найм.
Составить резюме в нейросетях: самая понятная инструкция и готовые промпты
Плохое резюме редко выглядит плохим — оно может быть аккуратным, грамотным, с нормальным шрифтом, ровными блоками и уверенным саммари в начале. Но рекрутер все равно пролистнет его за 10 секунд, потому что не увидит главного: понятной роли, доказанных результатов и прочих совпадений с вакансией.
Почему собеседования превратились в театр впечатлений?
Найм сломан уже давно, минимум 50 лет в этой сфере массово применяются практики, которые не работают, а то и причиняют больше вреда, чем пользы.В двух предыдущих статьях мы с вами сперва разобрали, что уровень ошибок в рекрутинге выше 40%, а для руководителей и директоров - даже выше 50%. А затем - рассмотрели ключевые ошибки и заблуждения рекрутеров при отборе резюме. Эта
Make найм Great Again? Что (не)спрашивать? Кого-кому (не)собеседовать?
Иронишная обложкаКратко сутьЯ QA Automation на Python, так что статья может быть искажена моей профессиональной деформацией и опытом.В этой статье не будет экспертного мнения, потому что у меня его нет. Я поделюсь своим (и не только) опытоммнением
Что не так с вакансиями LLM Engineer
В 2026 году вакансий, связанных с ИИ, большими языковыми моделями и агентами, стало заметно больше и в России, и за ее пределами. Технологические компании, банки и даже обычный enterprise поняли, куда движется индустрия, и начали срочно внедрять ИИ в продукты и внутренние процессы.Если открыть hh.ru, LinkedIn или Telegram-каналы с вакансиями, легко увидеть набор ролей, которые постоянно пересекаются по описанию и требованиям:LLM EngineerML EngineerAI EngineerAI Architectиногда еще что-то вроде «AI Automation Engineer»Особенно часто встречается вакансия LLM Engineer. И вот тут начинается путаница.
Найти специалиста по ИИ через SpeShu.AI: в России появился сервис AI-Профи для бизнеса
В первом квартале 2026 года российские работодатели разместили больше 16,5 тыс. вакансий, где требовались навыки работы с ИИ или готовность осваивать нейросети. Это в 2,7 раза больше, чем годом ранее.
9 причин, по которым ИИ (пока что) не отберёт у вас работу
Работодатели находятся под огромным давлением, которое подталкивает их внедрять ИИ и сокращать сотрудников. Инвесторы и CEO мечтают о резком сокращении расходов и кратном увеличении прибыли; от каждого ИТ-директора требуют план по внедрению ИИ, чтобы не отставать от конкурентов. Все мечтают о революциях, которые нам устроят ИИ-агенты.Но руководителям стоит впопыхах принимать будущее, которое еще не наступило. Есть много причин быть осторожным. Вот девять из них.«Эксперты» часто сильно промахивались с своими прогнозами.Лауреат Нобелевской премии и пионер ИИ Джеффри Хинтон сказал в 2016 году:
Инженерия против ремесла: почему проекты буксуют и причем здесь этап найма сотрудников
Инженерия против ремесла: почему проекты буксуют и причем здесь этап найма сотрудниковЛичное мнение руководителя отдела ИИ, основанное на опыте найма в команду на 15 000+ сотрудников и прохождения технических интервью в ведущих компаниях с 2021 года.Введение: Парадокс разработки ИИ
