Малхар Шах, 34-річний айтівець із Нью-Джерсі, почав шукати роботу на початку цього року. Він одразу розумів, що його найкращий шанс потрапити на співбесіду — це максимально оптимізувати своє резюме, що він і зробив за допомогою ChatGPT і Gemini.
Малхар Шах, 34-річний айтівець із Нью-Джерсі, почав шукати роботу на початку цього року. Він одразу розумів, що його найкращий шанс потрапити на співбесіду — це максимально оптимізувати своє резюме, що він і зробив за допомогою ChatGPT і Gemini.
Малхар використовував ChatGPT і Gemini для оцінювання свого резюме — за шкалою від 1 до 10 (1 — найгірше, а 10 — найкраще). За допомогою ШІ айтівець оцінював своє резюме, як загалом, так і за розділами. Також попросив ШІ запропонувати покращення.
«Я хотів знайти способи пробитися крізь шум систем відстеження кандидатів — автоматизованих фільтрів, які деякі компанії використовують для перевірки та ранжування резюме. Я був упевнений, що зможу справити сильне враження, коли дійду до етапу співбесіди», — розповів Малхар в інтерв’ю Business Insider.
Айтівець подавався в близько 120 компаній і пройшов до 15 співбесід. Його первинне резюме отримало близько 7 або 7,5 балів, тоді як версія, яка врешті-решт принесла йому роботу, отримала 9,5 балів від ChatGPT і 9 від Gemini.
«Я вважаю, що врахування відгуків про резюме, отриманих за допомогою інструментів штучного інтелекту, зіграло ключову роль у тому, що мені вдалося отримати посаду технічного керівника з шестизначною зарплатнею», — каже Малхар.
Він не витрачав багато часу на адаптацію свого резюме під кожну окрему вакансію, але створив окремі версії для чотирьох основних типів ролей, на які він орієнтувався: технічний керівник, штатний інженер, інженерний менеджер і головний інженер.
«Я попросив інструменти штучного інтелекту допомогти мені скласти резюме на кожну з цих ролей і оцінити мої резюме в процесі роботи. Мій цільовий бал був 8 або вище», — говорить ІТ-спеціаліст.
Часом ChatGPT та Gemini оцінювали резюме з відчутною різницею. Наприклад, ChatGPT міг оцінити одну версію резюме на 9, тоді як Gemini дав їй 7 — і не завжди було зрозуміло чому. Відгуки також могли бути суперечливими. Якщо Малхар попросив ChatGPT запропонувати покращення до резюме, яке він оцінив на 7, застосування цих змін могло підвищити бал до 9. Але якщо завантажив це перероблене резюме в новий чат ChatGPT, іноді отримував інший бал.
«З часом стало зрозуміло, що ці інструменти не дотримувалися послідовної системи оцінювання. Їхні оцінки базувалися на контексті кожної розмови, яку я мав з інструментом штучного інтелекту: якою версією резюме я поділився, як я сформулював свої запитання та які критерії застосовувалися», — пояснює Малхар.
Айтівець не прагнув отримати 10 балів. Щовно відчував, що вже має ґрунтовне резюме, він починав подавати заявки на кілька вакансій. Якщо не отримував відповіді від роботодавців, повертався до інструментів штучного інтелекту, щоб внести додаткові корективи.
«Найкориснішою частиною використання інструментів штучного інтелекту для покращення мого резюме було отримання чіткого зворотного зв’язку в режимі реального часу та практичних порад, як зробити його кращим. Штучний інтелект допоміг мені перефразувати фрази так, щоб вони звучали зрозуміліше й ефективніше, включити правильні ключові слова, щоб пройти через системи відстеження кандидатів, і організувати свій досвід таким чином, щоб мої досягнення виділялися на загальному тлі. Це також дозволило мені швидко переглядати кілька чернеток резюме, коригуючи мову та макет, поки моє резюме не набуло відшліфованого вигляду. Якби мені довелося обирати інструмент штучного інтелекту, який я вважаю найбільш корисним, я б обрав Gemini», — підсумував Малхар.
