Как AI помогает мне в поиске работы продакт-менеджера после обучения в ProductStar: история Полины Ермолаевой
Привет, на связи ProductStar! Мы продолжаем знакомить вас с историями успеха наших студентов (раз, два). Сегодня своим рассказом поделится Полина Ермолаева, которая решила круто изменить свою жизнь и в 37 лет пошла учиться на продакт-менеджера.
Начало пути
Два года назад мир начал рушится, и я решила увлечь свой мозг чем-то интересным: перейти из ученого-социолога в продакт-менеджеры и найти работу по новой профессии на международном рынке. Менять профессию в 37 лет с постоянно болеющими детьми очень тяжело, а переходить по своей воле из гуманитарной сферы в IT в другой стране — сложная задача с множеством неизвестных. Расскажу, как я подошла к ее решению.
- Прошла обучение на продакт-менеджера в ProductStar.
- Во время учебы нашла стажировку в американском стартапе.
- Стала консультировать стартапы сначала pro bono*, а потом за почасовую оплату.
- Параллельно проходила разные курсы по продакт-менеджменту уже на английском языке, нарабатывала продуктовый словарь
- Активно знакомилась с продактами, посещала митапы, конференции, хакатоны; читала и слушала подкасты.
- Менторила ребят, помогая пройти другим этот путь еще быстрее и проще.
*Латинская фраза, которая означает «ради общественного блага». Этот термин используется для описания профессиональной услуги или работы, которая выполняется бесплатно или по очень низкой цене для определенной группы людей или организации.
Успех на рынке вакансий
Весь этот путь занял у меня около полутора лет в неспешном темпе в декретном отпуске (я совмещала его с работой на научных проектах).
Переложив этот опыт в CV и LinkedIn, я стала подаваться на вакансии на европейском рынке, сделав привычкой отправлять более 10 CV + Cover Letter в день. Закон больших чисел работает, и меня стали звать на интервью. Это отличная конверсия, так как ситуация с вакансиями сейчас непростая.
К примеру, на вакансию Product Owner (UX) за два дня подалось 780 человек (по статистике LinkedIn). При этом, скорости важны, так как понравившийся кандидат, быстрее приславший CV + Cover Letter, попадает в воронку найма, и при прочих равных ему могут сделать оффер первым.
Адаптация CV + Cover Letter под конкретную вакансию может занимать прилично времени. Поэтому я хочу поделиться с вами тем, как AI стал моим спасением в кастомизации CV и написании сопроводительных писем, а также в подготовке к интервью.
Использование ChatGPT для кастомизации CV и написания сопроводительных писем
Я перепробовала более 10 готовых сервисов-конструкторов CV, таких как Jobscan, Zety, VisualCV и другие, а под капотом у всех был ChatGPT. Одни предлагают создать CV с нуля на основе шаблонов, другие — провести сканирование под конкретную вакансию, третьи — создать сопроводительные письма.
У меня уже было готовое универсальное CV: моя задача состояла в кастомизации его под конкретную роль и написании адаптированного сопроводительного письма. В итоге я отказалась от готовых сервисов; в каждом из них меня что-то не устраивало (от дорогой подписки до неудобного и излишнего функционала). На помощь пришел ChatGPT.
Теперь пошагово о том, что я делаю.
- Собираю вводные: описание вакансии (ссылка), CV / LinkedIn (ссылка).
- Забиваю разные промпты в зависимости от задачи.
- Довожу CV до совершенства.
Универсальные промпты
«Оптимизируй мое CV [вставить] для прохождения через ATS, используя ключевые слова и фразы в вакансии [ссылка на вакансию]».
«Адаптируй мое CV [вставить] под вакансию [ссылка], чтобы основной акцент был сделан на опыте и навыках, ключевых словах».
«Перепиши этот опыт работы [вставляете раздел из CV], чтобы он звучал более впечатляюще и был адаптирован под вакансию [ссылка]».
«Используя мое текущее CV [вставить], перепиши мои ключевые достижения, включив в них метрики и результаты, соответствующие этому описанию работы [ссылка]».
Я всегда проверяю то, что он написал ChatGPT (иногда это полная ерунда). В таком случае, я прошу еще раз сгенерировать ответ. Если что-то меня все равно не устраивает, я уточняю отдельные пункты, добавляя больше деталей, конкретизируя запрос, работаю над стилем и Tone of Voice, даю референсы и т. д.
ChatGPT отлично справляется с кастомизацией CV по ключевым словам — это обычно критично для системы скрининга. Однако если полагаться только на AI при создании CV c нуля, то оно получается довольно обезличенным.
С сопроводительным письмом ChatGPT справляется прекрасно. Если что-то не нравится, то надо уточнить и внести больше личных деталей, попросить сгенерировать другую версию, сделать короче/длиннее и т. д.
Универсальный работающий промпт
«На основе CV [вставить], составь сопроводительное письмо для вакансии [ссылка]. В письме подчеркни мои ключевые навыки и опыт, которые наиболее релевантны для этой должности, как указано в описании работы. Вырази мою мотивацию и энтузиазм по поводу возможности работать в [название компании], а также обоснуй, почему я считаю себя идеальным кандидатом для этой роли, ссылаясь на конкретные примеры из моего прошлого опыта».
Как я готовлюсь к поведенческому интервью с помощью ChatGPT
Поведенческие интервью — это ключевой этап отбора, который помогают рекрутерам и нанимающим менеджерам понять, как кандидаты применяли свои навыки и знания на практике.
Я готовлюсь к таким интервью, используя метод STAR (Ситуация, Задача, Действие, Результат), который помогает хорошо структурировать ответы на вопросы. Оказалось, что с ChatGPT прекрасно можно подготовиться к таким интервью.
Посмотрим на пример вопросов и как я к ним готовлюсь.
Промпт для решения сложной проблемы: «Помоги мне сформулировать ответ на вопрос о том, как я решала сложную проблему в прошлом проекте. Используя метод STAR, я хочу подчеркнуть анализ проблемы, принятые меры и положительные исходы».
Промпт для управления конфликтом в команде: «Предложи структуру ответа по методу STAR на вопрос об управлении конфликтом в команде. Мне нужно выделить, как я идентифицировала конфликт, вовлекала команду в его разрешение и достигала положительного исхода».
Промпт для примера эффективного взаимодействия с клиентами: «Предложи формулировку ответа, используя метод STAR, на вопрос о взаимодействии с сложным клиентом. Мне важно показать, как я анализировала потребности клиента, налаживала коммуникацию и достигала удовлетворительных результатов».
Все это лишь шаблоны, которые надо красиво адаптировать под свой текущий опыт и задачи компании, куда вы подаетесь. Для этого надо внимательно изучить компанию, ее продукты, команду, философию, посмотреть новости про траекторию ее развития.
Спасибо, что были с нами! Если вы тоже хотите войти в IT — или прокачать имеющиеся навыки — у ProductStar есть курсы по разработке (Python), менеджменту (Middle & Senior Product, CPO), аналитике (Data Science) и многое другое.