+800% вакансий за год. OpenAI, Anthropic, Google — все ищут одного и того же человека. А в стартапах даже слова такого не слышали.

Forward Deployed Engineer.

Короче это инженер который не сидит в офисе и пилит фичи. Он берёт продукт, едет к клиенту и собирает всё прямо у них. На их данных. В их инфре. Со всеми их костылями которые копились три года. Приехал в пятницу — в понедельник работает в проде.

Почему это взорвалось щас. AI-продукты нельзя внедрять по документации. Ну вот нельзя и всё. Нельзя кинуть ссылку на docs и надеяться что разберутся. У каждого клиента свой зоопарк. Кто-то должен приехать и руками всё это сшить.

И вот этот разрыв — между тем что ты продал и тем что клиент реально получил — он стоит денег. Пока разрыв есть — клиенты уходят. Закрыл — остаются и докупают.

У Anthropic в вакансии прямо написано: «Ex-founders, CTOs, founding engineers». Им не java-senior нужен. Им нужен человек который и код напишет и на встрече с чужим CTO не потеряется.

Где таких брать. На линкдине не найдёшь. Надо смотреть на бывших founding engineers из стартапов которые закрылись. На CTO маленьких компаний которые привыкли всё делать сами. За ними щас вообще никто не охотится — все гоняются за «senior backend 5+ лет python». А эти ребята просто ждут нормального оффера.

Лондон £120-180k. Берлин €90-140k. Звучит дорого — но это один человек вместо трёх в solutions-команде. Которые делают то же самое, только хуже.

Можно и дальше писать в LinkedIn «ищем AI-инженера с опытом внедрения». Ну.. удачи с этим.

👉 t.me/huntermikevolkov — собираю команды которые внедряют а не презентуют

Буст каналу💪

Резюме которое топит.

11 кандидатов на Staff AI-native на этой неделе. Серия А, Берлин, €150k. Прошёл один.

И дело не в том что остальные слабые. 8-12 лет, нормальные компании, всё как положено. Но я открываю резюме — и уже понимаю что не пройдёт. Ещё до интервью.

Там написано «Led a team of 40+ engineers», «Certified PMP, Scrum Master, SAFe», «Deep expertise in Jenkins, Azure DevOps, Confluence». И чувак реально этим гордится. Десять лет назад это был топовый профиль. Щас это маркер что человек из другой эпохи.

Staff AI-native не управляет сорока людьми. Он запускает трёх агентов и делает больше чем те сорок. Ему не нужен Jenkins — агент CI/CD поднимает за пятнадцать минут. Ему не нужен Confluence — документацию агент сам ведёт. Три сертификата про процессы — а он релизит за день и процессы выстраиваются вокруг него сами.

У восьми из десяти были ровно такие строчки. Почти слово в слово.

Не плохие инженеры. Просто заточены под другое. Под длинные циклы, под согласования, под «aligned 40 stakeholders». В стартапе серии А нет сорока стейкхолдеров. Есть фаундер и прод.

Если ты инженер — открой резюме. Первые пять строк. Там 2026 или 2016?

👉 t.me/huntermikevolkov — про AI-найм в 2026

Буст каналу💪

8 человек которых читаю чтобы не отставать в AI. Сохраняй.

Пока собирал этот список — Карпати объявил что переходит в Anthropic. 25 миллионов просмотров за несколько часов. Вот о каком темпе я говорю.

AI обновляется каждый день. Иногда дважды. Читать всё подряд невозможно. Слежу за конкретными людьми — они сами фильтруют.
Вот 8 аккаунтов которые у меня в закладках.

1. Andrej Karpathy
Тот самый — только что перешёл в Anthropic. До этого директор AI в Tesla, первая команда OpenAI. Лучший AI-педагог из всех кого я знаю. Объясняет как оно реально работает. Без вариантов.

2. Sam Altman
CEO OpenAI. Пишет редко. Когда пишет — это уже событие. Просто держи в подписках.

3. Demis Hassabis
Нобелевский лауреат, CEO Google DeepMind. Сделал AlphaFold — изменил биологию навсегда. Работает на самом длинном горизонте из всех.

4. Ethan Mollick
Профессор Wharton. Пишет про AI как будто читатель — нормальный человек, а не ML-инженер. Нет снобизма, нет хайпа. Substack «One Useful Thing» — мастрид для всех у кого нет PhD.

5. François Chollet
Создал Keras и ARC-AGI. Когда рынок хайпует — он объясняет что реально, а что нет. Читаю чтобы не съехать от очередного «AGI уже через год».

6. Jim Fan
Директор по робототехнике NVIDIA, первый интерн OpenAI. Физический AI, роботика — следующая волна, и он там с первого ряда.

7. Mustafa Suleyman
CEO Microsoft AI, сооснователь DeepMind. Автор «The Coming Wave». Стратегический взгляд — куда AI идёт как индустрия.

8. Yann LeCun
Лауреат премии Тьюринга, отец глубокого обучения. Провоцирует, спорит со всем хайпом. Читаю как противовес — иначе всё звучит как один большой рекламный проспект.

Это мой список. Не единственный правильный — мой.

Кидай друзьям кто жалуется что не успевает следить за AI.

Кого я пропустил? Пишите в комментах — добавлю.

Ссылки в комментариях.

t.me/huntermikevolkov — здесь про AI в найме каждый день

Буст каналу💪

#пятничныемысли
AI-сектор дал 3.5% роста ВВП Америки за прошлый год. Весь рост экономики, считай, один сектор. Цифры красивые.

Но зацепило другое. Гарвардский экономист Ицхоки сказал штуку, которая не отпускает: нету теоремы, что инновации делают жизнь лучше для всех. Средние доходы растут. А неравенство растёт ещё быстрее.

Пирог стал больше. Твой кусок - нет.

Я честно, в ужасе. Сижу, перестраиваю бизнес, думаю как выжить в новой реальности. А вокруг вижу людей которые ждут. Что AI сделает им хорошо. Что кто-то наверху перераспределит. Что государство разберётся.

Ребят, никто не разберётся.

Рынок не про справедливость. Он про эффективность. Никто не постучит в дверь со словами "вот твоя доля от того, что OpenAI заработал".

Я каждую неделю разговариваю с людьми по обе стороны найма. И знаете что вижу? Пропасть. Те кто врубился в новые правила, зарабатывают в разы больше. Переупаковывают себя, учатся, двигаются. А кто-то до сих пор ждёт что само рассосётся. Не рассосётся.

Социализм не придёт спасать. Робота при рождении не выдадут. Единственный вариант - вписать себя в новый мир. Самому. Не ждать пока впишут. Или спишут.

Жёстко? Да. Но лучше я скажу это сейчас, чем ты сам поймёшь через пару лет.

Ты уже перестраиваешься? Или ждёшь?

👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команды с AI, которые перфомят

Буст каналу💪

P.s. рекомендация посмотреть на "повседневные AI вещи" под другим углом - Разговор про экономику с Олегом Ицхоки, на ютюб

2021 год. Крипта на хаях. Ко мне приходит клиент, блокчейн-стартап, подняли раунд, нужен senior Solidity-разработчик. Вчера.

Ищу месяц. Нахожу парня в Будапеште. Ну просто идеальный. Три года в DeFi, смарт-контракты писал для протоколов где TVL на сотни миллионов крутился. Клиент после собеса звонит: "Майк, это он. Делаем оффер".

Все хотят. Все счастливы. Уже мысленно закрыл вакансию.

Ага. Щас.

У стартапа юрлицо в Делавере. В Венгрии ноль. Открыть компанию - три-четыре месяца и тысяч 30-40 юристам. Кандидат подрядчиком не хочет. Говорит, мне нужен нормальный контракт, соцпакет. И блин он прав. Человек уходит из стабильной компании, он не хочет ИП-шничать на стартап которому полтора года.

Две недели уговоров. Не уговорили.

Через месяц узнаю, его забрал конкурент. Который просто мог оформить. Всё. Занавес.

Два месяца работы. Идеальный мэтч. В трубу. Из-за бумажки.

И это я потом видел ещё раза три-четыре. Находишь человека, он горит, клиент горит, а нанять не можешь. Нет юрлица в его стране. А открывать ради одного инженера.. ну камон. Стартап не должен в это лезть, у фаундера и без этого дел по горло.

Щас 2026. У этой боли наконец есть рабочее решение.

EOR, Employer of Record. Объясняю на пальцах: есть компания которая уже зарегана в стране твоего кандидата. Она его оформляет официально. Трудовой контракт, соцпакет, всё по закону. Ты не открываешь юрлицо и не лезешь в венгерское трудовое право. Просто нанимаешь человека и работаешь.

Stape делает это конкретно для IT. У них льготы для инженеров, банковские программы, вот это вот всё что нужно чтобы человек чувствовал себя нормально а не фрилансером на птичьих правах.

Если бы Stape был в 2021-м, тот парень из Будапешта щас работал бы на моего клиента. А не на конкурента.

Короче. Если нанимаете удалённо и нет юрлица в стране кандидата, не теряйте людей на ровном месте.

👉 Запишись на встречу, команда Stape разберёт твою ситуацию.

Профессорам Гарварда дали новые вводные: вы больше не источник знаний, для этого теперь есть GPT. Ваша работа - тренировать мозги.

Их декан объяснил так. Представь велосипед с электромотором. Когда надо доехать быстро, включаешь мотор. Когда хочешь ноги накачать, выключаешь и крутишь сам. Университетский курс - это когда мотор выключен и ты работаешь головой.

Мне это запало потому что вижу ровно то же в найме. Люди которые научились думать вместе с AI стоят в разы дороже. Промптить все умеют. А вот понимать что делаешь и зачем, это другой навык.

Ладно, к делу. Постоянно слышу "хочу разобраться, не знаю откуда начать". Есть откуда.
Anthropic открыли бесплатную академию - anthropic.com/learn. 16 курсов, сертификаты, нужен только email. Например курс - Claude 101 если хочешь совсем с нуля. А Claude Code in Action если хочешь строить: MCP-серверы, GitHub, архитектура, AI Fluency - как правильно думать про AI, делали вместе с профессорами; плюс субагенты, API, скиллы - на Хабре уже перевели на русский.

Когда компания отдаёт такое бесплатно, это не благотворительность. Это ставка на то что разобравшийся пользователь останется. Умный ход честно говоря.

Профессора Гарварда поняли первыми: знания теперь бесплатны, а умение думать нет. Качай голову пока есть чем.

👉 t.me/huntermikevolkov - собираю команды которые нужны сейчас

Буст каналу💪

Andrej Karpathy написал пост про то как хранить знания чтобы с ними работал AI-агент. 59K лайков, 21 млн просмотров - зацепило, видно.

Проблема простая — память ChatGPT это чёрный ящик. Не видишь что модель о тебе знает, данные у провайдера, переключился на другую и всё потерял.

Что предлагает Карпати — заводишь локальную вики из markdown-файлов, скидываешь туда всё подряд, LLM сам собирает базу с резюме и категориями. Задаёшь вопрос — агент лезет в вики и выдаёт ответ в твоём контексте. Знание копится а не теряется.

Один чувак загнал 2500 записей дневника — получил 400 статей про людей и проекты. Агент теперь работает с его головой а не с интернетом.

Я это читаю и понимаю что мы по сути так уже работаем с наймом AI-спецов. У меня в голове и в системе — сотни разговоров с ML-инженерами, AI-лидами, ребятами из OpenAI, Google DeepMind, Anthropic. Я знаю кто чем дышит, кто куда смотрит, кто на самом деле силён а кто просто хорошо собеседуется. Это контекст который не нагуглишь и в LinkedIn не найдёшь.

Поэтому когда фаундер приходит ко мне с задачей «нужен AI-лид через месяц» — я не начинаю искать. Я уже знаю кому звонить.

Оригинал: x.com/karpathy/status/2039805659525644595

👉 t.me/huntermikevolkov — нанимаю AI-спецов которых нет на рынке

Буст каналу💪

#пятничныемысли
Был тут у меня разговор на днях с сеньор-разработчиком, крепкий инженер на инфраструктуре, приходил именно на сложные задачи. Говорит — ищу новое место, компания сменила фокус и теперь я сижу на мануальных задачах и саппорте, мозг не работает, чувствую что деградирую.

Я ему говорю — ну радуйся что хотя бы эти задачи остались а не отдали AI. Он помолчал и говорит — наверное ты прав, но я так не хочу.

И вот тут я задумался. Компании годами собирали этих людей по крупицам — нанимали, онбордили, вкладывались в развитие, брали именно за то что они умеют решать то что другие не могут. А сейчас сложных задач для них становится меньше, часть ушла безнес в ожидании, часть упростилась, часть просто исчезла. И эти ребята начинают уходить не потому что плохо платят а потому что им нечем загрузить голову.

Есть история про Гарвард — в конце 80-х и 90-х у них была одна из сильнейших физических школ в мире, топовые учёные и топовые выпускники. А потом эти люди постарели и ушли, и университет просто не заметил момент когда потерял всю экспертизу. Сейчас Гарвард по физике уже не топ, лавры давно у других.

На рынке инженеров происходит что-то похожее и мне это не нравится. Крутые сеньоры уходят — кто в AI, кто вообще из индустрии, кто на ферму думать о чём-то настоящем руками. В 2021 все искали разработчиков на смарт-контракты а через два года этим ребятам стало нечего делать, но блокчейн был нишевой историей а тут глобальный тренд и масштаб совсем другой.

И самое неприятное что гэп образуется с двух сторон — снизу некого растить потому что джуновские задачи забирает AI, сверху теряем сеньоров которым стало скучно. Откуда через три года возьмутся люди которые реально умеют думать над сложными системами я пока не понимаю и честно говоря не вижу кто об этом вообще думает.

Если у тебя в команде есть такие люди — загрузи их чем-то достойным пока они не ушли, потому что заменить их будет не за деньги которые ты думаешь а за деньги которых у тебя нет.

👉 t.me/huntermikevolkov — нанимаю тех кого сложно найти

Буст каналу💪

80% работников «подвержены» влиянию AI — эту цифру растащили везде и народ решил что всех уволят. Ну ребят, экономисты из Гарварда с Чикаго разобрали эти данные и там совсем про другое.

Индекс - exposure - это не «тебя заменят», это «AI может ускорить часть твоих задач». И парадокс в том что чем больше задач AI может ускорить тем лучше для тебя. Серьёзно. У консультанта в работе штук восемь задач, AI забирает две-три рутинных, и консультант фокусируется на том что реально двигает результат — его ценность растёт, зарплата растёт. Экономисты назвали это O-ring эффект, по аналогии с Челленджером — там одно кольцо сломалось и всё рухнуло, а тут наоборот — убираешь слабое звено и вся цепочка работает мощнее.

А теперь дальнобойщик. У него одна задача — вести грузовик из А в Б. И когда AI это освоит то работа не «трансформируется» и не «обогатится новыми компетенциями», она просто исчезнет. Aurora уже проехала 100 тысяч миль без водителя, ноль аварий. Это щас, не через пять лет.

И вот почему компании вложат в это любые деньги — когда автоматизируешь одну задачу из двадцати ты сэкономил 5% зарплатного фонда, ну такое. А когда автоматизируешь одну задачу из одной — ты убрал всю позицию целиком. Математика простая, стимул огромный.

Ладно, это всё из статьи. А вот что меня зацепило лично — есть такая штука, skills-based framework. Когда раскладываешь должности не по обязанностям а по навыкам. Я попробовал так разложить маркетолога, биздева, продакта и HR-а — и у них из шести ключевых компетенций три-четыре совпадают. Коммуникация, аналитика, кастдев, управление проектами.. пересечений больше чем различий. Все считали что переход между этими ролями это «смена профессии», а по факту тебе не хватает одного-двух скиллов. Которые сейчас AI спокойно закрывает.

То есть люди стали гибкими как никогда а мы до сих пор нанимаем по должностям. Фаундеры, ваш job description устареет через год, наймите лучше человека с правильным набором компетенций — он адаптируется сам.

👉 t.me/huntermikevolkov — нанимаю тех кто адаптируется быстрее рынка

Буст каналу💪

Подробнее: Ghosts of Electricity — How Will AI-driven Automation Actually Affect Jobs? (Imas, Shukla)

Amazon ввёл KPI на использование AI — 80% разработчиков должны юзать еженедельно. Сделали лидерборды по токенам, менеджеры видят кто сколько жрёт. Официально сказали «на оценку не влияет». Ну и что началось — народ стал гонять AI на мусорных задачах просто чтобы быть в топе. Внутри это назвали tokenmaxxing, то есть соревнование кто больше токенов сожрёт за неделю. Чистое читерство, только в корпоративной обёртке. Amazon потом тихо закрыл командную статистику — видимо поняли что получилось не совсем то что планировали.

И я смотрю на это и думаю — ну блин, это же сейчас у половины стартапов происходит просто без лидерборда. Фаундер говорит команде «используйте AI». Команда начинает использовать. Фаундер видит активность и доволен. А толку ноль потому что никто не смотрит стало ли быстрее, стало ли лучше, или люди просто научились выглядеть AI-native в отчётах.

Мерить внедрение AI количеством использований это как мерить качество кода количеством строк. Если хотите понять работает ли AI в вашей команде — смотрите на результат. Задачи стали закрываться быстрее? Итераций до продакшена стало меньше? Если не можете это измерить — просто спросите людей, тебе реально помогает или ты для галочки?

«Мы внедрили AI» это не стратегия, это слайд для инвестора.

А вы как меряете — ваша команда реально быстрее стала или просто красивее отчитывается?

👉 t.me/huntermikevolkov — нанимаю тех кто реально работает с AI а не токенмаксит

Буст каналу💪

#пятничныемысли
Есть два типа компаний. Одни в 2022-м начали пересобирать продукт под AI, пока все спорили хайп это или нет. Другие в 2026-м срочно ищут AI-команду, потому что инвестор задал неудобный вопрос. Угадайте кто сейчас впереди.

Про первый тип у меня есть любимый пример, Notion. Одна из немногих SaaS-компаний которая реально переизобрела себя под AI. И чем дольше я смотрю на эту историю, тем яснее что она вообще не про Notion.

У их команды доступ к GPT-4 был осенью 2022-го, а Notion AI они анонсировали раньше чем ChatGPT добрался до массовой аудитории. Сейчас 2026-й, то есть двигаться к этому они начали почти пять лет назад. Не когда стало модно, а когда было непонятно.

Все вокруг говорят «мы теперь AI-компания». Прикрутили чат-бота к продукту, наняли одного ML-инженера, вставили слово AI в питч и пошли рассказывать инвесторам про трансформацию. А потом удивляются почему ничего не меняется.

А не меняется потому что пересборка компании это не фича и не спринт на два месяца. Это годы. И начинается она не с технологии, а с головы фаундера, с решения «я вкладываюсь сейчас, а результат увижу через три года». У большинства горизонт планирования до конца квартала, и на этом разговор обычно заканчивается.

Компании которые сейчас «внезапно» оказались впереди, начали собирать правильных людей в 22-м и 23-м, когда это ещё никому не было очевидно. Брали инженеров которые думают системами, а не фреймворками. А кто проснулся только сейчас, приходит со словами «нам срочно нужна AI-команда, вчера». Так не получится, тех людей уже разобрали те кто начал раньше.

И продукт тут вторичен честно говоря. Notion повезло что их гибкая структура легла близко к тому как работает AI. Но без людей и без фаундера который пять лет держал курс, никакая структура бы не спасла.

Математика выходит простая и неприятная: где твоя компания будет в 2029-м, решается тем кого ты нанимаешь и что пересобираешь сегодня, а не когда «рынок созреет». Очевидно станет всем одновременно, и в этот момент будет уже поздно.

Кого ты нанял за последний год под то, где хочешь быть в 2029-м?

👉 t.me/huntermikevolkov — собираю команды которые нужны сейчас

Буст каналу💪

Anthropic предложила всему миру поставить разработку AI на паузу. У них уже есть модель Mythos которую не выпускают в открытый доступ потому что слишком мощная, Белый дом её использует для кибербезопасности, их AI уже ускоряет разработку самого себя. И вот они говорят — давайте все остановимся.

Это как если бы SpaceX после посадки на Марс предложил всем космическим агентствам взять паузу «чтобы подумать о безопасности». Пока остальные ещё учатся ракеты не ронять.

Но мне тут не про Anthropic интересно, мне про вас интересно. Потому что разрыв уже случился и большинство его не замечает.

Одни компании прямо сейчас пишут агентов которые сами закрывают задачи, ходят по API и деплоятся без человека. У других «внедрение AI» это чатбот в саппорте который отвечает «переформулируйте вопрос». И те и другие на полном серьёзе говорят «мы используем AI».

Если ты фаундер и твоя команда до сих пор использует AI как гугл с человеческим лицом — у меня для тебя плохие новости. Твой конкурент который нанял правильных людей полгода назад уже автоматизировал то на что у тебя уходит три человека и два спринта. И каждый месяц этот разрыв растёт.

А теперь представь что паузу реально нажмут. Те кто уже улетел зафиксируют отрыв навсегда. А те кто ещё колесо изобретает так и останутся с колесом.

Пока Anthropic думает о безопасности мира — подумайте о безопасности своего бизнеса. Окно закрывается.

👉 t.me/huntermikevolkov — нанимаю тех кто строит ракеты

Буст каналу💪

Посмотрел бро-каст Хартманна с братьями Либерманами. Ребята продали компанию Snapchat за $60M, могли бы клепать очередной AI-сервис на хайпе — а строят что-то на стыке AI и децентрализации. Там где сейчас вообще никого.

Каждый второй стартап это обёртка над GPT с красивым лендингом. Конференции переименовали, питчдеки перекрасили, все ломанулись в одну дверь. А блокчейн, децентрализация — как будто вымерло за ночь. Год назад все этим жили, а теперь типа не было ничего.

Либерманы говорят — вот именно сейчас и момент. Когда все ушли, появляется пространство. Пример с биткоином — 10 миллионов предпринимателей по миру без разрешений, без контроля, и за 15 лет сеть дала 300 000x улучшения. Ни один Google такого не даст, у корпораций задача другая — защитить маржу а не двигать границы.

И они не просто об этом рассуждают в интервью. Либерманы запустили Gonka — децентрализованную сеть для AI-вычислений. Идея в том что GPU по всему миру объединяются в одну сеть и ты можешь гонять inference через протокол вместо того чтобы платить OpenAI или Amazon. У них свой механизм консенсуса Proof of Compute, mainnet уже живой, уже крутятся модели типа Qwen и Kimi. Bitfury зашёл на $12M. Это не слайды с обещаниями, это работающая штука.

А вот что ещё интересно. Весь AI сейчас по факту в руках пяти компаний. И Либерманы рассказывают про Waymo в Сан-Франциско — обещали такси сильно дешевле Uber, а по итогу стоит столько же. Конкурентов нет, можно ставить любую цену. И с AI-инфраструктурой может быть ровно та же история — пока токены дешёвые всем хорошо, а что будет когда рынок поделён и альтернатив нет, никто не думает.

Не говорю бросай всё и беги в крипту. Говорю — пока все давятся в одной двери, рядом стоит открытая и туда никто не смотрит. Самый очевидный путь редко самый прибыльный.

Ты в красном океане или уже нашёл свой стык?

👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про неочевидные ходы

Полное видео тут https://youtu.be/jqua1P35Ykc?si=XSwtOjv66JjkcJyy

Буст каналу💪

Год назад половина запросов от фаундеров была про Prompt Engineer. За последние полгода ни одного. Вообще ноль. Зато пришли другие - AI Ops Engineer, AI Engineer, AI QA. Иногда прямо так и называют, но чаще описывают ситуацию и спрашивают "а кто нам вообще нужен, мы сами не понимаем".

Prompt Engineering никуда не делось, просто рынок наконец разобрался что это навык а не профессия. Ну это как "умеет работать с данными", ты же не напишешь в вакансии Data Worker.

А вот три роли которые сейчас реально нанимают это совсем другое дело.

AI Engineer, и это не тот кто обучает модели, забудьте. Это человек который берёт готовые модели и строит из них продукт - API, RAG, агенты, интеграции. Год назад таких называли "фуллстек который немного шарит в LLM", а сейчас за них отдельная война на рынке и зарплаты уже другие.

AI Ops - тут история интереснее. Компании понапускали агентов в прод, всё красиво, а потом в два ночи модель начинает нести дичь и выясняется что разбираться с этим некому. Это по сути DevOps который научился работать с системами где нет детерминизма и где ты никогда не знаешь точно что тебе ответит модель на тот же самый запрос.

AI QA - вот тут больное место у всех. Тестировать поведение AI это не юнит-тесты писать, тут привычные инструменты не работают от слова совсем. Насколько модель стабильна, насколько безопасна, говорит ли она то что обещали пользователю. Почти все пытаются закрыть это обычным QA-щиком и почти ни у кого не получается, я это вижу по вакансиям которые висят месяцами.

А теперь самое интересное. Компании которые знают эти три слова закрывают позиции за три-четыре недели. Кандидат читает описание и сразу понимает что это про него. А компании которые приходят с "нам нужен ML-инженер который понимает DevOps и может тестировать AI" одной строчкой описывают трёх разных людей, и потом удивляются почему поиск тянется месяцами. Дело не в пустом рынке, дело в том что сигнал непонятный и нормальный кандидат просто проходит мимо.

Правильно назвать роль это уже половина найма. Кто не верит - посмотрите сколько висят ваши вакансии где в одном описании три профиля склеены вместе.

👉 t.me/huntermikevolkov - нанимаю тех кто реально работает с AI

Буст каналу💪