Релокация — это сложно: мой опыт жизни и работы в Нидерландах
АмстердамКрасивая картинка про Нидерланды скрывает подводные камни: тяжелый рынок жилья, визовое рабство, зверские налоги и увольнение через месяц. Делюсь личным фэйл‑кейсом и рабочим планом, как пройти это спокойнее.Набил шишки в релокации и теперь делюсь опытом.
Джун глазами синьора: 5 ошибок в резюме, которые снижают ваши шансы попасть в ML
Взгляд с другой стороны стола
Новая реальность найма: вы не прошли первый этап отбора из-за AI-галлюцинаций
Вы откликнулись на вакансию, написали сопроводительное. Через пару минут — автоответ: «Спасибо, вы не подходите». Никакого рекрутера, только модель, которая прогнала ваш текст через NLP-алгоритм и решила, что навыков не хватает. Меня зовут Татьяна Горбацевич, я руководитель отдела рекрутинга в KODE. В статье расскажу, где и как компании применяют AI в подборе сотрудников, а где модели пока недостаточно хороши. И главное — что про это думают кандидаты.AI против рекрутинговых костов: как алгоритмы экономят деньги
Что бы я сделал, если бы сегодня начинал учить Data Science – ML?
Machine Learning и Data Science — это одни из самых популярных и востребованных направлений в IT. Но вместе с этим — они и одни из самых сложных для входа. Здесь огромное количество тем, инструментов, библиотек, подходов и постоянно появляющихся технологий.Из-за этого многие новички начинают обучение с энтузиазмом, но через пару месяцев теряют интерес. Причины могут быть разные: слишком много теории, мало практики, нет чёткого плана или понимания, зачем вообще всё это нужно.Эта статья — не очередной «гайд по ML для новичков». Это мой личный взгляд на то, как бы я подошёл к обучению, если бы начинал с нуля уже сегодня
Почему рекрутеры игнорят отклики?
Как показывает практика, рекрутеры часто отказывают не из-за отсутствия нужных навыков и опыта, а из-за личных предубеждений, что кандидат не соответствует требованиям работодателя.Раньше всё было по шаблону.
