Как не потеряться в карьере, когда рынок труда в IT штормит?

Рынок найма сейчас штормит. Компаний, которые готовы нанимать, все меньше. Зарплаты порезали и массовые увольнения продолжаются, требования у компаний выросли. И если раньше можно было просто обновить резюме и ждать приглашений на собесы – сейчас такой подход не работает.

Если вы планируете искать работу или хотите получить повышение на текущем месте – рекомендую подписаться на канал Твой ментор. Это блог Влада, бывшего Lead Product в Т-Банке и CPO в ProductStar, который ушёл из найма и теперь честно и с юмором рассказывает, как устроен рынок труда, как искать работу без боли и как строить карьеру в IT-продуктах.

Влад делится своим опытом перехода из найма в своё дело, помогает другим айтишникам пройти путь от “не знаю что писать в резюме” до оффера и роста в деньгах.

На канале вы найдете огромное количество полезных материалов для поиска работы: от сборников тестовых заданий и шаблонов резюме до подготовки к собеседованиям, актуальным стажировкам и оценки вашей стоимости на рынке труда. А разбавлено это личным опытом выхода из найма, со своими успехами и провалами без пафоса и “успешного успеха”.

Несколько интересных постов:
- Всё, что нужно для поиска работы в 2025 году
- Топ-5 инструментов, чтобы понять сколько сейчас платят на рынке
- Почему все так боятся работать в стартапах?
- Сколько зарабатываю спустя 5 месяцев после выхода из найма
- А где обещанная свобода? 5 минусов после ухода из найма

👉 Подписывайтесь на канал @vladislav_noskovets и стройте карьеру осознанно, а не на удачу.

Granola - ИИ заметки со встречи.

Я слушаю подкаст Lenny Rachitsky, у него часто в гостях CPO и фаундеры стартапов, в основном из США. Там есть прикольная рубрика: «Какой из недавно обнаруженных вами продуктов вы особенно полюбили?». Одно время постоянно звучал браузер Arc, так я на него и перешёл. А в последнее время все чаще всплывает сервис Granola - инструмент для заметок на встречах.

Я пользуюсь похожим сервисом Tactiq. И если посчитать, это второй по частоте использования AI-сервис у меня (ChatGPT вне конкуренции). В день по нескольку встреч, каждая транскрибируется, потом я работаю с заметками, сортирую, помечаю задачи. Уверен, многие узнают себя. Такие штуки отлично дополняют онлайн-звонки, почти бесшовно.

Что умеет Granola

- автоматически преобразует устную речь в текст во время Zoom, Google Meet, Teams, Slack и Webex
- делает краткие, структурированные саммари: что решили, что делать, кто ответственный
- можно задать ИИ вопросы по встрече: например, «какие документы нужны?» и получить ответ по контексту
- даёт возможность вручную добавлять заметки, а ИИ помогает их оформить, проанализировать, разложить по полочкам
- интеграции с CRM (HubSpot, Notion, Affinity), автоматическое сохранение заметок
- не хранит аудио и видео, только текст, это позиционируется как «больше приватности и безопасности»
- в последнем масштабном обновлении добавили функционал для командной работы.
- сервис поддерживает тольок Mac OS и iOS

Стартап запустился в 2023 году в Лондоне. Сейчас у них в команде 46 человек, планируют дорасти до 80 (на апрель 2025). Привлекли $67 млн, последний раунд - $43 млн в мае 2025 года, оценка - $250 млн. По выручке - около $4.9 млн в год.

Инвесторов не смущает, что Zoom и Meet могут это сделать еще более бесшовно, и у подобных стартапов будут сложности. Таких сервисов в категории «умных записей» я знаю много, видимо все решают детали и UX, чем-то цепляют, я пока не разобрался чем..

LMArena - наверное пока самый объективный рейтинг LLM-моделей

Довольно часто возникают споры, какая LLM- модель лучше. Если смотреть по количеству пользователей, то тут модели OpenAI вне конкуренции, но не всегда самый массовый продукт, является самым лучшим.
Есть много разных способов оценки, и наверно один из самых известных, это LMArena. В основе метод попарного сравнения. Пользователь вводит запрос, сравнивает два ответа от разных ИИ, голосует и только после этого узнаёт, кто был кто. Если вы пользуетесь ChatGPT, то наверняка встречались с чем-то подобным, когда выдаются два варианта ответов и надо выбрать то, что тебе понравилось больше. Все голоса идут в общий рейтинг, построенный по системе Elo, как в шахматах. Тут чем-то похоже на шахматный поединок, одна и та же задача, есть независимый судья (пользователь), он и решает кто победил, на больших числах уже можно довериться "мудрости толпы".

Основной функционал:

- Прозрачное и анонимное голосование за лучший ответ от моделей
- Постоянно обновляемый лидерборд с реальными пользовательскими оценками
- Открытый код и алгоритмы расчёта рейтингов (всё можно перепроверить)
- Миллионы сравнений, которые дают реальную картину
- Платформа нейтральна, не принадлежит OpenAI, Google или Anthropic
- Несколько категорий для голосования

Сами пользователи ничего не платят, а зарабатывает LMArena на дополнительных фишках для ИИ-компаний: глубокая аналитика, приватные тесты, кастомные исследования.
На днях они привлекли $100 млн от a16z, Lightspeed и UC Investments, по оценке 600 млн.$, никогда бы не подумал, что это может стоить так дорого. И тут надо учесть, что инвесторы это фонды, которые ожидают какой-то серьезный мультипликатор своим вложениям.

Меня удивило, что почти во всех категориях сейчас лидируют гугловские модели, только в разделе Copilot и WebDev - DeepSeek и Claude соотвественно. Чем-то я не тем пользуюсь, похоже 🙂

Radiant - огромный переносной аккумулятор на ядерной энергии.

У людей всегда дилемма: мечтать о будущем, где космические корабли бороздят просторы вселенной, или решать насущные проблемы - как согреться зимой, когда отключили свет. Но самое интересное начинается, когда эти два мира сталкиваются. Потому что, пытаясь решить "будущие" проблемы, мы иногда находим решения для самых "настоящих".

Так и получилось у ребят из Radiant. Они начали с вопроса: «Как обеспечить энергией марсианскую базу?» А потом поняли, и на Земле дел невпроворот, да и заработать наверно можно больше. Особенно если ты не в Силиконовой долине, а, скажем, в горах Афганистана, на военной базе или в посёлке, куда даже дизель довезти целое приключение.

Так родился Kaleidos, микрореактор размером с контейнер, мощностью 1 мегаватт, который можно доставить в любую точку планеты и запустить на следующий день. Без рытья земли, без сложной инфраструктуры, без постоянных дозаправок.

Фишки Kaleidos:

- Не требует земляных работ - просто выгрузили и включили.
- Работает 5+ лет без дозаправки, а потом возвращается на завод.
- В 110 раз! эффективнее дизель-генераторов по массе.
- Централизованный контроль и автоматическая безопасность (в случае ЧП — реактор сам себя "усыпляет").
- Работает на топливе TRISO, которое не плавится даже при сильном нагреве. Пишут, что взрыв физически невозможен.

На днях стартап привлек раунд в 165 млн. $, работающую версию обещают совсем скоро, в 2026 году. Дальше планируют производить до 50 микрореакторов в год.

Вопросов много. Военное применение ок, но захотят ли люди, чтобы недалеко от дома стояла такая штуковина, тут если АЗС рядом, уже как-то тревожно. Но вообще хотелось бы, чтобы "проблема энергии" была решена, может быть мир бы стал чуть спокойнее.

Grammarly - удобный спелчекер, как-то выживающий в эпоху GPT

ЗамИчЯли, как пара опИчатАк мгновенно подрывает дАверие к автАру?
Согласно исследованиям 97% людей признаются, что грамматика влияет на их восприятие бренда и профессионализма. Поэтому я стараюсь вычитывать каждый текст, собственные ошибки режут глаз сильнее чужих, хотя уверен в этом тексте есть несколько ошибок. 🙂

Русский мой родной, но сбои всё равно случаются, и это при том, что я школу закончил с медалью, а если писать на английском, то тем более (в школе и вузе язык был «так себе»). Чтобы не выглядеть безграмотно, несколько лет назад подключил Grammarly Pro. Жизнь сильно упростилась. Сервис ловит запятые, предлагает перефразировать абзацы и встроен буквально везде от Gmail до LinkedIn.

Когда вышел GPT, многие пророчили Grammarly быструю смерть. Я даже на полгода прервал подписку, но вернулся: удобная интеграция всё-таки решает. В процессе написания статьи обнаружил, что у них есть ещё и мобильная клавиатура, а я все время страдал, что на мобиле их нет.

Факты, которые ломают миф о «скорой кончине»:

- На днях Grammarly получила обязательство на $1 млрд от фонда General Catalyst. Это квази-кредит под будущую выручку, а не продажа доли, так что капитал не размывается.
- Годовой оборот уже превысил $700 млн, а после покупки Coda компания эволюционировала из «чекера опечаток» в полноценный AI-помощник для продуктивности.

Почему продукт пока выживает даже в эпоху LLM:

1. Плагин для браузера и клавиатура работают в любом поле ввода.
2. Сервис учитывает тон, аудиторию и формат (почта, соцсети, академический текст), проще чем копировать в поле ввода GPT, потом писать специальный промпт.
3. Очень понятная ценность, не нужно объяснять.

В итоге у меня получилось не «Grammarly vs. GPT», а «Grammarly + GPT», Grammarly делает финальную проверку текста. Кстати, довольно много за ChatGPT исправляет, ему пока доверяю больше.

Главный вывод: в 2025 г. побеждает не тот, у кого круче ИИ, а тот, кто встроился в привычный рабочий поток. С удобством воевать сложнее, чем с технологией.

skillsync - объективная (но это не точно) оценка разработчиков

Оценка сотрудников ― один из самых болезненных ритуалов для любого руководителя. Хочется и рост подсветить, и человека не демотивировать, и остаться честным. Классно, же если есть какие-то объективные показатели, как например в продажах: есть план, есть результат. А в разработке? Один разработчик неделями бьётся над ядром, другой штампует мелкие фикс, «количество коммитов» сравнивать бессмысленно. Но как только выбираешь KPI, вступает в силу закон Гудхарта.

Может помните, к чему приводит бездумная вера в цифры. В августе 2021 Xsolla выгнала примерно 150 человек после «больших данных»: алгоритм прошёлся по активности в Jira, Gmail, Slack и решил, что сотрудники «не достаточно вовлечены» . Скандал взорвал ИТ-сообщество и стал живой иллюстрацией того же закона Гудхарта, если знаешь, какие таблички смотрит начальство, набивай эти таблички, а не делай работу.

А что если мерить не количество, а качество кода, позвав на помощь ИИ?

Сегодняшний стартап как раз про это. Загружаешь туда код, и на основе этого получаешь кучу инсайтов, что-то типа карты того, как человек думает, в каких слоях системы он силён и кому можно поручить нетиповую задачу.

Обещают, что:

- Найдут скрытых экспертов - кто тихо закрывает самые сложные баги, но не светится в Jira.
- Сматчят проблемы и людей - нужно срочно поправить Kubernetes? Система знает, кто уже копал этот участок.
- Сделают «плейбуки»  - повторяемые паттерны успешного решения, которые можно превратить в обучение для всей команды.
- Метрики остаются прозрачными: видно не цель («напиши 100 строк»), а реальное влияние.

На сайте можно даже прогнать любой open-source-репозиторий и получить свою карту навыков.

Конечно, инструмент — это только половина дела. Любая метрика (даже самая умная) превращается в тыкву, если ставить её в лоб как KPI. Но в руках адекватного руководителя такая карта навыков может стать инструментом развития и эффективного решения задач бизнеса.

Podbike - футуристичный электровелосипед, который дальше "не поедет"

Когда я впервые приехал в Швецию лет 20 назад, меня поразило, сколько людей ездят на велосипедах. Дождь, а они в мчатся на высокой скорости в костюмах. Потом что-то похожее наблюдал в Лондоне и Амстердаме. Когда жил в Москве, у меня были попытки пересесть на велик. Прикольно, бодрит, но как-то не прижилось. Если ехать быстро, приедешь весь в мыле. А еще на метро можно подкасты послушать, а на велике с наушниками опасно, лучше все таки сосредоточиться на дороге, особенно если нет обособленных велодорожек.

В 2017 году появился стартап Podbike, который попытался переосмыслить саму идею городского велосипеда и закрыть все вопросы для сомневающихся. Это был настоящий гибрид: нечто между велосипедом, машиной. Четыре колеса, педали, мотор, крыша, даже дворники и при этом ты всё ещё в категории “велосипед”. По крайней мере, по закону.

Идея звучала круто:

- Не промокаешь под дождём.
- Не приходишь на работу в спортивном виде.
- Не стоишь в пробках.
- Не тратишь деньги на бензин и парковку.
- Можно даже детей или продукты закинуть в багажник.

Но в мае 2025 года Podbike официально закрылся. Почему?

- Цена: от €10K до €13K. Слишком дорого для велика, слишком странно для машины.
- Производство: всё кастомное, как в Ferrari, только без бюджета Ferrari.
- Инвестиций: $1.5M — это вообще ничто, если ты строишь транспортное средство с нуля.
- Концепция: слишком “ни рыба, ни мясо”. Люди не понимали, что это и зачем.

Что можно вынести из этой истории:

- Цена - это позиционирование. Если продукт не укладывается в привычную ценовую категорию, он должен очень чётко объяснять свою ценность.
- Не пытайся быть всем сразу. Между велосипедом и автомобилем может и есть место, но оно узкое. Лучше выбрать чёткую нишу и доминировать в ней.
- Хардварерные стартапы - это тяжело. Нужно больше денег (хотя и это не всегда гарантия успеха, вспомните Humane), больше терпения и чёткая стратегия на масштабирование.
- Изменить привычки сложно, культурные инерции сильнее технологий.

#историяпровала

Sunset - "классный софт для вас… ой, надеюсь, он вам не понадобится"

У каждого из нас сегодня десятки, а то и сотни «карманов» с деньгами, о которых легко забыть: банковские и брокерские счета, криптокошельки, бонусные программы, страховки. Я сам дважды находил деньги совершенно случайно. Первый раз в аспирантуре мне продолжали платить стипендию, хотя я больше года туда не ходил и считал, что меня уже отчислили. Второй раз на премиальной карте от работодателя: щедрый кэшбэк капал на отдельный внутренний счёт, о котором никто из нас не знал, пока мы всей командой одновременно не обнаружили там приятные суммы.

Пока мы живы и время от времени заходим в банковские приложения, такие сюрпризы радуют. Но что будет, если однажды я перестану проверять счета? Уверен, что сам не помню полный список активов, а уж моим близким тем более будет трудно разобраться. Тут и возникает потребность в сервисе вроде Sunset, только-что запустившегося в США стартапа, который берёт на себя поиск и закрытие счетов умершего человека.

Сервис бесплатно пробивает базы данных и находит всё, что относится к наследству: банковские и пенсионные средства, инвестиции, недвижимость, долги, страховки, незаявленное имущество. Пользователь подтверждает совпадения, а дальше Sunset автоматически закрывает нужные счета и переводит деньги наследникам, зарабатывая только на проценте во время трансфера средств. Выйдет дешевле, чем тратить сотни часов на бумажную волокиту, к примеру в США оформление наследства нередко растягивается на 200–500 часов.

Отдельно меня позабавила презентация: основатель рассказывает о мрачной теме с почти радостной интонацией и бросает фразу: «Мы сделали классный софт для вас… ой, надеюсь, он вам не понадобится». Он даже не стал перезаписывать видео, возможно, в этом и была идея.

Пока работают только в США, но думаю проблема актуальна и для других стран.

Enlighter - бесплатный онбординг с практикой для Cursor.

У AI-продуктов есть одна незаметная, но крайне важная проблема - «проблема чистого листа». Когда заходишь в обычный софт, всё ясно: вот кнопки, вот функции, бери и пользуйся. А тут тебе просто дают чат и говорят: «Ну, спрашивай». Возможностей миллион, и от этого часто теряешься. Помните знаменитый эксперимент, описанный Чалдини? Когда людям давали много сортов джема, конверсия в покупку падала, а когда мало, резко росла. Так и здесь: свобода огромная, но от неё и ступор.

Ещё одна боль лично для меня, как для трушного вайб-кодера (без инженерного бэкграунда), когда я вижу IDE, GitHub и прочие страшные слова, мне хочется убежать обратно в Bolt, хотя все вокруг говорят, что надо пробовать Cursor.

Сегодня на Product Hunt вышел стартап Enlighter, который решает ровно эти проблемы. Enlighter - бесплатная обучающая платформа, встроенная в Cursor в виде плагина. Читаешь теорию, тут же практикуешь в одном окне, никаких лишних вкладок и потери контекста. Для таких новичков как я это просто находка.

Фаундеры сделали реально крутую вещь: собрали ключевую информацию и практики, которые покрывают 80% кейсов использования Cursor. Это не дорогие курсы и не десятки роликов на YouTube, а максимально концентрированный контент, с которым уже сотни людей создают настоящие приложения.

Сегодня они запустились на Product Hunt, давайте поддержим ребят! Функционал полностью бесплатный, попробовать точно стоит!

👉 Поддержать Enlighter на Product Hunt

Dia — yet another браузер с AI.

Я пользовался браузером Arc два года, и на мой взгляд, это лучший браузер из тех, что я когда-либо пробовал. Там настолько всё продумано, что иногда просто поражаешься. Но, как это часто бывает, даже идеальные продукты не всегда становятся популярными. Несколько месяцев назад основатель Arc объявил о закрытии проекта. Думаю, причина была в том, что он слишком отличался от привычного Google Chrome, и для перехода на него нужно было приложить определённые усилия, на что решилась лишь небольшая группа ранних энтузиастов. Массовым продуктом Arc так и не стал. Осознав, что им не преодолеть этот барьер «привычности», компания переключилась на разработку нового браузера.

Dia - браузер, ядром которого является ИИ. Как заявляют его создатели, это настоящий ассистент, который сразу понимает, что вам нужно, и берет на себя всю рутину.

Что в нём крутого:

- AI прямо в адресной строке. Можно искать информацию, задавать вопросы, просить бота проанализировать открытые вкладки и даже подготовить черновик письма или отчёта.
- Персонализация через диалог с AI. Просто скажите браузеру, какой стиль общения вам нравится, и он подстроится под вас.
- Функция History, благодаря которой браузер запоминает ваши запросы за последнюю неделю и использует их при ответах.
- Skills - своего рода «горячие клавиши» для браузера, которые автоматически создаются на основе вашего описания на естественном языке. Хотите оформить страницу в удобный для чтения вид? Просто попросите, и Dia всё сделает.

Пока доступна только бета-версия на Mac и только по приглашениям, но я уже успел потестировать. Интерфейс приятный, однако больше похож на Chrome: вкладки расположены сверху, а не сбоку, как в Arc. Это, конечно, привычнее для массового пользователя, но лично для меня уже неудобно. Тем не менее, я сделал Dia браузером по умолчанию, посмотрим, что получится. Смысла функций ИИ я пока не понял.
Кстати, разработчики хорошо продумали процесс миграции с Chrome и Arc.

И главный вопрос остаётся открытым: сможет ли Dia прорваться в массы или повторит судьбу Arc? Или мне опять придется переучиваться на другой бразуер, а может вообще в интернете будущего не будет браузеров? 🤔