Поиск работы всё больше напоминает вторую работу. Только без зарплаты

Недавно увидела интересную цифру: по данным SuperJob, россияне оценивают сложность поиска работы уже на 7,3 из 10. Год назад было 6,5.

И я подумала, что дело ведь не только в количестве вакансий или конкуренции.
Сам поиск стал довольно большой отдельной задачей.

Открыть вакансии. Отфильтровать то, что действительно подходит. Проверить компанию. Где-то адаптировать резюме. Написать сопроводительное. Ответить рекрутеру. Созвониться на 15 минут. Потом пройти интервью. Иногда не одно.
А ещё тестовое.
А ещё «давайте познакомим вас с руководителем».
А потом несколько дней ждать обратную связь — и параллельно вести ещё три таких процесса.

И всё это чаще всего происходит не вместо обычной жизни и работы, а поверх них

Особенно тяжело здесь даже не количество действий.
Тяжело постоянно переключаться между двумя состояниями:
здесь нужно себя продать;
здесь — оценить работодателя;
здесь — не строить ожиданий;
здесь — показать заинтересованность;
здесь — ждать;
а здесь — после трёх этапов спокойно прочитать «мы решили продолжить с другим кандидатом».

Поэтому мне кажется важным говорить не только о том, как эффективнее искать работу, но и о том, как вообще выдерживать этот процесс.

Я бы относилась к поиску как к отдельному проекту с ограниченным ресурсом.

Не обязательно каждый вечер открывать hh.
Не обязательно откликаться на всё подходящее, потому что «вдруг».
Не обязательно одновременно вести столько процессов, сколько физически можно впихнуть в календарь.

И точно не нужно находиться в режиме поиска 24/7.

Кстати, с такими ситуациями я работаю и на карьерных консультациях. Иногда мы начинаем с запроса на резюме, стратегию или подготовку к интервью, а в процессе понимаем, что человеку в первую очередь нужно пересобрать сам поиск: понять, куда и зачем он идёт, убрать лишние действия и выстроить процесс так, чтобы на него хватало ресурса.

И у меня уже были кейсы, когда за ощущением «я выгорел» стояла не только текущая работа — человек был истощён ещё и месяцами поиска новой.

Поэтому здесь моя задача не в том, чтобы сказать «откликайтесь ещё больше». Скорее наоборот — вместе понять, что именно сейчас не работает и на что действительно стоит тратить силы

Хорошая стратегия поиска — это не максимальное количество действий. Это темп, который вы способны выдерживать достаточно долго.

Потому что иногда проблема не в том, что человек «плохо ищет работу».
Иногда он просто уже очень устал её искать.

#карьерабезпаники

Ваше первое интервью проводит ИИ. Как к нему готовиться?

В начале недели мы говорили о том, что 53% кандидатов уже готовы проходить собеседование с ИИ.

И я обещала вернуться к этой теме уже со стороны соискателя.
Потому что одно дело — рассуждать, хорошо это или плохо. И совсем другое — получить ссылку на интервью и понять, что следующие 20 минут разговаривать придётся не с рекрутером
И здесь есть важный момент.

Готовиться к такому интервью действительно стоит немного иначе

Не потому, что нужно научиться «обманывать алгоритм». А потому, что человек и ИИ могут по-разному воспринимать один и тот же ответ.
Например, рекрутер может услышать:

«Я много чем занимался на прошлой работе, в основном помогал команде с подбором, иногда подключался к адаптации и ещё делал аналитику».

И дальше сам начнёт уточнять: сколько вакансий? Какие позиции? Что именно делали? Какой был результат?
ИИ может быть гораздо менее снисходительным к такой неопределённости.

Поэтому перед AI-интервью я бы проверила несколько вещей.
Умеете ли вы коротко объяснить, чем занимались.
Не перечислить всё резюме за последние пять лет, а за 1–2 минуты связать опыт с той вакансией, на которую пришли.

Есть ли в ваших ответах конкретика.
«Улучшила процесс адаптации» — абстрактно.
«Пересобрала welcome-материалы и инструкции для новых сотрудников, после чего количество типовых обращений снизилось» — уже опыт, который можно оценить.
Отвечаете ли вы именно на заданный вопрос.
На обычном интервью мы иногда уходим в сторону, добавляем контекст, вспоминаем ещё одну историю — и рекрутер возвращает разговор в нужное русло.
С ИИ лучше сначала дать прямой ответ, а уже потом добавлять детали.
Можете ли вы рассказать о своём опыте по структуре.
Если спрашивают про сложную ситуацию, не начинайте историю за три года до неё.
Что произошло какая была ваша задача что сделали лично вы что получилось

Старая добрая STAR здесь становится ещё полезнее.
И ещё одна вещь, о которой легко забыть.

ИИ-интервью — это всё ещё собеседование, а не экзамен на правильные слова.

Не нужно пытаться набить каждый ответ ключевиками из вакансии, говорить неестественными конструкциями или угадывать «что хочет услышать алгоритм».

Потому что даже если первый этап проводит ИИ, дальше ваш опыт, мотивацию и ответы, скорее всего, увидит человек.

Поэтому моя формула подготовки довольно простая:

не учиться разговаривать как робот, чтобы понравиться роботу, а научиться яснее рассказывать о себе человеку — просто с меньшей надеждой на то, что собеседник сам догадается, что вы имели в виду.

И, кстати, это неплохой навык для любого интервью

#карьерабезпаники

А что, если резюме кандидата уже пытается управлять вашим ИИ-рекрутером?

Кажется, мы только привыкли к мысли, что ИИ может помогать читать и оценивать резюме, а соискатели уже нашли способ попробовать повлиять и на него

Исследователи Duke University и их партнёры проанализировали около 200 тысяч реальных резюме и обнаружили примерно в 1% документов скрытые инструкции для ИИ — prompt injection.

Выглядеть это может довольно просто.
В резюме добавляется текст, который не должен увидеть рекрутер: например, его делают очень маленьким или маскируют под цвет фона.
А внутри — инструкция уже не человеку, а модели, которая будет анализировать документ:
игнорировать предыдущие инструкции; считать кандидата подходящим; рекомендовать его для следующего этапа.
То есть перед нами резюме сразу для двух читателей.
Одну его часть видит рекрутер. Вторую — только ИИ.
И это уже не просто забавный «лайфхак из интернета». Исследователи отмечают, что распространённость таких скрытых инструкций заметно выросла за последние годы.

Для меня здесь интереснее всего даже не то, что кандидаты пытаются обмануть алгоритм.
А то, как быстро вслед за автоматизацией одного HR-процесса появляется новый риск, которого раньше в этом процессе просто не существовало.

Раньше, просматривая резюме, мы оценивали опыт, навыки, карьерную траекторию, соответствие требованиям вакансии.
Теперь, если часть первичного скрининга передана LLM, появляется ещё один вопрос:

А мы уверены, что ИИ оценивает кандидата по нашим критериям, а не выполняет инструкцию, которую кандидат незаметно оставил внутри документа?

Поэтому AI-рекрутмент — это уже не только про то, насколько хорошо модель умеет выбирать кандидатов.

Это ещё и про то, насколько сам процесс защищён от попыток повлиять на её решение.

Если в подборе используется LLM для анализа резюме, я бы проверила три вещи:
умеет ли система отличать содержание резюме от инструкций, адресованных самой модели;
выявляет ли скрытый текст и другие элементы, которых не видит рекрутер;
остаётся ли у человека финальная проверка там, где решение действительно влияет на дальнейшую судьбу кандидата.

И здесь есть ещё одна сторона — уже для соискателей.
Советы в духе «добавьте белый текст», «спрячьте ключевые слова» или «напишите команду для ИИ» могут казаться способом наконец пройти автоматический фильтр.
Но чем умнее становятся системы отбора, тем меньше это похоже на карьерный лайфхак и тем больше — на попытку манипулировать инструментом, которую тоже можно обнаружить.
Кажется, начинается довольно интересная гонка:

ИИ помогает кандидатам проходить отбор ИИ помогает компаниям проводить отбор кандидаты учатся влиять на ИИ компании учатся защищать ИИ от кандидатов.

И всё это — внутри одного обычного резюме

#назаметкуHR

Компании не используют ИИ не потому, что он им не нужен. Они не знают, что с ним делать

Мы много говорим о том, что мешает компаниям внедрять ИИ: безопасность данных, ошибки, стоимость, интеграции с существующими системами.
Но в свежем исследовании SHRM State of AI in HR 2026 моё внимание привлекла совсем другая цифра.

Среди компаний, которые пока не используют ИИ, 67% говорят о недостаточном понимании его возможностей — в том числе не знают, с чего начать и какую пользу технология вообще может принести бизнесу.
Для сравнения, технические опасения называют 49%.

Получается немного парадоксальная ситуация.
Мы привыкли обсуждать внедрение ИИ как технологическую задачу: выбрать инструмент, обеспечить безопасность, настроить интеграции, определить правила использования.
А один из главных барьеров возникает ещё до всего этого.
Люди просто не всегда понимают:

какую рабочую задачу можно отдать ИИ;
где он действительно сэкономит время;
где его использование оправдано, а где нет;
как оценить качество результата;
и с какого небольшого процесса вообще начать.

И здесь для меня особенно интересно понятие AI literacy — грамотности в работе с ИИ.
Это уже не только умение написать хороший промпт.

Скорее, это способность посмотреть на свою работу и понять: вот здесь ИИ может помочь, вот здесь нужен контроль человека, а вот сюда его вообще лучше не пускать.
Поэтому вместо очередного списка «10 нейросетей для работы» я бы начала с другого.

Посмотрите на одну из своих регулярных задач и проверьте её :

☐ она повторяется и отнимает много времени;
☐ в ней есть рутинные действия — собрать, сравнить, структурировать, переписать, проанализировать;
☐ вы можете достаточно чётко объяснить, какой результат хотите получить;
☐ у вас есть данные, примеры или критерии, которые можно дать ИИ;
☐ вы сможете проверить полученный результат и заметить ошибку;
☐ цена такой ошибки не слишком высока или предусмотрен человеческий контроль;
☐ для выполнения задачи не придётся нарушать правила компании по работе с конфиденциальными данными.

Если на большинство пунктов ответ «да», возможно, перед вами как раз та задача, с которой стоит начать экспериментировать.

Причём данные SHRM показывают, что после перехода от «не понимаем, зачем нам ИИ» к реальному использованию эффект становится вполне ощутимым: 87% HR-специалистов отмечают рост эффективности, 75% — улучшение качества работы, 70% — повышение креативности.

Поэтому, возможно, следующий этап внедрения ИИ в компаниях — это не закупка ещё большего количества инструментов.
А обучение сотрудников замечать задачи, в которых эти инструменты действительно могут быть полезны.

Потому что AI literacy начинается не с промпта. А с понимания собственной работы.

#назаметкуHR

А вы готовы, если на интервью вас встретит ИИ?

Представьте: вы откликаетесь на вакансию, получаете приглашение на собеседование, переходите по ссылке — а рекрутера там нет.
Вместо него первые вопросы вам задаёт ИИ.

Ещё пару лет назад я бы ожидала, что большинство кандидатов на этом месте скажут:

«Нет, спасибо, я лучше поговорю с человеком»

Но, кажется, мы довольно быстро привыкаем к новой реальности.

По свежему российскому опросу, 53% кандидатов уже готовы пройти собеседование с ИИ. Категорически против — 27%.

И сначала эта цифра меня даже немного удивила.
А потом я увидела другую: только 13% готовы доверить ИИ проведение собеседований практически во всех профессиях. Ещё 45% считают такой формат нормальным только для отдельных сфер.

И вот это, мне кажется, гораздо интереснее.
Мы уже не так сильно боимся разговаривать с ИИ.
Но всё ещё хотим, чтобы по другую сторону найма в какой-то момент появился человек.

И я кандидатов здесь очень понимаю.
Потому что одно дело, когда ИИ на первом этапе уточняет опыт, задаёт стандартные вопросы или помогает компании разобрать несколько сотен откликов.
И совсем другое — когда алгоритм должен понять, почему человек ушёл после восьми месяцев работы, что он на самом деле ищет сейчас, почему замолчал на конкретном вопросе или почему сильный кандидат с идеальным резюме вообще не подходит компании.

Да и сам кандидат на интервью оценивает не только вакансию.
Он смотрит на нас . Задаёт неудобные вопросы. Пытается понять, какой руководитель, как принимаются решения, что скрывается за красивым описанием корпоративной культуры и хочется ли ему вообще провести с этой компанией следующие несколько лет.
И вот здесь мне пока сложно представить полностью автономный найм.
Поэтому я скорее верю в сценарий:

ИИ помогает найти ИИ помогает отобрать человек разговаривает с человеком человек принимает решение.

Причём чем выше и сложнее позиция, тем раньше, на мой взгляд, в этой цепочке должен появляться живой рекрутер.

Но для кандидатов из этого следует ещё одна интересная вещь.

Ваше первое собеседование действительно скоро может провести ИИ. И готовиться к нему, возможно, придётся немного иначе, чем к разговору с рекрутером.

Кажется, это хороший повод для следующего поста в #карьерабезпаники
Обсудим уже в пятницу

#назаметкуHR

Что с рынком труда к концу лета?

Вышел свежий обзор hh.ru за август, и в этот раз мне захотелось посмотреть не на одну отдельную цифру, а на общую картину.

С чем рынок труда входит в эту осень?

И первое, что заметно, — он действительно стал осторожнее.
За год количество активных вакансий сократилось на 13%, а активных резюме, наоборот, выросло на 22%. Сам hh.ru отмечает, что компании постепенно уходят от избыточного найма и переходят к более осторожному планированию.

На стороне кандидатов это уже хорошо чувствуется через конкуренцию. В августе hh.индекс второй месяц подряд остался на уровне 8,7. Для сравнения: год назад он составлял 6,1.

Но здесь важно не сделать слишком простой вывод, что вакансий становится меньше и рынок постепенно «замирает».
Потому что уже внутри августа мы видим движение в другую сторону.

Например, количество вакансий в транспорте и логистике выросло на 7%, среди рабочего персонала — на 6%, в строительстве и недвижимости — на 3%. Самый заметный рост за месяц вообще показал домашний и обслуживающий персонал — +10%.

Не снижаются вслед за количеством вакансий и зарплатные предложения. В августе их медиана достигла 90 000 ₽ и за месяц прибавила ещё 600 ₽. Ожидания кандидатов при этом остались на уровне 80 000 ₽.

И вот из этих цифр складывается, пожалуй, самое интересное.
Рынок не остановился — он стал более избирательным.
Компании продолжают нанимать и в отдельных направлениях даже наращивают спрос. Но общий объём вакансий уже ниже прошлогоднего, а кандидатов на рынке больше. Поэтому сам факт открытой вакансии всё меньше означает готовность компании нанять «кого-то подходящего».

Бизнес осторожнее принимает решение о найме, а кандидатам приходится точнее попадать своим опытом в конкретную задачу.

И, кажется, именно с таким рынком мы и входим в эту осень: без резкого разворота, но с заметно большей ценой каждого совпадения между вакансией и человеком.

#пульсрынка

Не начинайте поиск работы с вакансий

Звучит немного странно, особенно если вы как раз решили менять работу
Но одна мысль из материала про карьерные треки заставила меня задуматься:

Вакансия отвечает на вопрос «куда меня готовы взять?», а не «куда мне стоит двигаться?»

И мне кажется, это очень точное описание одной из карьерных ловушек.

Мы открываем hh, вводим привычное название должности и начинаем выбирать из того, что нам показал поиск.
Читаем требования. Сравниваем зарплаты. Сохраняем вакансии. Откликаемся.

И постепенно предложения рынка начинают определять наш следующий карьерный шаг вместо нас.

Хотя до открытия hh стоило бы ответить совсем на другие вопросы:
Что я могу? Не должность из резюме, а опыт, результаты и навыки, которые могу перенести дальше.
Чего я хочу? Какие задачи мне действительно интересны, а какие я просто умею хорошо делать.
Что для меня важно? Деньги, стабильность, влияние, гибкость, команда, возможность расти — и чем из этого я не готова жертвовать.
За что сейчас готов платить рынок? Потому что карьерный выбор всё-таки существует не в вакууме.

А дальше начинается самое интересное.

Не искать один правильный ответ, а построить несколько сценариев.

Например, можно расти вверх в своей функции. Перейти в смежную. Оставить экспертизу, но сменить отрасль. Начать монетизировать её самостоятельно. Или посмотреть, какие новые роли появляются на пересечении вашей профессии и ИИ.

И вот только после этого идти смотреть вакансии.
Причём не обязательно сразу откликаться.
Можно взять два наиболее интересных сценария и устроить им маленький карьерный краш-тест:

поговорить с людьми, которые уже работают в этих ролях;
разобрать 15–20 вакансий и посмотреть реальные требования;
сходить на несколько интервью;
попробовать выполнить небольшую задачу из новой функции.

Потому что иногда мы месяцами думаем: «А вдруг мне стоит уйти в другую сферу?»

Хотя несколько разговоров и одно собеседование могут дать гораздо больше информации.
И, кстати, понять, что новый трек вам совершенно не подходит, — тоже хороший результат.
Вы потратили на это пару недель, а не несколько лет.

Мне вообще нравится смотреть на карьеру именно так: не как на поиск следующей вакансии, а как на проверку нескольких гипотез о себе.

Тогда и отказ воспринимается немного иначе.

Это уже не только «меня не выбрали».

Это ещё одна единица данных для ответа на гораздо более важный вопрос:

«Куда я на самом деле хочу двигаться дальше?»

#карьерабезпаники

Рынок изменился. Ваша ценность — не обязательно

Всю эту неделю мы говорили о карьере и поиске работы.
И если попробовать собрать всё сказанное не в список советов, а в одну мысль, для меня она будет такой:

Не каждый сложный поиск работы говорит о том, что со специалистом что-то не так. Но каждый сложный поиск даёт данные, которые стоит научиться читать.

Сейчас действительно можно дольше ждать приглашения. Получать больше отказов. Видеть сотни откликов на интересную вакансию. Доходить до финала и снова начинать поиск.
И в какой-то момент очень легко начать переводить происходящее с языка рынка на язык собственной профессиональной ценности:

не пригласили у меня слабый опыт;
отказали выбрали кого-то лучше;
долго ищу мои компетенции никому не нужны;
предложили меньше значит, столько я и стою

Но рынок труда так не работает.
За одним отказом может стоять кандидат с более точным опытом. За отсутствием ответа — сотни резюме в воронке. За закрытой вакансией — внутренний кандидат. За оффером ниже ожиданий — бюджет конкретной компании, а не универсальная оценка вашей стоимости как специалиста.

При этом и полностью списывать всё на «сложный рынок» я бы тоже не стала.
Потому что если одна и та же ситуация повторяется снова и снова — это уже повод посмотреть внимательнее.

Если резюме открывают, но месяцами не приглашают — это сигнал.
Если после интервью регулярно получаете одинаковую обратную связь — сигнал.
Если несколько работодателей независимо друг от друга называют один зарплатный диапазон — тоже сигнал.
Если до финалов доходите стабильно — кстати, это тоже данные. И совсем не обязательно плохие.

Наверное, поэтому одна из самых важных карьерных компетенций сейчас — не только уметь искать работу.
А уметь отделять факт от собственной интерпретации.

Факт: мне отказали.
Интерпретация: я недостаточно хороший специалист.

Факт: поиск длится три месяца.
Интерпретация: я никому не нужен.

Факт: на вакансии 300 откликов.
Интерпретация: у меня нет шансов.

Между первым и вторым далеко не всегда стоит знак равенства.
И именно в этом для меня смысл #карьерабезпаники
Не в том, чтобы говорить себе «всё будет хорошо» после каждого отказа.
А в том, чтобы не принимать карьерные решения из тревоги там, где сначала стоит посмотреть на данные.

Менять резюме — когда понимаете, зачем.
Корректировать стратегию поиска — когда видите, где она не работает.
Пересматривать зарплатные ожидания — когда рынок действительно даёт такой сигнал.
И продолжать откликаться — когда ваш опыт подходит, даже если рядом с вакансией уже стоит пугающая цифра.

Рынок может меняться очень быстро. И наша задача не контролировать его, а научиться лучше понимать, что он говорит именно нам.

Пожалуй, эту мысль я и оставлю главным итогом нашей недели карьеры

#HRпомогает

Не снижайте зарплатные ожидания после первых отказов

Несколько недель поиска. Несколько отказов подряд. Где-то даже не пригласили на интервью.
И довольно быстро появляется мысль:

«Может быть, я просто слишком много хочу?»

Особенно сейчас, когда конкуренция за многие вакансии стала выше.
И первое решение кажется очевидным — снизить зарплатные ожидания. Например, со 150 до 130. Если не поможет — до 120.
Но есть проблема.

Сам по себе отказ ещё ничего не говорит о том, что вы слишком дорого стоите для рынка.

Если работодатель даже не обсуждал с вами деньги, причина могла быть вообще в другом: опыте, уровне позиции, конкретной компетенции, внутреннем кандидате, изменившихся требованиях или десятке других факторов.
Поэтому я бы не меняла зарплатные ожидания после нескольких отказов.
Я бы сначала посмотрела, какие сигналы действительно даёт рынок.

Вас практически не приглашают на интервью.
Пока рано делать вывод именно о зарплате.
Если работодатель не дошёл до обсуждения ваших ожиданий, сначала стоит проверить то, о чём мы говорили в начале недели: вакансии, на которые вы откликаетесь, позиционирование и резюме.

Вас приглашают, но после озвучивания суммы диалог регулярно заканчивается.
А вот это уже информация.
Один такой случай ничего не доказывает. Но если несколько компаний независимо друг от друга говорят, что ваши ожидания выше их диапазона, стоит посмотреть на рынок внимательнее.

Вы регулярно доходите до финальных интервью с заявленными ожиданиями.
Это тоже сигнал.
Если компания знает вашу сумму и продолжает вести вас по этапам, значит, сама цифра как минимум не выглядит для неё невозможной.

Вы начали получать офферы, но они системно ниже ожиданий.
Вот здесь у нас появляется уже гораздо больше данных.
Если разные работодатели готовы предлагать вам примерно один и тот же диапазон, стоит проверить: это особенности выбранных компаний или действительно текущая стоимость вашего профиля на рынке.

И здесь я бы вообще заменила вопрос:

«Может, мне снизить зарплату?»

на другой:

«На основании каких данных я сейчас оцениваю свою стоимость?»

Посмотрите вакансии вашего уровня.
Сравните диапазоны в нескольких компаниях.
Поговорите с рекрутерами из вашей профессиональной области.
Посмотрите, на какую сумму вас готовы приглашать и на какую — делать предложение.
Учитывайте не только название должности, но и масштаб ответственности, индустрию, размер компании, команду и набор задач.
И только потом корректируйте ожидания, если данные действительно показывают, что это необходимо.

Потому что есть ещё одна опасность.
Снизив сумму из-за тревоги, можно действительно быстрее получить работу — а через несколько месяцев обнаружить, что вы согласились на условия, которые изначально вас не устраивали.

Конечно, бывают ситуации, когда человеку важнее выйти на работу как можно быстрее. Бывает осознанный шаг назад ради новой профессии, индустрии или опыта. И тогда снижение ожиданий может быть вполне рациональной стратегией.
Но это уже решение, а не реакция на очередной отказ.

Я всегда советую смотреть на поиск работы именно так:

один отказ — это событие
Несколько одинаковых сигналов от разных работодателей — уже данные

И карьерные решения лучше принимать по второму.

#карьерабезпаники

ИИ улучшил ваше резюме. А вы сможете защитить его на интервью?

Сегодня попросить ИИ помочь с резюме — вполне обычная практика.
Можно загрузить описание вакансии, добавить свой опыт и через несколько минут получить гораздо более убедительные формулировки.
Вместо:

«Занималась адаптацией новых сотрудников»

появляется:

«Разработала и внедрила систему адаптации, направленную на повышение эффективности онбординга новых сотрудников»

Звучит определённо лучше

Но есть один нюанс.

Чем сильнее звучит формулировка в резюме, тем больше вопросов она может вызвать на интервью

Если вы «разработали и внедрили систему», я могу спросить:

Что именно вы разработали?
Что было до вашего прихода?
Какие изменения предложили лично вы?
Как проходило внедрение?
Как поняли, что система стала эффективнее?

А если в резюме появляется:

«Сократил сроки реализации проектов на 25%»

следующий вполне логичный вопрос:

«За счёт чего и как считали эти 25%?»

И вот здесь иногда выясняется, что кандидат сам не совсем может объяснить формулировку из собственного резюме.

Поэтому после работы с ИИ я бы проверяла резюме не только на ошибки, ключевые слова и соответствие вакансии.
Я бы устроила ему небольшой «тест перед интервью».

Возьмите каждую сильную формулировку и попробуйте ответить на пять вопросов:

Что было изначально?
Как выглядела ситуация или задача до вашего участия?
Что конкретно сделал(а) я?
Не команда, департамент или компания, а именно вы.
Почему было принято такое решение?
Можете ли вы объяснить логику своих действий?
Что изменилось в результате?
Процесс, сроки, деньги, качество, показатели, опыт сотрудников — что именно?
Чем я могу это подтвердить?
Цифрой, примером, конкретным проектом или хотя бы понятным способом оценки результата.

Если на какой-то формулировке вы начинаете спотыкаться, это не обязательно означает, что достижения не было.

Возможно, ИИ просто интерпретировал ваш опыт смелее, чем сделали бы это вы сами.

Например, вы участвовали в проекте, а в резюме неожиданно стали его инициатором.
Помогали внедрять процесс — а теперь оказывается, что вы его разработали.
Улучшили показатель — но появилась красивая цифра, происхождение которой сложно объяснить.

И вот такие изменения я бы обязательно убирала.
Потому что задача ИИ при работе с резюме — не придумать более сильного кандидата.
Он действительно может помочь увидеть то, что мы сами недооцениваем в своём опыте, структурировать его, убрать лишнее и сделать формулировки понятнее.
Но содержание всё равно должно оставаться вашим.

Есть очень простой тест:

если на интервью вас попросят рассказать подробнее о любой строчке резюме, вы должны понимать, что за ней стоит.

Тогда ИИ действительно помогает вам упаковать опыт.
А не создаёт версию кандидата, с которой вам же потом приходится знакомиться на собеседовании

#карьерабезпаники

Кандидатов стало больше. Почему работодателям всё равно сложно нанимать?

Вчера мы смотрели на поиск работы глазами соискателя.
50 откликов. Несколько просмотров. Ни одного приглашения.
Сегодня предлагаю перейти на другую сторону вакансии.

Работодатель публикует позицию и получает десятки, а иногда и сотни откликов.
Кажется, что при таком выборе задача рекрутера должна становиться только проще.
Но 200 откликов на вакансию — это совсем не то же самое, что 200 подходящих кандидатов.

И здесь начинается та часть найма, которую соискатель обычно не видит.

Допустим, на вакансию пришло 200 резюме.

Кто-то откликнулся, хотя его опыт вообще из другой области.
У кого-то нет одного из действительно критичных требований.
Кто-то подходит по опыту, но рассматривает другой уровень позиции или дохода.
Кто-то ищет удалённую работу на вакансию, предполагающую постоянное присутствие в офисе или на объекте.
А у кого-то нужный опыт действительно есть — но понять это из резюме можно только после очень внимательного прочтения.

В результате первоначальные 200 откликов довольно быстро превращаются в гораздо меньшую выборку.
И вот об этом, мне кажется, особенно важно помнить сейчас соискателям.
Когда рядом с вакансией появляется:

«Уже откликнулись 247 человек»

легко решить:

«Наверняка там уже десятки кандидатов сильнее меня. Даже пробовать нет смысла»

Но количество откликов практически ничего не говорит о том, сколько среди них людей с действительно релевантным опытом.

Поэтому я бы не принимала решение об отклике по этой цифре.

Лучше задать себе другие вопросы:

Есть ли у меня ключевой опыт, который нужен для этой работы?

Какие требования здесь действительно критичны, а какие скорее описывают идеального кандидата?

Могу ли я подтвердить нужные компетенции конкретными проектами и результатами?

И главное: сможет ли рекрутер увидеть это из моего резюме достаточно быстро?
Последний вопрос сейчас особенно важен.

Когда откликов много, задача резюме — не рассказать работодателю всю вашу профессиональную биографию.
Его первая задача гораздо проще: дать понять, почему именно ваш опыт стоит посмотреть внимательнее.

Поэтому вместо того, чтобы пытаться конкурировать с условными 247 кандидатами количеством ключевых слов, иногда полезнее открыть своё резюме рядом с вакансией и посмотреть на него глазами человека, который видит вас впервые.

Если вакансия ищет руководителя проектов, а первые полстраницы вашего резюме рассказывают обо всём, кроме управления проектами, нужный опыт может просто потеряться.
Если требуется запуск функции с нуля, а вы действительно это делали, но написали только «участвовал в развитии направления», работодатель об этом не догадается.
Если важен опыт управления командой, а размер команды нигде не указан, рекрутер не знает его автоматически.

Хорошее резюме не должно заставлять работодателя додумывать вашу релевантность за вас.
И, пожалуй, это одна из вещей, которые становятся особенно важными на более конкурентном рынке.
Большое количество откликов действительно усложняет поиск работы.
Но 247 откликов — это ещё не 247 ваших конкурентов.

Сначала стоит понять, насколько вы сами подходите под задачу. А потом — сделать так, чтобы это было видно не только вам.

#карьерабезпаники

Откликаюсь на вакансии, но меня не зовут на интервью. Что не так?

«Я отправил уже 50 откликов, а приглашений почти нет. Наверное, со мной что-то не так»

Сейчас, когда конкуренция за многие вакансии выросла, такую историю я слышу всё чаще от клиентов.

И первое, что хочется сделать в этой ситуации, — снова переделать резюме. Поменять фотографию. Переписать «О себе». Добавить ещё несколько ключевых слов. А после очередного отказа — заодно снизить зарплатные ожидания.
Но прежде чем менять всё сразу, я бы предложила посмотреть на поиск работы немного иначе.
Поиск работы — это тоже воронка. И количество отправленных откликов само по себе почти ничего не говорит о том, насколько хорошо она работает.

Условно она выглядит так:

отклик просмотр резюме приглашение интервью финал оффер

И гораздо важнее не то, что вы отправили 50 или 100 откликов, а на каком этапе начинает теряться большая часть возможностей.
Например.

Откликов много, а просмотров почти нет.
Не спешила бы делать вывод, что у вас «плохой опыт».
Сначала стоит проверить гораздо более простые вещи: насколько название вашего резюме совпадает с тем, что ищет работодатель, на какие вакансии вы откликаетесь, насколько они свежие и действительно ли ваш опыт соответствует основным требованиям.

Резюме смотрят, но почти не приглашают.
А вот здесь уже есть смысл внимательнее посмотреть на само резюме.
Понятно ли из первых блоков, чем именно вы подходите на эту позицию? Видны ли релевантный опыт и результаты? Не спрятано ли самое важное где-то в середине третьего места работы?
Иногда у кандидата действительно есть нужный опыт. Просто рекрутеру приходится слишком долго его искать.

На интервью приглашают, но дальше первого этапа дело почти не идёт.
В этом случае бесконечно переписывать резюме уже вряд ли поможет — свою первую задачу оно выполнило.
Смотреть стоит на другое: самопрезентацию, ответы на вопросы, примеры проектов, мотивацию, зарплатные ожидания и то, насколько ваш рассказ совпадает с тем, что написано в CV.

До финальных этапов доходите регулярно, но оффера пока нет.
И это уже совсем другая ситуация.
Возможно, ваша стратегия поиска в целом работает, а решения принимаются на уровне нюансов между несколькими сильными кандидатами.
Один финальный отказ неприятен. Но это ещё не повод полностью менять резюме, профессию и ожидания от зарплаты.

Поэтому, если поиск затянулся, попробуйте хотя бы пару недель вести очень простую статистику:

сколько было откликов сколько просмотров сколько приглашений сколько интервью сколько финалов сколько офферов

Например

50 7 1 — я бы сначала разбиралась, почему резюме так редко открывают

50 35 2 — уже смотрела бы на содержание резюме и соответствие выбранным вакансиям.

30 22 8 3 — возможно, поиск работает гораздо лучше, чем вам кажется. Просто оффера пока нет.

Именно поэтому на консультациях мне важно не просто услышать «меня никуда не берут», а понять, что происходило до этого «не берут».

Потому что за одной и той же фразой могут стоять совершенно разные проблемы — а значит, и решения нужны разные.

Не всегда нужно отправлять больше откликов или в очередной раз полностью переделывать резюме. Иногда сначала достаточно найти место, в котором ваша воронка перестаёт работать.
И уже после этого решать, что именно менять.

#карьерабезпаники

Рынок работодателя наступил? Не совсем

Последние месяцы всё чаще встречаю формулировку:

«рынок снова стал рынком работодателя»

И цифры вроде бы это подтверждают.

Вакансий становится меньше, кандидатов — больше. Конкуренция за отдельные позиции растёт, а привычная стратегия «обновил резюме — получил несколько приглашений» работает уже далеко не для всех.

Но есть интересный парадокс.

Соискателям стало сложнее искать работу. Работодателям при этом не обязательно стало проще нанимать.

По данным исследования «Работа.ру», во II квартале 2026 года 34% работодателей говорили, что находить подходящих кандидатов сложно, ещё 25% — очень сложно.

То есть почти 6 из 10 компаний продолжают испытывать сложности с наймом.
При этом у 44% компаний выросла нагрузка на действующих сотрудников.

Получается довольно странная картина: резюме на рынке становится больше, конкуренция среди соискателей растёт — а бизнес всё равно говорит, что нужных людей найти сложно.

Почему?
Потому что «кандидатов стало больше» и «подходящих кандидатов стало больше» — совсем не одно и то же.

На одну вакансию действительно могут приходить сотни откликов. Но внутри этого потока будут кандидаты другого уровня, с неподходящим опытом, другими зарплатными ожиданиями или без критичных для конкретной позиции компетенций.
И в обратную сторону это работает точно так же.
Если на интересную вам вакансию уже откликнулись 200 человек, это ещё не означает, что перед вами стоят 200 одинаково подходящих конкурентов.

Мне кажется, поэтому описывать сегодняшний рынок одной фразой «теперь выбирает работодатель» слишком просто.

Скорее, рынок стал более конкурентным и одновременно более избирательным.
И это меняет стратегию для обеих сторон.

Работодателю уже недостаточно получить много откликов — нужно научиться находить нужных людей внутри большого потока.
А соискателю всё меньше помогает просто увеличивать количество откликов. Важнее понимать, на какие позиции он действительно подходит, насколько это видно из резюме и на каком этапе поиска возникает проблема.

Поэтому следующую неделю хочу посвятить здесь #карьерабезпаники

Посмотрим на рынок с обеих сторон и разберём вполне практические вопросы:
что делать, если откликаетесь, а на интервью не зовут;
стоит ли снижать зарплатные ожидания после нескольких отказов;
как понять, что проблема действительно в резюме;
и почему резюме, которое за вас прекрасно написал ИИ, ещё придётся суметь «защитить» на интервью.

Потому что рынок действительно изменился. Но прежде чем менять всю карьерную стратегию, стоит разобраться, что именно изменилось — и что из этого касается именно вас.

#HRпомогает

А вам точно нужно ещё учиться?

Я очень люблю учиться.
Настолько, что на многие карьерные вопросы у меня долгое время был почти универсальный ответ: надо ещё немного поучиться

Хочется двигаться дальше — найти новую программу.
Появилась интересная тема — пройти курс.
Кажется, что чего-то не хватает для следующего шага, — значит, нужно получить ещё какие-то знания.

Наверное, поэтому одна мысль из материала про принципы суперобучения мне особенно откликнулась.

Прежде чем выбирать, чему учиться, стоит понять, какую задачу это обучение должно решить

Автор предлагает сначала исследовать саму цель: что для неё действительно нужно, какие навыки уже есть и чего конкретно не хватает. И только потом выбирать способ обучения.
И вот здесь я задумалась, как часто в карьере мы делаем наоборот.

Получили несколько отказов — надо что-то подтянуть.
Хотим новую должность — нужен ещё один курс.
Смотрим на требования вакансии и видим незнакомый пункт — я пока не готов.

Хотя и на собственном опыте, и на консультациях я не раз видела совсем другую картину.

Иногда начинаешь разбирать опыт человека, а за его «у меня этого нет» обнаруживается проект, который он уже реализовал.
За «я почти этим не занимался» — вполне конкретный результат.
А за желанием получить ещё один сертификат — навык, которого на самом деле не хватает не изучить, а научиться показывать работодателю.

Конечно, бывают ситуации, когда без новых знаний действительно не обойтись.
Но мне понравилась ещё одна мысль из материала: обучение должно быть максимально близко к тому, что мы хотим уметь делать в реальности. Можно много читать о публичных выступлениях, но сами выступления всё равно придётся практиковать. Можно изучать профессию в теории, но это ещё не означает развивать именно те навыки, которые востребованы в работе.

Поэтому я точно не перестану учиться. Скорее наоборот

Но хочу чаще задавать себе один вопрос перед очередным «мне бы ещё пройти курс»:

Мне действительно нужно ещё чему-то научиться — или я уже достаточно знаю, чтобы сделать следующий шаг?

Кажется, хороший вопрос для воскресенья перед началом новой недели

#HRпомогает #мойпуть

Навык работы с ИИ уже начинает влиять на зарплату

Об ИИ на рынке труда по-прежнему много говорят в контексте возможного сокращения рабочих мест. Но в свежем исследовании университета «Зерокодер», которым поделились коллеги из CNews, моё внимание привлекла другая цифра.

Разрыв в оплате между сопоставимыми специалистами с навыками работы с ИИ и без них вырос за год с 25% до 56%.

Получается, что ИИ постепенно влияет не только на то, как мы работаем, но и на то, сколько стоит специалист на рынке труда.

При этом потерю работы главным опасением, связанным с развитием ИИ, называют только 9% россиян.

И изменения пока действительно заметнее не на уровне исчезновения профессий целиком, а внутри отдельных задач.
На фриланс-рынке спрос на шаблонные тексты снизился на 33%, переводы — на 19%, поддержку — на 16%.
То есть под давлением в первую очередь оказывается та часть работы, которую можно стандартизировать, ускорить или частично передать ИИ. А способность использовать его для решения профессиональных задач, наоборот, начинает становиться отдельным преимуществом специалиста.

И для HR и L&D здесь, на мой взгляд, важен ещё один момент.

Компании много обсуждают, где и как внедрять ИИ, но вопрос развития соответствующих навыков у сотрудников становится не менее важным.

Если разрыв в стоимости специалистов с ИИ-навыками и без них действительно продолжит расти, то обучение работе с ИИ — это уже не только история про повышение эффективности.

Это ещё и вопрос того, какие компетенции компания сможет развить внутри, а какие через несколько лет ей придётся покупать значительно дороже на внешнем рынке.

Поэтому AI literacy постепенно имеет смысл рассматривать не как факультативный digital-навык, а как часть профессиональной квалификации — причём далеко не только для тех, кто непосредственно работает с технологиями.

#назаметкуHR

Испытательный срок — не всегда «по умолчанию»
С сентября исключений стало больше

Сентябрь начался не только с нового учебного года, но и с изменений, за которыми стоит последить HR

Одно из них касается вполне привычного нам испытательного срока.

До сих пор статья 70 ТК РФ запрещала устанавливать его женщинам с детьми до полутора лет. С 1 сентября 2026 года эта граница увеличилась до трёх лет.

То есть теперь женщине, у которой есть ребёнок младше трёх лет, нельзя установить испытательный срок при приёме на работу.

На первый взгляд, изменились всего несколько слов в Трудовом кодексе.
Но в работе HR такие небольшие изменения иногда оказываются гораздо важнее больших реформ.

Потому что испытательный срок — одна из тех вещей, которые давно стали привычной частью найма. Мы обсуждаем его с кандидатом, указываем в оффере, переносим в трудовой договор — и далеко не каждый раз возвращаемся к статье 70 ТК РФ, чтобы проверить все исключения.
А значит, недостаточно просто прочитать новость и запомнить новую цифру.

Важно, чтобы новое правило появилось не только в голове HR, но и внутри самих процессов компании.

Поэтому я бы после 1 сентября посмотрела на шаблоны трудовых договоров, инструкции для рекрутеров и кадровых специалистов, настройки HR-систем — везде, где условие об испытательном сроке может появляться практически автоматически.

Вроде бы изменилась всего одна цифра — с полутора до трёх лет. Но для HR это как раз тот случай, когда небольшая поправка в законе требует вполне конкретных изменений в работе.

Федеральный закон № 91-ФЗ

#жизньпоТК

Мы учим руководителей управлять командой. А кто учит их управлять собой?

Руководителей учат многому: делегировать, давать обратную связь, проводить сложные разговоры, мотивировать команду, управлять конфликтами.

На обучении всё выглядит вполне логично. Есть ситуация, есть управленческий инструмент, есть алгоритм его применения.

А потом руководитель возвращается в реальную работу.
Сотрудник ошибается. Сроки горят. Команда сопротивляется изменениям. Сверху ждут результат ещё вчера.

И вместо делегирования появляется тотальный контроль. Вместо развивающей обратной связи — раздражение. Вместо самостоятельности команды — привычное «проще сделать самому».

💡 В материале коллег из СберУниверситета «Компетенции и осознанность: два вектора развития лидеров, которые меняют корпоративную культуру» обратила внимание именно на этот разрыв.
Авторы предлагают смотреть на развитие руководителей сразу через два вектора:

компетенции — конкретные управленческие инструменты и модели;

осознанность — понимание собственных установок, реакций, мотивов и умение управлять своим состоянием.

Потому что знать, как правильно поступить, и действительно так поступить — не одно и то же. Особенно в стрессовой ситуации.

Хороший пример — делегирование.
Можно научить руководителя правильно ставить задачу, определять уровень самостоятельности сотрудника и передавать ответственность.
Но что, если он всё равно постоянно вмешивается?
Проблема может быть совсем не в отсутствии навыка. В материале описывается ситуация, когда за сложностями с делегированием обнаруживается страх потерять контроль и недоверие к компетентности команды. И тогда ещё один инструмент сам по себе проблему не решит.

Более того, авторы показывают довольно интересный риск: управленческий инструмент без внутренней готовности руководителя может начать работать совсем не так, как задумывалось.
Например, алгоритм решения проблем при недостатке доверия к сотрудникам способен превратиться не в способ развивать самостоятельность команды, а в очередной инструмент микроменеджмента.

При этом и одной осознанности недостаточно.
Можно прекрасно понимать: «мне сложно делегировать, потому что я боюсь потерять контроль». Но если руководитель не знает, как именно передать ответственность и выстроить процесс, понимание причины ещё не меняет управленческую практику.
И, пожалуй, именно здесь для меня находится одна из важных задач развития руководителей.

Мы много учим их управлять другими. Но управлению собой тоже приходится учиться.

Замечать момент, когда стресс возвращает тебя к привычному поведению. Не забирать задачу после первой ошибки сотрудника. Не подменять поддержку контролем. Не превращать инструменты управления в механический чек-лист.

Потому что иногда руководителю действительно не нужен ещё один инструмент управления командой.

Ему нужно научиться не мешать самому себе этим инструментом пользоваться.

#HRпомогает

Сильный кандидат, который не подходит по ценностям. Вы правда готовы ему отказать?

Представим довольно знакомую для рекрутмента ситуацию.

Вакансия сложная. Поиск идет уже несколько месяцев. И наконец появляется кандидат, который почти идеально совпадает с профессиональным профилем.

Нужный опыт, сильные результаты, редкая экспертиза, хорошее понимание бизнеса.
Есть только одно «но».
По ходу интервью становится понятно: по способу работы он совсем не совпадает с тем, что компания декларирует как свои ценности.

И вот здесь начинается настоящая проверка корпоративной культуры.
Потому что написать на карьерном сайте про командность, открытость и уважение довольно просто.
Гораздо сложнее отказаться от сильного кандидата именно из-за них.

Недавно у коллег в материале о культуре Grab я обратила внимание на практику No Brilliant Jerks.

В 2018 году компания публично рассказывала, что готова отказать сильному кандидату, если его поведение не соответствует четырем корпоративным ценностям 4H. А в руководителях особенно внимательно проверяли Humility — обучаемость, готовность признавать, что идеальный ответ не найден, становиться лучше и помогать другим развиваться.

И мне кажется, здесь интересен даже не сам подход Grab, а ситуация, в которой ценности действительно приходится проверять на прочность.

Насколько ценности действительно влияют на найм, если перед вами кандидат, которого очень не хочется терять?

Представим, что вакансия горит.
Что нужного эксперта искали полгода.
Что руководитель очень хочет именно этого человека и говорит: «Да, с ним непросто. Но зато какой результат».
Именно в этот момент становится понятно, какую роль ценности на самом деле играют в компании.

Это критерий, который влияет на решение? Или то, чем можно поступиться ради нужного опыта и сильных результатов?

Причем эта дилемма не заканчивается после выхода сотрудника на работу.
Если компания говорит, что для неё важны сотрудничество и уважение, но при этом продвигает руководителя, который показывает отличные цифры ценой отношений с командой, сотрудники довольно быстро понимают, какое поведение здесь действительно вознаграждается.

В материале коллег есть еще одна показательная практика Grab. В оценке учитывались не только показатели, но и способ достижения результата — в том числе обратная связь коллег, партнеров и людей, с которыми сотрудник работал. Авторы отдельно уточняют, что этот пример, как и No Brilliant Jerks, относится к практике 2018 года.
И здесь, пожалуй, находится самая интересная мысль всего кейса:

Ценность работает только тогда, когда из-за неё человек или компания действительно принимает другое решение

В самом материале эта логика сформулирована через простой вопрос: «какое решение человек выберет иначе?»
Отказать сильному кандидату.
Не повысить результативного, но разрушительного руководителя.
Не закрыть глаза на способ, которым получен высокий результат.

Потому что корпоративные ценности проявляются не тогда, когда решение очевидно.
Они проявляются тогда, когда следовать им становится неудобно.

#назаметкуHR

Первое 1 сентября, когда мне никуда не нужно идти учиться

Сегодня важный день для школьников, студентов и, конечно, родителей. Новые классы, аудитории, преподаватели, знакомства — и тот самый момент, когда впереди ещё целый учебный год.

А для меня это 1 сентября немного непривычное.

Впервые за много лет у меня нет расписания занятий, новой группы, сессии впереди и необходимости привыкать к мысли, что после работы или в выходные снова нужно садиться за учёбу.

Школа, бакалавриат, магистратура — один этап сменял другой. И вот теперь первое 1 сентября, когда я официально никуда не иду учиться.

Но, пожалуй, именно сейчас я особенно понимаю, что окончание университета совсем не означает окончание обучения.
В современной карьере сложно однажды получить образование и решить, что необходимых знаний теперь хватит надолго.

Меняются профессии и требования к ним. Появляются новые инструменты. То, что ещё несколько лет назад было дополнительным преимуществом специалиста, постепенно становится базовым навыком. А иногда приходится осваивать новое просто потому, что перед тобой появляется задача, с которой раньше никогда не сталкивался.

И учёба после университета выглядит уже совсем иначе.
Это может быть профессиональный курс. Новая программа, которую приходится осваивать по ходу работы. Исследование, которое заставило посмотреть на привычную тему по-другому. Разговор с более опытным коллегой. Новая задача или проект, в котором сначала вообще непонятно, с какой стороны подступиться.

Наверное, поэтому День знаний для меня давно перестал быть праздником исключительно школьников и студентов.

Учиться мы действительно продолжаем гораздо дольше, чем длится наше формальное образование. Просто со временем вместо оценок и дипломов появляются другие результаты — новые навыки, более сложные задачи, профессиональная уверенность и возможности, которых раньше у нас не было.

Поэтому сегодня мне хочется поздравить с Днём знаний не только тех, кто идёт в школу или университет.

С 1 сентября каждого, кто продолжает учиться, развиваться и не считает, что уже знает и умеет всё.

Кажется, во взрослой карьере это один из самых полезных навыков.

#мойпуть