TGViewer
MLinside - школа ML MLinside - школа ML @ml_inside · 4.07K subscribers
Post #330 2.6K
Как найти первую работу в ML

«IT рынок сломан», «джуны не нужны» и подобные утверждения сейчас звучат регулярно. Но работа никуда не делась и джуны, да и даже стажеры нужны. Только нанимают их не из «общего потока», а через воронку школ/стажировок и личные рекомендации.

Хотите найти первую работу в ML? Вот вам самый кратчайший путь до первого оффера:

▪️ Используйте платформы, но делайте упор на стажировки и рекомендации
HH, LinkedIn, Getmatch, форумы/чаты – ODS сообщество и страницы вакансий на сайтах компаний – это всё база. Но тут включаются ATS-системы, субъективность HR и огромное количество кандидатов на рынке. Поэтому, без метки «проверен», резюме тонет в полутора тысячах других откликов. Сильнее всего работают школы и стажировки при компаниях и персональные рекомендации от действующих специалистов. Сейчас для компании это способ снизить риск найма: за вас кто-то ручается.

▪️ Создайте или наращивайте сеть контактов, которые могут вас порекомендовать
Покажите себя там, где нанимают. Ходите на митапы/конференции не ради контента, а ради разговоров с докладчиками и лидерами команд. А прямой вопрос «что мне сделать, чтобы вы меня порекомендовали?» работает на удивление хорошо. Второй путь, это целевые собеседования ради обратной связи: даже если провалитесь, попросите чёткий план улучшений и вернитесь к тому же интервьюеру через 4–6 недель с выполненными пунктами. Например, мы перед запуском третьего потока курса проводили Mock-собеседования, можете посмотреть записи. Обычно это производит сильное впечатление и помогает сделать так, чтобы о вас вспомнили, когда откроется подходящая вакансия.

▪️ Ну и помните, что мотивация «работать и развиваться» может быть важнее хардов
Мотивированного джуна берут охотнее, чем «полусильного», но без воли к росту. Добавляйте больше конкретики в резюме: где, что и с каким эффектом вы сделали. Но аккуратней, если будете «накручивать» опыт, получите завышенные ожидания и уменьшите шанс на получения оффера в итоге.

Если подводить итог и вынести 1 ключевую мысль, то вот она: конверсию в оффер поднимает не количество вакансий, на которые вы откликнулись, а ваша видимость в профессиональной среде, нетворкинг и траектория «сказал — сделал — показал».

Как только у вас появляется человек, готовый вас рекомендовать, вероятность разговора с HR растёт кратно. Ищите такие возможности, просите конкретику и обязательно возвращайтесь с выполненными шагами. Именно так джуны становятся кандидатами, которых не хочется упускать.
  • ❤ 10
  • 👍 1
  • 🔥 1
More from @ml_inside
  1. Sep 25, 2026Post #595
  2. Sep 25, 2026Post #594
  3. Sep 23, 2026Сегодня стартует 5-й поток курса «База ML» 🚀 «База ML» – курс для новичков в ML и специал…
  4. Sep 22, 2026AI Engineering Skills Map: как работать с coding agents Где-то месяц назад мы разбирали AI…
  5. Sep 21, 2026Сегодня в 19:00 МСК встречаемся на закрытом вебинаре с Виктором Кантором «Из аналитики и р…
  6. Sep 20, 2026Post #584
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 →