Дістали русняві шахеди й ракети? Підсилюймо ППО — донать на SkyLock 👉
Наталя ХандусенкоРабота
5 июля 2024, 12:45
2024-07-05
ІТ-спеціалістка пройшла співбесіди на 15 ролей у сфері ШІ, перш ніж отримати роботу в Microsoft. Ось її поради, як перемогти у боротьбі за місце на дедалі більш конкурентному ринку праці
29-річна Супрет Каур має науковий ступінь у галузі науки про дані, працювала у відділі штучного інтелекту великого банку та є амбасадором програми Google’s WomenTechMakers — і навіть вона сказала, що не отримала жодної відповіді від компаній, коли вперше почала шукати роботу. Після того, як Каур внесла кілька змін у свій підхід, вона змогла почати бачити результати й врешті-решт отримала посаду архітектора хмарних рішень у Microsoft.
29-річна Супрет Каур має науковий ступінь у галузі науки про дані, працювала у відділі штучного інтелекту великого банку та є амбасадором програми Google’s WomenTechMakers — і навіть вона сказала, що не отримала жодної відповіді від компаній, коли вперше почала шукати роботу. Після того, як Каур внесла кілька змін у свій підхід, вона змогла почати бачити результати й врешті-решт отримала посаду архітектора хмарних рішень у Microsoft.
Супрет Каур розповіла Business Insider про п’ять ключових речей, які потрібно знати, якщо шукаєте роботу в галузі штучного інтелекту.
Досвід роботи на рівні LLM зараз є галузевим стандартом
Каур каже, що два роки тому, коли вона проходила співбесіду на посади у сфері ШІ, компанії шукали досвід машинного навчання. Зараз компанії прагнуть створювати продукти штучного інтелекту. За її словами, компанії більше хочуть бачити, що кандидат працював з чат-ботом або системою класифікації текстів.
Досвід роботи з генеративним штучним інтелектом або LLM зараз є базовим стандартом — і вона не отримувала відповідей на співбесідах, поки не набула навичок у цій галузі.
Замість семінарів конкретні кейси
Каур помітила, що рекрутери запитують про кейси, у той час, як багато претендентів, які прагнуть увійти в цю сферу, розповідають про участь у семінарах або буткемпах зі штучного інтелекту.
Тож, щоб мати конкретний кейс, про який потім розповідати на співбесідах, Каур стала волонтером в одній організації та завершила тримісячний LLM-проєкт.
Холодні заявки можуть не працювати
Каур каже, що не надсилала надто багато холодних заявок, але на ті, що надіслала, вона не отримала відповіді. Натомість за її словами, вона провела час, спілкуючись з рекрутерами та налагоджуючи зв’язки. Вона сказала, що прагнула надсилати щонайменше два повідомлення і три-чотири персоналізовані запити на роботу щодня.
Також намагалася поширювати інформацію про те, що шукає роботу, розповідаючи людям у професійному середовищі.
«Найкраще шукати роботу тоді, коли вона вам не потрібна, — каже Каур. «Ви повинні ходити на заходи. Ходіть на зустрічі».
Компанії шукають більш конкретний досвід
За словами Каур, за останні кілька років у компаніях відбулися зміни в мисленні. Сьогодні вони шукають набагато більш конкретний досвід.
«Коли я проходила співбесіди у 2022 році, людей більше цікавило, що я зробила у галузі науки про дані, — каже Каур. — Цього разу всі мої співбесіди були дуже конкретними щодо того, чого хочуть компанії.
Оскільки портали компаній з працевлаштування переповнені кваліфікованими кандидатами, Каур вирішила, що їй потрібно звузити коло пошуку. Вона змінила свої пошуки з менеджера продукту на архітектора рішень, коли зрозуміла, що її перша спроба була надто широкою.
Також вона рекомендує налагодити зв’язки з працівниками компанії, до якої подаєте заявку, і запитати їх, що саме шукає ця компанія. За її словами, це має вирішальне значення для розуміння їхніх потреб і того, який саме досвід вони хочуть бачити в кандидаті.
Присутність в інтернеті допомагає
Каур також витратила останні кілька років на розбудову своєї присутності в інтернеті.
За її словами, вона виступала на десятках заходів, і багато з них згодом призвели до співбесід. Це також допомогло їй виділитися в процесі подачі заявок.
«Один менеджер з персоналу під час нашої співбесіди сказав: «Ви сотий кандидат, з яким я проводжу співбесіду на цю посаду», — розповідає Каур. «Очевидно, що конкуренція дуже висока, тому для вас важливо виділитися».
Крім того, Каур звернулася до університету, в якому навчалася, і повідомила професорів, що готова розповісти про свій досвід. Після цього вона змогла почати створювати свою аудиторію та регулярно відвідувати заходи, зокрема AI Summit New York, BNY Mellon, Re-Work New York, Women in Data Science Series та Women in AI Series.
