Pull to refresh
4
0.9
Send message

Согласен. Я написал про них в контексте статьи для новичков как про практический способ показать, как DDD-модель жить с инфраструктурой.

Как здорово, что вы помните все звуковые карты, существовавшие на тот момент.
В конце 90-х у большинства производителей материнских плат уже были сайты/FTP, откуда можно было скачать драйверы. Установка драйверов в 90-х - это была не “инфраструктура”, а квест, особенно со звуком. Диск с матерью, сборник драйверов на CD, FTP - потому что в звук при сборке ПК обычно сильно не вкладывались: ставили что-то из нижних строчек прайс-листа. Накатываешь Windows - а там жёлтый вопросительный знак в диспетчере устройств, а системник запломбирован на гарантию, и сидишь ставишь всё подряд, пытаясь угадать, что там внутри.

Вы серьёзно не замечаете проблем в найме?Ну, почитайте — таких статей сейчас море: https://share.google/wnE07KZcZYTPSHlPt Удивительно конечно...

Хорошее руководство для новичков, но я бы добавил про порты/интерфейсы/usecase.

А я не помню, что бы вин95/98 ставила корректно дрова на звук. Обычно приходилось искать, особенно с eisa карточками были приключения, ну а всю ночь, потому что по dialup откачать 3 шт. дров это уже приключения.

Да, да) По звуку винта можно определить работает процесс или завис)

Все-таки в той технике было что-то романтическое, загадочное. Всю ночь ставить с дискет Windows 95, потом три дня искать и скачивать всевозможные варианты драйверов на звуковую карту. С поцарапанного CD весь вечер устанавливать «Героев 3», а потом всю ночь втроём играть за одним компьютером.

Похоже, у автора проблемы с причинно-следственной связью.

"За 2 дня почти 300 откликов - я не думал, что их будет столько".

Звучит внушительно, пока не читаем дальше: 80% откликов мимо, "подходящих на 70%+" - около 35. То есть это не "300 откликов", а три десятка релевантных кандидатов и гора мусора. Поздравляю: вы только что описали ботошум и автоотклики, а не "сумасшедший интерес к вакансии".

Дальше автор торжественно сообщает:

"Основное "не так" - соискатели: чем больше откликнусь, тем лучше".

Да-да, конечно. В 2025, где отклики и сопроводительные генерятся одной кнопкой, проблема, разумеется, в том, что люди слишком много откликаются. Не в том, что канал отклика превращён в спам-ленту, не в том, что метрика "количество откликов" стала мусорной, и не в том, что фильтрация у работодателей перегружена. Нет, виноваты соискатели.

Потом автор сам становится соискателем и внезапно открывает для себя HH-реальность:

половина откликов не разбирается, ответы приходят через 3-4 недели, из 116 откликов в переписку уходит 6, в собеседование - 1.

И тут хочется задать простой вопрос: а автор точно умеет "правильно откликаться"?

Потому что пару абзацев назад нас учили: откликаться только при 70-80% совпадения, читать требования, не слать "куда попало". Он делает всё "правильно", отправляет 116 откликов - и получает один собес. Может, это намекает не на "соискатели не умеют искать работу", а на то, что сам механизм откликов деградировал, и "правильность" уже не спасает, потому что всё тонет в шуме и сломанной воронке?

Причём автор сам перечисляет причины:

вакансии не актуализируют - отклики не разбирают - "имитация найма" - ответы неделями.

То есть диагноз лежит на поверхности: система обработки откликов сломана, а не "айтишники не понимают, как искать работу".

Финальный кульбит:

"700 откликов за неделю - рынок перегрет".

А может, 700 откликов - это ровно то же, что и его "300", только масштабнее: боты и автоотклики рисуют активность, а релевантных всё равно будет считанные проценты. "Перегрев рынка" доказывают не счётчиком, а конверсией - долей релевантных, временем закрытия, количеством офферов, конкуренцией за кандидата.

Ух! Аж олдскулы свело. А это только у меня в воспоминаниях: не только сам комп, но и запах - там где стоял комп был специфический запах электроники.

Вот бы вы настроили алгоритмы поиска вакансия/кандидат. Но быстрая загрузка экрана это конечно важнее поиска решений для разрешения кризиса в найме.

>Проблему взлома процесса трудоустройства невозможно решить автоматизировано

А кто-нибудь вообще пытался её решать?

Профиль любой компании - это в первую очередь масштаб и происхождение доходов. Даже поверхностного анализа официальной финансовой отчётности достаточно, чтобы увидеть несоответствия: условная «волчья паства» по оборотам и структуре доходов не дотягивает даже до минимальной региональной IT-компании, особенно если посмотреть на выполненные и заключённые контракты, участие в торгах и источники выручки.

Далее - бюджет и численность. По открытым данным можно сопоставить штат компании и количество людей, указывающих её в резюме за один и тот же период. Компания со штатом в пять человек не может фигурировать в сотне анкет, где каждый «проработал» в ней по году - такие вещи отлично выявляются статистически.

Я не специалист в области налогового или корпоративного права, но кажется очевидным: при участии экспертов ФНС, экономистов и юристов вполне реально сформировать набор индикаторов, по которым с высокой степенью уверенности можно определить фирмы-однодневки и псевдо-работодателей с минимальным реальным штатом.

Проблема, скорее, не в технической невозможности автоматизации, а в отсутствии запроса и заинтересованности со стороны площадок и рынка в целом.

Инженер - это в первую очередь про мышление и способность быстро учиться, а не про формальный набор знаний.
Освоение новых инструментов, включая ИИ, для опытного специалиста - обычная рабочая задача. Ключевое отличие в том, используется ли ИИ как вспомогательный инструмент или воспринимается как источник истины. В первом случае ошибки и галлюцинации выявляются, во втором - попадают на ревью.

Да, как бы архитектуры фон Неймана и гарвардская - это тоже база.
Необязательно знать всё до уровня регистров, но хотя бы представлять, что это и в чём их отличие.

Мне кажется отличить it компанию от "волчьего пастыря" не сложно, при определенном уровне автоматизации, можно получить профиль компании и проанализировать его.

У Фей-Фей Ли мысль не про «диплом vs ChatGPT», а про дифференциацию кандидатов одного уровня:

если два кандидата формально одинаковы (оба с дипломами, опытом, базовыми знаниями),
то решающим становится умение быстро адаптироваться и усиливать себя с помощью ИИ-инструментов.

То есть:

❌ не «диплом больше не нужен»

❌ не «ChatGPT важнее образования»

✅ диплом перестал быть конкурентным преимуществом сам по себе

✅ преимущество — скорость обучения + практическое использование ИИ

Что именно она подчёркивает

  1. ИИ — это новый “базовый инструмент”, как когда-то:

Git

Google

Stack Overflow

  1. Если инженер принципиально не использует ИИ, это для неё:

сигнал негибкости

признак плохой адаптивности

  1. Она смотрит не на знание конкретного инструмента, а на:

как человек формулирует задачи

как проверяет ответы

как встраивает ИИ в рабочий процесс

Почему заголовки искажают смысл

Медиа (включая Хабр):

упрощают до «диплом < ChatGPT»

делают провокацию для кликов

В реальности это мысль уровня:

«Образование — это база. Но в 2025 году выигрывают те, кто умеет быстро перестраиваться поверх этой базы».

Очень важный нюанс

Фей-Фей Ли — академик. Она:

не отрицает образование

сама всю жизнь в университетской среде

говорит именно о найме инженеров в индустрии, а не о ценности науки или фундаментальных знаний

Кстати, как вам русское название? Отличная находка: «Ивента» – от англ. event (событие), БВК = БесшовныйВидеоКоммутатор, 44 = 4 входа/4 выхода. Мода все писать латиницей началась лет 30 назад, но сегодня процесс пошел в обратную сторону

На этом импортозамещение и закончилось. Гениально!

Самое главное добавочная стоимость. Ведь надпись "Ивента" влияет на функциональность и надежность

Гарантия от кого? От перекупов? Может от них и поддержка есть?)

Но похожие истории есть и со стороны соискателей. Проблема не в том, что количество "плохих" кандидатов выросло - их всегда было значительно больше, чем профессионалов. Это, увы, свойство человеческой природы: кое-как получить образование, где-нибудь устроиться на работу и выполнять обязанности ровно настолько, чтобы не трогали.

Настоящая проблема в другом - в целой индустрии. Сначала она называлась Industrial and Labor Relations, затем Human Resources, а сегодня во многих компаниях это уже "государство в государстве". Отдел, существование которого направлено прежде всего на обслуживание собственных интересов и воспроизводство самого себя. Его функции всё чаще напоминают поведение паразитической системы, а не инструмента развития бизнеса.

Взять тот же hh - казалось бы, локомотив рынка, платформа, которая по своему положению обязана предлагать системные решения. Но что мы видим на практике? Вместо переосмысления процессов - косметический тюнинг и "прорывные технологии с ИИшечкой", после чего можно сидеть довольными и отчитываться о внедрении инноваций.

А как сегодня реально выглядит найм? Люди массово уходят от платформ и рассылают резюме напрямую в компании. С одной стороны - квалифицированный специалист, осмысленно заполнивший резюме, который за две недели не получил ни одного отклика. С другой - работодатель, заваленный потоком ИИ-сгенерированного спама, в котором тонут и хорошие кандидаты, и любые адекватные сигналы.

В итоге рынок перестаёт выполнять свою базовую функцию - быть механизмом встречи спроса и предложения. Он превращается в шумовую среду, где обе стороны не доверяют друг другу, а посредник не просто не снижает трение, а активно его увеличивает. Соискатель чувствует себя невидимкой, работодатель - жертвой DDoS-атаки, а платформа при этом продолжает измерять успех количеством "откликов" и "просмотров", подменяя качество метриками активности.

Самое ироничное в том, что технологически эту проблему можно решить. Но для этого пришлось бы признать очевидное: текущая модель выгодна не рынку труда, а самой индустрии найма. Она поощряет бесконечный оборот резюме, имитацию подбора и усложнение процессов, которые якобы оправдывают существование целых департаментов и сервисов.

Поэтому профессионалы и работодатели всё чаще договариваются напрямую - через рекомендации, личные контакты и закрытые каналы. А публичные платформы остаются витриной, где много движения, но всё меньше реального найма. И это, пожалуй, самый точный диагноз состояния современной HR-экосистемы.

Мне кажется let, var это азбука. Когда человек основ не знает, о каких алгоритмах может идти речь?

Information

Rating
1,959-th
Registered
Activity