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

P
Palo Alto Networks Blog
O
OpenAI News
有赞技术团队
有赞技术团队
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Recorded Future
Recorded Future
GbyAI
GbyAI
S
Schneier on Security
K
Kaspersky official blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
量子位
L
LangChain Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
V
Vulnerabilities – Threatpost
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园_首页
G
GRAHAM CLULEY
雷峰网
雷峰网
L
LINUX DO - 热门话题
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
云风的 BLOG
云风的 BLOG
T
The Blog of Author Tim Ferriss
The GitHub Blog
The GitHub Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
The Cloudflare Blog
T
Tailwind CSS Blog
AI
AI
Cyberwarzone
Cyberwarzone
NISL@THU
NISL@THU
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
小众软件
小众软件
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Google DeepMind News
Google DeepMind News
The Last Watchdog
The Last Watchdog
L
Lohrmann on Cybersecurity
F
Full Disclosure
N
News and Events Feed by Topic
S
Security Affairs
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
B
Blog RSS Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
I
Intezer
F
Fortinet All Blogs
T
Tor Project blog
The Register - Security
The Register - Security
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC

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
Продуктовому дизайнеру проще пройти собеседование, чем испытательный срок
Oleg Fimushkin · 2026-06-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Продуктовому дизайнеру проще пройти собеседование, чем испытательный срок

Средний

7 мин

59

Как портфолио, ИИ и правильные ответы помогают пройти найм, но не всегда отражают реальный уровень специалиста

Я работаю ведущим продуктовым дизайнером в Купибилете и управляю дизайн‑командой. Регулярно рассматриваю резюме, портфолио, провожу собеседования и участвую в найме дизайнеров уровня middle и senior.

Поэтому я вижу рынок сразу с двух сторон. С одной стороны, общаюсь с кандидатами и понимаю, как они ищут работу. С другой стороны, вижу, что происходит после вылизанного портфолио, успешного собеседования и выхода человека в команду.

В этой статье я хочу рассказать, что сейчас происходит с рынком продуктового дизайна, на что смотрят при найме и почему хорошо пройти собеседование сегодня намного проще, чем хорошо пройти испытательный срок.

Работа есть. Но не для всех

Среди сильных middle и senior‑дизайнеров в моём окружении я не вижу, что они сталкиваются с тем, что месяцами не могут найти работу. Многие находят новую работу в среднем за месяц.

Вакансии есть. Среди них встречаются интересные продукты, сильные команды и хорошие условия.

Поэтому я не могу сказать, что рынок продуктового дизайна чувствует себя плохо или что работу сейчас найти невозможно.

Проблема в другом.

На рынке стало очень много кандидатов, которые хорошо выглядят во время найма, но заметно слабее проявляют себя в реальной работе.

Сейчас с помощью ИИ можно переписать резюме, красиво сформулировать достижения, добавить в кейсы продуктовые метрики и подготовить ответы практически на любые вопросы с собеседования.

Можно заранее отрепетировать рассказ об исследованиях, процессах, гипотезах, аналитике, дизайн‑системах и взаимодействии с командой.

В результате перед тобой может сидеть почти идеальный кандидат. У него аккуратное портфолио, правильные продуктовые кейсы и уверенные ответы.

Почему хорошее собеседование больше ничего не гарантирует

Я сам ошибался при найме.

Однажды я взял в команду дизайнера, который очень хорошо прошёл все этапы. Мне понравились его продуктовые кейсы, портфолио, ход мыслей и ответы на мои вопросы.

Первые недели всё тоже выглядело нормально. Человек знакомился с большим продуктом, изучал процессы и мог нервничать. Небольшие ошибки на этом этапе естественны, поэтому я не придавал им большого значения.

Мы несколько раз проговаривали ожидания, фиксировали конкретные ошибки и договаривались, над чем нужно поработать. После one‑to‑one качество временно росло, но через пару недель всё возвращалось. Проблемой стала не отдельная ошибка, а отсутствие устойчивого изменения в подходе.

Именно в этот момент начинает проявляться настоящий уровень специалиста.

На собеседовании почти любой кандидат скажет, что работает с исследованиями, проверяет гипотезы, собирает требования и внимательно относится к деталям.

Вопрос в том, делает ли он это, когда собеседование закончилось и началась обычная работа.

Ошибки, которые недопустимы для Middle и Senior

Первое, что быстро становится заметно, это качество макетов.

Грязь в файле, случайные отступы, цвета не по токенам, элементы без Auto Layout, разные значения там, где должна быть единая система. Где‑то отступ 15 пикселей, где‑то 9, где‑то иконка съехала на пару пикселей.

Для начинающего дизайнера такие ошибки ещё можно считать частью обучения. За junior нужно присматривать, помогать ему, направлять и давать возможность ошибаться, а также выстраивать процесс и формировать привычку проверять свою работу.

Но когда дизайнер приходит на позицию middle или senior, минимальное желание на каждом дизайн‑ревью проверять, не съехала ли у него иконка на два пикселя.

Middle должен самостоятельно поддерживать базовое качество работы.

От senior ожидается и более того, считается базой, что он сам проверит макеты, приведёт файл в порядок и принесёт на дизайн‑ревью решение, которое можно обсуждать на уровне продукта, а не исправлять на уровне отступов.

Когда вместо обсуждения сценария, логики и влияния на пользователя дизайн‑лид вынужден искать визуальные ошибки, работать с таким специалистом становится сложно.

Конечно, аккуратный файл сам по себе не делает человека senior‑дизайнером. Но постоянные базовые ошибки показывают, что дизайнер не умеет контролировать качество собственной работы.

Дизайнер не должен приходить с одной идеей

Вторая проблема, с которой я регулярно сталкиваюсь, это зацикленность на первом решении.

Дизайнер получает задачу, находит одну концепцию и сразу начинает её полировать. Добавляет детали, приводит всё к дизайн‑системе и старается довести этот вариант до финального состояния.

Но на раннем этапе важнее не качество одного экрана, а количество рассмотренных направлений(речь не про то, где должна быть кнопка слева или справа, а именно взгляд на одну и ту же проблему, но разными идеями).

Хочется видеть несколько идей. Они могут быть сырыми. Некоторые из них могут выходить за рамки текущей дизайн‑системы. Не каждое решение обязательно пройдёт в финал. Часто происходит, что какую‑то идею откладывают и возвращаются к ней позже, в другой задаче.

Самый слабый сценарий выглядит так: дизайнер открывает продукты конкурентов, находит готовое решение, копирует его и перекладывает на компоненты нашей дизайн‑системы. Бест практикс, так сказать.

Формально задача выполнена. Макет выглядит аккуратно. Но ценности от такого подхода мало.

Сильный дизайнер должен не только использовать существующие паттерны, но и предлагать новое, когда стандартные решения не подходят задаче.

Главное качество дизайнера — автономность

Идеально автономный дизайнер выглядит так: получает задачу, собирает требования, задаёт вопросы, выясняет ограничения, понимает, какую проблему решает бизнес, и начинает искать варианты её решения, рисует концепты, обсуждает с командой, обрабатывает фидбек, дорабатывает и доводит задачу до реализации в продукте.

Ему не нужно выдавать подробную инструкцию на каждый следующий шаг.

Автономный дизайнер способен сам разобраться в контексте, подготовить несколько концептов и прийти на обсуждение не с вопросом «Что мне нарисовать?», а с вариантами решения.

При этом автономность не означает, что дизайнер должен работать в одиночку или принимать все решения самостоятельно.

Наоборот. Она проявляется в том, что человек понимает, к кому нужно пойти, какие вопросы задать и какую информацию собрать.

Продакт‑менеджер отвечает прежде всего за продукт и бизнес‑показатели. Он не обязан обладать дизайнерской насмотренностью и предлагать сильное визуальное решение.

Если дизайнер приносит одну слабую концепцию и уверенно её продавливает, продакт вполне может её принять.

В результате проблема обнаруживается только на дизайн‑ревью. И вместо обсуждения деталей приходится практически заново пересобирать решение.

Задача дизайнера не в том, чтобы получить одобрение первого макета. Его задача — найти сильное решение для продукта и уметь показать команде, почему именно оно подходит лучше остальных.

Вместо вывода: с рынком всё нормально

На самом деле с рынком продуктового дизайна всё нормально.

Вакансии есть. Сильные дизайнеры продолжают находить работу, переходить в хорошие команды и получать достойные офферы.

Проблема в том, что требования к дизайнерам выросли, а одного умения аккуратно собирать макеты уже недостаточно.

Если во время чтения этой статьи вы нашли моменты, в которых недотягиваете, это не повод закрывать ноутбук и идти на завод. Наоборот, теперь вы хотя бы понимаете, куда двигаться и где можно прокачаться.

Не хватает аккуратности в макетах — прокачивайте качество, перепроверяя каждый компонент несколько раз.

Не хватает насмотренности, чтобы приносить классные идеи — изучайте другие продукты, анализируйте их решения.

Приходите только с одним решением — учитесь искать несколько направлений, не бойтесь выходить иногда за рамки.

Тяжело работать самостоятельно — развивайте автономность, возьмите чуть больше, чем от вас ожидают.

Не хватает продуктового мышления — чаще задавайте вопросы о бизнесе, пользователях и причинах решений.

Не умеете объяснять свою работу — учитесь показывать не только финальный экран, но и путь, который к нему привёл.

Все эти навыки можно развить.

Перед следующим собеседованием попробуйте честно ответить себе на несколько вопросов:

  • Могу ли я показать несколько принципиально разных подходов к одной задаче?

  • Могу ли я объяснить, почему выбрал финальное решение?

  • Понятно ли из портфолио, что именно в проекте сделал лично я?

  • Могу ли я рассказать не только об успехе, но и об ошибке?

  • Понимаю ли я, на какую продуктовую или бизнес‑метрику влияла задача?

  • Есть ли у меня привычка проверять макет перед дизайн‑ревью?

  • Смогу ли я самостоятельно собрать требования и разобраться в контексте задачи?

Если на часть вопросов ответ получился отрицательным, это не провал. Это готовый список того, что стоит прокачать перед следующим поиском работы.

Главное — не быть администратором Figma, который двигает кнопки и меняет блоки местами.

Продуктовый дизайнер должен приносить в команду своё видение. Он должен исследовать, спорить, предлагать, проверять, ошибаться, находить новые подходы и иногда выходить за рамки привычной дизайн‑системы.

Не просто копировать решение конкурента, а понимать, почему оно работает и можно ли сделать лучше.

Не просто выполнять запрос продакта, а помогать команде увидеть другие варианты.

Не просто собирать макеты, а влиять на продукт.

Именно таких дизайнеров сейчас ищут команды.

Поэтому с рынком всё хорошо. Посмотрите честно на свои слабые места, выберите несколько навыков, которые хотите усилить, и начните последовательно над ними работать.

Тогда офферы перестанут казаться розовым единорогом и станут закономерным результатом вашего роста.

А если вы будете постоянно развиваться, предлагать идеи, брать на себя ответственность и действительно влиять на продукт, то никакой ИИ вас не заменит.

Можете спать спокойно. Пока что.

Потому что сильного, самостоятельного и думающего дизайнера хороший рынок всегда заметит.