惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

T
The Blog of Author Tim Ferriss
小众软件
小众软件
S
Schneier on Security
S
Securelist
P
Proofpoint News Feed
D
DataBreaches.Net
博客园_首页
S
Security Affairs
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
博客园 - Franky
C
Check Point Blog
GbyAI
GbyAI
H
Help Net Security
The Register - Security
The Register - Security
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
雷峰网
雷峰网
博客园 - 叶小钗
WordPress大学
WordPress大学
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
L
LINUX DO - 热门话题
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
SecWiki News
SecWiki News
T
Threatpost
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Tenable Blog
H
Hacker News: Front Page
宝玉的分享
宝玉的分享
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
N
News | PayPal Newsroom
M
MIT News - Artificial intelligence
P
Privacy International News Feed
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
美团技术团队
S
SegmentFault 最新的问题
Forbes - Security
Forbes - Security
Last Week in AI
Last Week in AI
Spread Privacy
Spread Privacy
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
IT之家
IT之家
Cyberwarzone
Cyberwarzone
博客园 - 聂微东
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как мы набираем джунов из Практикума: опыт компании ProninTeam
AndPronin (Я · 2026-04-30 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели1.7K

Мнение

Хабр, привет! Меня зовут Андрей Пронин, я руководитель «бирюзовой» студии заказной разработки ProninTeam и наставник на курсе по управлению командой разработки в Яндекс Практикуме.

Сегодня я расскажу, как мы набираем джунов в команду: как отбираем резюме, проверяем тестовые, проводим собеседования и какое место в этом уравнении занимает Практикум. Будет полезно как выпускникам, так и всем начинающим разработчикам — многие из наших требований сходятся с запросами рынка.

Как устроена студия ProninTeam

ProninTeam — это студия бирюзового типа. Моя роль в ней, скорее, организаторская — собрать людей и сделать так, чтобы всё работало. От отсутствия бюрократии в конечном итоге выигрывают все. 

В первую очередь, заказчики. Под каждый проект мы формируем команду, в которой есть проджект-менеджер и необходимое для проекта количество фронтенд- и бэкенд-разработчиков, дизайнеров и других специалистов. 

Как это происходит: мы оцениваем трудозатраты на проект, эпик и потенциальное количество спринтов и начинаем работать. Если в процессе мы понимаем, что фича требует более серьёзного участия, например, бэкенда, чем мы запланировали в начале, мы можем привлечь бэкендера с другого проекта. В такой схеме заказчику легко развивать свой продукт, не озадачиваясь кадровыми вопросами, ведь процессы из-за них не встанут.

Сотрудничество с ProninTeam выгодно и джунам. Это отличный трамплин для роста. Люди набираются у нас опыта и откликаются на более выгодные оферы в других компаниях.

Многие из джунов, ушедших в другие компании, остаются у нас в качестве наставников — получают опыт менторства, развивают скилы и получают пользу для карьеры. Час наставника стоит дороже, чем час джуна-разработчика, но такие специалисты приносят неоценимую пользу — помогают джунам писать качественный код и расти. Получается что-то вроде конвейера: иногда уже через три-четыре месяца начинающие разработчики получают необходимый опыт, меняют работу и остаются с нами в роли наставников, а свободное место занимают новые джуны.

Так мы приходим к трёхстороннему win-win: заказчик получает эффективную команду и качественный код, джуны — портфолио и рост, а студия зарабатывает на марже и развивается.

Как мы набираем джунов в команду

Отбор проходит в несколько этапов.

Публикация вакансий

Главный источник кадров для ProninTeam — это Яндекс Практикум. Есть несколько путей, по которым выпускники попадают в нашу команду.

Первый — это сарафанное радио. Раньше я просто писал знакомым наставникам разных курсов, что мне нужен, например, бэкенд-разработчик, — и мне советовали талантливого джуна. Со временем «сарафан» перестал генерировать нужный поток соискателей, и я переключился на помощь Карьерного центра Практикума.

Специалисты центра помогают выпускникам найти работу: подсказывают, как оформить резюме и портфолио, репетируют с ними собеседования и делятся партнёрскими вакансиями. Один из таких партнёров — это ProninTeam. Для меня сделали отдельный чатик с менеджерами разных направлений. Когда на каком-нибудь из проектов освобождается место, я пишу: ищу X на проект Y за сумму Z. А потом уже возвращаюсь смотреть резюме заинтересовавшихся студентов.

Недавно всё это автоматизировали. В Практикуме появилась Карьера — платформа, где джуны находят работу в IT. Там я тоже размещаю вакансии.

Чаще всего мы набираем в команду разработчиков, в частности на Django (бэкенд) и Next.js (фронтенд). Проджект-менеджеры, дизайнеры и тестировщики требуются реже, так как текучесть кадров по этим направлениям меньше.

Просмотр резюме

Сначала мы получаем резюме. Как такового скрининга у нас нет. Это же новички — что там скринить? Круто, когда человек занимался проектами, но шанс нужно дать каждому. Отсутствие опыта для нас — не критерий отбора.

То же и с сопроводительными. Я их читаю, но это не критерий отбора. Умение писать сопроводительные ничего не говорит о навыках человека в разработке. Эти документы нужны компаниям с HR-отделами и большим потоком входящих откликов. У меня же компания маленькая, ни одного HR-менеджера в штате нет, а поток желающих ограничен.

Единственное, из-за чего кандидат может не пройти первый этап, это финансовые ожидания. Нет смысла напрягать человека, заставлять его делать тестовое задание и тратить своё время, если я заранее знаю, что мы его не потянем. Но обычно ожидания всё же адекватные.

Тестовое задание

После просмотра резюме мы даём кандидатам тестовое задание. По нашим расчётам, оно должно занять примерно три дня и шесть-семь часов чистой работы. У нас есть два задания: бэкендеры создают API для целевых сборов (без интеграции платёжной системы), а фронтендеры —  React-компонент со сложным поведением в зависимости от разрешения экрана.

Успешно проходят этот этап 30–40% кандидатов. Причём «успешно» — не значит «идеально», поэтому даже лучших мы, как правило, просим доработать тестовое с нашими замечаниями. Если после второй итерации человек выдаёт приличный результат, мы готовы идти с ним дальше. А если человек выполняет задание, но недотягивает до нашей планки, мы всё равно стараемся принести ему пользу — подробно рассказываем, что можно было сделать лучше и какие знания стоит подтянуть.

Может возникнуть вопрос: почему через тестовое проходит меньше половины кандидатов, ведь все они оканчивают одни и те же курсы? Дело в том, что Практикум даёт базу для запуска карьеры, а мы ожидаем от джунов чуть большего. Или чуть более специфического. Наше задание похоже на дипломный проект в Практикуме, но чуть сложнее и с поправкой на наши кейсы. Чтобы выполнить его, нужно применить весь опыт, полученный на курсе, и провести ещё немного самостоятельной работы.

Например, в Практикуме студенты осваивают React, а у нас нужен Next.js. В Практикуме учат развёртывать окружение через Pip, а мы используем Poetry. Это не rocket science: если человек хорошо учился, готов менять свои привычки и осваивать новое, у него всё получится. Таким заданием мы проверяем ещё и самоходность — одно из самых важных качеств для новичка в разработке.

Кроме неспособности взглянуть на задачу под новым углом, новички допускают и другие ошибки. Например, не понимают, как строится архитектура проекта. Понятно, что это нарабатывается с опытом, но если по тестовому видно, что человек совсем не владеет темой, это повод рассмотреть другого кандидата.

Такой же красный флаг — это нейрослоп в тестовом. В использовании ИИ нет ничего плохого, и сегодня это такой же инструмент, каким раньше был Stack Overflow. Но джуну необходимо понимать, что он генерирует и зачем.

Собеседование

Кандидата, который успешно выполнил тестовое, мы приглашаем на собеседование.

Фронтенд-разработчиков собеседуют эксперты по фронтенду, тестировщиков — тестировщики, а у проджект-менеджеров и бэкендеров я провожу собеседования сам. Кстати, про то, как набираю проджектов, я написал у себя в канале — рассказал, как взял первого менеджера в команду и какие хард- и софтскилы нужны, чтобы пройти собеседование.

Как может проходить интервью в IT, можно посмотреть на моём канале «Андрей += Пронин», где я публикую записи мок-собеседований. Но у нас в компании всё чуть иначе.

Во-первых, собеседование длится по меньшей мере два часа. Во-вторых, я всё чаще ухожу от типовых вопросов к обсуждению тестового. В нём достаточно фактуры, которую можно обсудить и сделать выводы. Обычно я строю вопросы в формате «почему так, а не иначе» — например, почему кандидат выбрал для контейнеризации Docker Alpine, а не Slim. Или почему сделал валидацию в одном, а не другом фрагменте кода. Важно, чтобы человек не просто шёл по методичке и отвечал «так было в курсе», а осознанно закапывался в материал, применял те или иные решения и знал, какие у них есть альтернативы.

Получается, что я прохожу по всем тем же темам, что и интервьюеры, которые задают «100 вопросов для подготовки к собеседованию», но делаю это в формате беседы. Мне кажется, такой подход вызывает меньше стресса у кандидата и даёт мне более верные результаты. Ведь важно не то, как хорошо человек выучил теорию, а то, как он понимает её и применяет знания на практике.

Вместо заключения

У Практикума есть неформальный слоган: «будет сложно, но вы справитесь». Это правда. Больше тридцати человек, которые прошли через ProninTeam, когда-то были обычными джунами, сменившими профессию. В масштабах страны тридцать человек — это почти ничего, но для каждого из этой тридцатки — это безмерно много.

Само существование ProninTeam в нынешнем виде показывает, что у каждого человека есть возможность изменить свою жизнь. Найти своё место в разработке стало сложнее, но рынок ещё существует, а ИИ нас пока не вытеснил. Особенно джунов. И если вы готовы стараться, много работать и идти до конца, всё получится.