Всё самое интересное, что я сделал за полтора года, в моё резюме не попало. Я убрал это сам

В резюме написано «project manager». Это правда, но не вся...

Чего в резюме нет:

Биллинговая система с иерархией счетов и тарификацией — от схемы базы данных до логики начислений. Телеграм-боты, которые работают в проде каждый день. Linux-сервер, который я поднял и администрирую сам. Автоматизации, снявшие с людей ручную рутину: генератор черновиков писем, автозаполнение договоров, трекер фоллоу-апов.

Полтора года назад я и подумать не мог, что стану создателем десятка IT-продуктов.

Здесь напрашивается честный вопрос: если ты всё это сделал, почему ты об этом не пишешь?

Потому что я убрал это сам. Осознанно.

Давайте посмотрим на ситуацию глазами рекрутера, который закрывает вакансию проджекта. У него в воронке несколько сотен откликов. На одно резюме у него уходят секунды, и за эти секунды ему нужно ответить на один-единственный вопрос: этот человек — про то, что мы ищем, или нет?

Всё, что не помогает ответить «да», работает против кандидата. Не нейтрально — именно против: оно размывает сигнал.

И когда в резюме проджект-менеджера появляется строчка «спроектировал биллинг, пишу ботов, администрирую сервер», в голове читающего возникает не «ого, какой разносторонний человек». Возникает другое: а он вообще кто? Почему он не идёт на позицию разработчика, если умеет? Он что, не определился? Он у нас надолго или это временная остановка? Не выйдет ли так, что мы возьмём человека, которому эта работа неинтересна?

Ни один из этих вопросов рекрутер не задаст мне вслух. Он просто отложит резюме и возьмёт следующее — потому что за ним лежат ещё двести пятьдесят, и среди них наверняка есть кто-то, у кого таких вопросов не вызывает ни одна строчка.

Поэтому я подстраиваюсь под правила игры. Я описываю себя беднее, чем я есть, и делаю это не по недосмотру, а расчётливо: так выше шанс, что меня вообще прочитают. Формально я поступаю правильно. Любой карьерный консультант скажет то же самое — «резюме должно быть заточено под конкретную вакансию», и это добрый, работающий совет.

Но давайте назовём вещи своими именами. Система измерения не просто плохо меряет — она заставляет измеряемых ампутировать себя под «общепринятую» форму. Сотни тысяч людей каждый день вычёркивают из рассказа о себе то, что делает их интереснее, разностороннее и глубже, потому что фильтр не умеет это обрабатывать.

Например, у меня за спиной одиннадцать лет управления проектами. По большей части не в ИТ: больше чем в десяти разных сферах, хотя в последнее время как раз в ИТ.

Для рекрутера последняя фраза — тоже минус. Непрофильный опыт, нет фокуса, «а чем вы занимались конкретно». А я думаю, что это как раз то, что сейчас стоит дороже всего. Но к этому вернусь в конце.

А пока — простое наблюдение. Разрыв между тем, что я делаю, и тем, чем меня меряют на входе, стал больше самого моего опыта.

Дальше я про себя почти не пишу. Эта история нужна только как вход в тему: она короткая и проверяемая. Проблема за ней касается любого найма, где платят за голову, а не за руки.

Кандидат пишет отклик машиной. Рекрутер отсеивает его машиной. Кандидат делает тестовое с AI. Рекрутер проверяет тестовое с AI. Обе стороны платят деньги за то, чтобы обмануть чужого робота своим, и обе стороны считают, что это делает не она, а вторая.

Цифры 2026 года:

Гендиректор Greenhouse Дэниел Чейт называет это петлёй обречённости. Механика простая: кандидаты откликаются массово с помощью AI, работодатели в ответ фильтруют агрессивнее, кандидаты в ответ наращивают объём ещё сильнее, и виток за витком система разгоняется. И он добавляет важную деталь: впервые недовольны обе стороны одновременно. Раньше кто-то в этой схеме всё-таки выигрывал.

Обычно происходящее объясняют просто: кандидаты обленились и жмут одну кнопку. Версия удобная, но бесполезная, потому что она путает причину со следствием. Количество заявок выросло втрое ровно в тот момент, когда откликнуться стало практически бесплатно, а вероятность, что твой конкретный отклик кто-то прочитает, упала почти до нуля. Это не два отдельных факта, стоящих рядом. Это один факт, описанный с двух сторон. Когда отклик почти ничего не стоит и почти ничего не даёт, люди начинают брать количеством. Не потому что обленились. Потому что это единственная работающая стратегия.

Так выглядит рынок, на котором прибор перестал мерить.

Классический найм стоит на трёх опорах. Все три треснули примерно одновременно, и в этом главная проблема — по отдельности с каждой можно было бы что-то сделать.

Первое допущение: компетенция дорого достаётся. Именно поэтому её можно считать дефицитом и требовать пять лет опыта — предполагается, что за меньший срок человек её просто не наберёт. Но для целого класса задач порог входа обвалился. Я тому живой пример: я не эксперт и не претендую, но за полтора года прошёл путь, на который раньше ушли бы годы, и делаю то, что раньше пришлось бы отдавать на подряд. Требование «пять лет» перестало отделять тех, кто может, от тех, кто не может. Оно теперь отделяет тех, кто начал раньше, от тех, кто начал позже.

Второе допущение: прошлый опыт предсказывает будущий результат. Оно работало, пока мир менялся медленнее, чем накапливался опыт. Сейчас это не так. Строчка «три года работы с инструментом X» описывает мир, которого может уже не существовать, а способность освоить инструмент Y за неделю в резюме не помещается вообще — для неё там просто нет поля. Мы продолжаем измерять запас в тот момент, когда решающим стал темп.

Третье допущение: навык проверяем. Вот здесь хуже всего, потому что AI сломал одновременно и тест, и тестируемого. Тестовое задание больше не отделяет того, кто умеет, от того, у кого есть подписка. Собеседование по скиллам превратилось в проверку памяти — а память перестала быть дефицитом примерно в тот же момент, когда им перестала быть арифметика. Мы всё ещё спрашиваем «знаешь ли ты?», хотя ответ на этот вопрос уже ничего не стоит и ничего не говорит.

Отсюда главный вывод. Навык больше не работает как надёжный признак того, что человек справится. Не потому, что навыки стали не нужны — нужны, и дальше я объясню, где именно. А потому, что связь между «знает» и «сделает» ослабла настолько, что на неё больше нельзя опираться при отборе.

Если поломка настолько очевидна, возникает естественный вопрос: почему индустрия продолжает пользоваться этим инструментом?

Проще всего написать, что HR тупит. Это неправда, и, что важнее, это ничего не объясняет.

Давайте честно посмотрим, в чём вообще состоит работа рекрутера. Она состоит не в том, чтобы найти лучшего кандидата. Лучшего невозможно ни надёжно определить, ни потом доказать, что это был именно он. Работа рекрутера — не ошибиться, сделав это быстро и дёшево. Это принципиально другая задача, и она порождает другие инструменты.

Список требований в вакансии существует не для того, чтобы описать работу. Он существует, чтобы отсеять дёшево и чтобы отказ можно было объяснить — хайринг-менеджеру, начальству, самому кандидату, а иногда и юристу. «Он быстро учится» не годится ни для одной из этих целей. Это не критерий, а впечатление, и защитить его в разговоре с руководителем невозможно.

А теперь самое интересное. Индустрия ведь уже произнесла все правильные слова. Skills-based hiring — наверное, самая заезженная фраза в HR последних лет. Конференции, доклады, пресс-релизы об отмене требований к диплому.

85% работодателей заявляют, что нанимают по навыкам — это опрос TestGorilla за 2025 год. А Harvard Business School вместе с Burning Glass Institute ещё в 2024-м проверили, что происходит в реальности: взяли 11 300 ролей в крупных компаниях за 2014–2023 годы и посмотрели, кого на самом деле наняли. Эффект от снятия требований к диплому — меньше одного человека из семисот. То есть 0,14%. Около 45% компаний, публично убравших требование, изменили только текст вакансии: поведение при найме не сдвинулось ни на миллиметр. Ещё примерно пятая часть сначала показала улучшение, а потом откатилась назад и в итоге стала брать людей без диплома реже, чем до реформы.

Параллельно Indeed Hiring Lab фиксирует: доля американских вакансий с требованием бакалавра держится около 19,3% и с начала 2024 года ползёт вверх. Не вниз.

И вот здесь важно не свалиться в обвинение. Это не лицемерие, это структурная вещь, и её стоит проговорить медленно.

Убрать строчку из вакансии — действие дешёвое, видимое и безопасное. Его можно сделать за один день, о нём можно написать в блоге компании, за него никто не накажет. Изменить то, как хайринг-менеджер на самом деле смотрит на живого человека, — действие дорогое, невидимое и рискованное. Оно требует переучивать десятки людей, ломать привычки, брать на себя ответственность за неудачный найм. Его никто не заметит, а если что-то пойдёт не так — заметят сразу.

Организации системно выбирают первое. Не потому, что они плохие, а потому что так устроены любые организации: они реагируют на то, что видно и с чего спрашивают. Реально сдвинулись только те 37% компаний, которые всё-таки полезли во второе.

Получается ловушка. Признать, что прибор сломан, — значит остаться без прибора. Заменить его нечем: скорость обучения нечем измерить, отказ на её основании нечем обосновать, перед руководством её нечем защитить. Поэтому индустрия делает единственное, что физически может: меняет надпись на шкале.

Теперь неудобная часть про себя. Без неё всё написанное выше — самооправдание человека, который ищет работу.

Фундамент — не про диплом и вообще не про «есть или нет». Его можно набрать руками, эмпирически. Я понимаю, как деньги ходят по счетам, потому что сам построил систему, в которой они ходят, и несколько раз её уронил. Это настоящее понимание, и я не собираюсь делать вид, что оно ничего не стоит. Но у него есть чёткий предел, и вот в чём он.

Когда я прошу модель проверить проект на уязвимости, она их находит. Выглядит убедительно: отчёт, список, рекомендации. Проблема в знаменателе. Я вижу то, что найдено. Я не вижу того, что пропущено. Чтобы честно сказать «покрыто на 90%», нужно знать, сколько было всего, — а человек без фундамента как раз и не может отличить «чисто» от «не нашли». Причём это ограничение не про меня лично, оно устроено так для всех: тот, кто не способен оценить работу, не способен оценить и её отсутствие.

Дальше плотный кусок с цифрами — без него всё написанное было бы просто моим личным опытом против чьего-то чужого. Что известно не с моих слов:

И есть отдельный класс проблем, который автоматический аудит ловит хуже всего. Инъекции, забытые секреты, кривая криптография — это находится нормально, это шаблонные вещи. А вот нарушения бизнес-логики не находятся: кто и при каких условиях сможет списать с чужого счёта, что произойдёт при гонке в начислениях, где ломается правило, которое вы держали в голове, но никому не проговорили и нигде не записали. Чтобы поймать такое, нужно знать замысел. Замысла в коде нет — в коде есть только его следы.

Значит, правильная ось — не «умеет или не умеет». Правильная ось — цена ошибки.

Бот, который присылает мне карточки для изучения испанских слов, и биллинг, через который ходят чужие деньги, — это две разные категории риска. Хотя писал их один и тот же человек одним и тем же способом за сопоставимое время. Требуемый уровень надзора масштабируется от последствий, а не от объёма кода и не от формального уровня автора.

И обратите внимание: сказанное не отменяет мой тезис, а заостряет его. Если ключевые переменные — цена ошибки и умение проверить результат, то спрашивать на собеседовании надо ровно про это. А спрашивают по-прежнему про стек.

Пока HR обсуждает, засчитывать ли AI-навыки и как их формулировать в вакансии, рынок уже ответил на этот вопрос делом.

Услуга под названием vibe code audit / cleanup появилась буквально за год. Instinctools, Redwerk, SoftTeco и десятки других компаний продают структурный аудит AI-сгенерированной кодовой базы по всем направлениям сразу: инфраструктура, бизнес-логика, архитектура, модель данных, качество кода, безопасность, производительность, экономика. Появились и новые названия должностей — AI code audit engineer, AI code refactoring specialist, vibe code engineer. Пять лет назад такой сервисной категории не существовало в природе, а сейчас по ней пишут обзоры «топ-10 подрядчиков».

Что это означает для рынка труда. Профессия не исчезает — она расщепляется на две половины: «строю» и «проверяю». Первая половина дешевеет и открывается людям вроде меня. Вторая уходит в аутсорс, концентрируется у тех, кто умеет верифицировать, и дорожает.

Логика компании отсюда становится довольно очевидной. Зачем держать в штате дорогого эксперта на полной ставке, если можно взять человека, который быстро строит, а надзор покупать отдельно и ровно под тот уровень риска, который у этой конкретной системы есть?

Но в этой логике зарыта ловушка, и её стоит назвать вслух. Если ты не можешь оценить качество кода, ты не можешь оценить и качество аудита. Ты не проверишь, что аудитор действительно посмотрел бизнес-логику, а не прогнал сканер и красиво оформил отчёт. Экспертиза никуда не исчезла — она стала реже, дороже и переехала на уровень выше. Тот, кто просто вайб-кодит, теперь зависит от поставщика надзора ровно так же, как раньше зависел от подрядчика-разработчика. Изменилась не природа зависимости, а её этаж.

Исполнение подешевело. Значит, ценность сместилась на шаг раньше — туда, где решают, что вообще стоит делать.

Сформулирую это одной фразой, потому что она, по-моему, объясняет всё остальное. AI отлично отвечает на заданный вопрос, но он не скажет, какой вопрос надо было задать.

Вот что, на мой взгляд, теперь стоит дороже любого стека.

Идея. Не «сделать по техзаданию», а понять, что вообще стоит делать. Раньше между идеей и её проверкой лежали месяцы и бюджет, поэтому дефицитом было исполнение. Сейчас ТЗ исполняется почти мгновенно — и тем виднее, что половину этих ТЗ вообще не надо было писать.

Цель бизнеса вместо просто «своего станка». Человек, который блестяще точит свою деталь и не знает, зачем она в изделии, десятилетиями был нормой и вполне неплохо жил. Сейчас эту деталь точит машина — быстрее, дешевле и без обеденного перерыва. Осталась ценной не операция, а понимание, ради чего вся сборка.

Способность увидеть лес за деревьями. Держать в голове систему целиком, а не только свой участок, и замечать, что оптимизация твоего куска ломает соседний.

Умение смотреть чужими глазами. Это, по-моему, главное, и это не автоматизируется — потому что это не знание, которое можно достать из памяти, а привычка сомневаться в собственной рамке. Один и тот же процесс выглядит совершенно по-разному:

Тот, кто умеет переключаться между этими оптиками, находит дыры в процессе раньше, чем в них кто-нибудь провалится. Тот, кто смотрит только со своей колокольни, сделает безупречную вещь, которая никому не нужна. И сделает её теперь очень быстро, потому что AI не спросит зачем.

Широкий кругозор. Тот самый, который в резюме выглядит как «непрофильный опыт» и читается как недостаток.

Вот здесь я возвращаюсь к десяти сферам из первого абзаца. Одиннадцать лет управления проектами в разных индустриях — это не рассеянность и не отсутствие фокуса. Это насмотренность на то, как одна и та же по сути задача решается совершенно по-разному, когда меняются подходы, регуляторика, скорость и люди. Раньше рынок за это почти не платил, и это было логично: узкая специализация была дорогой, потому что глубокое знание давалось долго. Узкое подешевело. Широкое — нет.

Если старые вопросы больше не работают, нужны новые. Вот три, которые проверяемы и не ломаются об AI.

Скорость входа в незнакомое. Не «знаешь ли ты X?», а «покажи, что ты построил, не имея на это квалификации, и скажи, за сколько». Это вопрос про темп, а не про запас, и на него нельзя ответить заученной формулировкой — придётся показывать.

Умение проверять. «Как ты проверяешь то, что выдал AI? Где твоя проверка перестаёт работать?» Второй вопрос важнее первого. Кандидат, который отвечает «ну я прошу найти уязвимости», и кандидат, который отвечает «шаблонные вещи находит нормально, а бизнес-логику надо смотреть руками, поэтому я делаю так-то», — это два очень разных человека, и разница слышна за минуту разговора.

Артефакты вместо биографии. Задача на три дня, любые инструменты, никаких запретов и никакой борьбы с читерством. Разговор дальше идёт не о результате, а о принятых решениях: почему так, что рассматривал, что отбросил и почему. Списать можно. Обосновать чужие решения — нельзя, это видно сразу.

Ни один из этих вопросов не требует новых технологий и новых бюджетов. Нужно только, чтобы кто-то потратил время на разговор вместо матчинга по ключевым словам. Это и есть то самое невидимое и дорогое изменение, которое делают 37% компаний — и ровно у них, если верить исследованию, что-то реально сдвигается.

Что делать кандидату. Резюме — это формат, заточенный под сломанный фильтр. Оно нужно, чтобы пройти робота, и относиться к нему стоит именно так, без иллюзий. Чтобы вас взяли, нужно другое: артефакты. Работающие штуки, ссылки, короткие разборы в формате «что построил, за сколько, что сломалось и что я из этого понял». Это две разные работы, и вторую нельзя пропускать, как бы ни хотелось верить, что хорошее резюме всё решает.

Что делать нанимающему. Три вещи, которые не требуют перестраивать весь процесс.

Первое: разметьте вакансии по цене ошибки. Там, где она низкая, требования к опыту — это налог, который вы платите зря; там, где высокая, не смягчайте требования вообще, а наоборот, добавьте проверку на умение верифицировать чужой и машинный результат.

Второе: замените список требований одной задачей и разговором о решениях.

Третье: если убираете формальный барьер, меняйте заодно и то, как оценивают на следующих этапах, — иначе вы просто окажетесь в тех 45%, где поменялся только текст вакансии.

Мотив здесь не только этический. У компаний, которые действительно перешли на найм по навыкам, люди без профильного бэкграунда держатся на 10 процентных пунктов дольше, чем их коллеги с дипломами.

Про AI в найме принято спрашивать «кого заменят». Мне кажется, происходит другое и более неудобное.

AI обесценил фильтр раньше, чем появился новый. Отказаться от старого при этом нельзя — заменить его нечем. Поэтому индустрия делает единственное, что физически может: произносит правильные слова и меняет надпись на шкале, оставляя прибор прежним. 85% и 0,14% — это не про лицемерие. Это про то, как выглядит организация, у которой сломался инструмент, а нового ещё не изобрели.

Кризис не в том, что кандидаты стали хуже. И не в том, что рекрутеры плохо работают. Кризис в том, что обе стороны продолжают честно играть в игру, правила которой уже не описывают реальность. Обе это чувствуют. Ни у одной нет мандата остановиться первой.

Я не знаю, как это остановить. Я и завтра открою своё резюме, и там по-прежнему будет написано «project manager», и там по-прежнему не будет ни слова про биллинг, ботов и сервер. Потому что мне нужна работа.

Знаю только, какого вопроса мне за последний год не задали ни разу:

«За сколько ты разберёшься в том, чего сейчас не умеешь?»

Кажется, это единственное, что обо мне сейчас стоит знать.