Топ-5 технических профессий в области искусственного интеллекта 🤖
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Telegraph
Data Scientist
Что такое Data Science? Data Science — это применение научных методов при работе с большими данными, чтобы найти нужное решение. Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов…
Кто такой промт-инженер и как им стать?
Промт-инженер — это специалист, занимающийся разработкой и оптимизацией запросов (промтов) для языковых моделей, чтобы максимально точно и корректно извлекать нужную информацию.
Роль промт-инженера – тонкая настройка взаимодействия с ИИ. Другими словами, необходимо максимально быстро получить от нейросети именно то, что хочет бизнес.
1️⃣ Требования к промт-инженеру (взяты из реальной вакансии):
– Большой интерес к инновациям в области медиа и технологий;
– Знание рынка существующих нейронных сетей и вариантов их применения;
– Проактивная позиция в вопросе применения нейронных сетей для задач производственной компании;
– Желание исследовать и креативить;
– Системное мышление, внимательность, нацеленность на результат, умение работать в команде, ответственность;
– Высшее образование;
– Аналитический склад.
Профессия еще совсем свежая, поэтому требования к специалистам не устаканились. Где-то от кандидатов просят технических навыков, а где-то – нет.
2️⃣ К примеру, вот требования из другой вакансии:
– Опыт работы с большими языковыми моделями (ChatGPT, GPT-4, GigaChat, YandexGPT, midjorney и др.);
– Понимание принципов работы с плагинами GPT;
– Опыт работы с API;
– Понимание архитектуры LLM;
– Понимание принципов работы с промптами (zero shot, few shot, step-by-step);
– Опыт тестирования написанных промптов на работоспособность и устойчивость к повторной генерации и входным данным;
– Навыками программирования.
Как стать промт-инженером?
Сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе и идти пробовать устраиваться!
Может не получиться, но российский рынок пока сам не до конца понимает, кто такой этот промт-инженер. Поэтому любой уверенный специалист, который покрывает потребность бизнеса в использовании ИИ и ускорении работы, имеет шанс заполучить желаемое место.
👩🎓 Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. Если пройдете их до того, как это станет мейнстримом, получите конкурентное преимущество.
Профессия очень перспективная, сейчас каждая компания хочет внедрить у себя инструменты ИИ, но далеко не все знают, как с ними работать.
#карьера_в_IT #лонгрид
Промт-инженер — это специалист, занимающийся разработкой и оптимизацией запросов (промтов) для языковых моделей, чтобы максимально точно и корректно извлекать нужную информацию.
Роль промт-инженера – тонкая настройка взаимодействия с ИИ. Другими словами, необходимо максимально быстро получить от нейросети именно то, что хочет бизнес.
1️⃣ Требования к промт-инженеру (взяты из реальной вакансии):
– Большой интерес к инновациям в области медиа и технологий;
– Знание рынка существующих нейронных сетей и вариантов их применения;
– Проактивная позиция в вопросе применения нейронных сетей для задач производственной компании;
– Желание исследовать и креативить;
– Системное мышление, внимательность, нацеленность на результат, умение работать в команде, ответственность;
– Высшее образование;
– Аналитический склад.
Профессия еще совсем свежая, поэтому требования к специалистам не устаканились. Где-то от кандидатов просят технических навыков, а где-то – нет.
2️⃣ К примеру, вот требования из другой вакансии:
– Опыт работы с большими языковыми моделями (ChatGPT, GPT-4, GigaChat, YandexGPT, midjorney и др.);
– Понимание принципов работы с плагинами GPT;
– Опыт работы с API;
– Понимание архитектуры LLM;
– Понимание принципов работы с промптами (zero shot, few shot, step-by-step);
– Опыт тестирования написанных промптов на работоспособность и устойчивость к повторной генерации и входным данным;
– Навыками программирования.
Как стать промт-инженером?
Сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе и идти пробовать устраиваться!
Может не получиться, но российский рынок пока сам не до конца понимает, кто такой этот промт-инженер. Поэтому любой уверенный специалист, который покрывает потребность бизнеса в использовании ИИ и ускорении работы, имеет шанс заполучить желаемое место.
👩🎓 Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. Если пройдете их до того, как это станет мейнстримом, получите конкурентное преимущество.
Профессия очень перспективная, сейчас каждая компания хочет внедрить у себя инструменты ИИ, но далеко не все знают, как с ними работать.
#карьера_в_IT #лонгрид
Кто такой специалист по внедрению AI и как им стать?
Специалист по внедрению AI — это профессионал, который отлично разбирается в нейросетях (с точки зрения пользователя), создает качественные промты, при этом имеет опыт работы с бизнес-процессами и умеет считать выгоду от автоматизации.
Роль специалиста по внедрению AI – быстро и безболезненно внедрить AI-инструменты в работу компании, обучить сотрудников и оптимизировать часть рутинных задач
1️⃣ Требования (взяты из реальной вакансии):
– Аналитический склад ума;
– Понимание принципов и основ работы AI, базовые знания теории вероятности;
– Умение вычленять и формулировать ключевые мысли из большого объема информации;
– Умение грамотно составлять запросы и добиваться нужного от нейросети;
– Активная генерация идей и предложений для развития;
– Работа не только с текстами и изображениями, но и реализация с помощью ИИ внутренних и внешних задач компании.
Приветствуются знания:
– Английского языка;
– Python (Fast API, HttpX, Asyncio, Pydantic, Motor), Mongo DB;
– Умение планировать свое время, правильно расставлять приоритеты и ответственно подходить к соблюдению сроков решения задач и качеству исполнения;
Профессия новая, поэтому в каждой вакансии требования будут отличаться, но суть одна: уметь работать с нейросетями и закрывать с помощью них запросы бизнеса.
Как стать специалистом по внедрению-AI?
Тут все схоже с профессией промт-инженер: сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе, посчитать, какую выгоду принесет та или иная автоматизация в компании (или уже принесла на вашем предыдущем месте) и идти устраиваться!
Есть два основных пути развития у этой профессии:
1) Специалист по внедрению AI (в найме) – вас нанимают в штат и вы помогаете внедрить ИИ в работу одной компании (такие вакансии уже есть, но их пока мало)
2) Коуч по нейросетям – вы тот же специалист по внедрению AI, но в свободном плавании. Предлагаете свои услуги (консультации, полное внедрение, анализ процессов с чек-листом для автоматизации) разным компаниям и находите клиентов сами.
🎓 Курсов по профессии пока нет, но очень полезны будут обучающие программы по работе с нейросетями. Глубокое понимание работы ИИ, чтение официальной документации, умение создавать надстройки над нейросетями (GPTs, к примеру) – станут вашими конкурентными преимуществами.
Если вы увлечены нейросетями и уже поняли, насколько они могут помочь в работе и жизни и даже посчитали выгоду, то эта работа для вас.
#карьера_в_IT #лонгрид
Специалист по внедрению AI — это профессионал, который отлично разбирается в нейросетях (с точки зрения пользователя), создает качественные промты, при этом имеет опыт работы с бизнес-процессами и умеет считать выгоду от автоматизации.
Роль специалиста по внедрению AI – быстро и безболезненно внедрить AI-инструменты в работу компании, обучить сотрудников и оптимизировать часть рутинных задач
1️⃣ Требования (взяты из реальной вакансии):
– Аналитический склад ума;
– Понимание принципов и основ работы AI, базовые знания теории вероятности;
– Умение вычленять и формулировать ключевые мысли из большого объема информации;
– Умение грамотно составлять запросы и добиваться нужного от нейросети;
– Активная генерация идей и предложений для развития;
– Работа не только с текстами и изображениями, но и реализация с помощью ИИ внутренних и внешних задач компании.
Приветствуются знания:
– Английского языка;
– Python (Fast API, HttpX, Asyncio, Pydantic, Motor), Mongo DB;
– Умение планировать свое время, правильно расставлять приоритеты и ответственно подходить к соблюдению сроков решения задач и качеству исполнения;
Профессия новая, поэтому в каждой вакансии требования будут отличаться, но суть одна: уметь работать с нейросетями и закрывать с помощью них запросы бизнеса.
Как стать специалистом по внедрению-AI?
Тут все схоже с профессией промт-инженер: сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе, посчитать, какую выгоду принесет та или иная автоматизация в компании (или уже принесла на вашем предыдущем месте) и идти устраиваться!
Есть два основных пути развития у этой профессии:
1) Специалист по внедрению AI (в найме) – вас нанимают в штат и вы помогаете внедрить ИИ в работу одной компании (такие вакансии уже есть, но их пока мало)
2) Коуч по нейросетям – вы тот же специалист по внедрению AI, но в свободном плавании. Предлагаете свои услуги (консультации, полное внедрение, анализ процессов с чек-листом для автоматизации) разным компаниям и находите клиентов сами.
🎓 Курсов по профессии пока нет, но очень полезны будут обучающие программы по работе с нейросетями. Глубокое понимание работы ИИ, чтение официальной документации, умение создавать надстройки над нейросетями (GPTs, к примеру) – станут вашими конкурентными преимуществами.
Если вы увлечены нейросетями и уже поняли, насколько они могут помочь в работе и жизни и даже посчитали выгоду, то эта работа для вас.
#карьера_в_IT #лонгрид
Из Fashion Retail в BI-аналитика 💃
Сегодня в рубрике «День с участницей» Татьяна Старцева со своей историей входа в профессию.
Татьяна расскажет:
✔️ Как и зачем она перешла в IT;
✔️ Почему переехала в Южную Африку;
✔️ Как войти в IT через стажировку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет! Меня зовут Татьяна, я живу в Южной Африке и работаю BI-аналитиком в стартапе. Сначала я занималась административным управлением магазина, но потом влюбилась в данные и через обучение и стажировку пришла в IT. Сейчас совмещаю работу, изучение английского языка и путешествия. Подробнее рассказала о своём пути в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня в рубрике «День с участницей» Татьяна Старцева со своей историей входа в профессию.
Татьяна расскажет:
✔️ Как и зачем она перешла в IT;
✔️ Почему переехала в Южную Африку;
✔️ Как войти в IT через стажировку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет! Меня зовут Татьяна, я живу в Южной Африке и работаю BI-аналитиком в стартапе. Сначала я занималась административным управлением магазина, но потом влюбилась в данные и через обучение и стажировку пришла в IT. Сейчас совмещаю работу, изучение английского языка и путешествия. Подробнее рассказала о своём пути в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Как выбрать профессию в IT?
Этот вопрос остается одним из самых популярных на протяжении всей жизни нашего сообщества. Мы писали на эту тему статьи, организовывали эфиры и публиковали посты. А сегодня решили собрать все это в одном месте!
📕 Материалы на тему:
➤ Статья:Как выбрать профессию в IT?
➤ Эфир: Куда пойти в IT: какую профессию выбрать, чтобы не начинать с нуля?
➤ Посты о профессиях в ИИ: Топ-5 технических и гуманитарных профессий в области искусственного интеллекта.
➤ Тег: #карьера_в_IT сейчас по этому тегу вы найдете все материалы про карьеру.
Но мы хотим сделать новый. По которому можно будет найти именно наши лонгриды и статьи о профессиях.
Такие, к примеру: Кто такой киберкриминалист? И как им стать?
Ставьте 🔥, если отдельный тег нужен. И пишите в комментарии, какие еще материалы на эту тему вы бы хотели видеть на канале.
#коротко_о_главном #карьера_в_IT
Этот вопрос остается одним из самых популярных на протяжении всей жизни нашего сообщества. Мы писали на эту тему статьи, организовывали эфиры и публиковали посты. А сегодня решили собрать все это в одном месте!
📕 Материалы на тему:
➤ Статья:Как выбрать профессию в IT?
➤ Эфир: Куда пойти в IT: какую профессию выбрать, чтобы не начинать с нуля?
➤ Посты о профессиях в ИИ: Топ-5 технических и гуманитарных профессий в области искусственного интеллекта.
➤ Тег: #карьера_в_IT сейчас по этому тегу вы найдете все материалы про карьеру.
Но мы хотим сделать новый. По которому можно будет найти именно наши лонгриды и статьи о профессиях.
Такие, к примеру: Кто такой киберкриминалист? И как им стать?
Ставьте 🔥, если отдельный тег нужен. И пишите в комментарии, какие еще материалы на эту тему вы бы хотели видеть на канале.
#коротко_о_главном #карьера_в_IT
Уехала искать искать лучшую жизнь и создала ее сама!
Инженер-роботехник, основательница EdTech-стартапа, руководитель факультета бэкенд-разработки. И все это одна очаровательная девушка 💥
Сегодня в рубрике «День с участницей» Морозова Елена со своей историей поиска себя и создания собственного Edtech-стартапа.
Елена расскажет:
✔️ Точно ли нужно переходить в айти?
✔️ Как прожила состояние, когда поняла, что цели всей жизни были не ее и начала искать свои;
✔️ Как отложила свою жизнь из-за страха и в один день стала и блогером и автором Хабра;
Вот ее представление:
🙋♀️ «В техническом мире я с 16 лет, по образованию инженер-робототехник. Долго строила свой путь в науку, написала научную работу и поняла, что все цели были не моими, сожгла мосты и ушла в айти. Год назад оставила всю работу в найме, уехала за лучшей жизнью из Питера в Таиланд, не нашла ее там, зато посетила 7 стран, открыла свой edtech-стартап, сходила с ним в акселератор для IT-стартаперок и стала руководителем факультета бэкенд-разработки.
Подробности смотрите в комментариях».
❓Заглядывайте в комментарии и задавайте вопросы Елене. Она будет на связи сегодня до 21:00.
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Инженер-роботехник, основательница EdTech-стартапа, руководитель факультета бэкенд-разработки. И все это одна очаровательная девушка 💥
Сегодня в рубрике «День с участницей» Морозова Елена со своей историей поиска себя и создания собственного Edtech-стартапа.
Елена расскажет:
✔️ Точно ли нужно переходить в айти?
✔️ Как прожила состояние, когда поняла, что цели всей жизни были не ее и начала искать свои;
✔️ Как отложила свою жизнь из-за страха и в один день стала и блогером и автором Хабра;
Вот ее представление:
🙋♀️ «В техническом мире я с 16 лет, по образованию инженер-робототехник. Долго строила свой путь в науку, написала научную работу и поняла, что все цели были не моими, сожгла мосты и ушла в айти. Год назад оставила всю работу в найме, уехала за лучшей жизнью из Питера в Таиланд, не нашла ее там, зато посетила 7 стран, открыла свой edtech-стартап, сходила с ним в акселератор для IT-стартаперок и стала руководителем факультета бэкенд-разработки.
Подробности смотрите в комментариях».
❓Заглядывайте в комментарии и задавайте вопросы Елене. Она будет на связи сегодня до 21:00.
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Когда лучше искать работу?
⛄️ Январь – неудачное время для поиска работы. Одни сотрудники медленно вкатываются в рабочую рутину, другие доделывают хвосты прошлого года. Найм не в активной фазе.
🌱 С февраля по май – вакансий становится больше, начинается сезон найма! Компании вышли из зимней спячки и готовы принимать новых сотрудников. Причем в это время могут появиться хорошие предложения как для стажеров и джунов, так и для руководителей.
Но будьте готовы к высокой конкуренции, кандидаты тоже хорошо отдохнули и готовы бороться за ДМС со стоматологией!
🌞 С мая по август – вакансий становится меньше, сотрудники уходят в отпуска, раунды собеседований растягиваются.
Но лето хорошо тем, что соискателей в это время мало, конкуренция низкая. Вы будете заметней на рынке и если выловите вакансию мечты, велик шанс, что у вас все сложится.
🍁 С сентября по ноябрь – осенняя жара в найме! Первое полугодие обозначило слабые места и показало реальные потребности в работниках. Да и вакансии нужно успеть закрыть до Нового года.
Будьте готовы сражаться за место под солнцем. Соискатели набрались сил на летних каникулах, снова скачали HH на смартфоны и готовы к ударному поиску.
❄️ Декабрь – найм засыпает, HR-отделы переключаются на корпоративы и подводят итоги года. Все решения откладываются на будущий год. Но! Существуют компании, которые хотят закрыть позиции строго до Нового года, это может сыграть вам на руку. Поэтому на хорошую вакансию резюме, обязательно, отправьте!
А когда вы нашли свою работу? Поделитесь в комментариях.
#карьера_в_IT #лонгрид
⛄️ Январь – неудачное время для поиска работы. Одни сотрудники медленно вкатываются в рабочую рутину, другие доделывают хвосты прошлого года. Найм не в активной фазе.
🌱 С февраля по май – вакансий становится больше, начинается сезон найма! Компании вышли из зимней спячки и готовы принимать новых сотрудников. Причем в это время могут появиться хорошие предложения как для стажеров и джунов, так и для руководителей.
Но будьте готовы к высокой конкуренции, кандидаты тоже хорошо отдохнули и готовы бороться за ДМС со стоматологией!
🌞 С мая по август – вакансий становится меньше, сотрудники уходят в отпуска, раунды собеседований растягиваются.
Но лето хорошо тем, что соискателей в это время мало, конкуренция низкая. Вы будете заметней на рынке и если выловите вакансию мечты, велик шанс, что у вас все сложится.
🍁 С сентября по ноябрь – осенняя жара в найме! Первое полугодие обозначило слабые места и показало реальные потребности в работниках. Да и вакансии нужно успеть закрыть до Нового года.
Будьте готовы сражаться за место под солнцем. Соискатели набрались сил на летних каникулах, снова скачали HH на смартфоны и готовы к ударному поиску.
❄️ Декабрь – найм засыпает, HR-отделы переключаются на корпоративы и подводят итоги года. Все решения откладываются на будущий год. Но! Существуют компании, которые хотят закрыть позиции строго до Нового года, это может сыграть вам на руку. Поэтому на хорошую вакансию резюме, обязательно, отправьте!
А когда вы нашли свою работу? Поделитесь в комментариях.
#карьера_в_IT #лонгрид