Иван Доронин | Карьера за рубежом

5 промтов, которые экономят мне несколько часов в неделю. И к каждому заметка, где модель врёт. Она важнее самого промта.

Вы в курсе, что обычный промт «подготовь мне RAG-статус проекта» не работает. Модель начинает гадать, и через минуту у вас зелёный статус, потому что «тестирование идёт по плану».

Рабочий промт выглядит иначе. В нём лежат пороги:

«Сроки Amber при сдвиге вехи на 6-15 дней или когда под риском платёжная веха. Red при сдвиге 16 дней и больше без поданного запроса на изменение. Бюджет Green при CPI 0,95 и выше, Amber 0,85-0,94, Red ниже. В каждой строке обоснование со ссылкой на факт: номер вехи, риска или дефекта. Без ссылки строка не засчитывается.»

Модель перестаёт оценивать и начинает считать.

Таких промтов у меня 5, под задачи, которые каждую неделю съедают у проджекта день. Собрал их в один документ и выложил целиком.

Бесплатно - скачивайте и пользуйтесь.

Что внутри документа и что это закрывает?

🔹 Протокол из заметок встречи. 4 таблицы: решения, действия с владельцами и датами, что закрыто, какие риски вылезли. Сырые заметки превращаются в готовый протокол за пару минут.
🔹 RAG-статус из фактов. Тот самый, с порогами. Статус перестаёт быть вашим ощущением в пятницу вечером.
🔹 Оценка запроса на изменение. Влияние на объём, сроки, стоимость и риски с расчётом. Три варианта решения плюс готовая формулировка для стирингкомитета.
🔹 Письмо заказчику о плохой новости. 5 абзацев с жёстким порядком, где сдвиг стоит в первом абзаце.
🔹 Ревизия RAID с матрицей эскалации. Что просрочено и на какой уровень это эскалировать, у каких рисков нет владельца, что пора закрыть.

И что самое важное. К каждому промту идут 2 строки: по чему узнать хороший ответ и где модель врёт. Вторая полезнее самого промта.

• В протоколе встречи она записывает в решения то, что обсуждали, но не решили.
• В оценке изменения сама переводит человеко-дни в календарные, не зная ёмкости команды, и выдаёт «примерно две недели» вместо умножения.
• В письме спонсору добавляет «по независящим от нас причинам».
• В ревизии RAID придумывает причины просрочек, которых в реестре нет.

Общий принцип, к которому я пришёл.

В промт надо класть критерий проверки: пороги, матрицу эскалации, формат, запрет додумывать. Плюс строку «чего нет во входных данных, того нет в ответе», иначе модель дополнит контекст сама, и заметите вы это уже после отправки.

Забирайте все 5 по ссылке - https://docs.google.com/document/d/1JoXF3Ty2FjCRDv6gHg2FlathYQXdJbXI7clgqmHBczU/edit?usp=sharing

Enjoy! 😉

На горящем проекте выясняется, что паспорта проекта нет и цели его не понятны

И спорить становится не с чем: остаются только мнения, а громче всех то, у кого должность выше. Классика, да?

Собрал 12 самых необходимых документов проджект-менеджера в том порядке, в каком они появляются на проекте.

🔹 Project Charter. Зачем проект, что считаем успехом, кто принимает решения. Без него любой спор превращается в спор мнений.
🔹 Stakeholder Register. Кто влияет, чего хочет, как часто с ним говорить. Здесь же план вовлечения.
🔹 Kick-off Presentation. Одна встреча, на которой все слышат одинаковую версию целей, ролей и правил.
🔹 Scope Statement. Что входит и что не входит. Вторая половина важнее первой.
🔹 WBS и словарь WBS. Дерево работ до уровня задач, где каждая ветка кончается человеком и датой.
🔹 Milestone Schedule и план проекта. Вехи с базовым планом и прогнозом, платёжные помечены отдельно.
🔹 RACI. Один ответственный в строке. Всё остальное превращается в переписку без адресата.
🔹 Resource Plan. Кто нужен, когда и на сколько процентов. Полставки в плане обязаны быть видны.
🔹 Budget и Cost Baseline. Смета, по которой потом считается CPI, и место, где лежит резерв на случай разрыва скоупа.
🔹 Risk Register с картой рисков. Причина, событие, последствие, вероятность, влияние, ответ, владелец, дата.
🔹 Communications Management Plan. Кому, что, как часто и в каком виде. Убирает половину вопросов «а почему я не знал».
🔹 Weekly Status Report. Одна страница: статус по правилам RAG, цифры, что нужно от руководства.

2 вещи, которые я понял за 12 лет работы ИТ-менеджером.

Написать документ мало. Он начинает работать, когда вы на него ссылаетесь вслух.

Открывайте паспорт проекта прямо на встрече, когда в очередной раз приходит «это же несложно добавить, 5 минут работы». До тех пор это просто файл в Confluence, который никто не читал после подписания.

И половина списка вообще не про отчётность.

Она про то, чтобы вам было куда показать пальцем. Заказчик звонит разработчику напрямую, вы не понимаете, кто принимает продукт в соответствии с критериями, и вот тут RACI из скучной таблицы превращается в единственный ваш аргумент.

Сохраните список, пригодится на старте проекта 😉

Как я использую AI для управления своими проектами?

Я уже публиковал пост про AI инструменты, которые я использую каждый день (https://t.me/ivandoronin/859)

Этот пост про другое: не про инструменты, а про то, что с ними реально происходит внутри проектов.

Сначала цифра, которая многое объясняет. За 2 года использование AI в проектах почти удвоилось: 70% проджектов говорят, что их компания уже применяет AI, против 36% в 2024 году. Но полностью встроили его в процессы только 27%.

По данным PMI, организации с AI в проектном управлении сдают 61% проектов в срок против 47% у остальных. При этом только около 20% проджектов оценивают свои практические навыки работы с AI как хорошие.

Почему так?

Большинство пока используют AI супер базово: открыл чат, попросил текст для отчета или письма, скопировал обратно в PoowerPoint или Outlook. С AI это имеет мало общего, честно.

У меня всё началось с отставания.

Примерно полгода назад я понял, что проигрываю коллегам по скорости. Они готовили описанией фичей за 15 минут и статус встречи за 1-2 часа. Я делал то же самое втрое дольше, и на дейликах, статус митингах это чувствовалось.

Что я лично делаю сейчас? Вот несколько кейсов.

🔸 Анализ рисков проекта через симуляцию сценариев. Обычно риски пишутся по памяти: вспомнил десять штук, записал, успокоился.

Я даю модели контекст проекта и прошу прогнать 15 сценариев провала. Что сломается на интеграции, что будет при смене спонсора, что если ключевой разработчик уйдёт в отпуск на релизе, что будет при scope creep и т.д. Половина отваливается как ерунда. 2-3 оказываются тем, о чём я вспомнил бы уже постфактум.

🔸 Аудит acceptance criteria и целей проекта отдельным промтом-проверяющим. Тут важно, что проверяет не та сессия, которая писала. Отдельный промт с ролью скептика: найди места, где обязательство можно трактовать двояко. Модель защищает собственные формулировки. Свежая рвёт их в клочья.

🔸 Репетиция сложного разговора. Перед тяжёлым один на один загружаю роль скептичного Tech Lead и проговариваю встречу 2-3 раза. Первый заход обычно провальный. Хорошо, что не на реальной встрече.

Ещё часть вещей крутится уже без моего участия.

🔸 Аналитика по проектам собирается и считается сама, я просто захожу смотреть. Все настроено через MCP к Linerar + мой собственный дешборд с базой данных.

🔸 Напоминания о дедлайнах и зависших задачах уходят команде автоматически, раньше живым будильником работал я.

🔸 Агенты разбирают входящие запросы, готовят черновики статусов, сверяют документы между собой. По отдельности мелочь, но вместе съедали часы времени.

Отдельно про цифры.

Всё, что считается, считает код (на питоне), LLM к финальным метрикам я не подпускаю: она спокойно досчитает среднее, которого во входных данных не было. Где данных нет, система говорит «не оценивается» и называет причину.

Чего я модели не отдаю вообще?

Решение об эскалации. Разговор с заказчиком, где на кону cроки и бюджета. Оценку человека в команде, особенно работу с мотивацией и приоритетами.

А у вас что реально прижилось, а не осталось разовым экспериментом?

Онбординг в новой компании

За 15 лет в IT нормальный онбординг у меня был ровно один раз.

Один раз мне в EPAM мне реально все показали и рассказали: вот процессы, вот документы, вот кто за что отвечает, вот как здесь принято. Я до сих пор помню, насколько легче было выходить на проект.

Все остальные разы выглядели так. Пропуск и ноутбук выдали, контекст забыли.

Тебе дают доступ к Jira, Confluence и к папкам, где возможно лежат проектные документы (ка правило - нет, максимум пересылают последние 2-3 с заказчиком для понимания контектса).

Предыдущий проджект или уже не работает, или так перегружен, что нет времени на передачу дел.

Дальше на проекте начинаются знакомства, и у каждого своя версия того, что пошло не так (а как правило что-то или все идет не так, раз тебя взяли на позицию проджекта).

🔸 Заказчик даёт тебе 20 минут и вспоминает, что предыдущий тоже начинал с презентации.
🔸 Tech Lead жалуется, что Product Owner звонит разработчику напрямую в обход процессов.
🔸 Product Owner предлагает добавить ещё одну фичу, “это же несложно” и “это же Agile - нужна скорость”.
🔸 CIO сообщает, что ты третий, кто просит у него среду срочно.

4 разговора за день, и ни в одном нельзя отделаться общими словами.

Я в такие моменты ориентировался по ситуации. Получалось, но каждый раз это стоило нервов и времени, которого на горящем проекте просто нет.

И вот что я понял уже потом.

Проблема не в том, что процессы неизвестны. Процессы можно вычитать.

Проблема в том, что как правило у тебя нет рядом, у которых можно спросить. Ты новый, вокруг все заняты своим, и единственный, к кому ты можешь пойти, это твой руководитель. А ходить к нему с каждым вопросом неловко уже на третий день - подумает еще, что ты не такой, а так и до завала испытательного недалеко.

При этом самое нужное как раз не в документах или в почте.

🔹Что делать в первую очередь, а что подождёт?
🔹У кого спрашивать, а у кого бесполезно?
🔹Кому можно сказать “нет” и как это сказать, чтобы не испортить отношения на весь проект?

Этого нигде не написано, это узнаётся только через людей или через собственные шишки.

Поэтому мне интересно, как это было у вас?

У вас на последнем месте работы был нормальный онбординг? Чтобы вам действительно рассказали про процессы, документы и расстановку сил. Или вы тоже разбирались сами по ходу?

Напишите в комментариях, хочу понять, у меня так сложилось или это общая история.

Обновил каталог компаний с сотрудниками из СНГ: 222 международных работодателя, плюс 37 с прошлой версии. И у меня к самому себе возник вопрос по ходу.

Раньше каталог был про компании с русскоязычными корнями: фаундеры или сильная R&D-команда из России, Беларуси, Украины, Армении, Грузии, Казахстана, Казахстана и пр.

В этот заход такими оказались 23 компании из 37.

Cossack Labs, EasyDMARC, Nord Security, Competera, Renderforest, ServiceTitan, Ucraft, YouScan, Reply.io, Beetroot, Dev.Pro, Intetics, Softjourn, Levi9, Banuba, Krisp, Respeecher, Skylum, Corefy, Fondy, Genome, Petcube.

А остальные 14 таких корней не имеют вообще. Это UiPath, Bitdefender, Celonis, Darktrace, Delivery Hero, Doctolib, GetYourGuide, Infobip, Mollie, Monzo, Personio, Postman, Veriff, Vinted.

Я добавил их осознанно, потому что это известные работодатели, которые системно нанимают удалённо и релоцируют. Для человека, который ищет работу за рубежом, они полезны независимо от того, откуда фаундеры.

Но честно сказать про это надо. Поэтому они вынесены в отдельную рубрику Global tech, и в описании каталога я это поправлю: сейчас там написано, что все компании с русскоязычными корнями, и для этой рубрики утверждение неверное.

Если считать по всему каталогу: 170 компаний из 222 с русскоязычными корнями, 52 без них, но с русскоязычными сотрудниками.

Разница для вас практическая.

В первой группе ваш бэкграунд из СНГ читается как преимущество, объяснять его на интервью не придётся, фаундеры и половина команды прошли тот же путь.

Во второй этого бонуса нет, там работает другое: открытость к найму по миру и готовность релоцировать.

Что сейчас в каталоге по категориям?

🔸 Dev tools, инфраструктура, кибербезопасность - 26
🔸 SaaS, продуктивность, B2B - 31
🔸 IT-сервисы и аутсорс - 32
🔸 Cloud, AI, инфраструктурные платформы - 20
🔸 Финтех, крипто, трейдинг - 29
🔸 Consumer, mobility, travel, edtech, gaming - 35
🔸 Global tech, Европа, Азия и др. страны - 49

У каждой компании прямая ссылка на карьерную страницу, все проверены руками.

Все доступно вот тут: https://www.idagent.pro/companies

Найм с той стороны: что рекрутеры на самом деле считают успехом?

Его уволили из-за комьюнити, которое он сам построил. Через пару лет он его продал.

Зову в прямой эфир Эльдара Азизова, фаундера wantapply.

9 лет Эльдар в геймдеве, UX-дизайнер. World of Tanks, футбольный симулятор UFL, FPS-шутер.

То есть человек рисовал интерфейсы, в которые играли миллионы, и параллельно занимался тем, за что его в итоге и попросили из компании.

Сейчас он фаундер Wantapply.com. Wantapply - это джоб-борд с проверенными вакансиями на удалёнку и релокацию, и он довольно заметно отличается от обычных агрегаторов.

О чём поговорим?

1️⃣ Как рекрутеры считают эффективность найма. Эльдар проводил кастдевы с рекрутерами и спрашивал напрямую, что для них успех, а что провал. Мы обычно гадаем, что происходит на той стороне. Тут будет ответ от человека, который эти интервью проводил.

2️⃣ История с комьюнити целиком. Как собирал, за что уволили и как потом продал. Самая нестандартная карьерная траектория, которую я видел за последнее время.

3️⃣ Свои грабли в поиске работы. Не теория, а то, на чём он сам спотыкался.

4️⃣ Релокация без прикрас. 5 лет в Беларуси, год в Чехии, 3 года в Польше. 3 страны, 3 рынка, 3 разных переезда.

5️⃣ И отдельно про геймдев: как туда заходят дизайнеры и что там с наймом сейчас. Вопросов про геймдев мне приходит много, а внятных ответов мало.

Будут вопросы - прислайте в комментариях.

Обязательно их разберем в эфире.

📣 Что: прямой эфир «Найм с той стороны: что рекрутеры на самом деле считают успехом»
🚩 Где: ссылка на зум - https://us06web.zoom.us/j/89411826962?pwd=zvuPcaa49P7t6anM1a91dWo1iQphzB.1
🕙 Когда: четверг, 10.09.26, 19:30 (МСК)

‼️ Запись эфира на Youtube - https://youtu.be/-cr-_zN16lI

Agentic PMO. Идея сделать проектный офис с ИИ-агентами, который помогает, а не контролирует.

Вчера я опубликовал пост про боли проджектов. Там 20% ответов про то, что рутина и отчётность съедают фокус: люди вручную сводят статусы, готовят презентации, вытаскивают контекст из переписки.

А ещё 24% пишут прямым текстом, что нет системы.

Обычный проектный офис эту боль не всегда закрывает. Он просит у людей цифры. Раз в неделю несколько человек заполняют статусы, кто-то сводит их в слайд, появляется «78% готовности», и откуда взялись эти 78, объяснить не может никто.

Мой продукт заходит с другой стороны.

Появилась идея сделать проектный офис, который работает иначе.

Он читает то, что уже подписано: ТЗ, требования, контракт, акты приёмки, протоколы встреч, выгрузки из трекера или интеграцию с ним по MCP. И говорит, что там написано, со ссылкой на страницу документа, подсвечивая, что не так и на что стоит обратить внимание.

Ценность простая.

Проджектам вся нужная документация и понятный процесс деливери, текущий статус, запросы клиента, разложенные в разрезе «как это влияет на сроки, скоуп и бюджет». Всё в одном месте.

Директорам подсвеченные риски и то, как мы их митигируем, сразу по всем проектам, без второго цикла отчётности в PPTX и без сводного рейтинга.

Сейлзам каталог того, что уже построено, и того, чем клиент ещё не пользуется, в разрезе ценности и конкретных KPI.

В моём проектном офисе работают 7 ИИ-агентов. Перечислю каждого и объясню, почему нужно именно столько.

🔸 Аудитор. Проверяет, что каждое обещание из ТЗ прослеживается до согласованного объёма работ. И в обратную сторону тоже: что в трекере нет работ, которых никто не обещал. Ловит и недообещанное, и лишнее.
🔸 Стратег. Проверяет одну вещь, задавая вопрос: ценность для заказчика понятна и мы именно её деливерим?
🔸 Сотрудник PMO. Ищет зазор между тем, что написано в статусе, и тем, что происходит по документам. Самый неудобный из шести.
🔸 Риск-менеджер. Отвечает за то, чего ещё не случилось, но к чему всё идёт. Подсвечивает потенциальные проблемы, пока они ещё потенциальные.
🔸 Продакт. Смотрит, обоснован ли порядок работ и корректно ли оценены задачи в бэклоге.
🔸 Финансист. Мониторит отклонения по бюджету. Тут всё просто.
🔸 Сводящий. Он не читает документы вообще. Задаёт единственный вопрос: это один дефект в шести описаниях или шесть разных дефектов? Без него шесть агентов выдают шесть строк там, где проблема одна, и человек тонет в дублях. На живом проекте он свёл 35 однотипных претензий к датам в один факт: у проекта нет расписания на своей стороне, спорить не с чем.

У каждого своя пронумерованная таблица контролей, минимум доказательства на каждый контроль и жёсткая граница автономии: отдельный список «может» и отдельный «не имеет права».

И то, чего не делает ни один агент.

Всё считает отдельный слой, и он работает без LLM вообще. Расхождения между трекером, задачами, рисками и бюджетом считает обычный код. К цифрам я модели не подпускаю: они склонны досчитать среднее, которого во входных данных не было. Где данных нет, код возвращает «не оценивается» и причину, а не просто ноль.

Правило, которое держит всё это честным. Агенты читают и считают, человек решает и подписывает.

Агент не закрывает задачу, не принимает результат, не связывает документ с обещанием. Он предлагает. Согласие уходит в журнал с именем и причиной и оттуда не стирается.

За первый день на живом проекте эта семёрка нашла семь вех, за которые клиент расписался в актах приёмки, а записи о приёмке нет ни одной. Клиент подписал, мы забыли внести.

И вторая идея, которая мне кажется важнее архитектуры.

Классическое управление проектом непрерывно спрашивает, идём ли мы по плану. А вопрос, стоит ли этот план того, обычно не задаёт никто, пока кто-то из руководства не вспомнит.

У меня это два отдельных трека. Деливери принадлежит проджекту, ценность владельцу ценности со стороны клиента.

Поставка результата не равна поставке ценности, и подменить одно другим продукт не даёт.

Если строите похожее, напишите. Интересно сверить решения. 😉

В чем боль проджекта?

Не так давно я проводил опрос своих коллег проджектов. В итоге собрал 114 заявок, попросив каждого своими словами описать самый болезненный челлендж. 96 человек написали развёрнуто. Показываю, что получилось.

Сначала кто эти люди, потому что это меняет всю картину?

63 из 114 это Senior PM с опытом от 5 лет. 49 человек работают в профессии больше 10 лет. И 56 используют AI каждый день, ещё 27 несколько раз в неделю.

То есть это опытные люди, которые уже живут с AI в работе.

А теперь то, на что они жалуются.

Самая частая тема, 24% ответов, звучит примерно так: «нет системы».

Дословные цитаты. «Много навыков в PM, но нет системности и структурности по ним». «Не знаю, как всё должно работать, нет структуры».

«Хаос, нечёткие роли, сроки, раздутый бэклог».

«Одновременно 7 проектов на разных стадиях, не получается создать единую систему управления».

Это пишут люди с 10 годами опыта! Не джуны.

Вторая тема, 20%, рутина и отчётность. «Рутина просто съедает весь фокус». «Не нравится делать отчёты, долго и муторно». «Сбор и подготовка статусов, отслеживание писем без ответа в большом потоке». Один человек написал, что собирает статус по проектам вручную раз в 2 недели.

Ещё 20% про AI, и вот тут интереснее всего.

Люди уже используют его каждый день, но пишут: «есть тревога, что ИИ быстро развивается и я упускаю возможность». «Кейсы использования AI в работе, не просто как ассистент, а на уровне команды». «Внедрение agentic workflow на системном уровне». «Все используют AI, а я нет».

Получается парадокс. AI в руках есть почти у всех, а рутина никуда не делась.

Потому что «напиши мне письмо» экономит 10 минут, а систему не строит.

18% написали про требования и отсутствие аналитика. «Управление требованиями на большом интеграционном проекте, где нет бизнес-аналитика». «Когда приходится самому работать за аналитиков». «Изменяющиеся требования. Нечёткие требования изначально».

И 28% так или иначе про людей: стейкхолдеров, заказчика, команду. Тут самые живые формулировки.

«Всегда было болезненно подключаться на активный проблемный проект за пару дней до встречи с недовольным заказчиком на самом высоком уровне».

«Много времени уходит не только на постановку задач, а на вытаскивание контекста, уточнение приоритетов, фиксацию договорённостей, защиту команды от размывания скоупа».

«Очень сложно вести переговоры и управлять сложными стейкхолдерами, играть в политические игры».

46 человек из 114 сейчас ищут работу. Для них к этому добавляется ещё одна: показать нечего, всё под NDA.

Какой из этого можно сделать вывод?

Проблема опытного проджекта почти никогда не в знаниях. Про PMBOK знают многи и многи читали его.

Проблема в том, что система живёт в голове и разваливается, когда проектов становится 4, аналитика нет, а заказчик звонит разработчику напрямую, требуя сделать все сегодня.

И AI эту проблему сам по себе не решает. Он ускоряет то, что у вас уже выстроено. Но только, если его правильно настроить. ;)

Завтра расскажу, что я с этим сделал 😉

А у вас какая из этих болей главная?

За 2 недели я переделал симулятор по LinkedIn 8 раз. Вот что теперь внутри.

Симулятор «LinkedIn под ключ» уже существует примерно месяц с августа и его уже купили без малого 100 человек. За последние 2 недели вышли версии 2.7, 2.8, 2.9 и наконец 3.0. Почти каждая правка началась на основе фидбека клиента: «непонятно, что делать на шаге 3», «куда деваются ответы AI», «зачем это поле». Я все собирал в беклог и дорабатывал.

Что появилось нового за последние 2 недели?

🔸Профиль глазами рекрутёра. Пока вы печатаете headline, рядом собирается карточка профиля на языке LinkedIn. Видно, где текст обрежется в поисковой выдаче и где About уйдёт под «…ещё». Балла «73 из 100» там нет и не будет: цифра не отвечает на вопрос, что делать.

🔸Рекрутёр написал. Что отвечать? В симуляторе были правила: просите описание позиции, тишина полторы недели значит отказ. Но ни одного готового текста. Теперь четыре заготовки вашим голосом из skill.md: ответ на первое сообщение с вопросами про описание, вилку и формат, письмо после интервью, вежливый отказ и напоминание о себе после недели тишины. Отвечаете в тот же час, а не через день раздумий.

🔸Open to Work 2026. В настройках появились 2 поля, которые видит только рекрутёр: срок выхода на работу и ожидаемая вилка. Заполните, и ненужных сообщений от рекрутеров станеь меньше. Надеюсь. :)

🔸Профиль под конкретную вакансию. Нашли позицию, ради которой стоит переписатьпрофиль? Отдаёте её текст промпту вместе со своим skill.md (получаете в рамках симулятора) и видете ровно 5 правок: headline под эту вакансию в 220 знаков, 3 навыка, которые поднять наверх, достижение, которое поставить первым, 1 предложение для About и 2 предложения «почему я» для письма рефералу.

🔸Профиль на втором языке. LinkedIn показывает зрителю ту версию профиля, что совпадает с языком его интерфейса. Целитесь в Германию, Францию или в русскоязычный рынок при английском основном профиле, заводите вторую версию. Где кнопка, что переводить, чего не смешивать, теперь расписано по шагам.

🔸Services и кнопка «Записаться». Для консультантов и тех, кто берёт проекты. Отдельная страница услуг в профиле и запись на встречу прямо из шапки. Клиент понимает, что вы делаете и как к вам попасть, не читая About. И это не Featured: там доказательства, здесь прайс-лист без цен.

🔸Видео-визитка. 30 секунд с телефона, показывается на вашем фото. На фоне текстов, написанных AI, живой голос стал редким сигналом. Сценарий пишет промпт из вашего же headline и About.

И про UX симулятора.

«Открыть в LinkedIn» одной кнопкой. Под каждым полем, от headline до Open to Work, кнопка открывает редактор именно этого раздела в вашем профиле. Девять кнопок, каждая ссылка проверена на живом аккаунте.

Промпты перестали просить то, что уже знают. Заполнили «целевую роль» на первом шаге, и в 36 местах в остальных промптах нужные слова подставляются сами.

Настоящий финал. Долистали до конца, не закрыв чек-листы, увидите честное «пройдено 5 из 15». Закрыли все, получили сертификат и нажали кнопку «Добавить в профиль LinkedIn». ;)

А теперь про содержание. Я сверил все 15 шагов с тем, что LinkedIn поменял в 2026 году.

Поиск, ключевые слова, Skills, Featured, рефералы, контент были на месте. Не хватало того, что происходит после того, как рекрутёр вас нашёл.

Цифра, ради которой всё это создавалось.

Из тех, кто дошёл до работы над профилем, до конца доходят почти все. Теряются раньше, между «купил» и «закрыл первый шаг». 2 недели назад первый шаг закрывал каждый третий открывший. Сейчас каждый второй.

‼️ Это самый полный гайд по созданию Linkedin профиля в РУ-сегменте, а стоит меньше, чем любая консультация.

Замечу, что все обновления бесплатны для всех, кто купил ранее и купит сейчас.

Подробности тут - https://linkedin.idagent.pro/

Я прогнал 19 моделей по своим тактическим задачам. Самая дорогая проиграла дешёвой: 90,2 против 98,2 балла. Я долго не верил и пошёл разбираться, на чём именно она теряла.

Каждые 2 недели выходят новые LLM, которые я тестирую для своего стека ID Agent - поиск вакансий, адаптация резюме, подготовка к собесам и прочее. Причем все делается для разных рынков - от России и Грузии до Канады и Франции. У меня есть свой бенчмарк и несколько десятков кейсов через которые я прогоняю каждую модель.

Сначала как я считаю?

Задачи взял свои реальные: адаптировать резюме под вакансию, оценить вакансию, написать письмо рекрутёру. Оценка ставится на основе поиска выдуманных факто, отсутствия ИИ слопа, структуры, покрытия ключевыми словами.

Кого гонял?

🔸От Anthropic: Sonnet 5 как baseline на полном стеке из 14 задач, Opus, Haiku 4.5 и новая Fable 5.1.
🔸От Z.AI линейка GLM: 5.2, 5.3 и локальный 4.7-flash через Ollama.
🔸DeepSeek V4 во Flash и Pro.
🔸3 Gemini: 2.5 Flash Lite, 3.7 Flash и Pro.
🔸Плюс через OpenRouter Kimi-K3, Grok-4.6, GPT-5.6 в версиях Luna и Sol, Nemotron-3-Ultra.
🔸И локальные: qwen3.6 на 36B MoE, qwen3.8-27b и gpt-oss-20b. Купил новый макбу, так что оператика позволяла. 😉

2 побочных наблюдения, раз уж речь зашла.

Лучший результат из всех показала Fable 5.1: средний балл 98,8 и ни одного провала.

И была загадочная модель stealth/ox-alpha, вокруг которой много шума. В итоге она оказалась GLM-5.3-Flash. Ещё проверял GLM-5.2 - она тоже хороша для своиз задач.

Теперь к главному. Opus терял ровно на том, что делает его сильным.

3 случая “числа, не выводимые из входных данных”. 2 срабатывания анти-фабрикации. 4 раза он сгладил неудобный пробел в опыте кандидата вместо того, чтобы назвать его прямо.

Это не глупость. Это попытка сделать ответ лучше. Умная модель видит шероховатость и хочет её починить: досчитать среднее, подобрать формулировку помягче, дополнить контекст. И в этом кроется засада.

Именно поэтому я разделил работу своих агентов на 2 контура.

Тактика это то, что повторяется сотнями раз в неделю, имеет жёсткий формат и проверяется кодом. Скоринг вакансий, адаптация резюме, письма, парсинг. Здесь не нужен ум, нужны просто руки.

Стратегия поиска работы это то, что делается один раз и определяет всё остальное на месяцы. Анализ рынков и ролей, разбор противоречий в данных клиента, архитектурные решения. Здесь нет контракта, который проверит код, и результат всегда проверяет человек (я + клиент).

Правило вышло простое. Можно закрыть результат настроенным гейтом - задача тактическая. Проверить может только человек - стратегическая.

Где дорогая модель незаменима, пример этой недели.

Поиск вакансий у клиента шёл полтора часа вместо двадцати минут. Причина была в одной строке: у него не оказалось сжатой выжимки стратегии, полные 220 КБ поехали в каждую партию, оверхед стал больше бюджета токенов, и система сделала 457 партий вместо девяти. Такое не ловится гейтом. Нужно связать жалобу, логи, формулу и отсутствующий файл в одну картину.

Вывод. Модель выбирается не по ее крутости, а по типу задачи. Держать одну на всё означает переплачивать в тактике и недобирать в стратегии одновременно.

Топ 10 скиллов, которые я использую для Claude, Codex, Zcode (GLM)

Ниже моя подборка 10 скилов, которые работают каждый день. Все их можно скачать либо в открытых репо на гите, либо в маркетплейсе сам

Коротко, что такое skill и зачем он нужен?

Это папка с инструкцией в markdown, которую AI подгружает сам, когда задача подходит. Не промпт, который вы копируете каждый раз, а упакованная логика: собрали один раз, дальше работает молча.

С декабря 2025 это открытый стандарт, так что живёт не только в Claude, но и в Codex, Cursor и других GenAI.

Вот что стоит у меня в проде.

Материалы для клиентов

🔹feedback. Записывает фидбек клиента в память агента. Человек говорит “слишком формально” или “убери вот эту формулировку”, и это не теряется до следующей сессии, а становится правилом для его документов.

🔹stop-slop. Вычищает AI-паттерны. Самый нужный скилл из всех: нейротекст читатель считывает раньше алгоритма, и доверие после этого не возвращается. Прогоняю через него резюме, cover letter и контент.

🔹ru-polish. “Смотря какой фабрик” - это про это. Убирает из русского излишние англицизмы. Всё, что уходит клиенту на русском, идёт через него.

🔹outreach-polish. Доводит сообщения в LinkedIn и Email до нормально человеческого тона. Отдельный скилл, потому что аутрич ломается не на смысле, а на интонации: одна дежурная фраза, и вам не отвечают, думая, что вы бот.

Работа над улучшением стека агентов

🔸code-review. Двухосевой ревью изменений в тулзах, агентах и командах (у меня их уже под 100). Запускаю после каждой правки.

🔸diagnosing-bugs. Цикл диагностики сложных багов. Например, тольк час назад назад им разбирал регрессию в дашборде клиентов.

🔸agent-prompt-check. Кросс-проверка консистентности между промптами девяти агентов. Агенты живут долго, промпты правятся по одному, и они незаметно расходятся между собой.

🔸 frontend-design — гайд по визуальному дизайну при билде UI (лендинги, визуал), также рекомендую ui-ux-pro-max

🔸lp-copy-review. Ревью русской копии лендинга. Узкий скилл под конкретный продукт, но экономит время каждый раз.

🔸playwright - библиотека для программного управления браузером (Chromium/Firefox/WebKit) без ручного клика: открыть страницу, кликнуть, заполнить форму, сделать скриншот, проверить содержимое.

🔸codex:rescue. Делегирование ревью и диагностики в Codex как второе мнение - у меня Codex делает полный аудит моих решения.

Дальше по значимости идут simplify для ревью качества кода и skill-creator на случай, когда нужен новый скилл.

А теперь честная часть. У меня глобально установлено ещё десятка полтора скиллов, которые я не открывал ни разу: three.js, GSAP, Rive, Spline, Remotion и прочая 3D-графика. Поставил из марketplace, потому что выглядело интересно. К моей работе они не относятся никак. Так что если у вас так же, вы не одиноки.

Главный вывод из этих 10.

Половина из них не генерирует ничего. Они проверяют, чистят и сверяют. Ценность оказалась не в том, чтобы модель что-то написала, а в том, чтобы поймать её на слепоте и на собственных паттернах.

И правило, которое из этого следует: проверяющий не должен быть тем же, кто генерировал.

Поэтому есть отдельный stop-slop и отдельный codex:rescue. Своей слепоты система не видит и это прекрасно!

А какие скиллы для своих ИИ-инструментов вы используете? 😉

Как можно быстро построить личный бренд в Linkedin? И можно ли?

Мой гость набрала 1490 органических подписчиков за 3,5 недели. Так что ответ, кажется, есть.

Зовут в эфир Женю Мархалюк, и это будет разговор про личный бренд в Linkedin.

За 4 года Женя прошла путь от фриланс-SMM в Минске до SMM Team Lead в ОАЭ. Сейчас помогает строить личные бренды и стратегии для компаний. Вместо красивых слов - цифры: +1 490 органических подписчика в LinkedIn за 3,5 недели на новом месте работы, а кол-во личных фоловеров стремительно растет каждый день.

Ведёт аккаунты на 3 языках и в 6+ соцсетях и в своём профиле называет себя «Президент LinkedIn». 😉

О чём поговорим?

1️⃣ Масс-постинг: работает или уже нет. Тема, вокруг которой больше всего мифов. Сколько постить, чтобы алгоритм тебя заметил, и есть ли предел, после которого частота начинает вредить?

2️⃣ Как попасть в нужный бакет подписчиков? LinkedIn сначала показывает пост узкой группе и по её реакции решает, нести дальше или закопать. Разберём, от чего зависит, в какую группу вы попадаете и можно ли на это влиять.

3️⃣ Личный бренд ради клиентов и офферов, а не ради лайков. Женя покажет, что меняется в контенте, когда цель не просто собрать 100 лайков.

4️⃣ Что реально двигает охваты сейчас? Не по гайдам из 2022 года, а по тому, что она видит на своих аккаунтах прямо сегодня. Какие форматы вытягивают, какие просели, что делать с первым часом после публикации?

И отдельно спрошу про то, что обычно не рассказывают: что она делала на новом месте в первые недели, чтобы цифры пошли так быстро.

📣 Что: прямой эфир “Как можно быстро построить личный бренд в Linkedin?”
🚩 Где: ссылка на зум - https://us06web.zoom.us/j/89046497161?pwd=FanUz8AAho1mw09GF6oFpOJPgza15g.1
🕙 Когда: вторник, 01.09.26, 19:30 (МСК)

‼️ Запись эфира на Youtube - https://youtu.be/R3V1qU2K7bc

Теперь в моём калькуляторе IT-зарплат 134 страны и 160 ролей. Но главное изменение не в цифрах, а в том, как эти цифры считаются.

Сначала о росте.

Страны: было 122, стало 134. Роли: было 141, стало 160. Грейдов также 5 - от Junior до C-level.

Теперь про методику, и это важнее.

Раньше по части рынков вилка опиралась на один источник. Раньше по части рынков вилка опиралась на один источник, и если он ошибался, ошибка уезжала прямо в результат. Теперь у 75% рынков минимум 3 независимых источника, и вилка строится по их пересечению.

Все суммы gross, до налогов. Net без разбора конкретной ситуации превратился бы в цифру, которая не совпадёт почти ни у кого: в Германии 38-42%, в ОАЭ и Саудовской Аравии подоходного нет, на Кипре и в Польше льготные режимы. Эффективная ставка показана отдельно под вилкой.

Заодно нашёл дыры, о которых стоит сказать честно.

5 ролей были в интерфейсе, а вилки под них не считались вообще. DX Engineer, Platform Engineering Manager, SRE Manager, Web3 Developer, AI Research Scientist. Роли описаны в метаданных, но в pipeline генерации не попали, и так на 66 рынках. Человек выбирал роль и не получал ничего. Никто не жаловался, нашёл сам при проверке.

Не было Саудовской Аравии. Из полусотни крупных IT-рынков её просто не оказалось, и это странно на фоне того, что там происходит. Vision 2030, 40 миллиардов в tech, Neom, LEAP. Google, Microsoft и AWS открыли офисы в Эр-Рияде в 2024 и 2025 годах. Подоходного налога нет при очень хороших зарплатах.

Не было Data Engineer. Одна из самых востребованных профессий в IT, а в калькуляторе её не было. Это отдельная профессия от Data Scientist, как многие думают. Добавил вместе с UX Writer и Application Security Engineer.

Из новых стран: Монако, Фареры, Бруней, Ботсвана, Намибия, Гайана, Иран, Венесуэла, Ангола, Мозамбик, Мадагаскар и Саудовская Аравия.

И новых ролей также добавил: AI/ML Platform Engineer, Edge Computing Engineer, Low-Code Developer, VP of Engineering, Field CTO, Product Lead.

И узкие ниши: Quantitative Developer, Firmware Engineer, ML Infrastructure, Observability, Privacy Engineer, Threat Intelligence Analyst.

Источники по каждому рынку с прямыми ссылками. Налоги из OECD, Deloitte и PwC, стоимость жизни из World Bank, курсы валют актуальные.

Бесплатно, без регистрации 😉

https://www.idagent.pro/salary-calc

Заполнение каждой анкеты при отклике это двадцать минут вбивания того, что уже есть в резюме. Имя, email, телефон, история работы. И так на каждой вакансии заново.

Буквально пару дней мне подписчик задал вопрос “Ваня, какое приложение ты рекомендуешь для заполения анкет на сайте”? Так зачем мне рекомендовать, если я могу создать свое. 😉

Вызов сделан! Через сутки мое приложение уже прошло модерацию в Chrome Web Store и стало доступна всем.

Называется расширение id Apply - оно теперь работает за вас и оно бесплатное

Что оно умеет?

🔹 Заполняет формы на большинстве площадок с вакансиями, включая Workday, Greenhouse и Lever. Многошаговые анкеты проходит целиком: заполнил, нажал «Далее», заполнил следующий шаг, и так до конца. Формы внутри iframe тоже понимает, а на них спотыкается половина подобных инструментов.

🔹 Кнопку «Отправить» находит, но жмёт только после вашего подтверждения. Никакого автосабмита втихую: отклик уходит тогда, когда вы этого захотели.

🔹 Нестандартные вопросы тоже закрывает. «Почему вы хотите эту позицию», зарплатные ожидания, виза, формат работы. Один раз описываете как кастомное поле, дальше подставляется само. Плюс есть готовые пресеты под типовые вопросы, чтобы не придумывать формулировку с нуля.
🔹 Несколько профилей под разные роли. Если параллельно идёте на product и на delivery, для каждой роли свой набор данных.

И удобная мелочь: можно вставить кусок текста из резюме, и расширение само вытащит оттуда email, телефон, LinkedIn, имя, компанию и город.

Теперь про приватность, потому что это первое, о чём стоит спросить у любого расширения с доступом к вашим данным.

Ноль сетевых запросов. Всё работает локально в браузере: нет сервера, нет аккаунта, нет сбора аналитики. Ваши данные не уходят никуда, кроме самой формы, которую вы прямо сейчас заполняете. Проверить это можно в панели разработчика, вкладка Network пустая.

Зачем я это сделал?

При активном поиске на рутинный ввод уходят часы в неделю.

Это время, которое не даёт вам ни одного дополнительного интервью, потому что качество отклика от скорости заполнения полей не зависит.

А вот на исследование компаний и нормальный аутрич этих часов как раз всегда не хватает.

Ставится за пару кликов 😉

Ссылка на установку - https://chromewebstore.google.com/detail/id-apply/eicniaiadiaolphncecfelfjepceblil

Я провёл 100 раундов слепых тестов, чтобы выбрать модели для своих агентов. Не по бенчмаркам, а на своих реальных задачах.

Получилось 10 моделей на 6 задачах для 20 агентов.

Смысл в том, что «лучшая модель» вообще не существует. Это я понял спустя недею тестов. Есть лучшая модель под конкретный шаг конвейера, и это как правило разные модели.

Почему слепые тесты, а не бенчмарки?

Публичные бенчмарки меряют не то, что делают мои агенты. Модель может блестяще решать олимпиадные задачи и при этом хуже переписывать раздел резюме под ATS. Поэтому я брал настоящие задачи, прогонял через разные модели, закрывал названия и оценивал результат вслепую.

Иначе неизбежно тянет поставить оценку повыше той модели, в которую ты уже поверил.

Что в итоге где стоит?

🔹 Анализ рынка, позиционирование, стратегия, портфолио, питч дек. Claude Opus 5. Самая дорогая часть стека, но здесь важна не скорость, а качество решения. На этом же маршруте живой диалог: 8 классов конфиденциальности против 4 у ближайшего конкурента.

🔹 Адаптация резюме и каверов . Claude Sonnet 5. Когда есть четкие правила и последовательность, соннет - лучшая и недорогая модель.

🔹 Скоринг и гейты. Тут интереснее всего. Рекомендую GLM-5.2: он в 5-10 раз дешевле при сопоставимом качестве на этой задаче по сравнению с сонет. Рядом протестированы DeepSeek V4 Pro, который дешевле в 28 раз, и Gemini 3.7 Flash, отработавший чисто 3 раунда из 4. Дипски показал себя очень хорошо (пилотирую на одном клиенте), Gemini - не очень. Claude Haiku 4.5 на этом этапе провалил gap-tier, хотя в других сценариях модель отличная.

🔹 Сбор аналитики на основе воронки поиска + задачи по рассписанию. DeepSeek Flash, самый дешёвый вариант из всех, асинхронный батч работает нормально. Kimi-k3 пока не готов: обрезает ответы (да она и избыточная для таких задач).

🔹 Сейчас актино тестирую GLM-5.3 - недавно появился API на OpenRouter (подписка уже оформлена).

🔹 Отдельно тестировал локальный Qwen 3.6 latest и нашумевший ox Alpha. Локальные модели проверяю не ради экономии, а ради вопроса, куда уходят данные клиента. Скорость и стоимость - шикарные, но Qwen 3.6 очень много врет в адаптации резюме, а вот Альфа как раз оказалась лучше Опуса (кандидат на попадание в основной стек).

Проверка фактов вообще не доверена языковой модели. Сверка цифр, дат и тайтлов между резюме, LinkedIn и портфолио сделана детерминированным кодом.

Нельзя поручать проверку той же системе, которая генерирует: она уверенно подтвердит собственную ошибку.

Вывод, который я вынес по итогу.

Платите за дорогую модель только там, где нужно суждение.

Всё, что похоже на обработку потока — скоринг, батчи, черновики — уводите на дешёвые модели, разница в 10-28 раз реальна и качество на этих задачах не проседает.

А главная работа не в выборе модели, а в маршрутизации между ними. Все спорят, какая лучше. В проде выигрывает тот, кто правильно распределил задачи.

Раз в месяц прогоняю тесты заново. Модели обновляются быстрее, чем успевает устояться любое мнение о них.

Все подрбности тут - https://www.idagent.pro/

А вы под свои задачи как выбираете модель — по бенчмаркам или тестируете на своём? 😉

За последние 3 дня я закрыл покрытие зарплатного калькулятора на 98%. И он стал доступен всем.

122 страны. 139 ролей. 66 713 зарплатных вилок. 3 798 ссылок на источники - у каждого рынка написано, чем измерено и как. Это больше, чем у любого подобного инструмента в мире.

Из 139 ролей 124 не имеют ни одного пробела: junior, middle, senior и lead есть на всех 122 рынках. Ещё у 10 не хватает по одной клетке.

То есть зарплатный калькулятор на моем сайте - действительно уникальный продукт.

5 ролей я добавил только вчера — Web3, AI Research Scientist, Platform Engineering Manager, SRE Manager, Developer Experience Engineer — и там данные пока есть там, где рынок уже сложился, от 56 до 78 стран.

Итого по сетке junior→lead: 98,3% заполнено. Не 100%, и я не буду тут врать.

Почему это редко встречается?

Собрать зарплатные вилки по США несложно.

Сложно привести Казахстан, Португалию и ОАЭ к одной шкале так, чтобы их можно было сравнивать: одна валюта, одна методика грейдов, налоги по прогрессивным ставкам вместе с соцвзносами, поправка на уровень цен. Мы считаем не «сколько платят», а «сколько остаётся». И в этом и есть уникальность калькулятора на моем сайте.

Разница бывает обратной. Middle Software Engineer в США получает больше, чем Senior в Германии по номиналу. Но после налогов и с поправкой на цены переезд в ОАЭ даёт +57%, а в Германию — минус 40%. По номиналу оба выглядят одинаково: как потеря.

Что дальше?

Калькулятор отвечает на вопрос «сколько». Скоро запустим то, что отвечает на «как туда попасть»: разбор резюме, составление карьерного плана на 36 месяцев по шагам и сравнение до 3 стран сразу - где вам останется больше после налогов и цен на жизнь, включая аренду квартиры, медицину, детские сады, школы + понимание какая виза вам нужна и сколько она займёт времени.

Уже скоро на моем сайте - сейчас сервис проходит закрытое тестирование. 😎

Калькулятор доступен теперь всем на моем сайте (а не только членам ID Community): https://www.idagent.pro/salary-calc

Используйте эти цифры во время перегворов на собеседованиях ✌️

Я собрал свой уникальный калькулятор зарплат в IT, т.к. не смог найти универсального. Самое интересное в нём то, что в него не попало.

105 стран, 77 ролей,34 домена, 5 грейдов от Junior до C-level, 7 767 зарплатных вилок и 3 633 источников данных. Проделана просто мега работа и потрачены миллионы токенов. 😎

Но цифры - не главное. Главное - сколько пришлось пофиксить прежде, чем релизить калькулятор в прод.

«Иордания» оказалась городком Jordan в Миннесоте. $131 718 в год. Сервер отдал честный HTTP 200, страница выглядела абсолютно нормально. «Ливан» — это Lebanon в Индиане. Glassdoor по оманскому адресу вернул Нигерию в найрах.

Венгрия: нижняя граница 29 747 при медиане 790 957. В выборку попали почасовики и неполный год. Таких строк отсекли 85.

Румынский лей и турецкая лира — в кодах валют до деноминации. Ошибка ровно в десять тысяч раз.

Бразильский SAP-консультант, посчитанный по тринадцати анкетам. Это не рынок, это тринадцать случайных человек.

Потом мы проверили сами себя - 3 независимыми рефери: опросом разработчиков Stack Overflow, levels.fyi и вилками в вакансиях Adzuna. Все трое смещены вверх: опрос считает совокупную компенсацию, levels.fyi кренится в бигтех, а объявление — это предложение, не сделка. Значит наши цифры обязаны оказаться ниже.

Так и вышло. США — 0,73 от опроса. Британия — 0,78. Канада — 0,75. Германия — 0,82. Ровно на тех рынках, где разбор делали мы сами. Проверка подтвердила саму себя.

14 рынков оказались выше — и у каждого теперь стоит честная приписка: считайте эту вилку верхней границей ориентира.

И то, чего в калькуляторе нет - городов.

Казалось бы: разложи Германию на Берлин, Мюнхен, Франкфурт. Смотрим данные — в Мюнхене платят на 10% меньше, чем по стране. Во Франкфурте на 6% меньше. При 281 анкете по Мюнхену, выборка приличная.

В самых дорогих городах Германии платят меньше среднего? Разумеется, нет. Просто медиана города не выровнена ни по составу ролей, ни по стажу: где больше джуниоров — там медиана ниже, независимо от того, сколько платят за ту же работу. Города между собой несопоставимы.

Опубликовать такую разбивку — значит выдать особенность выборки за разницу рынков. Не стали. Город остался подсказкой, где рынок сосредоточен, а рядом с вилкой написано прямо: «вилки по стране».

Хороший продукт - это не только то, что вы в нём видите. Это ещё и то, что кто-то решил вам не показывать. 😉

И все это доступно бесплатно для участников сообщества ID Community.

Вступить туда можно бесплатно по ссылке - https://community.idagent.pro/

Поделитесь этим постом с друзьями - пусть об этом продукте узнает как можно большей людей!

Когда говорят “AI-агент для поиска работы”, обычно представляют бота, который парсит телеграм каналы и веером рассылает отклики. Я собрал прямо противоположное.

20 агентов, 6 этапов. Каждый занят одним своим делом и передаёт работу дальше. Показываю, как это устроено внутри.

Фундамент. Сначала сверяем резюме, LinkedIn и то, что человек рассказал о себе на созвоне. Эти три источника почти всегда противоречат друг другу, и рекрутёр видит нестыковку раньше, чем успевает оценить опыт. Из них собирается один файл стратегии, с которого потом живёт весь конвейер.

Поиск вакансий. Больше сотни источников: ATS-системы компаний, борды, телеграм-каналы, карьерные страницы. Каждая вакансия получает оценку по пяти критериям, а фейковые и протухшие отсеиваются до того, как попадут человеку на глаза.

Отклики. Резюме и сопроводительное под конкретную вакансию. Топовые переписываются глубоко, остальные точечно. Отдельный агент проверяет, что ни одна цифра в резюме не выдумана.

Нетворк. Ищем и верифицируем рабочие почты нужных людей в компании. Тёплый заход раньше, чем резюме уйдёт в общую очередь. Это до сих пор самый рабочий канал.

Интервью и оффер. Рисёрч компании, разбор вероятных вопросов, счётный подход к переговорам о зарплате.

Аналитика. Считаем, где именно отваливается воронка, и раз в две недели пересобираем стратегию по факту, а не по изначальному плану.

И главное, из-за чего я вообще это так строил. Ни один документ не уходит клиенту в обход моей проверки.

Автоматизирован конвейер, а не решение. За качество отвечаю я, а не модель.

Год назад всё это было папкой с промптами и кучей документов в Google doc.

Сейчас это 20 агентов, 88 инструментов, 28 команд и 10 языковых моделей (LLM), которые работают каждый день.

Все подрбности тут - https://www.idagent.pro/

Где тебе искать работу? Я обновил список источников вакансий: было 65, стало 100. Ссылка ниже.

И вообще почему я пишу такие посты?

Тут все просто. Такие подборки генерируются пачками, гуляют по всему интернету, и половина ссылок в них не работает уже год.

Человек в поиске открывает 20 вкладок, половина упирается в 404 или в промо-заглушку, и он делает вывод, что поиск не работает. Хотя не работает список, по которому он шёл.

Я открываю каждую ссылку руками. Дата последней проверки стоит прямо на странице, 17 августа, чтобы вы видели, насколько свежее то, что сейчас читаете.

Страница будет бесплатной, никаких чек-листов я не продаю - держу её для клиентов и для всех, кто ищет работу за рубежом.

Что добавилось?

Азия, которой раньше не было вообще. Tech in Asia, NodeFlair, Glints. Сингапур, Индонезия, Вьетнам. У NodeFlair указаны реальные вилки по грейдам, для региона это редкость.

Ниши, где обычные борды бесполезны. Hitmarker для геймдева и киберспорта. Web3 Career и Crypto Jobs List. AI Jobs под ML и data science. И 4 Day Week, где собраны только компании с четырёхдневкой при полной зарплате.

Вакансии в ЕС также в наличии. SwissDevJobs с открытыми вилками, EuroTechJobs с пометками про визовую поддержку.

Русскоязычные площадки. GeekJob, Facancy, Careerspace, Pers.Market, Vseti, OfferClaw. Часть прислали читатели, спасибо вам отдельно за это!

Фильтры по типу площадки и региону - тоже в наличии. 97 источников из 100 без регистрации и без почты.

И то же, что говорю всегда: обходить все 100 не надо. 5-7 площадок под вашу цель и регион поиска, которые вы смотрите регулярно, дают больше, чем героический обход всего списка за один вечер.

Забирайте: https://www.idagent.pro/job-sources

Не знаете как в принципе искать работу? Это мы разбираем на бесплатной диагностике: смотрим ваш профиль, цель и рынок, и я говорю, что именно нужно делать. Записаться можно также на сайте по ссылке выше.

Знаете площадку, которой там нет? Напишите, добавлю после проверки. 😉

Мандраж на интервью не про плохой английский. Он про то, что тебя оценивают. И это лечится только практикой. Поэтому проведём её вживую.

Зову на live mock-интервью с Сергеем Голуновым.

Сергей, карьерный консультант с 8 годами, 4000+ часами практики и 300+ клиентами, которые получили офферы. Раньше HR-директор Bacardi по Восточно-Европейскому хабу (33 филиала), до этого HR-директор Beiersdorf (NIVEA) и talent-менеджер в Kimberly-Clark и Dirol Cadbury. То есть человек, который годами сидел ровно по ту сторону стола и решал, кого звать дальше, а кого нет.

Формат простой. Не лекция «как проходить интервью», а живой разбор в прямом эфире. Проведём mock-интервью на английском, как на реальной вакансии за рубежом.

Что успеем на эфире?

1️⃣ Разберём ответы в моменте и покажем, как их усилить

2️⃣ Пройдёмся по типичным и каверзным вопросам от рекрутеров и нанимающих менеджеров

3️⃣ Закрепим методику STAR на живых примерах

4️⃣ Разберём, чем интервью на международную вакансию отличается от привычного нам

С эфира унесёте не общие советы в стиле «будьте собой», а понимание, как вас читают на той стороне и как отвечать увереннее в любом формате.

Вопросы кидайте заранее в комментарии. Самые частые разберём в прямом эфире первыми, так что спрашивайте то, что реально пугает.

‼️ Запись эфира на моем Youtube канале: https://youtu.be/gapEPu-WYc8

📣 Что: прямой эфир “Live mock-интервью на английском”
🚩 Где: ссылка на зум - https://us06web.zoom.us/j/89046497161?pwd=FanUz8AAho1mw09GF6oFpOJPgza15g.1
🕙 Когда: вторник, 18.08.26, 19:30 (МСК)