За последние два–три года рынок труда заметно поменялся: компании стали внимательнее относиться к качеству найма и к тому, что именно стоит за строчками в резюме. Если раньше на входе было больше доверия к формулировкам кандидата, то сейчас всё чаще работает другая логика: не просто что ты написал, а можешь ли ты это подтвердить.

Одна из причин — рост искажений опыта. Я вижу это регулярно: кандидаты начинают «добавлять веса» своему профилю. Где-то это безобидная косметика («я делал», хотя по факту — участвовал). А где-то уже переупаковка роли (например, «руководил направлением», хотя был сильным исполнителем рядом с руководителем). В итоге компании вынуждены реагировать: усиливать валидацию опыта, точнее выстраивать интервью, глубже проверять роль человека в проекте и его реальный вклад.

Из-за этого и поменялся входной фильтр. Вакансий и откликов много, а времени на каждую заявку — мало. Поэтому рекрутинг стал более структурированным: на старте быстрее отсеиваются нерелевантные профили, а дальше — больше внимания к деталям. Становится важным показать связь между контекстом, действиями и результатом. В каком продукте вы работали? В какой команде? За какую часть отвечали лично? Что изменили? Как это повлияло на метрики, качество, скорость, расходы, пользователей?

Эта новая реальность не упрощает поиск работы, но делает его более понятным: выигрывают те, кто умеет упаковывать опыт. И это хорошая новость — потому что сильному специалисту теперь проще выделиться ясной картиной того, что он действительно умеет.

Если обобщать, то за последние годы требования к навыкам стали не жёстче, а сложнее. Рынок всё меньше смотрит на отдельные умения в вакууме и всё больше — на то, как человек работает в реальной, быстро меняющейся среде.

Первый большой сдвиг — это ИИ. Для многих ролей он перестал быть полезным бонусом и превратился в базовый рабочий инструмент. Разумеется, речь не только про специалистов, которые напрямую работают с ИИ-решениями, но и про более широкий круг профессий: аналитиков, дизайнеров, менеджеров, маркетологов, разработчиков. Способность использовать ИИ для ускорения работы, поиска решений, анализа информации всё чаще воспринимается как часть профессиональной грамотности.

Параллельно с этим растёт спрос и на профильных ИИ-специалистов. Компании пробуют новые подходы, автоматизируют процессы, экспериментируют с инструментами — и им нужны люди, которые понимают, как это работает изнутри. 

Второй важный слой — софт-скиллы. На практике они означают адаптивность, умение работать с неопределённостью, способность брать ответственность в ситуации, когда нет готового ответа. Про умение слышать бизнес-контекст, договариваться, менять подходы, если реальность изменилась.

Это напрямую связано с тем, как сегодня живут компании. Проекты запускаются быстрее, команды часто пересобираются, требования могут меняться по ходу работы. В такой среде специалиста оценивают не только по текущему стеку или опыту, но и по тому, как он реагирует на изменения: закрывается или ищет решение, спорит ради спора или предлагает альтернативы, ждёт инструкций или умеет действовать самостоятельно.

В итоге набор обязательных навыков выглядит как трио: твёрдая профессиональная база, умение работать с ИИ как с инструментом и развитые софт-скиллы. И именно это сочетание всё чаще становится решающим, когда из потока похожих резюме нужно выбрать одного кандидата.

На фоне всех изменений резюме перестало быть формальностью, сегодня это основной фильтр, который либо открывает путь дальше, либо закрывает его уже на старте — часто за считанные секунды.

Базовые требования, по сути, не изменились: внятная структура, понятный опыт, адекватный объём. Но изменилась глубина просмотра. Если раньше можно было «проскочить» за счёт общих формулировок, то сейчас решающей стала релевантность. Работодатель ищет конкретное совпадение с задачами роли здесь и сейчас.

Для технических специалистов ключевой отсечкой по-прежнему остаётся стек. Он сразу показывает, в каком контексте человек работал и насколько быстро сможет включиться в задачи команды. Но и здесь всё чаще смотрят не сколько на список технологий, сколько на то, как они применялись: в каком продукте, на каком этапе, с какой ответственностью.

Для креативных и продуктовых ролей критическим становится портфолио. Причём не само по себе, а то, как оно подано — набор красивых экранов или проектов без контекста работает хуже, чем несколько кейсов, где ясно: какую задачу решали, в каких условиях, какую роль выполнял кандидат и к какому результату это привело.

В целом резюме сегодня выигрывает, когда оно собрано по логике «роль — действия — результат». Решающее значение имеет конкретика: за какой участок отвечал специалист, какую задачу решал и к какому результату это привело. Цифры, ссылки и описание роли в команде усиливают доверие к опыту.

На этапе собеседований изменения ощущаются особенно сильно — и прежде всего в найме высококвалифицированных специалистов.

Во-первых, сами интервью стали более структурированными. Компании лучше понимают, кого именно они ищут и какие задачи человеку предстоит решать. Это снижает хаос на входе и убирает лишние этапы, которые раньше могли существовать «на всякий случай». 

Заметно изменилась и роль рекрутера. Сегодня он работает как партнёр бизнеса: помогает команде сформулировать запрос, оценить кандидатов и найти человека, подходящего под задачи и культуру. Поэтому рекрутерское интервью стало глубже: больше внимания уделяется мотивации, ожиданиям, тому, как кандидат выбирает проекты и принимает решения. Часто именно на этом этапе становится понятно, появится ли мэтч между бизнесом и кандидатом.

Классических тестовых заданий становится меньше. Компании всё чаще переходят к форматам, где можно увидеть ход мыслей кандидата: интервью, live-coding, разбор реальных задач и проектов.

Важно и то, что опыт и софт-скиллы на собеседованиях сегодня фактически равнозначны. Сильный бэкграунд без способности договариваться, брать ответственность и адаптироваться всё реже воспринимается как достаточное основание для оффера. И наоборот: хорошие софт-скиллы не компенсируют отсутствие базовой экспертизы. Так что решение почти всегда принимается на пересечении этих двух плоскостей.

В итоге собеседование всё меньше похоже на экзамен и всё больше — на совместную проверку гипотезы: сможем ли мы эффективно работать вместе, в этом контексте, с этими задачами и ожиданиями. И для кандидата это тоже точка выбора, а не только этап оценки.

ИИ довольно быстро стал частью рекрутинговых процессов — и это нормально. В aic, например, мы используем его как вспомогательный инструмент: для подготовки и уточнения формулировок вакансий, для быстрого погружения в новые технологические домены, для работы с большими массивами информации. Это экономит время и помогает точнее формулировать запрос, но не заменяет человеческого решения.

Финальный выбор кандидата всегда остаётся за людьми. Рекрутинг — сфера про контекст, мотивацию, потенциал роста, совместимость с командой, и эти вещи невозможно адекватно оценить автоматически, как бы хорошо ни был устроен инструмент.

Со стороны кандидатов ИИ тоже стал повседневной практикой. И здесь я вижу чёткое разделение. В плюс ИИ работает тогда, когда используется как помощник: помочь структурировать резюме, подготовиться к интервью, наметить логику рассказа о проекте, отредактировать текст. Это проявление цифровой грамотности и умения работать с современными инструментами.

В минус — когда ИИ становится заменой собственного мышления. Шаблонные сопроводительные письма, одинаковые формулировки, идеальные, но пустые ответы видно за версту. На собеседованиях это особенно заметно: человек либо понимает, что говорит, либо нет. ИИ может усилить сильного кандидата, но почти всегда демаскирует слабого.

Поиск работы всё больше и больше ощущается как отдельная профессиональная задача. Массовые отклики и ожидание ответа работают хуже — рынок стал плотнее, а внимание к кандидатам избирательнее. Зато хорошо работает другое: когда человек понимает, куда и зачем он идёт, и готовится к этому осознанно.

Здесь помогает ясное понимание собственной ценности. Важно не абстрактное «я хороший специалист», а более конкретика: в каких задачах вы сильны, в каком контексте ваш опыт особенно полезен и какую проблему вы умеете решать. Когда это сформулировано, упрощается и всё остальное — и отклики, и разговоры на интервью. 

Подготовка к собеседованию сегодня — это скорее работа с переосмыслением собственного опыта. Умение спокойно рассказать о проектах, объяснить, почему принимались те или иные решения, задать вопросы про команду, процессы и ожидания. Хорошие интервью обычно выглядят как размененный диалог, в котором обе стороны присматриваются друг к другу.

Отдельное внимание стоит уделять безопасности, потому что поиск работы — это тоже зона ответственности кандидата. Важно смотреть на обещания, этапы найма и стиль коммуникации, задавать вопросы и не стесняться уточнять детали. Прозрачность, внятные договорённости и уважительный тон часто говорят о компании больше, чем самые фееричные формулировки в вакансии.

Если свести всё к короткому чек-листу, то перед откликом и интервью стоит задать себе несколько вопросов:

• понимаю ли я, зачем мне именно эта роль;

• ясно ли в резюме, какую пользу я приносил и в каком контексте;

• могу ли я подтвердить свои слова примерами и результатами;

• готов ли я обсуждать не только задачи, но и ожидания с обеих сторон;

• использую ли ИИ и как именно это делаю.

Рынок труда стал сложнее, хотя при этом и прозрачнее. Он по-прежнему открыт для сильных специалистов, особенно для тех, кто умеет ясно говорить о своём опыте, осознанно выбирать и участвовать в процессе найма на равных.