TGViewer
Ebout Data Science | Дима Савелко Ebout Data Science | Дима Савелко @eboutdatascience · 7.71K subscribers
Post #322 2.38K
Уничтожительный подход по системному уничтожению собесов 💪

Представим ситуацию: ты сходил на 10 собесов, а на руках 0 офферов. Ты думаешь: "Ну, рынок сейчас такой, HRы злые, ретроградный Меркурий... и вообще во всём виновата Америка". У меня для тебя плохие новости: если твоя конверсия ниже в среднем 20-30%, то проблема не в рынке. а проблема в тебе. Это значит, что твоего "предложения" рынку тупо недостаточно. Я отчасти говорил про это в предыдущем посте про подход "Гипотеза -> Действие -> Анализ", советую тоже почитать 🛏

Мы - ML-щики, люди данных, но в карьере почему-то превращаемся в гадалок: "Ой, я чувствую, что мы с ними законнектились", "Мне кажется, я им понравился". Ощущения - врут, это жёсткое переобучение на одном примере. В вопросе собеседований нам нужна статистика и системный подход.

Простая аналогия: твой поиск работы - это ML-пайплайн. Ты - модель. Собеседования - валидационный сет. Твоя задача - итерироваться, пока метрика (оффер) не пробьёт потолок 😕

Алгоритм уничтожения собесов:

1️⃣ Сбор Данных
Тебе нужно делать запись КАЖДОГО собеса. Без записи ты не вспомнишь, где именно ты начал нести чушь. Это твои сырые данные, без них нет аналитики. Много моих учеников на практике сами замечают значительный рост после просмотра собеседований 😘

2️⃣ Записываем Данные
Никаких "вроде норм прошёл собес, пойду на некст". Не, бро, заводим Google-таблицу с колонками:
🟣 Дата / Компания
🟢 Этап (HR / Тех / Финал)
🔵 Результат (Отказ / Оффер)
🟡 Мои факапы (где я поплыл, что не ответил)

Ты сразу увидишь, на каком слое твоя нейронка отваливается: если не проходишь HR - меняй резюме и софты, если валишься на технаре - иди дрочи базу

3️⃣ Анализ ошибок
Раз в неделю садишься и пересматриваешь свои записи. Да, будет кринжово слушать свой голос, но надо терпеть. Потом будет легче, самому тяжело свои ролики пересматривать порой
Во время просмотра задавай себе вопросы:
🔵 "Где я звучал как неуверенный джун?"
🟢 "На каком вопросе поплыл?"
🟣 "Чего мне не хватило, чтобы продать себя?"
🟡 "Если бы я собеседовал человека, то какой ответ бы ожидал?"

4️⃣ Fine-tuning - Исправляй свои ошибки
Выписал 3 главные ошибки, понял как их исправить, переписал ответ и запомнил. Всё, ты сделал шаг градиентного спуска, теперь перед следующим собесом ты уже версия v2.0 🥲

Итог
Когда у тебя есть система, ты перестаешь бояться отказов. Отказ - это не провал. Это просто новый батч для дообучения твоей модели. Ты не "просрал собес", ты собрал ценные данные, чтобы следующий раз уничтожить. Так что братуха хватит гадать на чефирной гуще, включай запись и начинай обучаться, а не рандом сёчрем ходить по собесам 🦆

Пишите в комментах, как вы проходите собеседования? Какие техники применяете?
  • 🔥 17
  • ❤ 9
  • 🥰 3
  • 🍌 3
  • 👌 1
  • 🌚 1
More from @eboutdatascience
  1. Sep 29, 2026Как выбрать трек: Classic ML, NLP/LLM или Agents 🍔 Мне часто прилетает вопрос в ЛС: Дим,…
  2. Sep 28, 2026Запись эфира про накрутку, ИИ на собесах, двух работах со стороны лида из Сбера 🤑 Ребят,…
  3. Sep 25, 2026Эфир - Что спросим у лида из Сбера? 👀 УЖЕ ЗАВТРА, то есть в субботу, 26 сентября в 18:00…
  4. Sep 25, 2026РАЗБОР СОБЕСА в Т-Банк на 350к middle+ по NLP, LLM, Agents - НОВЫЙ ДРОП 😎 Выложил разбор…
  5. Sep 24, 2026Нужна ваша помощь - собираем данные для нас же 👒 Так как я копаюсь в рынке найма, IT и DS…
  6. Sep 23, 2026Мы чуть не сдохли, но собрали симулятор Дата Суетолога 😮😮😮 В прошлом посте показал, как…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →