант оздоровления. Хуже, когда всем все равно, и тогда предприятие тихо разрушается: кто-то нарушил технологический процесс, кто-то не проверил, кто-то пропустил все это в "продакшн" - и в итоге, не работают банковские приложения, или того хуже.
Любое учебное заведение, по определению, должно быть максимально безупречным, потому что оно учит других. И этические вопросы здесь не менее важны, чем учебные. Помню, как нас, студентов, преподаватели "учили жить", в том числе, пересдачами. Мне трудно представить то, о чем рассказывает Дмитрий, в те годы. Требовательность и принципиальность - это хард скиллы преподавателя.
Чтобы стать ведущими в отрасли, у предприятия или вуза должны быть очень высокие стандарты, постоянно поддерживаемые изнутри. В результате место становится престижным, и все хотят там учиться-работать, а дела идут в гору. И наоборот, если стандарты опускаются, сотрудники с высокими стандартами уходят, а затем уходят и клиенты.
Высокие стандарты задаются талантливыми и принципиальными людьми. Талантливому, не говоря о гениальных, специалисту трудно работать некачественно. И худшее, что может случиться с ним на работе - когда начальство (других бы он просто не стал слушать) заставляет его снизить или убрать планку. Представьте музыканта, который всю жизнь добивается чистоты и красоты звуков, и которого заставляют брать фальшивые ноты и нарушать какие-то законы музыки.
Преподавание - такой же творческий процесс со своими стандартами. И если их не будет, вуз превратится во что-то типа набора курсов, куда идут ради какой-нибудь "корочки".
В этой истории грустно, что человек, который красив в своей профессии, и которого нужно беречь, вынужден сам бороться за эту "красоту", занимаясь несвойственным ему делом. А в любой борьбе "теряются перья", и ресурсы.
С другой стороны, это уроки для всех.
Если вы работаете в режиме 24/7, то вам, действительно, приходится присутствовать в личной жизни каждого - и вы привыкаете "бывать" на кухнях друг друга.
Во всех остальных случаях, это как сейчас говорят, "кринж". Когда вы готовите завтрак - вы не работаете. А ваши движения у плиты и халаты на экране отвлекают и других от темы обсуждения. Дресс код на работе введен не просто так.
У меня противоположное мнение. Лучше всего работать с теми, с кем у вас похожее отношение к работе. И если это есть, то самые гармоничные и интересные команды на работе - где все разного возраста, причем разница большая. Они взаимно друг друга обогащают.
Не знаю, что имеется в виду под "релевантным опытом". Выражение "войти в ИТ" давно стало отрицательным мемом, потому что означает разные "входы через задний двор", которые принесли отрасли много вреда.
Есть всем известный центральный "вход" - поступить в вуз на IT специальность, окончить его и, если вы в Беларуси, выбрать или получить место работы на 2 года. За это время вы хотя бы поймете, есть ли у вас способности к какой-либо деятельности в IT. А способности здесь важнее, чем знания.
Любые курсы, особенно уровня Basics, Introduction - это малюсенький кирпичик, который еще нужно правильно встроить в свое образование. Даже опытные специалисты регулярно проходят разные курсы, особо нигде об этом не упоминая, просто для повышения своей квалификации, чего ИТ постоянно требует.
Людям, которые уже посвятили этой профессии годы и собираются оставаться в ней, как говорится, "и в горе, и в радости", очень странно читать такие "жертвенные" формулировки и вопросы по поиску гарантий.
В любой профессии на каждом шагу возникает много развилок, которые меняют траекторию, и каждый делает на ней выбор, тоже трудный. Что можно советовать чужому человеку, тем более, не зная о нем ничего, кроме возраста?
Я не отговариваю вас, просто инфантильный подход вызывает неприятие. Мое мнение: если у вас есть мечта, способности, терпение, трудолюбие, этика - входите.
Для того чтобы перепроверить - нужно изучить оригинальную документацию по этой теме и/или протестировать ответы в рабочей системе, то есть потратить как минимум в 2 раза больше времени. ИИ может помочь в повторении теории для опытного специалиста, но не для новичка.
В статье смущает фигура "интервьюера", который всегда как будто эксперт в последней инстанции. Я уже недавно писала, что собеседование не должно превращаться в устный экзамен. С ним построить процесс рекрутинга намного легче, но он не будет эффективным.
Специальные интервьюеры, проверяющие уровень знаний кандидата, с которым никогда не будут работать, на мой взгляд, нужны только для оценки новичков, да и то с оговорками.
Интервьюировать должны те, кто будет руководить или тесно работать с кандидатом. Они представляют задачи на проекте, теперешних сотрудников, видят, какие темы фундаментальны, какие можно подтянуть во время онбординга. Они не уйдут в излишнее теоретизирование, потому что сами сходу не ответят на все вопросы - но найдут о чем спросить и интерпретируют ответы в соответствии с реальными условиями.
Как такой разговор может предугадать ИИ?
А как решается вопрос авторства кода, кто несет за него ответственность и чей стиль кода в итоге преобладает?
Из рассказов интервьюеров непонятно, собеседуют ли они кандидатов в свои команды, или же проводят отдельные технические интервью по запросу.
Если второе, то каким бы квалифицированным специалистом ни был интервьюер, он, скорей всего, не сможет оценить кандидата адекватно, как это сделал бы руководитель.
Здесь почему-то отношение к кандидату не как к коллеге по индустрии, а к экзаменуемому. По моему глубокому убеждению, интервью не должно иметь формат экзамена.
Кандидат может быть значительнее квалифицированнее и опытнее вас, но он может не ответить на ваши "любимые вопросы" по многим разным причинам. И если у вас 5 лет опыта, а у него 10-20-30, то он видит эти вопросы значительно глубже, и не в той плоскости, в которой вы спрашиваете. Кандидат с меньшим опытом тоже видит их по-своему.
На мой взгляд, вопросы должны быть не "любимые", а адекватные - кандидату и предполагаемым задачам. И нужен индивидуальный подход - в зависимости от позиции, от опытности/неопытности, возраста и даже пола, от психологического состояния кандидата. Тогда никакой "волк" не пройдет, если вы, конечно, именно его не ищете. Уточняю, потому что многие карьерные консультанты учат быть именно "волками".
К "индивидуальному" интервью невозможно подготовиться - да и не нужно этого изматывающего повторения и заучивания теории, которая всегда доступна во время работы.
Но спрашивать определения или правила значительно проще, чем задавать вопросы, которые смогут раскрыть кандидата и показать, каким тот может быть в работе. А именно в этом и есть искусство интервьюирования.
Без какой-либо фактической информации об интервью, трудно понять как было на самом деле. Автору "с первой минуты показалось" презрение со стороны руководителя по национальному признаку, но и автор считает, что "менеджмент обнаглел", потому что "сидит" в определенной стране.
Такая сфокусированность автора на "национальности и географии" релевантна для позиции, на которую он претендует?
Опять непонятно, зачем "вымотанному эмоционально" интервьюеру большую часть часового разговора говорить кандидату о том, что тот "ни в чем не разбирается". Если это такой фидбэк, то можно с интересом послушать. Если же это "презрение" от "токсичного и агрессивного менеджера", то зачем это слушать, а не закончить разговор? И на интервью вы не в отношениях "менеджер — подчинённый".
"Она" - это кто или что для вас: "обобщенный портрет", "фоторобот из частотных ответов" ваших анкет, как вы написали в предыдущей статье?
Реальные женщины в IT настолько разные. Как можно их обобщать, и зачем лепить из них какую-то бессмысленную искусственную конструкцию?
В статье я вижу портрет не "беларусской айтишницы", а автора статьи: какие вопросы его(ее) интересуют, какие умозаключения получаются, какие ответы выбираются для заголовка.
Но вы его преподносите как наш (в том числе, и мой) "портрет", выносите в обобщающий заголовок чью-то неудачную фразу, тем самым приписывая ее всем, чем ставите в неудобное положение перед коллегами.
У редакции же как-то было несколько статей с неплохой обработкой анкет, где ответы респондентов просто группировались в удобном виде - без претензий автора статьи на собственные обобщения.
Ну вот как воспринимать анализ типа того что ниже?
Сама по себе гендерная тема интересная, но она всегда требует конкретной ситуации и реальных людей.
Профессиональная этика, чтобы ей следовать, должна принять форму закона? Принципа "не навреди" нет в работе рекрутера?
Актуальность чего-либо со временем ожидаемо меняется.
Вас не затруднит написать подробнее о том, кто такие "те, кого как раз и не хватает"? Может, читатели себя узнают.
Я поняла только, что вам не нравятся специалисты, работающие долго в одной компании.
Вообще, это работает в обе стороны. Вы не возьмете на работу условного "мамонта", а компания, где работает "мамонт", не возьмет на работу условного вас.
IT-технологии меняются быстрее, чем бизнес компаний. И если какой-то компании нужны специалисты именно по старым технологиям, то им не нужны специалисты по новым.
Может быть и другая ситуация. Человек проработал 15 лет в компании, которая, как говорится, шла в ногу со временем, и развивался в ней соответственно А та, в которой у него собеседование, - нет, несмотря на то, что в ней работают по золотым стандартам рекрутеров "3-5 лет". Тем не менее, обе успешны.
Ценность специалистов, долго проработавших в одной компании, - в том, что они очень хорошо знают все стороны и нюансы проектной работы. Вот они как раз могут быть в одном лице (как предлагалось в соседнем блоге джунам) и бизнес аналитиками, и системными дизайнерами, и программистами, и всеми, кто потребуется. А необходимость выучить что-то новое в новой компании может рассматриваться ими как дополнительная ценность перехода.
Эйджистские обобщения, честно говоря, не очень кого-либо украшают. Но наниматель, особенно в лице менеджера, хозяин-барин - он выбирает команду для своего бизнеса. Любые измеримые ограничения упрощают выбор. А у менеджмента, в отличие от рекрутеров, всегда есть возможность проверить правильность своего выбора.
Вы хотите, чтобы мы делали это для вас, рекрутеров? Друг друга мы видим в работе, пересекаемся на разных проектах, на специализированных площадках, в каких-то мелких контактах. Я никогда не видела уважаемых мной специалистов (кроме авторов блогов) в активной публичности. Предлагаемая вами имитация, на мой личный взгляд, специалиста профессионально удешевит. И, честно говоря, не пойму, в чем она может вас убедить.
В этой фразе суть подлога понятий.
"ATS с AI" не имеют дела ни с кандидатами, ни с реальными вакансиями (работой), как впрочем, и рекрутеры. Они имеют дело с текстами что с одной, что с другой стороны. Эти тексты можно писать по-разному с разными писательскими способностями. Сначала писали по шаблонам, которые кто-нибудь давал для первого раза, потом появились шаблоны джоб бордов. Сейчас ИИ доверившим все переписал по-своему. Что может быть абсурднее сличения текстов?
С одной стороны абсурдно, с другой стороны незаконно, почему же вы этим занимаетесь?
И кстати, вы спрашиваете у кандидатов разрешения загружать их резюме куда-то для ИИ анализа?
Было бы интересно узнать у более компетентных в этом вопросе коллег, куда все же наши данные в итоге попадают.
Еще меня интересует чисто теоретический вопрос: если так мало вакансий и так много соискателей, столько рекрутеров и ИИ-помощников - почему все эти вакансии до сих пор не закрыты окончательно (почему у рекрутинга так много работы)?
А зачем на интервью спрашивать о том, что легко найти в интернете? Если специалист в данный момент что-то не помнит или не знает, он всегда сможет быстро восполнить свой пробел.
Современный рекрутинг опять упрощает себе работу. Задавая вопросы по теоретическим опросникам, любой может стать интервьюером для любой отрасли. Неудивительно, что рекрутеры гордятся тем, что проводят технические интервью.
Странно, что они не понимают, что такими вопросами отсекают именно опытных специалистов. Потому что при таком подходе проверяется только память и умение давать гладкие определения (скилл преподавателя), особенно на вопросы типа что такое какое-нибудь теоретическое понятие, на которые прямо сейчас нужно придумать ответ как для учебника.
Есть крылатая фраза: "было гладко на бумаге, да забыли про овраги". Тем, кто видел множество "оврагов", не так легко их все вспомнить в стрессовом состоянии чтобы за несколько секунд обобщить для единого "бумажного" ответа. "Бумажные" ответы проще даются новичкам, которые их пока просто заучили.
Предположу, что рекрутинг в нынешнем виде - результат найма большого количества вайтишников после курсов, которым задают чисто теоретические вопросы, которые за несколько сеансов выучат даже рекрутеры.
Но этот подход не применим к готовым специалистам. Попробуйте в качестве эксперимента подойти к любому сотруднику компании-нанимателя, отвлеките его от компьютера и спросите что-нибудь теоретическое, не связанное с его текущей задачей. Если вы теоретик-рекрутер с ответом из бумажки, то можете быть разочарованы.
Такие вопросы не задают коллеги коллегам. Еще недавно во время найма коллеги искали коллег. Собеседования не превращались в экзамены. Их можно было проходить по телефону без изнурительных подготовок. Результат тоже мог быть отрицательным, но не было этих унизительных оцениваний как двигаются ваши зрачки.
Что касается помощи ИИ на интервью-экзаменах, то на экзаменах во все времена пользовались шпаргалками. ИИ - только их новая форма.
Тему "элиты" одно время активно популяризировал старый девбай - да так, что было неудобно общаться со знакомыми вне ИТ. А потом - различные ИТ курсы, обещавшие научить высокооплачиваемой профессии без деталей о самой профессии.
Трудно назвать элитарной тяжелую работу со специфическими проф деформациями. Хорошо, что в какой-то период времени умные трудолюбивые интеллигентные люди стали хорошо зарабатывать. Именно это сочетание сделало уважаемую профессию еще и привлекательной. Но затем это "войтивайти" ей и навредило.
Вот кто, оказывается, "элита".
Новая ступень рекрутинга: вместо "Рекрутинг помогает специалистам и компаниям" пришли к идее "Специалисты и компании работают на рекрутеров"?
Насколько я помню, LinkedIn и задумывался как профессиональная площадка, где все друг у друга на виду, и можно было без рекрутеров связываться друг с другом горизонтально и вертикально.
Но именно рекрутеры (не все конечно) сделали ее местом своей работы, перенаправили вакансии на себя, нагенерировали шума, от которого сейчас хотят уйти, забрав вакансии и удалив их из общего доступа.
А люди, ищущие работу, должны остаться и "выглядеть живыми и адекватными", чтобы их заметили?
Складывается впечатление, что в рекрутеры приходят из школьных учителей - с желанием давать задания, спрашивать выученное и ставить оценки.
Я с большим уважением отношусь к работе школьного учителя в школе. Но взрослые люди, сложившиеся специалисты - не дети и не школьники. Странно требовать от них публичных отчетов в стиле "ярмарки тщеславия" о "выученном из проектов" для скрытых "рекрутеров-оценивателей", которые все равно не смогут интерпретировать их правильно.
Интересно было бы узнать мнение о рекрутинге от руководителей компаний. Ведь они, как мне представляется, - это вторая после специалистов "потерпевшая сторона" от неадекватного найма.
В "это время" специалист работал - на реальном предприятии над реальным продуктом, который оценивали реальные клиенты. Что такое "рынок", который организовали люди, судящие о работе по текстам вакансий и резюме, он может и не знать. Он просто хочет перейти в другую компанию на похожую работу по той же специальности. То, что она будет отличаться от предыдущей по задачам и условиям, конечно же соискатель предполагает. Как именно - и хотелось бы узнавать от рекрутеров.
В чьем лице будет "пугаться" работодатель - в лице рекрутера? То, что новый человек может не справиться с задачами на новом месте (на первых порах или вообще), впрочем, как и старые сотрудники, - это обычные реалии, которые всегда имеет в виду руководитель. Слова "сеньор", "джун" без списка обязанностей ничего не объясняют.
Так просто "снимаются вопросы к адаптивности"?
Комментарии "рекрутеров" очень удручают. Образовалась целая отрасль (с рабочими местами, зарплатами и даже мечтами туда попасть) - по "оцениванию специалистов". Не умея оценивать главное, оценивают мало релевантное, придумывают какие-то стандарты, еще и интерпретируя искаженно.
При таком рекрутинге специалист и работа найдут друг друга только на очень непродолжительное время, а затем та же вакансия и тот же кандидат снова "выйдут на рынок" - уже с ред флагами: она как "вечная", он как "кузнечик".
Или же наоборот, они (позиция и специалист) будут долго держаться друг за друга, несмотря на плохую совместимость, ослабляя компанию - лишь бы не попасть в абсурд найма снова.
Может, слово "приемы" и не совсем удачное в данном случае. В моем комментарии акцент был на другом: на том, что человек, работающий "над проектом, который, возможно, изменит индустрию QA", возможно, ценой своего здоровья - далек от инфоцыганства.
У творческих людей часто бывает рефлексия по поводу их творчества и состояния, не всегда интересная другим. Здесь она про то, как не уменьшая своей вовлеченности в работу все же уменьшить ее влияние на здоровье. С некоторой конкретикой, и надеждой.
Инфоцыгане, насколько я понимаю, - это те, кто пишет что-нибудь типа: я расскажу вам как устроиться в лучшие компании мира, что говорить на интервью и т.п.
Автор же, судя по статье, - увлеченный работой человек. С соответствующими установками и образом мышления, которые могут быть непонятны тем, кто относится к работе с меньшей страстью. Поделился приемами, которые ему помогают выдерживать перегрузки.
Если "софт-скиллы" - самый важный критерий при приеме на работу, было бы полезно увидеть их перечисленными.
Думаю, многие читатели этого ресурса участвовали в собеседованиях с обеих сторон, хоть раз были в роли интервьюеров, а значит, помнят по каким критериям оценивали кандидатов.
Было бы интересно прочитать без обобщений про чей-то личный опыт интервьюирования, в том числе, автора статьи, - как именно "проверялось, насколько (с кандидатом) безопасно, предсказуемо и эффективно решать проблемы вместе".
В современном найме IT специалистов, по моему мнению, есть как минимум две проблемы.
Первая - когда кандидата оценивают те, кто не будет с ним непосредственно работать. Она усугубляется, если оценивание поставлено на конвейер: иностранный язык оценивают лингвисты-переводчики, тех.знания - приглашенные для этой цели сотрудники со своим специфическим бэкграундом, "софт-скиллы" - эйчары и т.д. Найти подходящего кандидата в этом случае невозможно, потому что он(а) не оценивается в целом относительно его(ее) будущей роли.
Вторая - когда кандидата оценивают те, кто заинтересован в личном удобстве больше, чем в успехе компании. Менеджеру может хотеться удобного взаимодействия, коллегам может хотеться приятного общения, но клиентам компании всегда нужен качественный продукт, который нужно уметь делать.