Мысли про работу
Кажется, рынок стал заметно активнее, чем был в декабре. Уже за сегодня я видел три вакансии на сорсера и пять на рекрутеров разного уровня: от джуниора до сеньора.
Тем не менее сказывается общий откат в индустрии: экономическая рецессия и стремление заменить сотрудников ИИ ощущаются как доминирующий нарратив у многих основателей (или это страх неуникальности бизнеса?).
Еще замечаю, что сейчас одно из тех времен, когда опытный профессионал может попробовать себя в роли инди-хакера и запускать соло-проекты: сначала для упрощения собственной работы в компании (кастомные CRM, собственные расширения, генерация контента с вакансиями для соцсетей), а затем — пробовать продавать их другим по B2B-модели.
В B2C у людей определённо меньше денег, чем было в 2020–2024 годах.
Из интересного, рекрутеров, которые умеют разбираться в AI и качественно понимать стеки и типы специалистов в этой области, очень мало. Это требует гораздо более глубокого погружения, чем в классической разработке: вопросы про команду (а нужна ли она сейчас?), фреймворки (когда бизнесу, по сути, все равно, на чем продавать) и мотивацию кандидатов (у многих сейчас она сводится к тому, чтобы не потерять доход и быть уверенным в завтрашнем дне), уже не так актуальны, как были раньше.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
Кажется, рынок стал заметно активнее, чем был в декабре. Уже за сегодня я видел три вакансии на сорсера и пять на рекрутеров разного уровня: от джуниора до сеньора.
Тем не менее сказывается общий откат в индустрии: экономическая рецессия и стремление заменить сотрудников ИИ ощущаются как доминирующий нарратив у многих основателей (или это страх неуникальности бизнеса?).
Еще замечаю, что сейчас одно из тех времен, когда опытный профессионал может попробовать себя в роли инди-хакера и запускать соло-проекты: сначала для упрощения собственной работы в компании (кастомные CRM, собственные расширения, генерация контента с вакансиями для соцсетей), а затем — пробовать продавать их другим по B2B-модели.
В B2C у людей определённо меньше денег, чем было в 2020–2024 годах.
Из интересного, рекрутеров, которые умеют разбираться в AI и качественно понимать стеки и типы специалистов в этой области, очень мало. Это требует гораздо более глубокого погружения, чем в классической разработке: вопросы про команду (а нужна ли она сейчас?), фреймворки (когда бизнесу, по сути, все равно, на чем продавать) и мотивацию кандидатов (у многих сейчас она сводится к тому, чтобы не потерять доход и быть уверенным в завтрашнем дне), уже не так актуальны, как были раньше.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
Telegram
SR4HR «Ищи, нанимай»
Заметки про рынок IT, сорсинговые лайфхаки и подборки статей для технических рекрутеров, менеджеров и HR специалистов.
Автор: Руслан Сарваров @sarvarov_ruslan | https://www.linkedin.com/in/sr4hr
Автор: Руслан Сарваров @sarvarov_ruslan | https://www.linkedin.com/in/sr4hr
❤2
Международные инструменты
LinkedIn остаётся самым простым и быстрым инструментом для международного рекрутинга, но зависимость от него реальный бизнес-риск. Баны, ограничения и непрозрачные правила могут в один момент обнулить воронку и личный бренд.
📍При этом опыт многих рекрутеров показывает: задолго до LinkedIn агентства успешно закрывали вакансии и делали большие чеки - просто это требовало больше системности и экспертизы.
Рабочая альтернатива есть, но она всегда комбинированная.
1. Холодные письма (SalesQL, Apollo, ZoomInfo и аналоги) работают, если есть чёткий повод и тайминг, ATS и базы для сегментации, нишевые job boards, профессиональные Slack/Discord-сообщества, обычные социальные сети(особенно в healthcare и mass-ролях).
2. Также ранние сигналы рынка: новые инвестиции, смена лидеров в компаниях позволяют находить клиентов и кандидатов раньше конкурентов.
3. Главный вывод: LinkedIn force multiplier. В некоторых нишах без него действительно тяжело, в других он даёт лишь 10–30% результата.
4. Самая устойчивая модель «диверсификация»: несколько источников лидов, сильный нетворк, рефералы и собственный контент. Это сложнее на старте, но даёт контроль и спокойствие над своей эффективности.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
LinkedIn остаётся самым простым и быстрым инструментом для международного рекрутинга, но зависимость от него реальный бизнес-риск. Баны, ограничения и непрозрачные правила могут в один момент обнулить воронку и личный бренд.
📍При этом опыт многих рекрутеров показывает: задолго до LinkedIn агентства успешно закрывали вакансии и делали большие чеки - просто это требовало больше системности и экспертизы.
Рабочая альтернатива есть, но она всегда комбинированная.
1. Холодные письма (SalesQL, Apollo, ZoomInfo и аналоги) работают, если есть чёткий повод и тайминг, ATS и базы для сегментации, нишевые job boards, профессиональные Slack/Discord-сообщества, обычные социальные сети(особенно в healthcare и mass-ролях).
2. Также ранние сигналы рынка: новые инвестиции, смена лидеров в компаниях позволяют находить клиентов и кандидатов раньше конкурентов.
3. Главный вывод: LinkedIn force multiplier. В некоторых нишах без него действительно тяжело, в других он даёт лишь 10–30% результата.
4. Самая устойчивая модель «диверсификация»: несколько источников лидов, сильный нетворк, рефералы и собственный контент. Это сложнее на старте, но даёт контроль и спокойствие над своей эффективности.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
🔥5❤3
HR из американского Cisco предлагают новую стратегию.
Писать и звонить очень редким и сложным по поиску кандидатам в AI / ML сразу от лица C-level, вовлекать их в первый этап воронки.
В китайских компаниях в 2026 поднимают бонусный фонд для ИИ-специалистов в полтора-два раза.
В России сейчас в среднем это 250 - 500 тысяч рублей ежемесячной зарплаты для специалистов такого профиля.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
Писать и звонить очень редким и сложным по поиску кандидатам в AI / ML сразу от лица C-level, вовлекать их в первый этап воронки.
В китайских компаниях в 2026 поднимают бонусный фонд для ИИ-специалистов в полтора-два раза.
В России сейчас в среднем это 250 - 500 тысяч рублей ежемесячной зарплаты для специалистов такого профиля.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
😁6👍1
60 hours a week is the sweet spot of productivity.
Кроме тренда, о котором писал тут 9-9-6 в стартапах,
доля как полностью офисных, так и полностью удалённых компаний снизилась, а гибридный формат стал доминирующим вариантом организации труда.
- Полностью офисные компании сократились примерно с 49% до 32%, а полностью удалённые с около 31% до 25%. За тот же период гибридные модели выросли почти в два раза, став самой распространённой формой работы среди компаний.
- Выбор модели зависит от: типа бизнеса, структуры команд и целей, связанных с культурой. Компании с распределёнными командами делают акцент на гибкости и географической мобильности сотрудников (мы также поступаем в Qatar Insurance)
Примеры: Google рекомендует около трёх офисных дней в неделю; Microsoft используют гибрид с присутствием примерно 50% времени; Netflix практикует фиксированные офисные дни по командам. Amazon требует присутствия в офисе пять дней в неделю, а Airbnb разрешает работать из разных стран с обязательными ежемесячными очными встречами, тогда как GitLab и Glassdoor остаются полностью удалёнными компаниями без офисов.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
👇
Кроме тренда, о котором писал тут 9-9-6 в стартапах,
доля как полностью офисных, так и полностью удалённых компаний снизилась, а гибридный формат стал доминирующим вариантом организации труда.
- Полностью офисные компании сократились примерно с 49% до 32%, а полностью удалённые с около 31% до 25%. За тот же период гибридные модели выросли почти в два раза, став самой распространённой формой работы среди компаний.
- Выбор модели зависит от: типа бизнеса, структуры команд и целей, связанных с культурой. Компании с распределёнными командами делают акцент на гибкости и географической мобильности сотрудников (мы также поступаем в Qatar Insurance)
Примеры: Google рекомендует около трёх офисных дней в неделю; Microsoft используют гибрид с присутствием примерно 50% времени; Netflix практикует фиксированные офисные дни по командам. Amazon требует присутствия в офисе пять дней в неделю, а Airbnb разрешает работать из разных стран с обязательными ежемесячными очными встречами, тогда как GitLab и Glassdoor остаются полностью удалёнными компаниями без офисов.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
👇
❤6
Жизненно.
«We need someone to start tomorrow»; только недавно проходил такое с новым заказчиком из Group Finance, который еще не привык, что сначала мы должны посмотреть и определить Talent Acquisition Strategy, чтобы найм был действительно хорош.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
«We need someone to start tomorrow»; только недавно проходил такое с новым заказчиком из Group Finance, который еще не привык, что сначала мы должны посмотреть и определить Talent Acquisition Strategy, чтобы найм был действительно хорош.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
❤2
Лучшее время для увольнения.
Как не потерять в деньгах? Ловите инфографику, какие месяцы по данным trueup реально выгодные без потери бонусов (или других выплат) и чтобы еще не попасть на низкий сезон на рынке труда и вакансий.
Получается, что лучше всего:
1. февраль-начало Марта
2. конец Апреля или начало Августа
3. переходящий Ноябрь
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
Как не потерять в деньгах? Ловите инфографику, какие месяцы по данным trueup реально выгодные без потери бонусов (или других выплат) и чтобы еще не попасть на низкий сезон на рынке труда и вакансий.
Получается, что лучше всего:
1. февраль-начало Марта
2. конец Апреля или начало Августа
3. переходящий Ноябрь
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
✍4👍3❤2
Влияет ли наличие степени MBA на успех.
В среднем 15–20% выпускников всё равно не могут найти работу в первые три месяца после окончания программы.
Такие программы нужны в первую очередь для формирования полезных связей, и что работу нужно находить УЖЕ во время обучения через нетворк, а не начинать активный поиск после выпуска.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
В среднем 15–20% выпускников всё равно не могут найти работу в первые три месяца после окончания программы.
Такие программы нужны в первую очередь для формирования полезных связей, и что работу нужно находить УЖЕ во время обучения через нетворк, а не начинать активный поиск после выпуска.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
❤3
Не мало ли денег для позиции сорсера...
Нашел вакансию на сорсера в Европе. Платить обещают до налогов: 💰 €15,200–€22,800 gross annually.
Note: Company typically offers between the minimum and mid-range (€15,200–€19,000) until performance is evaluated.
Кажется, что по-прежнему позицию сорсера и зарплату там воспринимают скорее как стартовую позицию в рекрутинге, чем полноценную экспертизу, поэтому и платят соответствующе.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
Нашел вакансию на сорсера в Европе. Платить обещают до налогов: 💰 €15,200–€22,800 gross annually.
Note: Company typically offers between the minimum and mid-range (€15,200–€19,000) until performance is evaluated.
Кажется, что по-прежнему позицию сорсера и зарплату там воспринимают скорее как стартовую позицию в рекрутинге, чем полноценную экспертизу, поэтому и платят соответствующе.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
❤3
Forwarded from Хантфлоу
Проверьте свою стратегию найма на 2026 год по чек-листу, который мы подготовили вместе с Русланом Сарваровым, Head of People & Talents в QIC digital hub.
😍 Свериться с экспертом
@huntflow
@huntflow
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🆒3🔥2
Подходит к концу обучение CIPD Strategic People Management.
Я начал его год назад, и уже 8 из 10 курсовых работ получили высокую оценку международных ассессоров. Обучение стоило 6,5 тысячи долларов за все модули. Осталось немного до сертификата.
В целом впечатление очень положительное: материалы не поверхностные, а уровень одногруппников высокий: директора и менеджеры из разных сфер, от FMCG и IT до госсектора. Можно услышать много реальных кейсов и «баек» от опытных HRD.
В процессе написания работ приходится проводить много исследований, узнавать новые термины и подходы к управлению компаниями. Но очень сложно, и требует прям академического погружения во все темы, на это и расчет от CIPD.
Если сами раздумываете, напишите мне, расскажу личный опыт @sarvarov_ruslan
Я начал его год назад, и уже 8 из 10 курсовых работ получили высокую оценку международных ассессоров. Обучение стоило 6,5 тысячи долларов за все модули. Осталось немного до сертификата.
В целом впечатление очень положительное: материалы не поверхностные, а уровень одногруппников высокий: директора и менеджеры из разных сфер, от FMCG и IT до госсектора. Можно услышать много реальных кейсов и «баек» от опытных HRD.
В процессе написания работ приходится проводить много исследований, узнавать новые термины и подходы к управлению компаниями. Но очень сложно, и требует прям академического погружения во все темы, на это и расчет от CIPD.
Если сами раздумываете, напишите мне, расскажу личный опыт @sarvarov_ruslan
❤🔥16👍8🔥5
⛔️ Fake news
В русскоязычных медиа разошлась новость: «Каждый десятый разработчик в крупных IT-компаниях ничего не делает» - пара изменений в коде в месяц, минимум общения и около пяти часов работы в неделю. Это подаётся как исследование Стэнфорда, но это неверно: речь идёт не об академическом исследовании Stanford University, а о тексте бывшего студента MBA оттуда, который позже сам выпустил пояснения.
Автор уточняет, что они не считают строки кода или количество коммитов: изменения анализируются через модель, оценивающую сложность и вклад, и результаты сверяются с человеческими оценками. При этом он подчёркивает, что любые метрики должны использоваться только вместе с контекстом и признаётся в наличии ошибок измерения и смещения выборки; в исследование чаще приходили компании, где уже были проблемы.
Инженеры, которые не писали код, но вносили вклад другими способами (архитектура, менторство, инфраструктура и т.д.), не включены в те самые 9,5%. По словам автора, в большинстве случаев компании подтверждали, что выявленные «ghost engineers» действительно не занимались ни основной, ни вспомогательной деятельностью, однако он прямо признаёт возможные false positive и false negative.
1. Я думаю, что есть подмена понятий — «ничего не делает» приравнивается к «мало пишет код».
2. В enterprise-компаниях senior, staff и principal инженеры закономерно тратят меньше времени на коммиты и больше — на архитектуру, инфраструктуру, документацию, синхронизацию команд, менторство, инциденты и техдолг.
3. При высокой загрузке встречами и координацией это нормальный и ожидаемый формат вклада для их уровня.
4. Аргументы вроде никто не закрывается в big tech после массовых увольнений также интерпретируются некорректно: это не доказательство того, что «половина ничего не делала», а иллюстрация неравномерного распределения мотивации и ownership в больших системах.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
В русскоязычных медиа разошлась новость: «Каждый десятый разработчик в крупных IT-компаниях ничего не делает» - пара изменений в коде в месяц, минимум общения и около пяти часов работы в неделю. Это подаётся как исследование Стэнфорда, но это неверно: речь идёт не об академическом исследовании Stanford University, а о тексте бывшего студента MBA оттуда, который позже сам выпустил пояснения.
Автор уточняет, что они не считают строки кода или количество коммитов: изменения анализируются через модель, оценивающую сложность и вклад, и результаты сверяются с человеческими оценками. При этом он подчёркивает, что любые метрики должны использоваться только вместе с контекстом и признаётся в наличии ошибок измерения и смещения выборки; в исследование чаще приходили компании, где уже были проблемы.
Инженеры, которые не писали код, но вносили вклад другими способами (архитектура, менторство, инфраструктура и т.д.), не включены в те самые 9,5%. По словам автора, в большинстве случаев компании подтверждали, что выявленные «ghost engineers» действительно не занимались ни основной, ни вспомогательной деятельностью, однако он прямо признаёт возможные false positive и false negative.
1. Я думаю, что есть подмена понятий — «ничего не делает» приравнивается к «мало пишет код».
2. В enterprise-компаниях senior, staff и principal инженеры закономерно тратят меньше времени на коммиты и больше — на архитектуру, инфраструктуру, документацию, синхронизацию команд, менторство, инциденты и техдолг.
3. При высокой загрузке встречами и координацией это нормальный и ожидаемый формат вклада для их уровня.
4. Аргументы вроде никто не закрывается в big tech после массовых увольнений также интерпретируются некорректно: это не доказательство того, что «половина ничего не делала», а иллюстрация неравномерного распределения мотивации и ownership в больших системах.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
❤3👍2
Мнение: Harvard Business Review
На практике, используются алгоритмические системы для приоритизации или отсева кандидатов. Например, разговорные ИИ для массового найма или найма выпускников. Анализ Linkedin и соцсетей с согласия кандидата в Nvidea.
1. Одновременно ИИ радикально изменил поведение кандидатов. Соискатели массово используют генеративный ИИ для создания «идеальных» CV, сопроводительных писем и отрепетированных ответов на интервью, а также для подачи заявок на сотни вакансий за один день. В крайних случаях применяются AI-аватары, проходящие онлайн-интервью вместо реального человека. Это привело к кризису доверия от работодателей.
2. Хотя скорость найма выросла —> точность снизилась. Ключевая проблема — отсутствие объективных данных о реальной результативности сотрудников. Алгоритмы чаще учатся предсказывать, кто произведёт хорошее впечатление и понравится людям, а не кто создаёт устойчивую бизнес-ценность. Таким образом, ИИ нередко усиливает склонность вознаграждать «impression management», а не реальную эффективность.
3. Кандидаты, прошедшие структурированные AI-интервью (оценка hard и soft skills), на 20% чаще успешно проходили последующие интервью с людьми, чем кандидаты, отобранные через CV-скрининг. Эффект возник не потому, что ИИ «нашёл лучших», а потому что он навёл дисциплину и релевантность на раннем этапе.
Важно, что ИИ проник в найм задолго до бума LLM, теоретически это должно было сделать найм более научным и меритократичным, снизив зависимость от субъективных решений рекрутеров и менеджеров. Но пока скорее можно ожидать гибридную модель ИИ, где люди занимаются контекстом, мотивацией, этикой и доверием, делая найм в итоге более человечным, а не менее.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
На практике, используются алгоритмические системы для приоритизации или отсева кандидатов. Например, разговорные ИИ для массового найма или найма выпускников. Анализ Linkedin и соцсетей с согласия кандидата в Nvidea.
1. Одновременно ИИ радикально изменил поведение кандидатов. Соискатели массово используют генеративный ИИ для создания «идеальных» CV, сопроводительных писем и отрепетированных ответов на интервью, а также для подачи заявок на сотни вакансий за один день. В крайних случаях применяются AI-аватары, проходящие онлайн-интервью вместо реального человека. Это привело к кризису доверия от работодателей.
2. Хотя скорость найма выросла —> точность снизилась. Ключевая проблема — отсутствие объективных данных о реальной результативности сотрудников. Алгоритмы чаще учатся предсказывать, кто произведёт хорошее впечатление и понравится людям, а не кто создаёт устойчивую бизнес-ценность. Таким образом, ИИ нередко усиливает склонность вознаграждать «impression management», а не реальную эффективность.
3. Кандидаты, прошедшие структурированные AI-интервью (оценка hard и soft skills), на 20% чаще успешно проходили последующие интервью с людьми, чем кандидаты, отобранные через CV-скрининг. Эффект возник не потому, что ИИ «нашёл лучших», а потому что он навёл дисциплину и релевантность на раннем этапе.
Важно, что ИИ проник в найм задолго до бума LLM, теоретически это должно было сделать найм более научным и меритократичным, снизив зависимость от субъективных решений рекрутеров и менеджеров. Но пока скорее можно ожидать гибридную модель ИИ, где люди занимаются контекстом, мотивацией, этикой и доверием, делая найм в итоге более человечным, а не менее.
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
🔥7❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вышел новый выпуск!
Карьерный портфель ⚡️
На всех остальных платформах: Яндекс, Apple, Mave находите тоже, подписывайтесь и проводите время с пользой.
В 10-м выпуске поговорили с экспертом в построении корпоративных университов и про важность лидерства в момент старта организационных изменений бизнеса.
Гость: Ольга Баспаева (ex-BI Group, МФЦА Казахстан)
Карьерный портфель ⚡️
На всех остальных платформах: Яндекс, Apple, Mave находите тоже, подписывайтесь и проводите время с пользой.
В 10-м выпуске поговорили с экспертом в построении корпоративных университов и про важность лидерства в момент старта организационных изменений бизнеса.
Гость: Ольга Баспаева (ex-BI Group, МФЦА Казахстан)
🔥9👍1
Пробовали вы AI-агентов
За последние полгода вышло несколько решений, где отдавая доступ агенту к активностям в браузере, можно попробовать автоматизировать часть своих регулярных задач.
Пример: new Coding Agent into an HR Recruiter 🤯
Да, это не наша основная компетенция — автоматизировать работу. Но 😅кто сказал, что профессия рекрутера не будет меняться.
Пока изменения все больше в сторону поиска решений снятия рутины с операционных задач.
За последние полгода вышло несколько решений, где отдавая доступ агенту к активностям в браузере, можно попробовать автоматизировать часть своих регулярных задач.
Пример: new Coding Agent into an HR Recruiter 🤯
Да, это не наша основная компетенция — автоматизировать работу. Но 😅кто сказал, что профессия рекрутера не будет меняться.
Пока изменения все больше в сторону поиска решений снятия рутины с операционных задач.
YouTube
I turned Google’s new Coding Agent into an HR Recruiter 🤯
Google's new Agent IDE, Antigravity, is designed to build software. But can it browse the web and analyze people?
In this video, I test a crazy idea: using Antigravity’s autonomous web browsing capabilities to act as a Technical Recruiter. I gave it a GitHub…
In this video, I test a crazy idea: using Antigravity’s autonomous web browsing capabilities to act as a Technical Recruiter. I gave it a GitHub…
❤5
Продолжая историю развития агентов, вот что предлагает PWС отдать в работу роботу:
1. Формирование профиля роли
Мы:
— Определяем стратегические требования, ключевые навыки и приоритеты
AI-агент:
— Автоматически обновляет профиль с учётом рынка
— Бенчмаркает навыки
— Генерирует JD и candidate persona
2. Поиск пула кандидатов
Мы:
— Задаём направления поиска
— Просматриваем и оцениваем пул
AI-агент:
— Собирает данные о кандидатах
— Ранжирует и мэтчит профили
— Генерирует поисковые запросы и аутрич
3. Приоритизация кандидатов
Мы:
— Проверяем shortlist
— Оцениваем культурный и стратегический fit
AI-агент:
— Убирает дубли
— Скорит и ранжирует кандидатов
— Делает краткие AI-саммари по каждому
4. Первичное взаимодействие
Мы:
— Контролируем коммуникацию
— Работаем с чувствительными ответами
AI-агент:
— Делает массовый и персонализированный аутрич
— Оптимизирует тайминг сообщений
— Предсказывает ответы
Исследователи утверждают, что так мы можем сократить time-to-hire на 90%. Верим?
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
1. Формирование профиля роли
Мы:
— Определяем стратегические требования, ключевые навыки и приоритеты
AI-агент:
— Автоматически обновляет профиль с учётом рынка
— Бенчмаркает навыки
— Генерирует JD и candidate persona
2. Поиск пула кандидатов
Мы:
— Задаём направления поиска
— Просматриваем и оцениваем пул
AI-агент:
— Собирает данные о кандидатах
— Ранжирует и мэтчит профили
— Генерирует поисковые запросы и аутрич
3. Приоритизация кандидатов
Мы:
— Проверяем shortlist
— Оцениваем культурный и стратегический fit
AI-агент:
— Убирает дубли
— Скорит и ранжирует кандидатов
— Делает краткие AI-саммари по каждому
4. Первичное взаимодействие
Мы:
— Контролируем коммуникацию
— Работаем с чувствительными ответами
AI-агент:
— Делает массовый и персонализированный аутрич
— Оптимизирует тайминг сообщений
— Предсказывает ответы
Исследователи утверждают, что так мы можем сократить time-to-hire на 90%. Верим?
Канал SR4HR «Ищи, нанимай» | Руслан Сарваров
👎7❤5
«Нейрослоп» и найм
Прочитал исследование и вот что думаю: за последние четыре года количество откликов на вакансии в среднем выросло в два раза по всему миру. На это влияет два фактора: 1) вакансий меньше чем кандидатов из-за экономических проблем 2) кандидаты больше успевают сделать действий за короткое время из-за ИИ инструментов
При этом конверсия с отклика в оффер теперь не 1%, а 0.5%,
Много комментариев от нанимающих, что видят шаблонные сгенерированные профиля и описания опыта в резюме. Возникает Fear of ChatGPT slop = FOGO, созвучно с FOMO.
Это доказывает, что нейрослоп (AI слоп) работает в худшую сторону, а рекрутеры все чаще бояться обмана и мошенничества в опыте (на 74% чаще этот страх возникает сейчас, чем до прихода нейросетей в нашу жизнь).
Прочитал исследование и вот что думаю: за последние четыре года количество откликов на вакансии в среднем выросло в два раза по всему миру. На это влияет два фактора: 1) вакансий меньше чем кандидатов из-за экономических проблем 2) кандидаты больше успевают сделать действий за короткое время из-за ИИ инструментов
При этом конверсия с отклика в оффер теперь не 1%, а 0.5%,
Много комментариев от нанимающих, что видят шаблонные сгенерированные профиля и описания опыта в резюме. Возникает Fear of ChatGPT slop = FOGO, созвучно с FOMO.
Это доказывает, что нейрослоп (AI слоп) работает в худшую сторону, а рекрутеры все чаще бояться обмана и мошенничества в опыте (на 74% чаще этот страх возникает сейчас, чем до прихода нейросетей в нашу жизнь).
👍12
Почему сотрудники тревожатся
Сам рынок труда в периоде большой турбулентности из-за изменения процентных ставок, геополитической ситуации, экономическиого кризиса, который затрагивает как малый, так и крупный бизнес.
1. Из-за этого наблюдаю изменения структур команд: возникает тренд на гибкие команды, где, например, один PM задействован сразу в нескольких проектах, более дробный подход в управлении ресурсами разработки и дизайна.
2. Владельца стремятся снизить расходы и ИИ нередко служит лишь «удобным объяснением» для более широкой реструктуризации и сокращений персонала, как в российских, так и американских компаниях
3. При это растёт спрос на мягкие навыки (коммуникация, лидерство, эмпатия) даже в технических ролях. Важно подтверждать и демонстрировать доказательства труда: что за выполненной задачей стоят ваши усилия и процесс, а не генерация ИИ.
Что делать: HR-руководителям необходимо создавать культуру, в которой люди могут экспериментировать с ИИ без страха и открыто высказываться о проблемах имплентации моделей в ежедневную работу, чтобы у высшего руководства не было мнимой уверенности, в заменимости уже сейчас людей на агентов.
Как агент Смит в матрице копировал себя бесконечно и захватывал всё вокруг, так и ИИ-генерируемый труд рискует заполонить всё достаточно быстро.
Люди боятся, что их заменит, потому что кроме рынка труда с обычными людьми-профессионалами, теперь тебя сравнивают с очередной подпиской за двадцать баксов.
Сам рынок труда в периоде большой турбулентности из-за изменения процентных ставок, геополитической ситуации, экономическиого кризиса, который затрагивает как малый, так и крупный бизнес.
1. Из-за этого наблюдаю изменения структур команд: возникает тренд на гибкие команды, где, например, один PM задействован сразу в нескольких проектах, более дробный подход в управлении ресурсами разработки и дизайна.
2. Владельца стремятся снизить расходы и ИИ нередко служит лишь «удобным объяснением» для более широкой реструктуризации и сокращений персонала, как в российских, так и американских компаниях
3. При это растёт спрос на мягкие навыки (коммуникация, лидерство, эмпатия) даже в технических ролях. Важно подтверждать и демонстрировать доказательства труда: что за выполненной задачей стоят ваши усилия и процесс, а не генерация ИИ.
Что делать: HR-руководителям необходимо создавать культуру, в которой люди могут экспериментировать с ИИ без страха и открыто высказываться о проблемах имплентации моделей в ежедневную работу, чтобы у высшего руководства не было мнимой уверенности, в заменимости уже сейчас людей на агентов.
Как агент Смит в матрице копировал себя бесконечно и захватывал всё вокруг, так и ИИ-генерируемый труд рискует заполонить всё достаточно быстро.
Люди боятся, что их заменит, потому что кроме рынка труда с обычными людьми-профессионалами, теперь тебя сравнивают с очередной подпиской за двадцать баксов.
❤5
Новый паттерн интервью
Собеседуя продактов, я замечаю новый паттерн в вопросах, которые они задают.
Раньше спрашивали про домен, методологии, кейсы, опыт запусков. Теперь спрашивают: «А вы используете вайб-кодинг при работе над MVP? Это у вас обязательное требование?»
Примеры из практики: за несколько дней разворачивали приложение для анализа клиентского портфеля хедж-фонда. Задача, которая раньше занимала недели и требовала отдельной команды разработки. Теперь это входная точка для отсева кандидатов в одном из лондонских финтехов.
Аналогичная история происходит на стороне разработчиков: менеджеры в Big Tech уже устанавливают квоты: какой процент кода в году должен быть написан с помощью ИИ. И отдельно выделяют бюджет на корпоративные токены. Мне кажется, это очень верное решение.
Чтобы лучше понять, кто такие вайб-кодеры сегодня, я проанализировал 313 LinkedIn-профилей людей, которые сами себя так называют.
Вот что я увидел:
→ 81% — это мид-левел специалисты и основатели стартапов.
→ «Design» (83) и «product» (80) — на втором и третьем месте. Вайб-кодер = человек, который делает продукт целиком, от идеи до деплоя
→ Индия лидирует по числу профилей, обгоняя США и Канаду. Тренд можно наложить на общую численность населения.
Опытные инженеры принимают эту новую идентичность, потому что ИИ кратно ускоряет их работу и не стесняются писать про такие сайд-проекты, как и про новый тренд на стандарт разработки AI-SDLC.
Компании же устанавливают KPI на использование ИИ и выделяют бюджет на токены, например, Claude.
Собеседуя продактов, я замечаю новый паттерн в вопросах, которые они задают.
Раньше спрашивали про домен, методологии, кейсы, опыт запусков. Теперь спрашивают: «А вы используете вайб-кодинг при работе над MVP? Это у вас обязательное требование?»
Примеры из практики: за несколько дней разворачивали приложение для анализа клиентского портфеля хедж-фонда. Задача, которая раньше занимала недели и требовала отдельной команды разработки. Теперь это входная точка для отсева кандидатов в одном из лондонских финтехов.
Аналогичная история происходит на стороне разработчиков: менеджеры в Big Tech уже устанавливают квоты: какой процент кода в году должен быть написан с помощью ИИ. И отдельно выделяют бюджет на корпоративные токены. Мне кажется, это очень верное решение.
Чтобы лучше понять, кто такие вайб-кодеры сегодня, я проанализировал 313 LinkedIn-профилей людей, которые сами себя так называют.
Вот что я увидел:
→ 81% — это мид-левел специалисты и основатели стартапов.
→ «Design» (83) и «product» (80) — на втором и третьем месте. Вайб-кодер = человек, который делает продукт целиком, от идеи до деплоя
→ Индия лидирует по числу профилей, обгоняя США и Канаду. Тренд можно наложить на общую численность населения.
Опытные инженеры принимают эту новую идентичность, потому что ИИ кратно ускоряет их работу и не стесняются писать про такие сайд-проекты, как и про новый тренд на стандарт разработки AI-SDLC.
Компании же устанавливают KPI на использование ИИ и выделяют бюджет на токены, например, Claude.
👍5
Два крупных перехода: почему рекрутерам надо следить за ними.
Хантинг людей такого калибра это уникальный поиск и при зарплатах в 5 миллионов долларов в год бонус рекрутера мог бы быть вполне 10%: полмиллионный чек.
Просто если вы ищете куда качать себя дальше в поиске, погружайтесь в поиск ИИ-специалистов.
→ Брайан МакКэнн, сооснователь и технический директор You.com, переходит в Anthropic на должность старшего специалиста борд-состава
→ Джасджит Сехон, главный учёный и руководитель направления ИИ в Bridgewater, переходит в DeepMind на должность директора по стратегии
Это симптом войны за таланты.
Почему это происходит? Катастрофическая нехватка экспертизы. Людей, которые действительно умеют создавать и масштабировать большие языковые модели, лишь несколько тысяч.
Годовое вознаграждение от 5 до 10 млн долларов и выше для ключевых исследователей уже никого не удивляет. А это значит, что каждый нанятый топ-исследователь потенциально стоит миллиарды в будущей оценке компании.
Таланты утекают из «старых денег». Bridgewater — один из крупнейших хедж-фондов в мире. Финансы, академическая среда и крупный корпоративный технологический сектор теряют кадры в пользу передовых ИИ-лабораторий.
Многие исследователи переходят, потому что хотят работать над «самой важной технологией в истории человечества». Anthropic, в частности, сделала разработку безопасного (действительно ли?) ИИ центральным элементом своего позиционирования.
Что будет дальше? Я уже наблюдаю, как лаборатории «покупают» стартапы прежде всего ради стоящих за ними людей - хантинг в промышленных масштабах.
Хантинг людей такого калибра это уникальный поиск и при зарплатах в 5 миллионов долларов в год бонус рекрутера мог бы быть вполне 10%: полмиллионный чек.
Просто если вы ищете куда качать себя дальше в поиске, погружайтесь в поиск ИИ-специалистов.
→ Брайан МакКэнн, сооснователь и технический директор You.com, переходит в Anthropic на должность старшего специалиста борд-состава
→ Джасджит Сехон, главный учёный и руководитель направления ИИ в Bridgewater, переходит в DeepMind на должность директора по стратегии
Это симптом войны за таланты.
Почему это происходит? Катастрофическая нехватка экспертизы. Людей, которые действительно умеют создавать и масштабировать большие языковые модели, лишь несколько тысяч.
Годовое вознаграждение от 5 до 10 млн долларов и выше для ключевых исследователей уже никого не удивляет. А это значит, что каждый нанятый топ-исследователь потенциально стоит миллиарды в будущей оценке компании.
Таланты утекают из «старых денег». Bridgewater — один из крупнейших хедж-фондов в мире. Финансы, академическая среда и крупный корпоративный технологический сектор теряют кадры в пользу передовых ИИ-лабораторий.
Многие исследователи переходят, потому что хотят работать над «самой важной технологией в истории человечества». Anthropic, в частности, сделала разработку безопасного (действительно ли?) ИИ центральным элементом своего позиционирования.
Что будет дальше? Я уже наблюдаю, как лаборатории «покупают» стартапы прежде всего ради стоящих за ними людей - хантинг в промышленных масштабах.
❤4👍2👎1