Вопросы — это всегда хорошо.
Необходимые навыки, востребованность и ритм жизни: рассмотрели 5 самых интересных вопросов о веб-разработке, на которые ответили опытные IT-эксперты на Quora 👇
1. Какими пятью основными навыками должен обладать каждый веб-разработчик?
Любая компания хочет нанять лучших специалистов. Но какими навыками должен обладать хороший веб-разработчик? Вот пять популярных ответов, найденных в Quora:
Эллис Тейлор, веб-разработчик Cygnis Media: «Сосредоточьтесь на работе с пользователем, интерфейсом, безопасностью, производительностью и SEO». Список Эллис включает в себя более пяти навыков, но помимо них она дает множество интересных советов и отличных ссылок.
Майкл Грир, цифровой стратег и бывший технический директор The Onion, предложил три довольно интересных навыка:
● Лень. Разработчику лень что-либо делать дважды. Поэтому он пишет скрипт или алгоритм для автоматизации.
● Робость. Разработчик хочет протестировать написанное, но беспокоится о нагрузке кода.
● Безрассудство. Разработчик постоянно пробует новое, немедленно берет в разработку свежие идеи, даже если они в итоге не выгорят.
Аня Банашек, бывший разработчик в Netguru, подчеркнула, что в профессии разработчика нет места эгоизму. Любой специалист должен уметь работать в команде и всегда стремиться к совершенствованию своих навыков. Более того, лучше быть специалистом в узкой области, но при этом иметь общее представление о сфере в целом.
2. Существует ли дефицит разработчиков?
Вопрос, которым задаются многие люди, желающие заняться веб-разработкой.
Веб-инженер Джереми Бернье считает, что сейчас в дефиците разработчики «с 5-летним опытом работы, желающие получать зарплату около 100 000 000$ в год». Если вы сравните разные критерии, то увидите, что общего недостатка в разработчиках сейчас нет — компаниям часто требуются специалисты младших и средних позиций.
3. Мне кажется, или сегодня слишком много людей становятся программистами?
Аналогично предыдущему вопросу, многие начинающие веб-разработчики задумываются, не окажутся ли они в чрезмерно конкурентной сфере?
Единый ответ от пользователей Quora — нет. Джоэл Ривера, основатель PixemWeb, заявляет, что он учит своих детей программированию с раннего возраста. Он уверен, что с развитием технологий во всех аспектах нашей жизни спрос на программистов будет расти и расти.
Почти все остальные ответы в теме приводят к одному и тому же: программисты пользуются большим спросом, и это не изменится в ближайшее время.
4. Как мне стать лучшим фронтенд-разработчиком?
И молодые разработчики, и опытные специалисты постоянно хотят улучшать свои навыки кодирования. В столь быстро развивающейся отрасли нет времени оставаться на месте.
Шон О'Коннелл, фронтенд-разработчик, предложил ряд советов для эффективной работы. К ним относятся использование правильного редактора для соответствующего языка программирования, использование плагинов для экономии времени и правильного стека для работы. Также будет полезно выучить необходимые шорткаты и заранее составлять план работы.
Веб-дизайнер Оливер Додсон также предложил большой список лайфхаков: от планирования ваших проектов до интереса к новым инструментам и самообучению. Он также советует не соглашаться на необоснованные требования со стороны клиентов или начальства, а также учиться в каждом проекте, над которым вы работаете. Наконец, он выступает за поддержку здорового образа жизни.
5. Каковы долгосрочные плюсы и минусы жизни фронтенд-разработчика?
Очень интересный вопрос, который в определенный момент задавали себе многие начинающие разработчики. Вот несколько ответов от сообщества Quora:
Внештатный веб-разработчик Аладин Бенсасси, помимо очевидных преимуществ высокой заработной платы и множества возможностей трудоустройства, ссылается на отличный шанс реализовать себя и на огромное отзывчивое сообщество веб-разработки. Что касается минусов: Аладин предупреждает, что работа может занять большую часть вашей жизни. Вам может быть трудно переключиться на отдых, не пытаясь доделать работу из дома.
Источник
Необходимые навыки, востребованность и ритм жизни: рассмотрели 5 самых интересных вопросов о веб-разработке, на которые ответили опытные IT-эксперты на Quora 👇
1. Какими пятью основными навыками должен обладать каждый веб-разработчик?
Любая компания хочет нанять лучших специалистов. Но какими навыками должен обладать хороший веб-разработчик? Вот пять популярных ответов, найденных в Quora:
Эллис Тейлор, веб-разработчик Cygnis Media: «Сосредоточьтесь на работе с пользователем, интерфейсом, безопасностью, производительностью и SEO». Список Эллис включает в себя более пяти навыков, но помимо них она дает множество интересных советов и отличных ссылок.
Майкл Грир, цифровой стратег и бывший технический директор The Onion, предложил три довольно интересных навыка:
● Лень. Разработчику лень что-либо делать дважды. Поэтому он пишет скрипт или алгоритм для автоматизации.
● Робость. Разработчик хочет протестировать написанное, но беспокоится о нагрузке кода.
● Безрассудство. Разработчик постоянно пробует новое, немедленно берет в разработку свежие идеи, даже если они в итоге не выгорят.
Аня Банашек, бывший разработчик в Netguru, подчеркнула, что в профессии разработчика нет места эгоизму. Любой специалист должен уметь работать в команде и всегда стремиться к совершенствованию своих навыков. Более того, лучше быть специалистом в узкой области, но при этом иметь общее представление о сфере в целом.
2. Существует ли дефицит разработчиков?
Вопрос, которым задаются многие люди, желающие заняться веб-разработкой.
Веб-инженер Джереми Бернье считает, что сейчас в дефиците разработчики «с 5-летним опытом работы, желающие получать зарплату около 100 000 000$ в год». Если вы сравните разные критерии, то увидите, что общего недостатка в разработчиках сейчас нет — компаниям часто требуются специалисты младших и средних позиций.
3. Мне кажется, или сегодня слишком много людей становятся программистами?
Аналогично предыдущему вопросу, многие начинающие веб-разработчики задумываются, не окажутся ли они в чрезмерно конкурентной сфере?
Единый ответ от пользователей Quora — нет. Джоэл Ривера, основатель PixemWeb, заявляет, что он учит своих детей программированию с раннего возраста. Он уверен, что с развитием технологий во всех аспектах нашей жизни спрос на программистов будет расти и расти.
Почти все остальные ответы в теме приводят к одному и тому же: программисты пользуются большим спросом, и это не изменится в ближайшее время.
4. Как мне стать лучшим фронтенд-разработчиком?
И молодые разработчики, и опытные специалисты постоянно хотят улучшать свои навыки кодирования. В столь быстро развивающейся отрасли нет времени оставаться на месте.
Шон О'Коннелл, фронтенд-разработчик, предложил ряд советов для эффективной работы. К ним относятся использование правильного редактора для соответствующего языка программирования, использование плагинов для экономии времени и правильного стека для работы. Также будет полезно выучить необходимые шорткаты и заранее составлять план работы.
Веб-дизайнер Оливер Додсон также предложил большой список лайфхаков: от планирования ваших проектов до интереса к новым инструментам и самообучению. Он также советует не соглашаться на необоснованные требования со стороны клиентов или начальства, а также учиться в каждом проекте, над которым вы работаете. Наконец, он выступает за поддержку здорового образа жизни.
5. Каковы долгосрочные плюсы и минусы жизни фронтенд-разработчика?
Очень интересный вопрос, который в определенный момент задавали себе многие начинающие разработчики. Вот несколько ответов от сообщества Quora:
Внештатный веб-разработчик Аладин Бенсасси, помимо очевидных преимуществ высокой заработной платы и множества возможностей трудоустройства, ссылается на отличный шанс реализовать себя и на огромное отзывчивое сообщество веб-разработки. Что касается минусов: Аладин предупреждает, что работа может занять большую часть вашей жизни. Вам может быть трудно переключиться на отдых, не пытаясь доделать работу из дома.
Источник
Мы всегда за то, чтобы находить дополнительные материалы и не ограничивать свое обучение курсами. Поэтому собрали для вас список ютуб-каналов для изучения Python 🐍
● Anaconda Inc. — https://www.youtube.com/channel/UCND4vKhJssAtK8p1Blfj14Q — самая популярная data science-платформа в Python. Кроме обучающих видео, канал содержит видеозаписи конференций AnacondaCon с выступлениями экспертов по анализу данных, IT-профессионалов, аналитиков, разработчиков и бизнес-лидеров.
● Christian Thompson — https://www.youtube.com/c/ChristianThompson_Python — канал учителя, преподающего Python в средних и старших классах школы. Много видео для начинающих.
● Data School — https://amp.gs/OQGN — если вы заинтересованы в развитии карьеры в Data Science, то этот канал для вас. Здесь есть углубленные туториалы, которые помогут научиться использованию Python.
● Python Training — https://amp.gs/OQGq — короткие видеоролики и туториалы по Python, которые подойдут не только новичкам.
● Chris Hawkes — https://amp.gs/OQGO — обучение программированию, веб-дизайну, Django, Python, разработке игр и многому другому.
● PyData — https://amp.gs/OQGA — здесь обсуждают новые подходы и технологии для управления, обработки, аналитики и визуализации данных.
● Sentdex — https://amp.gs/OQGs — о машинном обучении, финансах, анализе данных, робототехнике, веб-разработке, разработке игр и другом.
● Talk Python — https://www.youtube.com/user/mkennedy66996694 — видео, демо и лекции о программировании, веб-разработке и особенностях Python.
● PrettyPrinted — https://amp.gs/OQGd — видео о веб-разработке на Python: от разработки и деплоя веб-сервиса Django до туториалов по Flask.
● Anaconda Inc. — https://www.youtube.com/channel/UCND4vKhJssAtK8p1Blfj14Q — самая популярная data science-платформа в Python. Кроме обучающих видео, канал содержит видеозаписи конференций AnacondaCon с выступлениями экспертов по анализу данных, IT-профессионалов, аналитиков, разработчиков и бизнес-лидеров.
● Christian Thompson — https://www.youtube.com/c/ChristianThompson_Python — канал учителя, преподающего Python в средних и старших классах школы. Много видео для начинающих.
● Data School — https://amp.gs/OQGN — если вы заинтересованы в развитии карьеры в Data Science, то этот канал для вас. Здесь есть углубленные туториалы, которые помогут научиться использованию Python.
● Python Training — https://amp.gs/OQGq — короткие видеоролики и туториалы по Python, которые подойдут не только новичкам.
● Chris Hawkes — https://amp.gs/OQGO — обучение программированию, веб-дизайну, Django, Python, разработке игр и многому другому.
● PyData — https://amp.gs/OQGA — здесь обсуждают новые подходы и технологии для управления, обработки, аналитики и визуализации данных.
● Sentdex — https://amp.gs/OQGs — о машинном обучении, финансах, анализе данных, робототехнике, веб-разработке, разработке игр и другом.
● Talk Python — https://www.youtube.com/user/mkennedy66996694 — видео, демо и лекции о программировании, веб-разработке и особенностях Python.
● PrettyPrinted — https://amp.gs/OQGd — видео о веб-разработке на Python: от разработки и деплоя веб-сервиса Django до туториалов по Flask.
Некоммерческая организация New Story построила первый в мире район для бедных, который напечатали на 3D-принтере. Он находится в штате Табаско на юго-востоке Мексики — https://amp.gs/iSTA.
Всего компания планирует возвести 50 домов для малоимущих семей. Для строительства использовался принтер Icon Vulcan II, а на «печать» одного дома уходит всего 24 часа.
Всего компания планирует возвести 50 домов для малоимущих семей. Для строительства использовался принтер Icon Vulcan II, а на «печать» одного дома уходит всего 24 часа.
Праздник к нам приходит! 🎄
Снижаем цены на старты 2020 года до 40%. Подарок, которым точно захочется воспользоваться — https://amp.gs/iSkm
Акция действует до 23 декабря и не суммируется с другими скидками.
Снижаем цены на старты 2020 года до 40%. Подарок, которым точно захочется воспользоваться — https://amp.gs/iSkm
Акция действует до 23 декабря и не суммируется с другими скидками.
Комикс GoogleAI. Часть 6
#SF_комикс_GoogleAI
Часть 1: https://amp.gs/iNHP
Часть 2: https://amp.gs/iNHC
Часть 3: https://amp.gs/iNHk
Часть 4: https://amp.gs/iNHe
Часть 5: https://amp.gs/iNH7
#SF_комикс_GoogleAI
Часть 1: https://amp.gs/iNHP
Часть 2: https://amp.gs/iNHC
Часть 3: https://amp.gs/iNHk
Часть 4: https://amp.gs/iNHe
Часть 5: https://amp.gs/iNH7
По данным аналитического агентства Gartner 6 из 10 компаний ведут проекты в области искусственного интеллекта. Эти цифры доказывают, что нейронные сети и машинное обучение с каждым годом набирают все большую популярность.
Сегодня расскажем о проектах, благодаря которым мир познакомился с возможностями этих технологий 🤖
https://telegra.ph/10-legendarnyh-proektov-po-mashinnomu-obucheniyu-12-17
Сегодня расскажем о проектах, благодаря которым мир познакомился с возможностями этих технологий 🤖
https://telegra.ph/10-legendarnyh-proektov-po-mashinnomu-obucheniyu-12-17
Telegraph
10 легендарных проектов по машинному обучению
По данным аналитического агентства Gartner 6 из 10 компаний ведут проекты в области искусственного интеллекта, а в следующем году бизнес планирует удвоить усилия по этому направлению. Эти цифры как нельзя лучше доказывают, что нейронные сети и системы машинного…
❓Кто такая Лена Сёдерберг?
❗️В 1973 году к сотруднику Университета Южной Калифорнии Александру Савчуку попал ноябрьский номер журнала «Playboy». Ища подходящее изображения для тестирования нового алгоритма сжатия фотографий, Савчук выбрал фото Лены из-за его широкого цветового диапазона. Этим изображением он проиллюстрировал свою научную работу.
С тех пор фото Сёдерберг распространилось среди инженеров, а со временем превратилось в стандартное тестовое изображение для новых алгоритмов обработки фотографий. Девушку также часто называют первой леди интернета.
Но почему именно это фото? Дэвид Мансон, главный редактор IEEE, выделяет две причины. Первая — это идеальная смесь деталей, текстуры, света и цвета для теста любого ПО для обработки изображений. Вторая причина банальна: большинство программистов — мужчины, а на фото красивая девушка.
❗️В 1973 году к сотруднику Университета Южной Калифорнии Александру Савчуку попал ноябрьский номер журнала «Playboy». Ища подходящее изображения для тестирования нового алгоритма сжатия фотографий, Савчук выбрал фото Лены из-за его широкого цветового диапазона. Этим изображением он проиллюстрировал свою научную работу.
С тех пор фото Сёдерберг распространилось среди инженеров, а со временем превратилось в стандартное тестовое изображение для новых алгоритмов обработки фотографий. Девушку также часто называют первой леди интернета.
Но почему именно это фото? Дэвид Мансон, главный редактор IEEE, выделяет две причины. Первая — это идеальная смесь деталей, текстуры, света и цвета для теста любого ПО для обработки изображений. Вторая причина банальна: большинство программистов — мужчины, а на фото красивая девушка.
Forwarded from Мы и Жо / медиа и журналистика
🤖 Свежесозданный дипфейк — непростое украшенье. Чтобы журналисты разобрались, где видео, созданное машиной, а где реальный ролик, Facebook спонсировал проводимый Reuters курс по определению дипфейков и других видов манипулирования изображениями.
Это бесплатно, попробуйте.
Это бесплатно, попробуйте.
Axios
Exclusive: Facebook funding Reuters deepfakes course for newsrooms
Facebook is spending six figures to fund a course on manipulated media and deepfakes for newsrooms,
● Google
То же самое справедливо и для Google, чьи специалисты написали уже 1600 работ по разным аспектам машинного обучения. Очевидно, первоначальной целью было улучшить работу поискового движка — для этого нужно, чтобы робот понимал суть человеческих вопросов. В эту же копилку попадают исследования в области перевода и предложения вариантов запроса до того, как пользователь закончит печатать.
Впрочем, деньги Google приносит не поиск, а реклама. Поэтому эксперты корпорации внедрили умные алгоритмы в механизм ставок, который определяет место каждого объявления в очереди на показ.
Дочерние продукты Google также вовсю развивают ML-технологии. На YouTube с их помощью блокируется нежелательный контент, а Gmail предлагает пользователям автоматические ответы на поступающие письма. Наконец, ни в коем случае не забудем Google Assistant — многофункциональный помощник, живущий в Android-смартфонах. Не будем начинать холивар, но многие пользователи ставят его выше конкурентов, полагая, что синергия с экосистемой Google обеспечивает Ассистенту заметное преимущество.
● Tesla
Как бы кто ни относился к Илону Маску, невозможно отрицать достижения его компании в области беспилотных автомобилей. На YouTube достаточно видеороликов, его автопилот Tesla точным маневром уводит машину от неаккуратных участников движения или вышедших на дорогу животных. Система слежения может даже распознать аварийную ситуацию еще до того, как машины впереди столкнутся.
Как писал фантаст Артур Кларк, любая достаточно развитая технология неотличима от волшебства. Впечатляющие возможности Tesla, чьи автомобили за прошедшие годы не спровоцировали ни одного ДТП, целиком построены на машинном обучении. И с каждым пройденным километром эти возможности только развиваются.
Разумеется, другие компании активно применяют те же методы для своих разработок. Причем наверняка в скором будущем мы увидим на этом поле не только привычных автопроизводителей, но и другие новые лица. Когда в следующий раз будете искать на капче дорожные знаки и автобусы, задумайтесь, почему Google нужна помощь с определением таких объектов на фото.
● Uber
Еще один дерзкий новичок автомобильной отрасли не просто экспериментирует с машинным обучением, а запустил целую ML-платформу Michelangelo. Ее используют самые разные департаменты компании. Подразделение доставки еды UberEATS строит модели для точного предсказания времени курьера в пути на базе десятка параметров. Прежде чем выдать результат, алгоритм даже проверяет, как работники ресторана справляются с нагрузкой в последний час и в последнюю неделю.
Подразделение клиентской поддержки применяет ML-технологии, чтобы обрабатывать обращения недовольных пользователей. По подсчетам Uber, внедрение аналитических моделей позволило им на 15% ускорить решение проблем. Это не только снижает нагрузку на сотрудников, но и экономит сотни тысяч долларов в год.
● Яндекс
Единственная российская компания в нашей подборке не зря считается главным проводником инноваций в стране. Именно Яндекс создал открытую систему машинного обучения CatBoost, которая используется на Большом адронном коллайдере. Исходный код библиотеки, документация и прочие необходимые инструменты доступны всем желающим на Github. По словам разработчиков, решение можно использовать для обучения моделей на любых данных в любых областях — от металлургии и нефтеобработки до финансовой аналитики и стриминга кино.
Отдельная служба машинного обучения есть в «Яндекс.Такси». Эти эксперты делают так, чтобы приложение понимало, когда пользователь хочет поехать на работу, а когда — в ресторан отдохнуть. Таким образом они могут формировать оптимальные тарифы, которые устроят и водителя, и пассажира. Эти же технологии помогают развивать внутренние бизнес-процессы «Яндекс.Такси»: поддержку пользователей, контроль качества автомобилей, работу с водителями.
То же самое справедливо и для Google, чьи специалисты написали уже 1600 работ по разным аспектам машинного обучения. Очевидно, первоначальной целью было улучшить работу поискового движка — для этого нужно, чтобы робот понимал суть человеческих вопросов. В эту же копилку попадают исследования в области перевода и предложения вариантов запроса до того, как пользователь закончит печатать.
Впрочем, деньги Google приносит не поиск, а реклама. Поэтому эксперты корпорации внедрили умные алгоритмы в механизм ставок, который определяет место каждого объявления в очереди на показ.
Дочерние продукты Google также вовсю развивают ML-технологии. На YouTube с их помощью блокируется нежелательный контент, а Gmail предлагает пользователям автоматические ответы на поступающие письма. Наконец, ни в коем случае не забудем Google Assistant — многофункциональный помощник, живущий в Android-смартфонах. Не будем начинать холивар, но многие пользователи ставят его выше конкурентов, полагая, что синергия с экосистемой Google обеспечивает Ассистенту заметное преимущество.
● Tesla
Как бы кто ни относился к Илону Маску, невозможно отрицать достижения его компании в области беспилотных автомобилей. На YouTube достаточно видеороликов, его автопилот Tesla точным маневром уводит машину от неаккуратных участников движения или вышедших на дорогу животных. Система слежения может даже распознать аварийную ситуацию еще до того, как машины впереди столкнутся.
Как писал фантаст Артур Кларк, любая достаточно развитая технология неотличима от волшебства. Впечатляющие возможности Tesla, чьи автомобили за прошедшие годы не спровоцировали ни одного ДТП, целиком построены на машинном обучении. И с каждым пройденным километром эти возможности только развиваются.
Разумеется, другие компании активно применяют те же методы для своих разработок. Причем наверняка в скором будущем мы увидим на этом поле не только привычных автопроизводителей, но и другие новые лица. Когда в следующий раз будете искать на капче дорожные знаки и автобусы, задумайтесь, почему Google нужна помощь с определением таких объектов на фото.
● Uber
Еще один дерзкий новичок автомобильной отрасли не просто экспериментирует с машинным обучением, а запустил целую ML-платформу Michelangelo. Ее используют самые разные департаменты компании. Подразделение доставки еды UberEATS строит модели для точного предсказания времени курьера в пути на базе десятка параметров. Прежде чем выдать результат, алгоритм даже проверяет, как работники ресторана справляются с нагрузкой в последний час и в последнюю неделю.
Подразделение клиентской поддержки применяет ML-технологии, чтобы обрабатывать обращения недовольных пользователей. По подсчетам Uber, внедрение аналитических моделей позволило им на 15% ускорить решение проблем. Это не только снижает нагрузку на сотрудников, но и экономит сотни тысяч долларов в год.
● Яндекс
Единственная российская компания в нашей подборке не зря считается главным проводником инноваций в стране. Именно Яндекс создал открытую систему машинного обучения CatBoost, которая используется на Большом адронном коллайдере. Исходный код библиотеки, документация и прочие необходимые инструменты доступны всем желающим на Github. По словам разработчиков, решение можно использовать для обучения моделей на любых данных в любых областях — от металлургии и нефтеобработки до финансовой аналитики и стриминга кино.
Отдельная служба машинного обучения есть в «Яндекс.Такси». Эти эксперты делают так, чтобы приложение понимало, когда пользователь хочет поехать на работу, а когда — в ресторан отдохнуть. Таким образом они могут формировать оптимальные тарифы, которые устроят и водителя, и пассажира. Эти же технологии помогают развивать внутренние бизнес-процессы «Яндекс.Такси»: поддержку пользователей, контроль качества автомобилей, работу с водителями.
Google Research
Publications – Google Research
Google publishes hundreds of research papers each year. Publishing our work enables us to collaborate and share ideas with, as well as learn from, the broader scientific community.
Через несколько недель нас ждет 2020-й, а новый год — это отличный повод изменить свою жизнь. Если вы планируете сменить работу, то вот пять правил эффективного резюме, которое обязательно приведет вас к собеседованию 👌
☑️ Правило №1. Никакой лишней информации
Этот вроде бы очевидный совет никогда не теряет актуальности — в вашем резюме должны быть только самые важные данные, которые показывают, почему вы подходите для данной работы. Трехстраничный труд точно не отразит ваш профессионализм — работодатель решит, что вы не умеете структурировать собственные мысли и выделять главное.
Как понять, какую информацию указать в резюме? Проще всего прочитать описание вакансии. Но не стоит слепо копипастить это в свое резюме — лучше задумайтесь, как выглядит специалист мечты для этой компании. Определите, в каких точках вы совпадаете, а также подкрепите заявленные навыки четкими и понятными фактами.
Не забывайте, что первым получателем вашего резюме, скорее всего, будет HR. Эти сотрудники очень далеки от технических тем и часто ориентируются на ключевые слова, которые им дает заказчик. Постарайтесь найти такие понятия в тексте объявления и вписать их в свой текст.
☑️ Правило №2. Понятная и логичная структура
Чаще всего в построении резюме люди выбирают хронологическую модель, рассказывая о своем опыте от последнего места работы и дальше вглубь истории.
Однако в некоторых случаях лучше поэкспериментировать. Например, если вы только делаете первые шаги и ваш послужной список не такой впечатляющий. Вы можете описать свои компетенции по такой схеме: общее тематическое направление, которое актуально для данной вакансии → несколько технических навыков, понятных эксперту внутри компании → пара практических примеров, подтверждающих ваши знания.
Самое главное в этом пункте, чтобы было понятно, как вы стали идеальным кандидатом на нужную позицию.
☑️ Правило №3. Понятный сюжет карьеры
Даже если вы откликаетесь на десять вакансий в день, для каждой из них лучше готовить собственный вариант резюме.
Посмотрите сайт будущего работодателя и попробуйте понять предпосылки вакансии. Может быть, это новый руководитель набирает себе команду? Опишите в резюме свои умения командного игрока. Или топ-менеджмент запускает экспериментальное бизнес-направление? Подчеркните, как вы умеете справляться с неожиданными трудностями и безвыходными ситуациями.
Постарайтесь, чтобы ваше резюме рассказывало историю профессионала, которым вы себя видите. Если вы хотите стать лидером команды, творцом новых технологий или сильным мастером на все руки, вам нужно искать в себе соответствующие качества и подкреплять их соответствующим опытом. Вы должны предложить рекрутерам оптимальную точку зрения на ваши умения и на то, как они будут полезны компании.
☑️ Правило №4. Грамотный проектный опыт
Из предыдущего пункта напрашивается вывод — каждый проект в резюме должен дополнять портрет, который вы создаете. А все вместе должно подводить к мысли о вашем найме.
Вы легко обойдете конкурента с десятилетним опытом, если в вашем пятилетнем опыте будет больше интересных и релевантных задач. Не стесняйтесь своих успешных проектов, даже если они не вышли на широкую аудиторию.
Создали удобное мобильное приложение для друзей? Отлично. Научили нейросеть распознавать монстров на детских рисунках? Великолепно. Запустили микроплатформу для блогов, чтобы разобраться в какой-то хитрой функции интересного фреймворка? Записываем.
☑️ Правило №5. Правильные метрики успеха
Всех раздражает реклама стиральных порошков, которые на 300% лучше справляются с загрязнениями. Любые цифры имеют значение только в привязке к главной цели проекта. Помните об этом, когда захотите удивить рекрутера своей эффективностью.
Задумайтесь, какие метрики могут быть интересны не только IT-специалистам — бизнес-подразделения сейчас нередко запускают IT-проекты в компаниях, и не исключено, что благодаря такой инициативе открылась и ваша вакансия. Привяжите свои навыки к возможным бизнес-результатам, и вам будет проще найти общий язык на собеседовании.
☑️ Правило №1. Никакой лишней информации
Этот вроде бы очевидный совет никогда не теряет актуальности — в вашем резюме должны быть только самые важные данные, которые показывают, почему вы подходите для данной работы. Трехстраничный труд точно не отразит ваш профессионализм — работодатель решит, что вы не умеете структурировать собственные мысли и выделять главное.
Как понять, какую информацию указать в резюме? Проще всего прочитать описание вакансии. Но не стоит слепо копипастить это в свое резюме — лучше задумайтесь, как выглядит специалист мечты для этой компании. Определите, в каких точках вы совпадаете, а также подкрепите заявленные навыки четкими и понятными фактами.
Не забывайте, что первым получателем вашего резюме, скорее всего, будет HR. Эти сотрудники очень далеки от технических тем и часто ориентируются на ключевые слова, которые им дает заказчик. Постарайтесь найти такие понятия в тексте объявления и вписать их в свой текст.
☑️ Правило №2. Понятная и логичная структура
Чаще всего в построении резюме люди выбирают хронологическую модель, рассказывая о своем опыте от последнего места работы и дальше вглубь истории.
Однако в некоторых случаях лучше поэкспериментировать. Например, если вы только делаете первые шаги и ваш послужной список не такой впечатляющий. Вы можете описать свои компетенции по такой схеме: общее тематическое направление, которое актуально для данной вакансии → несколько технических навыков, понятных эксперту внутри компании → пара практических примеров, подтверждающих ваши знания.
Самое главное в этом пункте, чтобы было понятно, как вы стали идеальным кандидатом на нужную позицию.
☑️ Правило №3. Понятный сюжет карьеры
Даже если вы откликаетесь на десять вакансий в день, для каждой из них лучше готовить собственный вариант резюме.
Посмотрите сайт будущего работодателя и попробуйте понять предпосылки вакансии. Может быть, это новый руководитель набирает себе команду? Опишите в резюме свои умения командного игрока. Или топ-менеджмент запускает экспериментальное бизнес-направление? Подчеркните, как вы умеете справляться с неожиданными трудностями и безвыходными ситуациями.
Постарайтесь, чтобы ваше резюме рассказывало историю профессионала, которым вы себя видите. Если вы хотите стать лидером команды, творцом новых технологий или сильным мастером на все руки, вам нужно искать в себе соответствующие качества и подкреплять их соответствующим опытом. Вы должны предложить рекрутерам оптимальную точку зрения на ваши умения и на то, как они будут полезны компании.
☑️ Правило №4. Грамотный проектный опыт
Из предыдущего пункта напрашивается вывод — каждый проект в резюме должен дополнять портрет, который вы создаете. А все вместе должно подводить к мысли о вашем найме.
Вы легко обойдете конкурента с десятилетним опытом, если в вашем пятилетнем опыте будет больше интересных и релевантных задач. Не стесняйтесь своих успешных проектов, даже если они не вышли на широкую аудиторию.
Создали удобное мобильное приложение для друзей? Отлично. Научили нейросеть распознавать монстров на детских рисунках? Великолепно. Запустили микроплатформу для блогов, чтобы разобраться в какой-то хитрой функции интересного фреймворка? Записываем.
☑️ Правило №5. Правильные метрики успеха
Всех раздражает реклама стиральных порошков, которые на 300% лучше справляются с загрязнениями. Любые цифры имеют значение только в привязке к главной цели проекта. Помните об этом, когда захотите удивить рекрутера своей эффективностью.
Задумайтесь, какие метрики могут быть интересны не только IT-специалистам — бизнес-подразделения сейчас нередко запускают IT-проекты в компаниях, и не исключено, что благодаря такой инициативе открылась и ваша вакансия. Привяжите свои навыки к возможным бизнес-результатам, и вам будет проще найти общий язык на собеседовании.
