Если ты хочешь получить оффер, то тебе нужно понять, на что стоит тратить свои силы при подготовке к трудоустройству

Когда ты смотришь вакансии, начинает казаться, что ты должен выучить всё и сразу. Ты вроде уже пишешь какой-то функционал, решаешь задачки, чувствуешь прогресс, но при этом не понимаешь, стоит ли выучить ещё одну кучу технологий либо нужно уже остановиться на том, что есть. И вот эта каша в голове не дает тебе сделать первый шаг – откликнуться на вакансию и пройти собеседование

Попробуй сейчас проверить свои знания и готовность идти к собесам 👀

1. Убедись, что ты понимаешь, как твои инструменты работают внутри ("под капотом"). На уровне мидла важно как минимум разбираться в асинхронности, работе памяти и многопоточности

2. Если ты всё-таки выбираешь работать с более сложными технологиями, то проверь, что хорошо в них разбираешься. Да, нужно глубоко знать хотя бы один фреймворк, а об остальных стоит иметь какое-то представление (и желательно не совсем поверхностное)

3. А если ты уже на этапе составления резюме и собесов, проверь, как упаковал свой опыт (ведь собеседования буквально все больше начинают походить на продажу в магазине или даже на рынке 🫠). В резюме крайне желательно указать свои настоящие бизнес-кейсы (с описанием архитектурных решений, проблемами, с которыми столкнулся, и тем, как ты их решил)

Твоя основная задача вообще не в том, чтобы всё тупо вызубрить. Она заключается в том, чтобы реально разобраться в разработке и самое главное доказать работодателю, что ты понимаешь, что и зачем ты делаешь

⭐️ Пост Guru Python:
Сергей Филичкин

Мало кто знает, что наличие хард скилов не всегда обеспечивает карьерный рост(

Наверняка ты замечал, что, несмотря на опыт и владение современным стеком, ты постоянно сталкиваешься с одним и тем же потолком: в зарплате, сложности в решении задач и ощущении, что не растешь

3 ситуации, с которыми сталкивается большинство:

1. Делаешь на работе всё на автомате, а на собесе – тупишь
Решаешь задачи автоматически, уже не думая. При этом стоит попасть на техническое интервью, даже на вакансию middle+ – начинаешь объяснять простые вещи сложно, путаешься в теории, не можешь связно рассказывать

2. Выполняешь задачи уровня выше за прежние деньги
Берёшь на себя всё больше ответственности (по факту уже работаешь как middle+ - senior), но получаешь всё ту же оплату на которую приходил (или чуть выше). А заговорить об этом как-то неловко, вдруг откажут или вообще уволят 🫣🤦‍♂️

3. Хочешь уже найти новую работу, но постоянно сам себя обманываешь
Составляешь план, решаешь подучить технологии/теорию, а через неделю снова скатываешься в прокрастинацию и рутину

По факту все решается просто: тебе нужна система. Которая заставит тебя каждый день предпринимать хотя бы маленькие шаги на пути к твоей цели. Поэтому постарайся сосредоточиться не на изучении теории и изучении только в момент "озарения" (по сути когда пришла мотивация), а постарайся выстроить систему, которая будет двигать тебя к результату

На работе же ты тоже строишь "систему", чтобы она всегда работала (в идеале) и давала прогнозируемый результат. Так вот сделай систему для своей жизни

Пока ты не выстроишь такую, ты постоянно будешь попадать в те 3 ситуации, о которых писал выше

⭐️ Пост Guru Python:
Сергей Филичкин

Почему откладывать собесы – твоё худшее решение в 2026 году

Если ты постоянно говоришь себе, что ещё не готов, то у меня для тебя плохая новость. Ты никогда не будешь готов к собеседованию(

Каждый второй (если вообще не каждый) сомневается в собственных навыках. И это причина, по которой люди годами сидят на одном грейде. Они учатся, пилят пет-проекты, смотрят курсы... но избегают единственного места, где видно реальный уровень

Вот что происходит, когда ты откладываешь собесы 🥲

1. Ты не качаешь главный навык – говорить и думать вслух
На coбece оценивают, как ты рассуждаешь, как строишь гипотезы для решения задач, как решаешь проблемы. Лучше всего такое тренируется на практике =)

2. Без реальных собесов твой страх только увеличивается со временем
Каждая неделя без собесов делает первый шаг тяжелее. Ты начинаешь «готовиться к подготовке» (я бы это даже сравнил с заходом в воду – в самом начале всегда тяжело/холодно, часто даже не хочется делать первый шаг. Но тебе в любом случае придется окунуться)

3. Ты не понимаешь что реально нужно выучить и что спрашивают на собесах
Работодатели ждут конкретные навыки, которые ты продемонстрируешь на собесе (SQL, API, асинхронность, продакшен-практики, деплой, мониторинг и тд). Часто многие просто учат «все подряд» без понимания что будет на собесе

4. Ты лишаешь себя бесплатной обратной связи, о которой я часто говорю
Собеседование – это бесплатный аудит твоих навыков. Там быстро можно понять, где твои знания поверхностны, где путаешься, где не можешь объяснить самые простые вещи

5. Ты откладываешь достижение результата и теряешь деньги
Мидлом можно стать только после того, когда ты выйдешь на рынок, пройдешь собес и получишь оффер =)

Что ты можешь сделать прямо сегодня 👀

Составь список своих слабых мест
Открой заметки и напиши хотя бы 10 вопросов, на которые ты обычно не можешь ответить (SQL индексы, транзакции, asyncio, проектирование АРІ и т.д.) Вместо попытки выучить всё и сразу, ты можешь подробно разобрать проседающие темы

Просто начни, не жди понедельника/1 числа/нового года и тд
Постарайся попасть на собес в ближайшие 7-10 дней. На нём ты сможешь получить фидбек, увидеть свои пробелы и наконец понять, что на самом деле нужно подтянуть

Если хочешь еще больше понять как вести себя на собесе – переходи по ссылке. Там я разобрал метод, который поможет презентовать опыт на собесе так, чтобы тебя реально было интересно слушать

И да, это нормально полностью завалить первые 3-4 интервью. Ненормально не ходить на них вообще 🫣

⭐️ Пост Guru Python:
Сергей Филичкин

>>> Как проходить собеседования, даже если знаешь меньше других кандидатов

Ты наверняка сталкивался с ситуацией, когда идешь на собеседование и кажется, что другие кандидаты знают больше. Ощущение, что твоих навыков не хватит, дополнительно приводит к волнению еще до начала собеседования

👀 Интересно, что в 80% случаев причина отказа – это неумение структурировать ответ и аргументировать свой опыт

Попробуй превратить список твоих рабочих задач в сильную историю о твоем опыте по схеме метода STAR🟢

⏺S (ситуация): система тормозила при росте пользователей

⏺T (задача): нужно было ускорить расчёт ключевых метрик без потери данных

⏺A (действие): я переписал модуль, добавил кэширование, изменил архитектуру запросов

⏺R (результат): время отклика упало с 2 секунд до 800 мс, пользователи перестали жаловаться

Конечно, это просто схема. На реальном собеседовании каждую часть STAR стоит раскрывать подробнее, с деталями и нюансами

Т.е. ты не просто «делал задачу» – ты решал проблему и в конечном итоге измерил результат (ради чего ты ее и делал)

А если спрашивают о том, с чем ты не сталкивался, можно ответить примерно так:
«С этой технологией напрямую не работал, но решал похожие задачи на похожих принципах. Если бы понадобилось, я бы изучил документацию, посмотрел, как это реализовано в вашем проекте, и начал бы с тестового внедрения» или «Несколько лет назад использовал в проекте ..., но в последнее время не работал» (но для такого ответа ты должен хотя бы базово знать технологию)

Навыкам структуры, аргументации и уверенной «продажи» себя на собеседованиях на стандартных курсах почти не учат – там фокус на теории и практике (если повезет). Именно поэтому мы в Академии уделяем этому так много времени: разбираем записи реальных собеседований, проводим мок-интервью и учимся упаковывать любой опыт в целостную историю

⭐️ Пост Guru Python:
Сергей Филичкин