50 000 пользователей зарегистрировались в Amvera Cloud
Друзья, 8 августа 2025 в облаке Amvera зарегистрировался 50 000-й пользователь.
У нас юбилей!
В юбилей принято дарить подарки, и такой ждёт нашего юбилейного пользователя с ником aryachay.
Amvera Cloud – облако для простого запуска проектов со встроенным CI/CD (деплой идёт через Git или загрузку файлов в интерфейсе). C Amvera вам не нужно думать о настройке NGINX, виртуальных машин и другой инфраструктуры.
MoscowJS 67 X A?.Frontend
Приглашаем вас на регулярную встречу фронтенд-сообщества в неформальной обстановке 28 августа. В этот раз — MoscowJS в гостях у Альфа-Банка.
В программе:
От JavaScript к DeFi: как инженеры могут изменить мир финансов. Спикер: Даниил Швецов, Full Stack Engineer.
Доклад познакомит JavaScript-инженеров с основами DeFi: ключевыми концепциями, математическими моделями и работой с JS SDK.
Архитектура микрофронтендов: от А до Single Spa. Спикер: Павел Шлыков, Team Lead Frontend.
Поговорим о микрофронтендах с нуля: от принципов и базовой реализации до инструментов вроде Module Federation и single-spa. Разберёмся, как всё устроено, и рассмотрим нестандартные подходы.
Под капотом платформы. Спикер: Антон Марченко, Ведущий разработчик.
Доклад об опыте сборки платформы из готовых решений и объединения приложений через iframe, Module Federation и webview. Узнаете про выбор подходов и работу с командами.
Гильдия: место, где разработчик перестаёт быть одиноким кузнецом. Спикер: Владислав Сазонов, Head of Frontend.
Чувствуете себя одиноким фронтендером? Есть решение — гильдия. В докладе — о том, как этот формат помогает расти, делиться опытом и не выгорать, а также краткий исторический экскурс.
Присоединяйтесь онлайн и офлайн — зарегистрироваться можно по ссылке.
Где: г. Москва, Андропова пр-т., 18, к. 3 (офис Альфа-Банка)
JetBrains стала платиновым спонсором проекта для развития игрового движка Godot Foundation. Платиновое спонсорство составляет от €36 000 до €100 000 в год.
Как понять, что ИИ не даст хорошего результата?
Бывало такое: пока игрался с промптами, мог уже два раза написать код сам, но нормального результата так и не добился?
Наш бэкенд-лид Максим вывел правило трех попыток
Как понять, что хороший результат точно не получится? Я обычно пробую два-три раза. Не больше трех точно, потому что фактически, если на третий раз получаю плохой ответ, скорее всего, уже ничего лучше не придумаешь – дальше сам.
Тратишь время на ожидание результата, потом проверяешь этот результат: в первый раз ушло 15 минут, не получилось. Пробуешь другой запрос, это еще 15 минут, тоже не получилось. Третий раз еще 15 минут. И если руками задача делается за 2-3 часа, то нет смысла убиваать время на попытки сэкономить 5 минут. Да и лимит стоит денег, тратить впустую его не хочется. Поэтому такие условные ограничения в голове: два-три раза и дальше сам.
Кстати, Максим написал статью о том, как они в команде 2,5 месяца пилотили Junie. Успехи, цифры и боли - все здесь.
Tech2b Conf: путь реалиста. Масштабная конференция для ИТ-руководителей от К2Тех
2 сентября в Москве состоится ежегодная масштабная конференция К2Тех «Tech2b Conf: Путь реалиста». В этом году она посвящена вызовам, с которыми сталкивается ИТ-директор, и поиску зрелых решений. Как обосновать ИТ-бюджет в условиях неопределённости? Как подойти к внедрению ИИ, масштабировать инфраструктуру и подготовить команду? Как искать, развивать и удерживать кадры? Ответы на эти и другие вопросы вы найдете на Tech2b Conf 2025, где коллеги говорят напрямую, делятся опытом и поддерживают друг друга.
На конференции участников ждет:
Несколько треков живых дискуссий, 50+ спикеров: разговоры между заказчиками, интеграторами и вендорами без фасада.
Кейсы от ИТ-директоров: честный опыт внедрений, выводы и цифры.
Демо-зона 30+ флагманских российских решений, включая суперкомпьютер К2 НейроТех под ML-задачи.
Мастермайнд: ИИ-компетенции как стратегический актив.
Неформальное общение с коллегами и экспертами, вечерняя программа с нетворкингом.
Кому будет интересно:
ИТ-директорам
Руководителям отделов ИТ-инфраструктуры
Руководителям технической поддержки
Руководителям отделов внедрения и сопровождения
Архитекторам
Главным инженерам
Сетевым инженерам
Менеджерам продуктов
Инженерам по оборудованию
Специалистам по данным и ИИ
Будем рады видеть вас на конференции! Подробности и регистрация на конференцию – по ссылке. До встречи 2 сентября!
Ранее мы писали о трендах в использовании генИИ, а сегодня хотим показать как это работает на практике. Например, встроенный в Gran KMS AI-ассистент не просто выдает ответы - он понимает контекст вашей беседы и поддерживает живое общение.
Например, вы спросили: «Как настроить скидку в системе?». AI отвечает, ссылаясь на конкретные статьи в базе знаний. Если вы уточните: «А как это сделать для постоянных клиентов?», он учтет предыдущий вопрос и даст более точный ответ.
Каждый ответ сопровождается ссылками на источники - статьи из базы знаний, которые использовались для формирования ответа. Это удобно, если вы хотите углубиться в тему или проверить информацию.
Например, сотрудник службы поддержки может спросить: «Какие документы нужны для возврата товара?». AI-ассистент выдаст краткий ответ и ссылку на соответствующую инструкцию.
Чтобы ответы были максимально релевантными, AI-ассистент отвечает на вопросы в контексте выбранного проекта, не затрагивая остальные индексированные документы. Например, вы работаете над маркетинговой кампанией, выбираете соответствующий проект и AI ищет информацию только в его рамках. Такой подход экономит время и делает ответы точнее.
Например, вопрос «Как настроить акцию?» в проекте «Маркетинг» даст инструкцию по скидкам, а в проекте «Техподдержка» — по настройке системы.
«Клей» для GPIO в QEMU
В прошлой статье мы пришли к выводу, что QMP — это лучше, чем ничего. Но хочется большего — библиотеку или программу (желательно, уже готовую), которая умеет читать/писать и узнавать об изменении состояния через poll() / pselect() / select() / epoll() / read().
В таком случае для каждой модели GPIO нужен «клей», похожий на тот, что используется с chardev — мы включаем его прямо в модифицированный QEMU. Очевидное название такого «клея» — gpiodev. Вот его основные функции, которые сейчас почти полностью соответствуют GPIO UAPI в Linux:
сообщать количество линий, конфигурацию, название и потребителя каждой линии,
читать и задавать состояние линии,
отслеживать изменения состояния и конфигурации линии (вход/выход, запрос/освобождение).
«Клей» состоит из двух групп, первая — это индивидуальные для каждого модуля GPIO функции, которые gpiodev использует, чтобы запросить специфическую информацию:
LineInfoHandler() — информация о линии: имя, флаги и потребитель,
LineGetValueHandler() — состояние линии: условный 0 или 1,
LineSetValueHandler() — задать состояние линии: 0 или 1.
По аналогии с GPIO UAPI напрашиваются также функции LineGetMultiValueHandler() и LineSetMultiValueHandler() для запроса и выставления линий, но я решил ограничиться минимальным набором.
Можно ли организовать прозрачное взаимодействие с устройствами внутри QEMU — использовать те же библиотеки и инструменты, как и для реальных устройств? Читайте во второй части трилогии о долгом пути до GPIO в QEMU.
В FDA одобрили VIZZ, первые капли, которые за 30 минут возвращают зрение 70-летних, как в 20 лет. VIZZ сужает зрачок, как диафрагма камеры, и восстанавливает фокус на любом расстоянии без очков. Активное вещество ацеклидин впервые одобрено для лечения возрастной слепоты. Побочек нет: ни головной боли, ни потери дальнего зрения. Эффект держится 10 часов. Разработка заняла 20 лет. Капли поступят в продажу к концу 2025 года
Ахиллесова пята патента на промышленный образец
Допустим, ваша компания что-то производит. К примеру, корпуса для серверных шкафов или детские площадки.
Скорее всего, с внешним видом изделия вы работаете в два этапа:
Первый. По вашей просьбе художник создает дизайн изделия и передает вам право на получение патента.
Второй. Вы получаете патент на промышленный образец и запускаете изделие в работу.
Вам кажется, что все законно.
Но через какое-то время вы получаете претензию. В ней просьба перестать использовать чужой дизайн. Отправитель вам не знаком и требует денег.
Возникают два вопроса:
1. Возможны ли ситуации, когда у дизайна изделия появляется еще один автор?
2. Защищает ли вас патент на промышленный образец от притязаний "нового" автора?
Ответ на первый вопрос: да, такие ситуации возможны.
Например, в договоре авторского заказа заложено условие о том, что оформление изделия может быть разработано с привлечением других лиц.
В этом случае на свет появляется соавтор вашего дизайна. Он не давал вам разрешение на получение патента и защищает свои интеллектуальные права.
Другой пример. Ваш дизайнер фактически ничего не создавал: он подсмотрел внешний вид изделия в интернете и выдал его за свой труд.
В этом случае к вам обращается настоящий автор дизайна, защищая результаты своей интеллектуальной деятельности.
Ответ на второй вопрос: в описанной ситуации промышленный образец вас не защищает.
Все дело в разнице правовых режимов - авторские права защищаются по нормам авторского права, промышленный образец берегут нормы патентного права.
Разные правовые режимы не заходят на половину друг друга.
В примере выше налицо авторское право. Вы будете отбиваться от претензии, используя главу 70 Гражданского кодекса РФ.
Важно! Разборки с подателем претензии сами по себе не повлекут аннулирование вашего патента.
Поговорите с вашим адвокатом. Он предложит минимум два варианта выхода, если автор обвинил вас в посягательстве на его дизайн.
Попадались ли вам в интернете картинки, похожие на дизайн ваших изделий?
Джей и Молчаливый Боб первыми показали как взламывать нейросеть
Для получения от нейросети нужного ответа, надо предоставить ей правильный контекст.
Про утилизацию солнечных панелей
Когда речь заходит про солнечную энергетику (ветряки, электромобили) кто-нибудь да задаст вопрос "А как вы собираетесь утилизировать отработавшие солнечные панели (лопасти ветряков, аккумуляторы электромобилей)?". И вот, я решил проделать вычисления на тему проблемы утилизации солнечных панелей.
В интернете нашёл, что некоторая конкретная солнечная панель на 500 Вт весит 23 кг, срок службы 30 лет.
Солнечная панель выдаёт энергию где-то 1000 часов в год – это в Нью-Йорке или Германии (в Техасе или Калифорнии побольше будет). То есть, 500 Вт – это 500 кВт*ч в год. За 30 лет будет 15 МВт*ч. С учётом деградации 20% будет меньше – 13,5 МВт*ч.
Значит, солнечная энергетика производит 1,7 кг отходов на 1 МВт*ч электричества.
А что по углю? 1 кг угля даёт 7000 ккал тепловой энергии (условное топливо) или 8,167 МВт*ч на тонну. Зольность угля порядка 15% в среднем (у антрацита меньше, у бурого угля больше). Выходит 8,167 МВт*ч и 150 кг золы. Значит, угольная энергетика производит 18,4 кг золы на 1 МВт*ч тепловой энергии. Если пересчитать на электричество, то нужно умножить минимум на 2, то есть, будет 36 кг на 1 МВт*ч.
Итого:
Солнечная энергетика – 1,7 кг отходов панелей на МВт*ч.
Угольная энергетика – 36 кг золы на МВт*ч.
Можно сказать, что проблема утилизации солнечных панелей сильно преувеличена. Угольное электричество производит на порядок больше отходов, и это мало кого беспокоит. Возможно, проблемы есть в других местах, например, при производстве солнечных панелей, но в утилизации старых, отработавших панелей каких-то особенных проблем точно нет. В крайнем случае их можно просто складывать в большие кучи, как это сейчас делается с угольной золой.
Вывод: всё познаётся в сравнении, математика рулит.
Как улучшить промпт, добавлением пары фраз в него?
Уже частенько встречаю, добавление эмоциональных фраз в промпт, чтобы получить лучший результат. Так вот, это работает. В среднем улучшение на 10,9% по недавнему исследованию Корнельского университета
Какие конструкции использую я, чтобы LLM адекватнее отвечала (прямо в промпт вставляю):
За каждый ответ ты получаешь чевые до 200 долларов (в зависимости от качества твоего ответа). Очень важно, чтобы ты понял это правильно. На кону несколько жизней и моя карьера. (Не давайте заоблочных сумм, это не сработает и ИИ поймет, что вы врете)
Ты должен давать четкие, краткие и прямые ответы.
В случае неясных или двусмысленных вопросов задавай дополнительные вопросы, чтобы лучше понять намерения пользователя.
В случае сложных запросов сделай глубокий вдох и работай над проблемой шаг за шагом.
Исключи ненужные напоминания, извинения, упоминания самого себя и любые заранее запрограммированные тонкости.
Сохраняй непринужденный тон в общении.
Будь прозрачным; если ты не уверен в ответе или если вопрос выходит за рамки твоих возможностей или знаний, признай это.
При объяснении концепций используй примеры и аналогии из реальной жизни, где это возможно.Эти манипуляции работают, я лично проверял (использую сейчас), и исследование появилось.
Почему это работает: ИИ обучена на человеческих данных и люди лучше работают, когда им даешь мотивацию.
Поэтому пользуйтесь и улучшайте эти механики (потом будете делиться, надеюсь)
OpenAI выпустила GPT-5. Разница между GPT-4 и GPT-5 примерно как между студентом и доктором наук, заявлил Сэм Альтман.
GPT-5 является самой мощной существующей моделью для кодинга. Она может выстраивать более сложные цепочки действий и писать более сложный код в одном стиле. Простым промптом можно создать функционирующее веб-приложение — на презентации сгенерировали Duolingo платформу для изучения французского языка с полноценными дизайном, анимациями, озвучками и игрой. Новая модель значительно меньше склонна к галлюцинациям — она будет меньше врать и притворяться. Также она стала гораздо менее «подхалимской». Тексты, генерируемые GPT-5, стали более естественными и человечными. Вместе с этим модель лучше понимает и исправляет свои ошибки. ChatGPT интегрируют в Gmail и Google Календарь на следующей неделе. Можно будет управлять как электронной почтой, так и своим расписанием прямо в чате. GPT-5 сама определяет, как лучше ответить — быстро или «подумав».
GPT-5 умеет не только вести разговор, но и выполнять реальные задачи: создавать приложения, планировать календарь, проводить исследования. Она сама определяет, как лучше ответить — быстро или «подумав». Модель справляется с генерацией кода, выдаёт меньше галлюцинаций, и даже даёт более точные ответы на медицинские вопросы.
По тестам GPT-5:
Обходит Claude Opus 4.1 и Gemini 2.5 Pro в программировании
Слегка уступает Grok 4 Heavy в тесте «Humanity’s Last Exam»
Отвечает на медицинские вопросы с ошибками всего в 1.6% случаев (у GPT-4o — 12.9%)
Ведёт себя безопаснее: меньше обманывает, точнее различает вредные и безопасные запросы.
Платные подписчики Plus и Pro получили доступ к более мощной версии GPT-5 Pro. В API теперь доступны три размера: gpt-5, mini и nano.
GPT-5 можно попробовать в Cursor — тут, и в Copilot — тут.
DeepSeek, Qwen, T-lite, T-pro: на чем мы запускаем LLM для своих ИИ-сервисов
До фреймворка vLLM мы использовали NVIDIA Triton в паре с TensorRT LLM бэкендом. Но перешли на vLLM, потому что с ним оказалось намного проще добавлять новые модели. Да и по стабильности vLLM показал себя лучше: нормально работал под нагрузками там, где связка Triton и TensorRT начинала сбоить и падать. К тому же инференс-сервер vLLM изначально предоставляет OpenAI-совместимые REST API, что упрощает его использование в других продуктах. А инференс-сервер Triton работает с более обобщенным KServe REST API, который сложнее интегрировать в другие продукты.
Не обошлось без проблем и с vLLM: на наших валидационных тестах модель давала неконсистентные ответы даже с нулевой температурой. Оказалось, что это известная особенность vLLM, даже упомянутая в документации. Мы нашли несколько советов, как минимизировать этот эффект: отключать prefix caching опцией --no-enable-prefix-caching и фиксировать random seed опцией --seed. Это помогало при одном запущенном инстансе модели, но при нескольких, даже работающих на одном железе и версии софта, проблема всплывала снова. Также неконсистентность ответов возникает при больших нагрузках — например, когда тесты запускаются одновременно с бенчмарком.
Еще один вызов — это накладные расходы от litellm-proxy и его масштабирование под нагрузками. LLM Gateway, в качестве которого мы используем LiteLLM, превращается в боттлнек кластера, так как все другие сервисы взаимодействуют с кластером именно через него. То есть именно на него идет суммарная нагрузка от всех возможных пользователей, которая потом распределяется между разными моделями и их инференс-серверами.
О том, как устроен инференс-кластер YADRO, подробно рассказал Владислав Виноградов. Бонус к разбору программной и аппаратной части кластера — челленджи и бенчмарки!
Появился сайт с точками WiFi в РФ (кафе, библиотеки, заправки, торговые центры). Ничего не надо качать, работает прямо из браузера. Можно использовать как навигатор — прокладывает маршрут от и до любой точки.
«Банкоматный» тур по Корее: краткий фотоочерк
Привет! Меня зовут Александр Лещев, я специалист по развитию банкоматов в Альфа-Банке. Недавно вернулся из рабочей поездки в Корею и решил не просто обменяться опытом, а нырнуть в мир корейских финансовых технологий: от уличных обменников валюты до фабрик, где рождаются «умные» машины. В статье — фотоочерк с реальными инсайтами, которые удивят даже закалённых IT-шников.
Банкоматы везде и для всего: от торговых центров и отелей до заправок — с видеооператорами, печатью документов и даже голосовым управлением.
Заглянул на завод ATEC AP, где роботы тестируют ATM на жару, холод, дождь и тряску. Деньги загружают манипуляторами, а модули перемещают по старинке на колёсиках.
Роботы-официанты в кафе, беспилотные автобусы и машины, печатающие карты на месте. Но при этом — бумажные заявления для обмена валюты. Корейский парадокс в действии!
Если вы фанат финтеха, робототехники или просто любите фоторепортажи с мест — это must-read. Узнайте, как Корея балансирует между хай-теком и «дедовскими» методами.
28 октября 2025 года в Москве состоится конференция по внутренним коммуникациям и корпоративной культуре «Страна InterComm 2025». По словам организаторов, это место, где внутриком — не просто работа, а сила, способная менять культуру, бизнес и людей.
На мероприятии встречаются HR, PR и бренд‑команды, чтобы делиться опытом, за один день собрать багаж инсайтов на месяцы вперёд, а также найти «своих» — коллег по цеху, с кем на одной волне.
«Страна InterComm 2025» — это площадке, где внутриком оживает: становится не просто функцией, а настоящей силой, которая двигает компании вперёд. Здесь HR, PR, бренд и корпоративная культура — не поодиночке, а вместе, в одной реальности.
«Уже открыт портал в Страну InterComm — и мы уже стоим на пороге. Билеты уже в продаже», — пояснили Хабру организаторы конференции.
В рамках мероприятия будет выступать в качестве спикера руководитель коммерческого департамента Хабра Любовь Соболева с выступлением под названием «Развитие бренда работодателя на Хабре: что, зачем и как?».
Выручка Nebius во 2 квартале выросла до $105,1 млн
Выручка нидерландской компании Nebius (бывшая Yandex N.V., которая ранее была головной компанией группы «Яндекс») во 2 квартале 2025 года выросла на 625% относительно результата за аналогичный период прошлого года и составила $105,1 млн. Об этом говорится в пресс-релизе группы.
Скорректированный чистый убыток вырос на 49% год к году и составил $91,5 млн. Показатель EBITDA оказался отрицательным и составил минус $21 млн.
По итогам шести месяцев 2025 года выручка Nebius составила $156 млн, а чистый убыток – $175,2 млн.
Формула успеха: ИИ + липа + хороший питч = $250M
Builder.ai - лондонский стартап, основанный в 2012 под названием SD Squared.
На старте - обычная студия, делали сайты и мобилки под заказ.
Позже ребрендились в Engineer.ai, а потом в Builder.ai, чтобы звучать больше как платформа.
Идея:
"Выбираешь фичи - а мы собираем тебе приложение, как конструктор.
Быстро, дёшево, с ИИ."
По сути — Shopify + Tilda, но под мобилки.
Скорость, автоматизация, "интеллектуальный сборщик фич", ИИ-ассистент Наташа и всё такое.
🪄 Как они это продавали
"82% кода генерируется ИИ за 1 час"
"У нас сеть из 32 000 инженеров"
"Наташа - ИИ-помощник для бизнеса"
"Можем собрать любой продукт под ключ, быстро и дешево"
Все эти заявления выглядели красиво.
Проблема - почти всё оказалось враньём или преувеличением.
💸 Деньги
2018: $29M в раунде A
2021: $65M без лид-инвестора
2023: $250M при оценке $1.3B
Среди партнёров - Microsoft
Инвесторы: Insight Partners, Jungle Ventures, WndrCo и др.
🧱 Что оказалось внутри
📦 Глава 1. Переобувание
2016–2018: была обычная студия, клепали сайты и приложения.
Поняли, что на этом инвесторы не разогреваются.
→ Переименовались в Engineer.ai
→ Придумали фейкового "ИИ-ассистента" Наташу
→ Заявили про 32 000 инженеров в сети
→ Подняли $29M в раунде А
🧱 Глава 2. Крепим миф
2018–2023: по их словам, 82% кода делал ИИ - и за первый час.
WSJ немного удивился, разобрался и выяснил:
всё писали руками.
Компания переименовалась, сделала вид что всё ок - и пошла за новыми деньгами.
💰 Глава 3. Деньги из воздуха
2021–2024:
Подняли $65M - без лид-инвестора (что уже странно)
Потом бахнули $250M в раунде D - при оценке > $1B
Microsoft постучалась с партнёркой
Financial Times выкатил материал:
доходы завышены в 4 раза
(отчёт — на $220M, по факту — $55M)
🪦 Финал
Май 2025:
Компания жгла по $10M в месяц.
Платили за отчёты, которые рисовали на коленке.
Кредиторы закрутили гайки → банкротство.
Наняли нового CEO, чтобы он красиво всё признал.
🤖 Что это было
История не про технологию.
А про то, как работает рынок: говоришь «ИИ», зовёшь Наташу, и вот ты уже единорог.
Вспоминается:
WeWork, где продавали аренду как «тех»
Amazon Go, где 70% заказов проверяли вручную
Nate, где «ИИ-покупки» делала команда с Филиппин
📌 Я такие истории собираю и разбираю у себя в канале - всё, что касается ИИ, стартапов, микро-проектов и цифровой паранойи.
Почему мало откликов на резюме в HeadHunter?
Недавно я оказался в поиске новой работы и проектов — мой путь в предыдущей компании завершился. В разговорах с друзьями, коллегами и просто теми, кто тоже в поиске выяснилось что - много отказов. И мало собеседований.
Причём это касается не только новичков. Даже у опытных ребят с классным резюме и хорошим треком — часто ноль фидбэка. Просто тишина.
Решил в этом разобраться и нашел отчёт HeadHunter за июнь 2025 года, и картина там вот какая:
🔹 Количество соискателей в IT выросло почти на 30%,
🔹 Количество вакансий сократилось на 30%,
🔹 В среднем — 27 откликов на одну вакансию.
То есть, представьте: на одну вакансию приходит 30+ откликов. Из них нужно выбрать двух-трёх человек. Остальные — в игнор или автоотказ.
⚠️ А ведь это — средняя цифра. По «ярким» вакансиям откликов может быть и 100+.
На всё это накладывается:
– Уход иностранных компаний с рынка,
– Урезание найма в ряде отраслей,
– Рост конкуренции даже за middle-позиции,
Я всё чаще слышу: «Резюме есть. Опыт есть. А реакции нет».
Рынок стал другим.
Что может помочь? Вот что я вижу сам и слышу от других:
Прокачка нетворка. Сейчас реально важно не только резюме, но и кто тебя лично знает.
Участие в сообществах и метапах. Быть на виду — это уже не просто nice to have.
Активность на LinkedIn и в Telegram. Поделиться опытом — часто лучше отклика.
Актуализация навыков. Особенно в сторону AI, аналитики, автоматизации.
И просто — быть в ресурсе. Потому что этот процесс выматывает.
🔎 Хотел бы спросить у HR-специалистов и рекрутеров, которые есть в сети:
Почему сейчас такая низкая конверсия откликов в интервью?
Что ещё влияет на решения? Что стало важнее в отборе?
Буду рад любому комментарию, и уверен, многим это будет полезно.
Если вы тоже сейчас в поиске — напишите, с чем сталкиваетесь.
