ИТ рекрутинг. HR-блог про поиск работы | Майя Литвина
Пост под пятнично винишко
Чтобы эффективно въе…, нужно эффективно разъе…ть Знаете, какой скилл критически важен для того, чтобы ваши рабочие дни были как на стероидах? Искусство настоящего отдыха! Правильно, чтобы знатно крушить на работе, надо уметь по-королевски расслабляться. По себе я точно знаю, что если не заставлю себя отдохнуть, да-да, именно заставить, то из Майи, которая может переделать тысячу задач за три часа, превращусь в Майю, которая два часа сидит за пятиминутной задачей. Послушайте опытного HR-бойца, ставьте в план отдых, если у вас такие же проблемы с трудоголизмом как и у меня. Планируйте расслабление так же, как и планируете рабочий день...
ИИ не заменит рекрутера, но очень быстро заменит плохого рекрутера
Прочитала свежее исследование про AI в рекрутинге, и знаете, что меня зацепило? Мы до сих пор спорим, заменит ли ИИ людей. Хотя рынок уже ушyл совсем в другую сторону. Сегодня ИИ отлично справляется с рутиной: - пишет вакансии; - делает саммари резюме; - назначает интервью; - помогает искать кандидатов и т.д. Но есть вещи, которые он пока не умеет. Он не чувствует мотивацию человека. Не понимает, почему кандидат на самом деле меняет работу. Не построит доверие. Не убедит сильного специалиста отказаться от другого оффера. Поэтому, если ваша работа состояла только из копипаста вакансий, поиска по ключевым словам и отправки шаблонных сообщений, то да...
HR, хватит использовать Claude как дорогой чатик
У него есть три режима работы, и каждый решает разную задачу Я посмотрела свежий разбор AIHR про Claude Skills, Projects и Artifacts и вот что реально стоит утащить в работу. Artifacts - когда нужен конкретный результат прямо сейчас. Чек-лист онбординга, описание вакансии, шаблон оффера, презентация, документ. Один запрос → один готовый материал. Skills - когда вы заебались каждый раз объяснять одно и то же. Например, вы постоянно пишете вакансии в одной структуре, готовите письма кандидатам или собираете итоги встреч. Один раз задаете правила, тон и формат, дальше Claude применяет их снова...
Перестаньте искать AI Engineer, если сами не понимаете, кто вам нужен
Именно так компании сливают месяцы найма. За последний год я увидела десятки вакансий, где в одном описании пытались собрать сразу AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist и немного таролога. А потом звучит любимая фраза: "На рынке вообще нет нормальных кандидатов." Нет. Это вы ищете четыре профессии в одном человеке. Перед тем как открывать вакансию, ответьте себе всего на три вопроса. 1. Что вы вообще строите? Интегрируете ChatGPT, Claude, Gemini или другую готовую модель? Или создаете собственные ML-решения и обучаете модели с нуля? 2. Где живут ваши данные? Если достаточно обычного API, это одна история...
Лайвкодинг убивает найм сильнее, чем плохая зарплата и многие компании до сих пор этого не поняли
Лайвкодинг сам по себе не проблема. Проблема в том, что именно вы им измеряете. Очень часто компании думают, что проверяют инженерные навыки, но на деле они проверяют совсем другое. 1. Вы оцениваете стрессоустойчивость, а не разработку Писать код, когда за каждым твоим движением наблюдают несколько незнакомых людей, комментируют и задают вопросы, умеют далеко не все и это никак не означает, что человек будет плохим инженером. 2. Задачи не имеют ничего общего с реальной работой LeetCode, деревья, графы, алгоритмы... а потом человек выходит на работу и 90% времени читает чужой код, разбирается в легаси, фиксит баги...

