Сейчас я активно наблюдаю ситуацию в больших компаниях по оптимизации персонала.
Например, в Иннотехе наблюдается тенденция, когда людей заставляют самих написать заявление на увольнение без выплаты окладов.
В РайффайзенБанке сейчас оптимизирует тех, кто не нужен команде. На место ушедщих коллег, новые ставки не открывают. Некоторым работникам дают какое-то время на поиск новой работы и выплачивают хорошие отпускные деньги. Бюджеты порезаны и мало кого значительно повышают.
В Промсвязьбанке уже давно известно что сокращают тех, кто был нанят для импортозамещения и их уже до конца оптимизировали на сколько мне известно.
В Альфе-банке на собеседовании услышать что у банка сейчас не лучшие времена и на большую компенсацию вы можете не рассчитывать.
Wildberries задумался над оптимизацией и уже сейчас формирует метрики, по которым будут оценивать команды и возможно "оптимизировать" их в будущем, так как мы знаем что штат в WB достаточно раздули.
Это тенденция по оптимизации наблюдается во многих компаниях, некоторые ставят ставку на AI, чтобы быть конкурентным способными в будущем.
Лично мне кажется что в настоящее время компании будут аккуратнее запускать новые проекты и сокращать расходы там, где не видят будущего в проектах, которые не принесут дополнительной выгоды.
Как вы видите текущую ситуацию? Наблюдаете ли вы "оптимизации" в ваших организациях? Так же легко вам выпросить повышение более чем на 20% или проще уйти?
Напоминаю про опрос по зарплатам:
Пройти опрос: Ссылка
Например, в Иннотехе наблюдается тенденция, когда людей заставляют самих написать заявление на увольнение без выплаты окладов.
В РайффайзенБанке сейчас оптимизирует тех, кто не нужен команде. На место ушедщих коллег, новые ставки не открывают. Некоторым работникам дают какое-то время на поиск новой работы и выплачивают хорошие отпускные деньги. Бюджеты порезаны и мало кого значительно повышают.
В Промсвязьбанке уже давно известно что сокращают тех, кто был нанят для импортозамещения и их уже до конца оптимизировали на сколько мне известно.
В Альфе-банке на собеседовании услышать что у банка сейчас не лучшие времена и на большую компенсацию вы можете не рассчитывать.
Wildberries задумался над оптимизацией и уже сейчас формирует метрики, по которым будут оценивать команды и возможно "оптимизировать" их в будущем, так как мы знаем что штат в WB достаточно раздули.
Это тенденция по оптимизации наблюдается во многих компаниях, некоторые ставят ставку на AI, чтобы быть конкурентным способными в будущем.
Лично мне кажется что в настоящее время компании будут аккуратнее запускать новые проекты и сокращать расходы там, где не видят будущего в проектах, которые не принесут дополнительной выгоды.
Как вы видите текущую ситуацию? Наблюдаете ли вы "оптимизации" в ваших организациях? Так же легко вам выпросить повышение более чем на 20% или проще уйти?
Напоминаю про опрос по зарплатам:
Пройти опрос: Ссылка
Кстати, я тут рекламу запускал для канала в Яндекс.Direct. 📱
Сначала думал раскрутить один свой маленький вайбовенький проект, но не взлетело. Отключил.
Решил включить рекламу на свой канал, закинул 1000 рублей и пошло дело.
За 1000 рублей я получил:
17433 показа
481 клик
4 конверсии
одного подписчика🤗
Рекламировал:
1. Cвой конспект по Spark:
9750 показов
173 клика
55% - Мужчин
34% - Женщин
11% - неопределено
Расход: 210 рублей
2. Конспект по Clickhouse:
5300 показов
232 клика
48% - Женщина
45% - Мужчин
7% - неизвестно
Расход 322
3. Реклама канала
2400 показов
74 клика
4 конверсии
1 подписка
Расход 300р
Реклама показывалась только:
Москва + Санкт-Петербург
от 18 до 35 (старше не стал, они бы мне просто бюджет сожгли)
Что я понял:
Реклама в Яндекс.Директе это очень дорого и без результативно.
Нужно точно уметь писать промо тексты и настраивать точечно рекламу, иначе бюджет улетит очень быстро
Теперь у меня есть тот самый подписчик за 1000 рублей)
Сначала думал раскрутить один свой маленький вайбовенький проект, но не взлетело. Отключил.
Решил включить рекламу на свой канал, закинул 1000 рублей и пошло дело.
За 1000 рублей я получил:
17433 показа
481 клик
4 конверсии
одного подписчика
Рекламировал:
1. Cвой конспект по Spark:
9750 показов
173 клика
55% - Мужчин
34% - Женщин
11% - неопределено
Расход: 210 рублей
2. Конспект по Clickhouse:
5300 показов
232 клика
48% - Женщина
45% - Мужчин
7% - неизвестно
Расход 322
3. Реклама канала
2400 показов
74 клика
4 конверсии
1 подписка
Расход 300р
Реклама показывалась только:
Москва + Санкт-Петербург
от 18 до 35 (старше не стал, они бы мне просто бюджет сожгли)
Что я понял:
Реклама в Яндекс.Директе это очень дорого и без результативно.
Нужно точно уметь писать промо тексты и настраивать точечно рекламу, иначе бюджет улетит очень быстро
Теперь у меня есть тот самый подписчик за 1000 рублей)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Напоминаю что прямо сейчас проходит опрос по зарплатам:
На данный момент уже собрано 325 ответов.
Если вам кажется что из вашей маленькой компании только вы заполняете этот опрос, то это не так)
Просьба не боятся и указывать название компании и зарплатную вилку)
Пройти опрос: Ссылка
Партнерский пост
На данный момент уже собрано 325 ответов.
Если вам кажется что из вашей маленькой компании только вы заполняете этот опрос, то это не так)
Просьба не боятся и указывать название компании и зарплатную вилку)
Пройти опрос: Ссылка
Партнерский пост
Google Docs
Исследование зарплат и карьерных трендов 2025 (октябрь)
Данные о зарплатах, бонусах и условиях работы специалистов в России, СНГ и Европе будут использованы анонимно для понимания текущего рынка. Благодаря этому исследованию мы сможем построить реальную картину зарплат на рынке труда
При заполнении формы вы даете…
При заполнении формы вы даете…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Админ открыл результаты.
P.S. уже 500 анкет
P.S. уже 500 анкет
🤣91
Мне писало пару человек с вопросом:
"Может пора сделать пост про то что ты делаешь на работе?"
Вот пора, решил написать что делает ваш автор, помимо того что ходит по собеседованиям.
Напишу что сделал интересного за год:
1. Data Quality
Всем бизнесам в последнее время необходимо решить единственную проблему: Качество данных.
На каждом проекте на котором я работал все хотели DQ и гарантию что данные актуальны и им можно верить.
Эту проблему решал двумя путями:
1. dbt test'ы
2. Самописное решение на Python'е по сверке данных.
2. PoC/MVP проектирование и тестирование
Очень часто мне приходилось делать какие proof of concept в этом году. Игрался с разными БД и фреймворками.
За год успел поработать с TimescaleDB, Trino+Iceberg это что то из неординарного. Так же были и типичные кейсы работы с Clickhouse Cloud, Snowflake, MongoDB и думаю все.
Из сервисов успел потрогать BigQuery, Snowflake и Airbyte Cloud.
По фреймворкам успел потрогать dbt, dbt-elementary, soda DQ и различные фреймворки по работе с time-series данными. А так же различными штуками для работы с Apache Iceberg.
Кстати по итогу: Вся моя история с Apache Iceberg летит в мусорку, так как для поддержания этого нужен больше чем один DE, и это выглядит не очень экономично.
3. Самое мое любимое это сокращение cost'ов.
Тут все просто. Есть сервисы которые жрут очень много в облаке.
Допустим, меня в этом году взяли на проект, где месячные косты были в районе 10к евро. Придя в компанию, за первые месяцы я сократил расходы до 4к евро.
На другом проекте удалось сократить с 13к долларов в месяц до 5,4к долларов в месяц и это еще не предел.
4. Были так же задачи на соблюдение GDPR
Задача заключалась в шифровании персональных данных и хранении их в нашем хранилище. Более подробные детали не смогу сказать)
Так же занимался ролевой модели по доступу к данным и ограничением пользователей к различным данным.
5. Из прикольного мемного:
Дописывал ETL на Javascript (в Google Sheets)
Написал приложение на Go для стриминга данных в Clickhouse.
Интегрировался с различными сервисами от Trader даты до маркетинговых.
6. Очень редкие кейсы
Иногда наш СЕО покупает компании с их решениями и я в том числе провожу аудит и оптимизацию костов в AWS/GCP/итд. В этом году было таких проектов два.
Короче, играю в легодату на работе.
UPD. Обновление по опросу:
Заполнено 600 анкет. Сделал обязательные поля для заполнения, так как некоторые не указывают названия компаний или вообще ничего. Если не хотите говорить пишите NDA в название компании, не бойтесь, это же анонимная форма.
Пройти опрос: Ссылка
"Может пора сделать пост про то что ты делаешь на работе?"
Вот пора, решил написать что делает ваш автор, помимо того что ходит по собеседованиям.
Напишу что сделал интересного за год:
1. Data Quality
Всем бизнесам в последнее время необходимо решить единственную проблему: Качество данных.
На каждом проекте на котором я работал все хотели DQ и гарантию что данные актуальны и им можно верить.
Эту проблему решал двумя путями:
1. dbt test'ы
2. Самописное решение на Python'е по сверке данных.
2. PoC/MVP проектирование и тестирование
Очень часто мне приходилось делать какие proof of concept в этом году. Игрался с разными БД и фреймворками.
За год успел поработать с TimescaleDB, Trino+Iceberg это что то из неординарного. Так же были и типичные кейсы работы с Clickhouse Cloud, Snowflake, MongoDB и думаю все.
Из сервисов успел потрогать BigQuery, Snowflake и Airbyte Cloud.
По фреймворкам успел потрогать dbt, dbt-elementary, soda DQ и различные фреймворки по работе с time-series данными. А так же различными штуками для работы с Apache Iceberg.
Кстати по итогу: Вся моя история с Apache Iceberg летит в мусорку, так как для поддержания этого нужен больше чем один DE, и это выглядит не очень экономично.
3. Самое мое любимое это сокращение cost'ов.
Тут все просто. Есть сервисы которые жрут очень много в облаке.
Допустим, меня в этом году взяли на проект, где месячные косты были в районе 10к евро. Придя в компанию, за первые месяцы я сократил расходы до 4к евро.
На другом проекте удалось сократить с 13к долларов в месяц до 5,4к долларов в месяц и это еще не предел.
4. Были так же задачи на соблюдение GDPR
Задача заключалась в шифровании персональных данных и хранении их в нашем хранилище. Более подробные детали не смогу сказать)
Так же занимался ролевой модели по доступу к данным и ограничением пользователей к различным данным.
5. Из прикольного мемного:
Дописывал ETL на Javascript (в Google Sheets)
Написал приложение на Go для стриминга данных в Clickhouse.
Интегрировался с различными сервисами от Trader даты до маркетинговых.
6. Очень редкие кейсы
Иногда наш СЕО покупает компании с их решениями и я в том числе провожу аудит и оптимизацию костов в AWS/GCP/итд. В этом году было таких проектов два.
Короче, играю в легодату на работе.
UPD. Обновление по опросу:
Заполнено 600 анкет. Сделал обязательные поля для заполнения, так как некоторые не указывают названия компаний или вообще ничего. Если не хотите говорить пишите NDA в название компании, не бойтесь, это же анонимная форма.
Пройти опрос: Ссылка
❤38
Посмотрел интервью Бабушкина, выделю для вас самые главные мысли, которые мне кажется будут полезны каждому:
Карьера в зарубежных компаниях отличается от российских компаний. Во-первых, многие руководители, которые достигли успеха в России не могут повторить такого же успеха за рубежом. Я видел пару таких примеров, когда в РФ чувак был условным руководителем в Сбере, а за рубежом он был обычным middle/senior разрабом. Некоторые не могут смирится с этим и возвращаются в РФ чтобы быть тут руководителями. Это очень частая ситуация.
Скиллованные ребята (условные Senior/Head of Data/Head of Engineering) не разбираются что происходит на низких грейдах. Условно я без понятия как стать Junior, что они сейчас изучают, как сейчас ищут. Я даже больше скажу что Senior'ы не понимают как устроен рынок Junior/Middle сейчас. Слава богу опросу я немного понял текущий рынок Junior и Middle. Так же был поинт что в России всегда джунам было тяжело в ИТ и сейчас не исключение.
Уже давно слышал тезис что после Яндекса ребята целятся за рубеж в Google/Meta(запрещенная в России), и в этом интервью я тоже услышал что Яндекс похож по процессам на Meta (запрещенная в России), но разница в деньгах конечно большая.
Самое важное что подчеркнул что люди не умеют себя продавать как специалистов. Подчеркнул что продажи себя важны как и на Senior, так и на Junior грейде. Самая еще главная проблема с которой я сталкивался и наблюдаю это что люди долго не могут подняться в должности и/или в зарплате. Мне кажется тут идеально подходит правило из консалтинга: UpOrLeave. Если тебя не поднимают по зарплате или должности значит пора уходить, нет смысла сидеть если хочешь роста.
Пройти опрос по зарплатам
Карьера в зарубежных компаниях отличается от российских компаний. Во-первых, многие руководители, которые достигли успеха в России не могут повторить такого же успеха за рубежом. Я видел пару таких примеров, когда в РФ чувак был условным руководителем в Сбере, а за рубежом он был обычным middle/senior разрабом. Некоторые не могут смирится с этим и возвращаются в РФ чтобы быть тут руководителями. Это очень частая ситуация.
Скиллованные ребята (условные Senior/Head of Data/Head of Engineering) не разбираются что происходит на низких грейдах. Условно я без понятия как стать Junior, что они сейчас изучают, как сейчас ищут. Я даже больше скажу что Senior'ы не понимают как устроен рынок Junior/Middle сейчас. Слава богу опросу я немного понял текущий рынок Junior и Middle. Так же был поинт что в России всегда джунам было тяжело в ИТ и сейчас не исключение.
Уже давно слышал тезис что после Яндекса ребята целятся за рубеж в Google/Meta(запрещенная в России), и в этом интервью я тоже услышал что Яндекс похож по процессам на Meta (запрещенная в России), но разница в деньгах конечно большая.
Самое важное что подчеркнул что люди не умеют себя продавать как специалистов. Подчеркнул что продажи себя важны как и на Senior, так и на Junior грейде. Самая еще главная проблема с которой я сталкивался и наблюдаю это что люди долго не могут подняться в должности и/или в зарплате. Мне кажется тут идеально подходит правило из консалтинга: UpOrLeave. Если тебя не поднимают по зарплате или должности значит пора уходить, нет смысла сидеть если хочешь роста.
Пройти опрос по зарплатам
❤74
Добавил в конспекты по clickhouse аспекты при проектировании больших таблиц. + В ближайшее время планирую добавить техники по оптимизации запросов.
Ссылки и стоимость ниже.
Просьба перед покупкой ознакомиться с постами о материалах.
Конспекты:
1. Apache Spark
2. Clickhouse
3. Greenplum
4. DWH+Hadoop+Kubernetes
5. Задачки с собесов
6. Lakehouse Conspects
7. How to Get Offer
Так же контент за звезды:
Сколько получил от канала
Офферы в DE:
Первый
Второй
Третий
*При покупке нескольких скидка в PM @noelsethink
Ссылки и стоимость ниже.
Просьба перед покупкой ознакомиться с постами о материалах.
Конспекты:
1. Apache Spark
2. Clickhouse
3. Greenplum
4. DWH+Hadoop+Kubernetes
5. Задачки с собесов
6. Lakehouse Conspects
7. How to Get Offer
Так же контент за звезды:
Сколько получил от канала
Офферы в DE:
Первый
Второй
Третий
*При покупке нескольких скидка в PM @noelsethink
Я бы хотел работать?
Anonymous Poll
14%
В стартапе (до 50 человек)
18%
В маленькой компании(от 51 до 200)
22%
В средней компании от (250 до 500)
15%
В большой компании (от 1000 до 5000 человек)
6%
В корпорации (от 5000 до 10000)
21%
В большой корпорации (от 10000)
5%
У меня собственное дело ( своя компания)
Вакансия: Data Engineer, Product Analytics Team
Компания: Meta (Запрещённая в РФ)
Предполагаемая вилка:
Gross Total Competition (average monthly)
UK:
E3: 9k EUR - Junior (5500 net)
E4: 15k EUR - Middle (8500 net)
E5: 24,5k EUR - Senior (12k net)
E6: 48k EUR - Staff (25k net)
E7: 55k EUR - Senior Staff (28k net)
USA:
IC3 - 13k$ - Junior
IC4- 16k$ - Middle
IC5- 25k$ - Senior
IC6- 34k$ - Staff
Период собеседования: сентябрь 2025
Формат работы: Гибрид (Лондон)
Этапы собеседований:
HR -> Tech Screening -> Full loop Interview (Livecoding, System Design, Culture Fit) -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
На линкедин написала hr с предложением созвониться. Думала, что у фаанг компаний есть пул из 100500 миллионов отправленных резюме, из которых они выбирают первую сотню, с которой идут дальше 🌚 Оказалось вот оно как бывает, есть такие же процессы по поиску кандидатов, как и у всех.
На созвоне обсудили подробности по вакансии, звали в продуктовую команду. Из типов задач упомянули building pipelines at scale, data modeling, python automation, data quality, understanding metrics and dimensions, reporting, analysis.
После HR call позвали на тех скрининг, который длится 60 мин и состоит из секций SQL и Python. На каждую секцию выделяется по 25 мин + 10 мин на приветствие и вопросы. Нужно решить минимум 3 задачи в каждой секции (~5-8 мин на задачу). Несколько раз hr подчёркивала, что тут в приоритете скорость решения задач, не оптимизация. В начале интервью также заранее обсудили, что можно не проговаривать подробно алгоритм решения (потому что цель скрининга в том чтобы как можно больше решить задач). Но я всё равно по неопытности наговаривала лишнего, крадя у себя же время. По итогу решила по 2 задачи, дальше не прошла. В ходе интервью код можно было компилировать. Сами задачи брались не из литкода, но методы решения такие же как там. Впечатления от интервью положительные, было комфортно общаться на всех этапах, мой корявый ru-английский все понимали))
После получения реджекта уведомили, что куллдаун дают обычно на 12 месяцев, но можно и через 6 месяцев попробовать снова.
Пройти опрос по зарплатам
Компания: Meta (Запрещённая в РФ)
Предполагаемая вилка:
Gross Total Competition (average monthly)
UK:
E3: 9k EUR - Junior (5500 net)
E4: 15k EUR - Middle (8500 net)
E5: 24,5k EUR - Senior (12k net)
E6: 48k EUR - Staff (25k net)
E7: 55k EUR - Senior Staff (28k net)
USA:
IC3 - 13k$ - Junior
IC4- 16k$ - Middle
IC5- 25k$ - Senior
IC6- 34k$ - Staff
Период собеседования: сентябрь 2025
Формат работы: Гибрид (Лондон)
Этапы собеседований:
HR -> Tech Screening -> Full loop Interview (Livecoding, System Design, Culture Fit) -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
На линкедин написала hr с предложением созвониться. Думала, что у фаанг компаний есть пул из 100500 миллионов отправленных резюме, из которых они выбирают первую сотню, с которой идут дальше 🌚 Оказалось вот оно как бывает, есть такие же процессы по поиску кандидатов, как и у всех.
На созвоне обсудили подробности по вакансии, звали в продуктовую команду. Из типов задач упомянули building pipelines at scale, data modeling, python automation, data quality, understanding metrics and dimensions, reporting, analysis.
После HR call позвали на тех скрининг, который длится 60 мин и состоит из секций SQL и Python. На каждую секцию выделяется по 25 мин + 10 мин на приветствие и вопросы. Нужно решить минимум 3 задачи в каждой секции (~5-8 мин на задачу). Несколько раз hr подчёркивала, что тут в приоритете скорость решения задач, не оптимизация. В начале интервью также заранее обсудили, что можно не проговаривать подробно алгоритм решения (потому что цель скрининга в том чтобы как можно больше решить задач). Но я всё равно по неопытности наговаривала лишнего, крадя у себя же время. По итогу решила по 2 задачи, дальше не прошла. В ходе интервью код можно было компилировать. Сами задачи брались не из литкода, но методы решения такие же как там. Впечатления от интервью положительные, было комфортно общаться на всех этапах, мой корявый ru-английский все понимали))
После получения реджекта уведомили, что куллдаун дают обычно на 12 месяцев, но можно и через 6 месяцев попробовать снова.
Пройти опрос по зарплатам
На днях мне рассказали одну историю касательно перестановок в одной компании на C-Level позициях.
Новость заключается в том что назначали нового CDO, а старого назначали консультантом.
Я вижу эту новость так, что прошлого CDO уволили из-за не достижения каких-то целей и/или отсутствия перформанса, но чтобы не портить ему карьеру, дали 2-3 месяца чтобы найти новую компанию и уйти в нее без потери репутации.
Раньше я так же видел такие случаи замены сотрудников, которым предлагали должность пониже, но с текущей зарплатой. Условно был Tech Lead и получал 600-700k, но Engineering Manager тобой не доволен и тебя понижают, но с сохранием зарплаты. Чаще такие случаи были связаны с токсичностью сотрудника или не хватало человеку софт скиллов для руководящий позиции.
Это мое лишь видение перестановки, а что думаете вы?
Напоминаю что прямо сейчас проходит опрос по зарплатам:
На данный момент уже собрано 650 ответов. (50%Data ролей, 40% Backend/Frontend/etc, 10% Manager ролей)
Пройти опрос: Ссылка
Партнерский пост
Новость заключается в том что назначали нового CDO, а старого назначали консультантом.
Я вижу эту новость так, что прошлого CDO уволили из-за не достижения каких-то целей и/или отсутствия перформанса, но чтобы не портить ему карьеру, дали 2-3 месяца чтобы найти новую компанию и уйти в нее без потери репутации.
Раньше я так же видел такие случаи замены сотрудников, которым предлагали должность пониже, но с текущей зарплатой. Условно был Tech Lead и получал 600-700k, но Engineering Manager тобой не доволен и тебя понижают, но с сохранием зарплаты. Чаще такие случаи были связаны с токсичностью сотрудника или не хватало человеку софт скиллов для руководящий позиции.
Это мое лишь видение перестановки, а что думаете вы?
Напоминаю что прямо сейчас проходит опрос по зарплатам:
На данный момент уже собрано 650 ответов. (50%Data ролей, 40% Backend/Frontend/etc, 10% Manager ролей)
Пройти опрос: Ссылка
Партнерский пост
🔥22❤8
Фокус на одной компании
Вы замечали что некоторые люди, возможно даже и вы, слишком фокусированы попасть в определенную компанию? Особенно это проявляется у молодых специалистов. Часто вижу такое проявление что "Хочу работать в *имя любой компании*", но зачем? Почему? У всех примерно один и тот же ответ на разные названия компании: Крутой бренд, большая корпорация, много карьерных возможностей, крутые задачи.
Но откуда нам знать об этом?
С рассказов с конференций, с каких либо мероприятий, из телеграмм каналов в конце концов.
Но потом когда у человека не получилось попасть в компанию он ловит депрессию, он начинает думать что он плохой специалист, что он не достоин и на придумывает о себе разного плохого.
Или наоборот человек получил оффер, там цифры меньше чем он ожидал увидеть, но все равно соглашается и разочаровывается со временем в компании.
Но почему-то люди до сих пор хотят попасть в компанию-мечты, хотя эта компания может быть и не безупречна, а настоящая их компания мечты может быть другая.
Так в чем смысл сосредотачиваться на одной компании?
Если вам предложат в компании вашей мечты зарплату 300к + премии+ ДМС и прочее, и в компанию которую вы собесились для галочки 600к без плюшек, то вы выберете первую?
Я честно не вижу никакого смысла в компании мечты, так как это убивает вас при отказе в нее. Я поработал в компании своей мечты и после того, как мне сказали что не готовы платить мне больше, так как мы тебе и так много раз повышали зарплату, да и вообще ты не достоин такой зарплаты, я ушел и доказал обратное, хоть и под конец они мне уже обещали поднять на 50к, но не на 130к как я хотел.
Второй довод заключается в том что ребята очень зациклены на компании и не рассматривают другие перспективные предложения. Очень расстраиваются если туда не попали и им теперь очень грустно.
Всем советую забить на компанию своей мечты и не расстраиваться по такому поводу.
Пройти опрос по зарплатам: Ссылка
Вы замечали что некоторые люди, возможно даже и вы, слишком фокусированы попасть в определенную компанию? Особенно это проявляется у молодых специалистов. Часто вижу такое проявление что "Хочу работать в *имя любой компании*", но зачем? Почему? У всех примерно один и тот же ответ на разные названия компании: Крутой бренд, большая корпорация, много карьерных возможностей, крутые задачи.
Но откуда нам знать об этом?
С рассказов с конференций, с каких либо мероприятий, из телеграмм каналов в конце концов.
Но потом когда у человека не получилось попасть в компанию он ловит депрессию, он начинает думать что он плохой специалист, что он не достоин и на придумывает о себе разного плохого.
Или наоборот человек получил оффер, там цифры меньше чем он ожидал увидеть, но все равно соглашается и разочаровывается со временем в компании.
Но почему-то люди до сих пор хотят попасть в компанию-мечты, хотя эта компания может быть и не безупречна, а настоящая их компания мечты может быть другая.
Так в чем смысл сосредотачиваться на одной компании?
Если вам предложат в компании вашей мечты зарплату 300к + премии+ ДМС и прочее, и в компанию которую вы собесились для галочки 600к без плюшек, то вы выберете первую?
Я честно не вижу никакого смысла в компании мечты, так как это убивает вас при отказе в нее. Я поработал в компании своей мечты и после того, как мне сказали что не готовы платить мне больше, так как мы тебе и так много раз повышали зарплату, да и вообще ты не достоин такой зарплаты, я ушел и доказал обратное, хоть и под конец они мне уже обещали поднять на 50к, но не на 130к как я хотел.
Второй довод заключается в том что ребята очень зациклены на компании и не рассматривают другие перспективные предложения. Очень расстраиваются если туда не попали и им теперь очень грустно.
Всем советую забить на компанию своей мечты и не расстраиваться по такому поводу.
Пройти опрос по зарплатам: Ссылка
❤68
Рынок разъебан
Я обычно не говорю что вот все плохо, нереально найти работу, но возможно проблема в другом. Проблема в красном демоне в виде двух одинаковых букв H на красном фоне. Как вы знаете я всегда в активном поиске, да и некоторые мои знакомые так же. Но уже на протяжении нескольких недель у меня не было ни одного интервью с hh. Да и у моих знакомых такая же история. Ощущается что нереально найти работу, кандидатов сотни, попасть в воронку с HH практически невозможно.
Октябрь 2024 и октябрь 2025 это просто два различных октября. Если мне в 2024 было достаточно раскидать на пару вакансий отклики, то я мог пройти 40 собеседований в неделю!!!! (Это факт)
Сейчас ситуация иная. Чтобы реально попасть на интервью красного демона недостаточно, нужно реально найти контакты рекрутера, красиво оформить резюме, оформить LinkedIn, написать рекрутеру и ждать ответа. Но это недостаточно, я на прошлой неделе договорился на интервью только после того, как я напомнил о себе и уточнил важные детали, касающиеся своего опыта. По итогу разговора пришли к тому что есть у меня пару моментов для роста и немножко не совпали. Из инсайдов: с накрутчиками теперь борятся с помощью ChatGPT и все кто пишет с помощью ИИ игнорируются, поэтому рекомендую всем самим стараться писать резюме. Так же просят соответствующие ресурсы, которые могут подтвердить ваш опыт: Linkedin, Хабр карьера и другие. (Почему? Потому что некоторые компании следят за Linkedin и если вы укажите там ненастоящий опыт, то на вас подадут жалобу)
Если раньше было достаточно открыть резюме и ждать, то сейчас нужно "работать" на поиск новой работы. Не менее важны ваш бывший опыт, нужно чтобы он идеально ложился на вакансию. Опыт работы с Clickhouse, опыт менеджерства, опыт с "и так далее". Все потому что кандидатов много, а отсеивать как-то надо. Как следствие, мы видим снижения количества вакансий год к году уже на -25% (сентябрь 2025/сентябрь 2024)
Иду к тому что найти работу теперь более вероятно имея контакты рекрутеров и/или рефералов.
Пройти опрос по зарплатам: Ссылка
Я обычно не говорю что вот все плохо, нереально найти работу, но возможно проблема в другом. Проблема в красном демоне в виде двух одинаковых букв H на красном фоне. Как вы знаете я всегда в активном поиске, да и некоторые мои знакомые так же. Но уже на протяжении нескольких недель у меня не было ни одного интервью с hh. Да и у моих знакомых такая же история. Ощущается что нереально найти работу, кандидатов сотни, попасть в воронку с HH практически невозможно.
Октябрь 2024 и октябрь 2025 это просто два различных октября. Если мне в 2024 было достаточно раскидать на пару вакансий отклики, то я мог пройти 40 собеседований в неделю!!!! (Это факт)
Сейчас ситуация иная. Чтобы реально попасть на интервью красного демона недостаточно, нужно реально найти контакты рекрутера, красиво оформить резюме, оформить LinkedIn, написать рекрутеру и ждать ответа. Но это недостаточно, я на прошлой неделе договорился на интервью только после того, как я напомнил о себе и уточнил важные детали, касающиеся своего опыта. По итогу разговора пришли к тому что есть у меня пару моментов для роста и немножко не совпали. Из инсайдов: с накрутчиками теперь борятся с помощью ChatGPT и все кто пишет с помощью ИИ игнорируются, поэтому рекомендую всем самим стараться писать резюме. Так же просят соответствующие ресурсы, которые могут подтвердить ваш опыт: Linkedin, Хабр карьера и другие. (Почему? Потому что некоторые компании следят за Linkedin и если вы укажите там ненастоящий опыт, то на вас подадут жалобу)
Если раньше было достаточно открыть резюме и ждать, то сейчас нужно "работать" на поиск новой работы. Не менее важны ваш бывший опыт, нужно чтобы он идеально ложился на вакансию. Опыт работы с Clickhouse, опыт менеджерства, опыт с "и так далее". Все потому что кандидатов много, а отсеивать как-то надо. Как следствие, мы видим снижения количества вакансий год к году уже на -25% (сентябрь 2025/сентябрь 2024)
Иду к тому что найти работу теперь более вероятно имея контакты рекрутеров и/или рефералов.
Пройти опрос по зарплатам: Ссылка
Вакансия: Tech Lead Data Engineer (Lead)
Компания: Stolegrator
Предполагаемая вилка:
7000-8000 EUR (B2B)
Период собеседования: Октябрь 2025
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR-> Tech interview -> CTO -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
На вакансию откликнулся через LinkedIn. Ситуация следующая: Прошлый лид покидает это место и ищут замену на его место. Предлагают оформление на зарубежный ИП. Оформление на Российское ИП недоступно. На техническом интервью спрашивают пару простых вопросов по Clickhouse, так же гоняли по базе распределенных вычислений. Из ближайших задач переезд с on-prem в Облако.
с СТО больше менеджерское интервью + cultural fit.
Rejected by: "Не попал в cultural fit."
(P. S. Гражданство РФ)
Компания: Stolegrator
Предполагаемая вилка:
7000-8000 EUR (B2B)
Период собеседования: Октябрь 2025
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR-> Tech interview -> CTO -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
На вакансию откликнулся через LinkedIn. Ситуация следующая: Прошлый лид покидает это место и ищут замену на его место. Предлагают оформление на зарубежный ИП. Оформление на Российское ИП недоступно. На техническом интервью спрашивают пару простых вопросов по Clickhouse, так же гоняли по базе распределенных вычислений. Из ближайших задач переезд с on-prem в Облако.
с СТО больше менеджерское интервью + cultural fit.
Rejected by: "Не попал в cultural fit."
❤13😁9🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пошла аналитика зарплат из опроса
🤣88💅9