«У вас в резюме указаны навыки ИИ. Что вы имели в виду?» Что отвечать, кроме количества потраченных токенов
Источник: PATRIKI TVВсё началось с чата с однокурсниками. Кто‑то обронил фразу «сейчас без ИИ никуда, это уже базовый навык», и следующие два дня мы выясняли, что каждый понимает под этим что‑то своё.
Почему интервью для разрабов — такое непроходимое говно, и что с этим делать?
Доброго утречка. Прогреемся?Мое мнение не отражает позицию какой бы то ни было компании. Все совпадения с вашими нанимающими менеджерами случайны. Мой бывший Director Title в одном из топ-трех русскоговорящих бигтехов никакого отношения к высказанному не имеет и совпадения с ним тоже случайны. Кто захочет — при желании найдет, где и чем я занимался последние 10 лет и почему мое мнение имеет ценность.Если вы не знали, откуда на собесах для джейсоноукладчиков взялась сортировка пузырьком, сегодня узнаете. Поехали!Зачем вы пишете сортировку пузырьком?
Если не можешь победить AI — возглавь его: суфлёр для технического интервьюера
Привет, Хабр!Рынок найма сейчас напоминает поле боя. С одной стороны — рекордное количество откликов, с другой — кандидаты, вооружённые до зубов генеративным ИИ. Все вокруг генерируют «сногсшибательные» резюме с опытом уровня CTO, а технические скрининги проходят, транслируя подсказки прямо в ухо через наушник.На рынке развелось множество инструментов, которые рекламируются как «полностью незаметные» для собеседующего. Мол, нейросеть слушает вопрос и мгновенно выводит идеальный ответ на экран или в гарнитуру.
Жесткая селекция: итоги трансформации ИТ-рынка труда в 2026 году
Статья рассматривает кризис на рынке ИТ-труда, характеризующийся диктатом работодателей, урезанием бюджетов и автоматизацией HR-процессов. Также анализируется влияние массового притока начинающих специалистов на отбор квалифицированных кадров.
Пока все смотрят на LLM: почему классический ML годами зарабатывает сотни миллионов?
В ленте сплошные языковые модели и агенты, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI. Тем временем «скучный» классический ML: градиентный бустинг, аплифт модели, recsys, поведенческая биометрика, до сих пор тихо приносит реальную выручку. Я Senior Data Scientist, работаю в финтехе, а также являюсь спикером по карьере и аналитике/ML в ИТМО и ВШЭ. В статье решил разобрать на реальных примерах зрелых компаний, которые уже доказали окупаемость, и одной из новой волны, что классика все еще жива и нужно знать истоки ML.Почему стоит об этом говорить
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.
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
System Design: проектируем систему бронирования билетов
Видеоразбор этой задачи на русском языке можно посмотреть здесь - https://www.youtube.com/watch?v=zxeR5bfsNOgПроектирование TicketmasterПостановка задачи🎟️ Что такое Ticketmaster?Ticketmaster - это онлайн-платформа, позволяющая пользователям приобретать билеты на концерты, театральные постановки, спортивные и другие мероприятия.Функциональные требования
