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

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
S
Security @ Cisco Blogs
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
SecWiki News
SecWiki News
Webroot Blog
Webroot Blog
L
LINUX DO - 最新话题
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
Troy Hunt's Blog
Cloudbric
Cloudbric
L
LINUX DO - 热门话题
Google DeepMind News
Google DeepMind News
H
Heimdal Security Blog
S
Schneier on Security
NISL@THU
NISL@THU
The Hacker News
The Hacker News
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
A
Arctic Wolf
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Security Latest
Security Latest
AWS News Blog
AWS News Blog
Scott Helme
Scott Helme
W
WeLiveSecurity
S
Secure Thoughts
Y
Y Combinator Blog
GbyAI
GbyAI
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园 - Franky
量子位
人人都是产品经理
人人都是产品经理
雷峰网
雷峰网
K
Kaspersky official blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
T
Tenable Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
J
Java Code Geeks
Vercel News
Vercel News
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Schneier on Security
Schneier on Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
小众软件
小众软件
Engineering at Meta
Engineering at Meta
宝玉的分享
宝玉的分享
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
P
Palo Alto Networks Blog

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
Мы автоматизировали поиск работы в IT — и поняли, где теряют оффер ещё до первого отклика
newpavlov · 2026-06-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Привет, Хабр.

Пока мы строили сервис для автоматизации поиска работы, неожиданно накопили большое количество данных о том, как люди вообще принимают решения во время поиска.

За год через систему прошло больше миллиона откликов на IT-вакансии. Мы наблюдали не только за тем, какие вакансии получают больше откликов или какие резюме чаще проходят дальше, но и за тем, какие возможности люди отсекают ещё до того, как их увидит рекрутер.

И вот что оказалось самым интересным.

Самые болезненные ошибки происходят не тогда, когда приходит отказ. Они происходят раньше - когда человек сам решает, что ему "не стоит даже пробовать".

Мы нашли три паттерна, которые повторяются настолько часто, что перестали нас удивлять. Все они сводятся к одному: кандидат исключает себя из гонки раньше, чем рекрутер успевает открыть его резюме.

Для контекста: мы делаем Софи - ИИ-ассистента, который помогает искать работу, автоматически откликаться на вакансии, готовить сопроводительные письма и улучшать резюме. Именно благодаря этому у нас появилась возможность увидеть закономерности на большом количестве реальных откликов.

Важный дисклеймер: данные выводы основаны исключительно на наших данных и не претендуют на звание истины. Все кейсы в статье - реальные истории пользователей нашего сервиса, опубликованы с их согласия. 


1. Неполный стек - нет отклика

В IT есть профессиональная деформация: мы привыкли работать по спецификациям. Задача либо выполнена, либо нет. Тест либо прошёл, либо упал.

Этот же подход люди переносят на вакансии, но есть одно но - он там не работает.

И мы видим это постоянно: разработчик не откликается, если не знает одну технологию из десяти перечисленных. Дизайнер закрывает вакансию, потому что там написано Figma, а он работал в Sketch. Аналитик уходит, потому что не сталкивался с конкретной BI-системой.

Логика понятна: зачем тратить время, если всё равно откажут?

Но описание вакансии - это не техническое задание. Это, можно сказать, вишлист. Компании сами понимают, что кандидата с полным совпадением по всем пунктам не существует. На практике выбирают того, кто убедил на собеседовании - независимо от того, знает ли он конкретный фреймворк.

Одна из наших пользователей получила оффер на позицию, где в требованиях стоял опыт 3-6 лет. Она джун. Офис, хорошие деньги, NDA.

Мы специально не стали вводить жёсткие фильтры на релевантность при откликах - потому что видели: человек сам себе ставит фильтры гораздо жёстче, чем нужно.

Во многих подтвержденных кейсах с офферами пользователи позже говорили одну и ту же фразу:

"Я бы сам/а никогда не откликнулся/ась на эту вакансию."

2. Самооценка кандидата часто оказывается жёстче оценки работодателя

Есть ещё один фильтр, который работает даже сильнее, чем список технологий.

Количество лет опыта.

Стоит увидеть в вакансии «3–5 лет» - и многие автоматически закрывают вкладку.

Логика кажется очевидной: если компания написала, что ищет мидла, значит джуну там делать нечего.

Но на практике требования к опыту далеко не всегда являются жёстким фильтром.

Мы регулярно видим вакансии, где в описании указан мидл, а в итоге нанимают человека с гораздо меньшим опытом. Иногда потому, что он быстро учится. Иногда потому, что лучше проходит собеседование. Иногда потому, что остальные кандидаты оказались слабее.

Одна из наших пользовательниц пришла в дизайн вообще из другой профессии. Полгода искала работу самостоятельно, за это время выполнила около 30 тестовых заданий - без единого оффера.

После подключения сервиса она написала нам:

«Вакансия, на которую я бы сама никогда не откликнулась, в итоге оказалась одним из лучших попаданий.»

И это, кажется, главный парадокс поиска работы.

Когда человек ищет работу самостоятельно, он пытается заранее угадать решение рекрутера. Он мысленно проводит интервью сам с собой - и сам же себе отказывает.

Хотя в реальности решение ещё никто не принимал.

3. Отказ - это результат одного отклика, а не приговор вашей кандидатуре

Есть ещё один паттерн, который многие назовут очевидным.

Получив отказ, кандидаты мысленно закрывают для себя компанию.

Логика понятная:

«Раз уже отказали, значит я им не подхожу.»

После этого компания автоматически попадает в чёрный список.

Но проблема в том, что отказ почти никогда не является окончательным ответом на вопрос «подходит ли кандидат».

Это ответ на конкретный отклик.

В конкретный день.

С конкретным резюме.

В конкретный момент найма.

Через неделю у компании могут измениться приоритеты. Может смениться рекрутер. Может появиться новая команда. Может измениться само резюме кандидата.

Мы однажды столкнулись с показательным случаем.

Пользователь самостоятельно откликнулся на вакансию и получил отказ.

Через несколько дней он снова подался в ту же компанию - уже с переработанным резюме.

На этот раз его пригласили на собеседование.

Позже он получил оффер.

Нас в этой истории удивил даже не сам оффер, а то, что без второго отклика его вообще не могло бы случиться.

Большинство людей после первого отказа просто больше не возвращаются.

Хотя на самом деле отказ - это результат одного конкретного отклика, а не приговор кандидату.

И именно это объединяет все три паттерна.

Страх отказа меняет поведение раньше, чем рынок успевает дать реальную обратную связь.

Человек представляет, что получит отказ - и не пробует. Причём рынок ещё ничего не сказал. Это внутреннее решение, принятое в одностороннем порядке.

Есть и второй эффект: когда делаешь 2-3 отклика в месяц, каждый становится сверхценным. Один отказ - и это уже личная трагедия.

Поиск работы изматывает не только потому, что рынок бывает жёстким. Он изматывает ещё и потому, что воронка слишком узкая. Каждый отклик кажется шансом, который нельзя потерять.

Но когда воронка расширяется, отношение к отказам меняется. Один отказ перестаёт казаться катастрофой и становится тем, чем он и является на самом деле, - обычной частью процесса.

Миллион откликов спустя

Пока мы строили продукт, нам казалось, что автоматизируем поиск работы.

На практике оказалось, что чаще всего мы автоматизируем борьбу с внутренним фильтром кандидата - потому что рекрутер действительно может отказать.

Но гораздо чаще человек отказывает себе сам - ещё до того, как кто-то успел сказать ему «нет».

И если за этот год мы в чём-то действительно убедились, так это в том, что попасть на разговор почти всегда важнее, чем заранее пытаться угадать его исход.

Спасибо, что дочитали до конца!