Я устал за эту неделю, а вы?

Как сейчас чувствует рынок труда?

ХиХи/ХаХА статистика:
Откликов >100, просто захожу иногда кликаю так по фану

Написало 3 человека и один раз позвонили:
Телега - ???
Синимекс - 400k Senior
И одна контора BI/DE разраб - с оплатой в $ 4000-5500

Одним написал и не отвечают, хотя на HH сами просили связаться.

Сам написал:
на четыре вакансии, с некоторыми были собесы, некоторые молчат


Linkedin Search:
Написало 12 человек
Пару компаний из Англии - 8000 EURO
Пара испанских компаний - 4500 EURO, 7000 EURO
Из Казахстана - 5500$
Международная компания (с РФ корнями) - 8000 EURO
и еще пара из других локаций 6000 EURO в среднем

По ощущениям, всплеск вакансий был в марте-мае, а сейчас рынок немного замер.
Хотя может связано с тем что активно не ищу.
Так же по ощущению работу за рубежом найти гораздо проще, но нужно открывать зарубежное ИП и прочее.

Заметил еще отличительную особенность что довольно часто спрашивают про AI: какими пользуетесь, для каких задач, corner кейсы.
По зарубежному стэку:
Требуют Snowflake, AWS ( AWS SDK), Terraform, Data Vault, dbt, Airflow.
По ощущениям за GCP платят больше чем за Snowflake.

Переписка двух Яндексойдов мигрировших в Сербию

Как не потерять офферы

Часто я наблюдаю картину, как кандидаты при получении офферов очень долго думают/сомневаются в принятии оффера и после часто эти офферы отзывают. Для себя я принял одно правило, если я сразу не говорю что я согласен, значит это не мой оффер, который я бы хотел принять.

Для большинства компаний если человек не принял оффер в течении 3 дней, то они понимают что скорее он его не примет и отзывают его. Компании не нацелены ждать вас неделю, пока другая компания выдвинет вам другой оффер и чтобы вы решили куда вам пойти.

Они его отзовут и вы останетесь не с чем. Чем больше вы опасайтесь и думаете, то пойду, то нет, тем больше вы убеждаете компанию, что их выбор в вас был ошибочным. Решайте заранее какая компания для вас приоритетная и в случае если вам выдвинули оффер компания, которая на втором месте принимайте его и у вас есть еще 2 недели чтобы допройти собеседования в другие компании и принять более интересный для вас оффер.

Обсуждать деньги можно сразу после получения оффера, не дожидаясь решения по другим собеседованиям. Если вы сначала сказали 300к, а после подумали что хотите 400к, вы можете попытаться повысить оффер сразу, необязательно ждать бумажки с оффером, все равно каждое действие потом придется согласовывать заново.

Вакансия: Data Engineer (Lead/Senior)
Компания: ReadyMag
Предполагаемая вилка: 6000-8000 EURO
Период собеседования: Июнь 2026
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR -> Tech interview (Внешние эксперты) -> System Design (внешние) -> CTO & Product Fit Interview -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:

Пришли сами и предложили пройти у них интервью. Сказали что не взаимодействует с теми кто в РФ/РБ по причинам комплаенса, спросили про опыт и проверили знания английского, интервью достаточно приятное. Все этапы проводят какие-то внешние ребята, к которым есть доверие у компании. В начале говорят что мы строим платформу с нуля и выбор будет за новым DE на каких технологиях будет построена платформа. По факту внешние "эксперты" решили продавить использование GCP (BigQuery) и не рассматривают других вариантов на этапе технического и систем дизайн интервью. Так же на собеседовании было уделено вниманию менеджерским качествам, таким как управление ресурсами и сроками для построение базового хранилища и MVP. Решения принимают достаточно быстро и если совпали характерами, то сразу выставляют оффер. По мне кажется избыточно нанимать внешних экспертов для проведения интервью, так как они пытаются продавить собственное решение. Чаще такие интервьюеры вызывают у меня больше вопросов, чем решение проблемы найма.

Сбер планирует сократить до 20% персонала в некоторых департаментах в конце Q3

Сбер готовится к новым сокращениям в связи с тем, что у команды GigaChat есть "огромные успехи".
Руководителей верхнего звена убедили что сотрудники могут справляться с гораздо большим количеством задач используя ИИ.

Нарисованные метрики использования ИИ уже успешно показывают как Гигачат повлиял на процессы, поэтому руководство уверены что сотрудники будут гораздо более эффективными.

40% работодателей по миру не стали нанимать начинающих специалистов в сфере ИТ.
Для исследования опросили 620 рекрутеров из 39 стран.

История одного парня из Сибири, который стал Senior ML Engineer в Сбере. Не зная про ML примерно ничего.

Начнём с начала.

Живёт он в Новосибирске. Реального опыта в Machine Learning - ноль. Знаний - примерно столько же. Но замахивается сразу на senior-позицию в одном из крупнейших банков страны - Сбер. В Москве.
Шаг первый - резюме.

Он собирает себе профиль строго под сеньора: рисует 3,5 года опыта ML Engineer, которых никогда не было. Заодно указывает московский адрес, хотя сам находится за тысячи километров - в Сибири.

Шаг второй - собеседования.
Все интервью он проходит через AI в реальном времени.
В наушниках - ассистент, который слышит вопрос интервьюера и тут же выдаёт ответ.
Парню остаётся только зачитывать его с экрана. Алгоритмы, теория по ML, кейсы - отвечает фактически не он.

Первый этап - техническое интервью. Алгоритмические задачи. По его словам, задания на senior-позицию в этом банке оказались проще, чем когда-то давали стажёрам в Яндексе 😆 . Он их «решает». Проходит.

Второй этап - разговор с руководителем отдела. Тому, на минуточку, 23 года. Он задаёт вопросы по ML - парень отвечает прямо из чата.
Руководитель верит. Полностью.

Дальше - приглашение в офис обсудить оффер. И парень из Новосибирска покупает билет и реально летит в Москву.

Финальная сцена - переговоры о зарплате.
HR называет первую цифру - 250 тысяч рублей.
Он, не моргнув глазом:
- Давайте 500.
Ему отвечают:
- 500 - это уже уровень senior.
Он:
- Окей, тогда 450. Беру на себя полный senior-функционал.

Итог - преоффер на 450 тысяч рублей в месяц. Гибридный формат: два дня в офисе, три - удалённо.

450 тысяч человеку… и AI-ассистенту. 🤣

И вот тут история подвисает на самом интересном месте.

Узнали лучшего работодателя? Согласны?

Как же мне надоел этот ИИ

Все на работе пишут ИИ текстом, ТЗ ИИ, какие-то непонятные наработки = ИИ, переписка ИИ. Нейрослоп не заканчивается.

Одно дело использовать ИИ, где вы реально понимаете контекст (знаете основы разработки), чтобы потом грамотно сделать задачу или составить ТЗ, но нет. Отдают чисто не пойми что или дают советы от ИИ. СПАСИБО, ВЫ БЫ ЛУЧШЕ ДАЛИ бизнес контекст.

Я уже могу подписывать людей кто они: ChatGPT, Claude Code, Grok, Gemini. Я конечно понимаю что ИИ может найти какие-то несостыковки или сделать что-то быстро, но когда люди пытаются просто закинув в мясорубку мясо и ожидают что на выходе будет уже готовая колтета (задача), а не фарш (нейрослоп).

Сложно объяснить им, что нужно сделать вывод, а не кидаться фаршем ожидая что это решит какую то проблему. В разработке там иногда выдается такая каша и некоторые думают что они уже сеньоры раз узнали что можно закидывать из JIRA задачи мясо и получить на выходе что-то съедобное. Люди на столько обленились и не проверяют задачи и льют это в прод, не проверяя что получилось: корректно ли работает джоба, корректное количество ресурсов выделилось (а это на минуточку деньги если работает в клауде), корректно ли появились данные, корректно ли отсылается параметры и так далее.

Хочется после такого честно уволиться и пойти только таксовать....