А вы всегда понимаете, как называется ваша позиция и что от нее хотят?

А вы всегда понимаете, как называется ваша позиция и что от нее хотят?

Когда сейчас говорим о найме, ловлю себя на том, что не понимаю, как назвать нужную мне позицию.

Условно, нужен проджект. Но начинаешь описывать, чего ждёшь от человека, и понимаешь, что привычного набора требований уже недостаточно. Хочется, чтобы он мог разобраться в незнакомой задаче, уметь в дип ресерч, нормально работал с ИИ-шками, найти подходящие инструменты, предложить, как упростить процесс, и самостоятельно довести свою работу до результата.

Для разных позиций это, конечно, будет выглядеть по-разному. Но сам вопрос «кого мы ищем» стал для меня довольно сложным. Мир становится полярным с точки зрения рабочих компетенций, что называют эффектом песочных часов. То есть, на рынке постепенно вымывается та самая привычная нам середина - крепкие мидлы, которые выполняют в среднем шаблонную, но интеллектуальную работу.

Но возникает и вопрос опыта. Раньше большой стаж и знакомые проекты в резюме давали довольно понятные ориентиры. Сейчас дополнительно хочется понять, насколько человек готов менять то, что хорошо работало у него последние несколько лет.

Потому что можно очень хорошо знать свою работу и при этом держаться за единственный способ её делать. А можно иметь тот же опыт, пробовать новое и за счёт своей базы быстрее понимать, где инструмент действительно полезен, а где выдаёт ерунду. К сожалению, обычно сеньоры наоборот хуже перестраиваются в плане привычек и процессов.

Вместе с этим я бы не стал списывать сеньоров. Лично мне важнее понять, как человек учится и что делает, когда привычный подход перестаёт работать:

Любопытен ли он вообще? Может ли сказать «я пока не знаю» и пойти разбираться? Как реагирует на обратную связь? Способен ли отказаться от собственного решения, если увидел вариант лучше?

Вот эти вещи сейчас хочется внимательнее смотреть при найме. Конкретным инструментам можно научиться. При этом предметная база всё равно нужна: кто-то должен понимать, нормально ли сделана работа и можно ли использовать результат, поэтому мышление и подход остаются приоритетными штуками.

Есть любопытное исследование от Visier: https://www.visier.com/blog/ai-in-the-workplace-new-research-on-performative-ai/. Они опросили 1000 сотрудников, работающих полный день в США:

• 48% хотя бы иногда преувеличивали, насколько активно используют AI или хорошо в нём разбираются

• 45% чувствуют давление использовать AI, даже когда не уверены, что умеют делать это эффективно

• 59% считают, что у работодателя нет понятного плана влияния AI на работу, либо не знают, существует ли такой план

И тут мы возвращаемся к идее, о которой я уже как-то писал, что получается довольно странная ситуация: от людей уже ждут другой скорости и продуктивности, а как именно должна измениться их работа, может быть непонятно даже внутри компании. В таких условиях легко начать демонстрировать использование AI ради самого факта использования.

Это заставляет посмотреть ещё и на собственные ожидания. Если я ищу человека, который должен работать по-новому, мне самому нужно объяснить, что это значит. Какие задачи он будет решать, где сможет экспериментировать, по каким критериям мы будем оценивать результат.

Должен ли при этом я обладать такими же компетенциями и экспертизой - вопрос открытый. Но понимать что я вообще хочу получить - 100%, иначе возникнет недопонимание по ожиданиям.

Пока для себя прихожу к тому, что при найме хочу лучше понимать способность человека осваивать новое и использовать это в работе. Вместе с самостоятельностью, критическим мышлением и ответственностью за то, что получилось.

Как всё это назвать в вакансии непонятно. Но одним названием должности и количеством лет опыта такого человека уже сложно описать ☔️☔️☔️

Источник новости https://t.me/tokarevdigital/47...