Комментарии 23
я вот начитавшись таких советов, прикладывал с откликам не только Github, но целые статьи с Хабра.
Копировал их себе в блог один-в-один и давал ссылку - и там рассуждения, примеры, разборы и выводы. И код и анализ. И даже есть чем похвастать.
вот гляньте https://7210208.blogspot.com/ и нет индексации гугла и все посетители только по ссылкам.
Так вот - 99% HR по ссылке не переходят, статьи эти не читают. Это видно по статистике между откликом и отказом.
Какие только страны уже не приходят по ссылкам, статьи уже живут своей жизнью, но HR их не смотрят и в команду резюме и ссылки не попадают.
Вот тут за последние 3 месяца HR всего двое
Большинство отсеялось именно на этапе первичного просмотра резюме — не потому что кандидаты слабые, а потому что не могут правильно себя презентовать.
То есть, отсеяли большую часть кандидатов далеко не по самому важному критерию - навыку самопрезентации и заполнения резюме.
Такое ИМХО имеет смысл делать только в том случае когда количество кандидатов намного превышает планируемое количество собеседований. Из собственного опыта, хороший специалист вполне может иметь не особо удачное резюме. И наоборот.
Опять комментаторы видят то, что хотят видеть, а не что написано.
Фразу
Большинство отсеялось именно на этапе первичного просмотра резюме — не потому что кандидаты слабые, а потому что не могут правильно себя презентовать.
следует читать как "кандидат может быть и нормальный, но понять это из резюме не представляется возможным, а собесить всех без разбора - тем более".
А не как "ну я в принципе вижу, что чел нормальный, но из вредности отсею его за некрасивое резюме".
А точно джуна искали, не мидла? Если джун который вот всё что перечислено сделает, да ещё так же осмысленно объяснит что и почему так - это уже не джун, а вполне готовый мидл. Который и проблематику понимает, и задачу вычленяет и гипотезу строит, и даже успешные проекты имеет
Да, джуна. Мы морально были готовы к тому, что человек будет не знать каких-то простых вещей в кодинге и работе с данными, но готов обучаться и умеет мыслить аналитически. Нашли в итоге, кандидат отлично попал под запрос.
Джунов больше нет. Есть мидлы и мидлы, которых продавили на снижение зарплаты (формальные джуны). Дефективный менеджмент во всей красе.
главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал
Странно, а советы все - как от обычного HR. «Процент нанесенного эффекта» в виде "сократил время обработки с 3 часов до 15 минут" - это из их методички. Да и остальное все...
Это стажера или джуна ищут.
Нет каких-то секретов или заклинаний, чтобы написать идеальное резюме. Вы вряд ли найдете статью с советом - "напишите "я умею ухаживать за пандами" и у вас будет 100% шанс получить оффер на любую вакансию". Поэтому какие-то советы здесь перекликаются с советами HR, это нормально. Вопрос только в том, какая формулировка вам отзовётся.
Я, например, когда защищал магистерскую, стремился сократить время расчёта перезарядки энергетических уровней в полупроводнике с 60-90 часов до 8-10. Это была действительно значимая задача. И потом о ней же рассказывал, когда впервые устраивался на работу в IT. Так что это личный опыт, о котором также советуют рассказывать HR.
Вы пробовали включать в описание вакансии эти требования? Кандидат не может залезть в голову авторам каждого объявления.
Адаптируйте резюме под конкретную вакансию:
Слишком жирно будет. Достаточно иметь несколько (немного) вариантов резюме или сопроводительных писем для каждого типа вакансий.
Ну и ещё раз про конкретные достижения (выше уже хорошо написали). Вот работает чел, закрывает тикеты, добавляет новые фичи в продукт, по одной каждые 1-3 недели. Какие достижения он должен писать? Добавил кнопку "Детали" в такую-то форму - и так ещё 50 маленьких фич? Или что? Бред всё это, для обычного программиста так не работает.
Ну и тут было смешно - десятки резюме в день и в сумме всего 56)
А потом эти же люди будут рассказывать нам про A/B тесты.
Вот взяли бы и провели тест, как "правильное" по их мнению резюме связано с наймом хорошего сотрудника. И цифры выложили.
Да, замечание разумное. Адаптировать резюме под каждую вакансию - идеальный случай. По времени оптимальнее иметь насколько вариантов резюме и подгонять сопроводительные письма под вакансию.
Согласен, что не все советы в статье универсальны и применимы для каждого отдельного случая.
По числу резюме - мы имели довольно сжатые сроки на найм, поэтому цифры реальные.
Какие достижения он должен писать?
Грамоты и поощрения, "сотрудник месяца" и т.д. Улиточке же дали.
Вижу эти советы из статьи в статью. Но в этом году я побывал ещё с другой стороны баррикад и они теперь кажутся вредными:
Погоня за цифрами доходит до смешного, особенно у тестировщиков. Нам целая пачка резюме упала, где люди мерялись количеством написанных тест-кейсов, знанием конкретных слов SQL и количеством вкладок в веб тулзах, сокращением времени тестирования (особый мем, если потом ещё человек пишет, что он в команде единственный - сократил себе рабочий день, получается) и тому подобное. Да и как можно оценить эти метрики в отрыве от проекта?
Зачем пояснять стек, если читающий резюме, очевидно, должен его как минимум знать, а как максимум применять в работе? А hr-ы и не должны в нем разбираться.
Гитхаб не смотрят в 99% случаев, потому что сходу вникнуть в чужой проект затратит больше времени, чем кандидата один час опросить.
Не знаю, чем вам образование не угодило, если человек осилил вуз - как минимум умеет выполнять минимально требуемое любым возможным способом. А добавить "лучшие" работы в вузе можно сверху к этому. Но опять же, погоня за цифрами - уже у ml-щиков был человек, который вписал в резюме участие в 27 хакатонах, правда с местами где-то в середине, т.к не имел профильного образования. Всего надо в меру.
Резюме отдельные я бы стал делать только если компания НУ ОЧЕНЬ ПРЯМ ПОНРАВИЛАСЬ или там конкуренция в виде тысячи человек за забором и миллион ещё на подходе
Имхо, совет получить рекомендацию работающего на том месте, куда устраиваешься или хотя бы стажировки у ведущих компаний мне кажется ощутимо ценнее, чем мучать людей цифрами.
В этой статье важно учитывать специфику: что речь идёт про ML. Если речь идёт про тестировщиков, то, вероятно, фраза «закрывал Х тикетов в неделю» будет малоинформативна.
Опять же, для ML стек имеет значение. В случае с джунами это даёт понимание, что кандидат просто графики пытался красивые строить на статичных данных (например, только pandas + matplotlib) или пробовал погружаться во что-то серьёзное.
Про GitHub скажу, что глубоко вкапываться в чужой код не хотелось, но на тех собеседованиях мог поспрашивать кандидата по тому, что он делал в своём пет-проекте по коду. Да и чтобы оценить структуру, оформление и общее содержание, достаточно немного времени требуется. В общем, отсутствие GitHub-проекта — не блокер, конечно, но в нашем случае было приятным бонусом, чтобы сформировать представление о кандидате.
Про образование был посыл, что по возможности стоит стремиться раскрывать контекст полученных знаний. Наличие образования — безусловно плюс.
Совет про рекомендацию от работающего на месте действительно дельный. Возможно, скоро обобщу комментарии и добавлю отдельным пунктом в статью с указанием автора.
Был же случай, когда неросеть составила бредовое резюме (типа лучше всех бухал в студенческом кружке), специально для прохождения HR фильтров, и оно их прошло.
Джун глазами синьора: 5 ошибок в резюме, которые снижают ваши шансы попасть в ML