Иван Доронин | Карьера за рубежом

Agentic PMO. Идея сделать проектный офис с ИИ-агентами, который помогает, а не контролирует. Вчера я опубликовал пост про боли проджектов. Там 20% ответов про то, что рутина и отчётность съедают фокус: люди вручную сводят статусы, готовят презентации, вытаскивают контекст из переписки. А ещё 24% пишут прямым текстом, что нет системы. Обычный проектный офис эту боль не всегда закрывает. Он просит у людей цифры. Раз в неделю несколько человек заполняют статусы, кто-то сводит их в слайд, появляется «78% готовности», и откуда взялись эти 78, объяснить не может никто. Мой продукт заходит с другой стороны. Появилась идея сделать проектный офис, который работает иначе. Он читает то, что уже подписано: ТЗ, требования, контракт, акты приёмки, протоколы встреч, выгрузки из трекера или интеграцию с ним по MCP. И говорит, что там написано, со ссылкой на страницу документа, подсвечивая, что не так и на что стоит обратить внимание. Ценность простая. Проджектам вся нужная документация и понятный процесс деливери, текущий статус, запросы клиента, разложенные в разрезе «как это влияет на сроки, скоуп и бюджет». Всё в одном месте. Директорам подсвеченные риски и то, как мы их митигируем, сразу по всем проектам, без второго цикла отчётности в PPTX и без сводного рейтинга. Сейлзам каталог того, что уже построено, и того, чем клиент ещё не пользуется, в разрезе ценности и конкретных KPI. В моём проектном офисе работают 7 ИИ-агентов. Перечислю каждого и объясню, почему нужно именно столько. 🔸 Аудитор. Проверяет, что каждое обещание из ТЗ прослеживается до согласованного объёма работ. И в обратную сторону тоже: что в трекере нет работ, которых никто не обещал. Ловит и недообещанное, и лишнее. 🔸 Стратег. Проверяет одну вещь, задавая вопрос: ценность для заказчика понятна и мы именно её деливерим? 🔸 Сотрудник PMO. Ищет зазор между тем, что написано в статусе, и тем, что происходит по документам. Самый неудобный из шести. 🔸 Риск-менеджер. Отвечает за то, чего ещё не случилось, но к чему всё идёт. Подсвечивает потенциальные проблемы, пока они ещё потенциальные. 🔸 Продакт. Смотрит, обоснован ли порядок работ и корректно ли оценены задачи в бэклоге. 🔸 Финансист. Мониторит отклонения по бюджету. Тут всё просто. 🔸 Сводящий. Он не читает документы вообще. Задаёт единственный вопрос: это один дефект в шести описаниях или шесть разных дефектов? Без него шесть агентов выдают шесть строк там, где проблема одна, и человек тонет в дублях. На живом проекте он свёл 35 однотипных претензий к датам в один факт: у проекта нет расписания на своей стороне, спорить не с чем. У каждого своя пронумерованная таблица контролей, минимум доказательства на каждый контроль и жёсткая граница автономии: отдельный список «может» и отдельный «не имеет права». И то, чего не делает ни один агент. Всё считает отдельный слой, и он работает без LLM вообще. Расхождения между трекером, задачами, рисками и бюджетом считает обычный код. К цифрам я модели не подпускаю: они склонны досчитать среднее, которого во входных данных не было. Где данных нет, код возвращает «не оценивается» и причину, а не просто ноль. Правило, которое держит всё это честным. Агенты читают и считают, человек решает и подписывает. Агент не закрывает задачу, не принимает результат, не связывает документ с обещанием. Он предлагает. Согласие уходит в журнал с именем и причиной и оттуда не стирается. За первый день на живом проекте эта семёрка нашла семь вех, за которые клиент расписался в актах приёмки, а записи о приёмке нет ни одной. Клиент подписал, мы забыли внести. И вторая идея, которая мне кажется важнее архитектуры. Классическое управление проектом непрерывно спрашивает, идём ли мы по плану. А вопрос, стоит ли этот план того, обычно не задаёт никто, пока кто-то из руководства не вспомнит. У меня это два отдельных трека. Деливери принадлежит проджекту, ценность владельцу ценности со стороны клиента. Поставка результата не равна поставке ценности, и подменить одно другим продукт не даёт. Если строите похожее, напишите. Интересно сверить решения. 😉

В чем больше проджекта? Не так давно я проводил опрос своих коллег проджектов. В итоге собрал 114 заявок, попросив каждого своими словами описать самый болезненный челлендж. 96 человек написали развёрнуто. Показываю, что получилось. Сначала кто эти люди, потому что это меняет всю картину? 63 из 114 это Senior PM с опытом от 5 лет. 49 человек работают в профессии больше 10 лет. И 56 используют AI каждый день, ещё 27 несколько раз в неделю. То есть это опытные люди, которые уже живут с AI в работе. А теперь то, на что они жалуются. Самая частая тема, 24% ответов, звучит примерно так: «нет системы». Дословные цитаты. «Много навыков в PM, но нет системности и структурности по ним». «Не знаю, как всё должно работать, нет структуры». «Хаос, нечёткие роли, сроки, раздутый бэклог». «Одновременно 7 проектов на разных стадиях, не получается создать единую систему управления». Это пишут люди с 10 годами опыта! Не джуны. Вторая тема, 20%, рутина и отчётность. «Рутина просто съедает весь фокус». «Не нравится делать отчёты, долго и муторно». «Сбор и подготовка статусов, отслеживание писем без ответа в большом потоке». Один человек написал, что собирает статус по проектам вручную раз в 2 недели. Ещё 20% про AI, и вот тут интереснее всего. Люди уже используют его каждый день, но пишут: «есть тревога, что ИИ быстро развивается и я упускаю возможность». «Кейсы использования AI в работе, не просто как ассистент, а на уровне команды». «Внедрение agentic workflow на системном уровне». «Все используют AI, а я нет». Получается парадокс. AI в руках есть почти у всех, а рутина никуда не делась. Потому что «напиши мне письмо» экономит 10 минут, а систему не строит. 18% написали про требования и отсутствие аналитика. «Управление требованиями на большом интеграционном проекте, где нет бизнес-аналитика». «Когда приходится самому работать за аналитиков». «Изменяющиеся требования. Нечёткие требования изначально». И 28% так или иначе про людей: стейкхолдеров, заказчика, команду. Тут самые живые формулировки. «Всегда было болезненно подключаться на активный проблемный проект за пару дней до встречи с недовольным заказчиком на самом высоком уровне». «Много времени уходит не только на постановку задач, а на вытаскивание контекста, уточнение приоритетов, фиксацию договорённостей, защиту команды от размывания скоупа». «Очень сложно вести переговоры и управлять сложными стейкхолдерами, играть в политические игры». 46 человек из 114 сейчас ищут работу. Для них к этому добавляется ещё одна: показать нечего, всё под NDA. Какой из этого можно сделать вывод? Проблема опытного проджекта почти никогда не в знаниях. Про PMBOK знают многи и многи читали его. Проблема в том, что система живёт в голове и разваливается, когда проектов становится 4, аналитика нет, а заказчик звонит разработчику напрямую, требуя сделать все сегодня. И AI эту проблему сам по себе не решает. Он ускоряет то, что у вас уже выстроено. Но только, если его правильно настроить. ;) Завтра расскажу, что я с этим сделал 😉 А у вас какая из этих болей главная?

За 2 недели я переделал симулятор по LinkedIn 8 раз. Вот что теперь внутри. Симулятор «LinkedIn под ключ» уже существует примерно месяц с августа и его уже купили без малого 100 человек. За последние 2 недели вышли версии 2.7, 2.8, 2.9 и наконец 3.0. Почти каждая правка началась на основе фидбека клиента: «непонятно, что делать на шаге 3», «куда деваются ответы AI», «зачем это поле». Я все собирал в беклог и дорабатывал. Что появилось нового за последние 2 недели? 🔸Профиль глазами рекрутёра. Пока вы печатаете headline, рядом собирается карточка профиля на языке LinkedIn. Видно, где текст обрежется в поисковой выдаче и где About уйдёт под «…ещё». Балла «73 из 100» там нет и не будет: цифра не отвечает на вопрос, что делать. 🔸Рекрутёр написал. Что отвечать? В симуляторе были правила: просите описание позиции, тишина полторы недели значит отказ. Но ни одного готового текста. Теперь четыре заготовки вашим голосом из skill.md: ответ на первое сообщение с вопросами про описание, вилку и формат, письмо после интервью, вежливый отказ и напоминание о себе после недели тишины. Отвечаете в тот же час, а не через день раздумий. 🔸Open to Work 2026. В настройках появились 2 поля, которые видит только рекрутёр: срок выхода на работу и ожидаемая вилка. Заполните, и ненужных сообщений от рекрутеров станеь меньше. Надеюсь. :) 🔸Профиль под конкретную вакансию. Нашли позицию, ради которой стоит переписатьпрофиль? Отдаёте её текст промпту вместе со своим skill.md (получаете в рамках симулятора) и видете ровно 5 правок: headline под эту вакансию в 220 знаков, 3 навыка, которые поднять наверх, достижение, которое поставить первым, 1 предложение для About и 2 предложения «почему я» для письма рефералу. 🔸Профиль на втором языке. LinkedIn показывает зрителю ту версию профиля, что совпадает с языком его интерфейса. Целитесь в Германию, Францию или в русскоязычный рынок при английском основном профиле, заводите вторую версию. Где кнопка, что переводить, чего не смешивать, теперь расписано по шагам. 🔸Services и кнопка «Записаться». Для консультантов и тех, кто берёт проекты. Отдельная страница услуг в профиле и запись на встречу прямо из шапки. Клиент понимает, что вы делаете и как к вам попасть, не читая About. И это не Featured: там доказательства, здесь прайс-лист без цен. 🔸Видео-визитка. 30 секунд с телефона, показывается на вашем фото. На фоне текстов, написанных AI, живой голос стал редким сигналом. Сценарий пишет промпт из вашего же headline и About. И про UX симулятора. «Открыть в LinkedIn» одной кнопкой. Под каждым полем, от headline до Open to Work, кнопка открывает редактор именно этого раздела в вашем профиле. Девять кнопок, каждая ссылка проверена на живом аккаунте. Промпты перестали просить то, что уже знают. Заполнили «целевую роль» на первом шаге, и в 36 местах в остальных промптах нужные слова подставляются сами. Настоящий финал. Долистали до конца, не закрыв чек-листы, увидите честное «пройдено 5 из 15». Закрыли все, получили сертификат и нажали кнопку «Добавить в профиль LinkedIn». ;) А теперь про содержание. Я сверил все 15 шагов с тем, что LinkedIn поменял в 2026 году. Поиск, ключевые слова, Skills, Featured, рефералы, контент были на месте. Не хватало того, что происходит после того, как рекрутёр вас нашёл. Цифра, ради которой всё это создавалось. Из тех, кто дошёл до работы над профилем, до конца доходят почти все. Теряются раньше, между «купил» и «закрыл первый шаг». 2 недели назад первый шаг закрывал каждый третий открывший. Сейчас каждый второй. ‼️ Это самый полный гайд по созданию Linkedin профиля в РУ-сегменте, а стоит меньше, чем любая консультация. Замечу, что все обновления бесплатны для всех, кто купил ранее и купит сейчас. Подробности тут - https://linkedin.idagent.pro/

Я прогнал 19 моделей по своим тактическим задачам. Самая дорогая проиграла дешёвой: 90,2 против 98,2 балла. Я долго не верил и пошёл разбираться, на чём именно она теряла. Каждые 2 недели выходят новые LLM, которые я тестирую для своего стека ID Agent - поиск вакансий, адаптация резюме, подготовка к собесам и прочее. Причем все делается для разных рынков - от России и Грузии до Канады и Франции. У меня есть свой бенчмарк и несколько десятков кейсов через которые я прогоняю каждую модель. Сначала как я считаю? Задачи взял свои реальные: адаптировать резюме под вакансию, оценить вакансию, написать письмо рекрутёру. Оценка ставится на основе поиска выдуманных факто, отсутствия ИИ слопа, структуры, покрытия ключевыми словами. Кого гонял? 🔸От Anthropic: Sonnet 5 как baseline на полном стеке из 14 задач, Opus, Haiku 4.5 и новая Fable 5.1. 🔸От Z.AI линейка GLM: 5.2, 5.3 и локальный 4.7-flash через Ollama. 🔸DeepSeek V4 во Flash и Pro. 🔸3 Gemini: 2.5 Flash Lite, 3.7 Flash и Pro. 🔸Плюс через OpenRouter Kimi-K3, Grok-4.6, GPT-5.6 в версиях Luna и Sol, Nemotron-3-Ultra. 🔸И локальные: qwen3.6 на 36B MoE, qwen3.8-27b и gpt-oss-20b. Купил новый макбу, так что оператика позволяла. 😉 2 побочных наблюдения, раз уж речь зашла. Лучший результат из всех показала Fable 5.1: средний балл 98,8 и ни одного провала. И была загадочная модель stealth/ox-alpha, вокруг которой много шума. В итоге она оказалась GLM-5.3-Flash. Ещё проверял GLM-5.2 - она тоже хороша для своиз задач. Теперь к главному. Opus терял ровно на том, что делает его сильным. 3 случая “числа, не выводимые из входных данных”. 2 срабатывания анти-фабрикации. 4 раза он сгладил неудобный пробел в опыте кандидата вместо того, чтобы назвать его прямо. Это не глупость. Это попытка сделать ответ лучше. Умная модель видит шероховатость и хочет её починить: досчитать среднее, подобрать формулировку помягче, дополнить контекст. И в этом кроется засада. Именно поэтому я разделил работу своих агентов на 2 контура. Тактика это то, что повторяется сотнями раз в неделю, имеет жёсткий формат и проверяется кодом. Скоринг вакансий, адаптация резюме, письма, парсинг. Здесь не нужен ум, нужны просто руки. Стратегия поиска работы это то, что делается один раз и определяет всё остальное на месяцы. Анализ рынков и ролей, разбор противоречий в данных клиента, архитектурные решения. Здесь нет контракта, который проверит код, и результат всегда проверяет человек (я + клиент). Правило вышло простое. Можно закрыть результат настроенным гейтом - задача тактическая. Проверить может только человек - стратегическая. Где дорогая модель незаменима, пример этой недели. Поиск вакансий у клиента шёл полтора часа вместо двадцати минут. Причина была в одной строке: у него не оказалось сжатой выжимки стратегии, полные 220 КБ поехали в каждую партию, оверхед стал больше бюджета токенов, и система сделала 457 партий вместо девяти. Такое не ловится гейтом. Нужно связать жалобу, логи, формулу и отсутствующий файл в одну картину. Вывод. Модель выбирается не по ее крутости, а по типу задачи. Держать одну на всё означает переплачивать в тактике и недобирать в стратегии одновременно.

Топ 10 скиллов, которые я использую для Claude, Codex, Zcode (GLM) Ниже моя подборка 10 скилов, которые работают каждый день. Все их можно скачать либо в открытых репо на гите, либо в маркетплейсе сам Коротко, что такое skill и зачем он нужен? Это папка с инструкцией в markdown, которую AI подгружает сам, когда задача подходит. Не промпт, который вы копируете каждый раз, а упакованная логика: собрали один раз, дальше работает молча. С декабря 2025 это открытый стандарт, так что живёт не только в Claude, но и в Codex, Cursor и других GenAI. Вот что стоит у меня в проде. Материалы для клиентов 🔹feedback. Записывает фидбек клиента в память агента. Человек говорит “слишком формально” или “убери вот эту формулировку”, и это не теряется до следующей сессии, а становится правилом для его документов. 🔹stop-slop. Вычищает AI-паттерны. Самый нужный скилл из всех: нейротекст читатель считывает раньше алгоритма, и доверие после этого не возвращается. Прогоняю через него резюме, cover letter и контент. 🔹ru-polish. “Смотря какой фабрик” - это про это. Убирает из русского излишние англицизмы. Всё, что уходит клиенту на русском, идёт через него. 🔹outreach-polish. Доводит сообщения в LinkedIn и Email до нормально человеческого тона. Отдельный скилл, потому что аутрич ломается не на смысле, а на интонации: одна дежурная фраза, и вам не отвечают, думая, что вы бот. Работа над улучшением стека агентов 🔸code-review. Двухосевой ревью изменений в тулзах, агентах и командах (у меня их уже под 100). Запускаю после каждой правки. 🔸diagnosing-bugs. Цикл диагностики сложных багов. Например, тольк час назад назад им разбирал регрессию в дашборде клиентов. 🔸agent-prompt-check. Кросс-проверка консистентности между промптами девяти агентов. Агенты живут долго, промпты правятся по одному, и они незаметно расходятся между собой. 🔸 frontend-design — гайд по визуальному дизайну при билде UI (лендинги, визуал), также рекомендую ui-ux-pro-max 🔸lp-copy-review. Ревью русской копии лендинга. Узкий скилл под конкретный продукт, но экономит время каждый раз. 🔸playwright - библиотека для программного управления браузером (Chromium/Firefox/WebKit) без ручного клика: открыть страницу, кликнуть, заполнить форму, сделать скриншот, проверить содержимое. 🔸codex:rescue. Делегирование ревью и диагностики в Codex как второе мнение - у меня Codex делает полный аудит моих решения. Дальше по значимости идут simplify для ревью качества кода и skill-creator на случай, когда нужен новый скилл. А теперь честная часть. У меня глобально установлено ещё десятка полтора скиллов, которые я не открывал ни разу: three.js, GSAP, Rive, Spline, Remotion и прочая 3D-графика. Поставил из марketplace, потому что выглядело интересно. К моей работе они не относятся никак. Так что если у вас так же, вы не одиноки. Главный вывод из этих 10. Половина из них не генерирует ничего. Они проверяют, чистят и сверяют. Ценность оказалась не в том, чтобы модель что-то написала, а в том, чтобы поймать её на слепоте и на собственных паттернах. И правило, которое из этого следует: проверяющий не должен быть тем же, кто генерировал. Поэтому есть отдельный stop-slop и отдельный codex:rescue. Своей слепоты система не видит и это прекрасно! А какие скиллы для своих ИИ-инструментов вы используете? 😉

Как можно быстро построить личный бренд в Linkedin? И можно ли? Мой гость набрала 1490 органических подписчиков за 3,5 недели. Так что ответ, кажется, есть. Зовут в эфир Женю Мархалюк, и это будет разговор про личный бренд в Linkedin. За 4 года Женя прошла путь от фриланс-SMM в Минске до SMM Team Lead в ОАЭ. Сейчас помогает строить личные бренды и стратегии для компаний. Вместо красивых слов - цифры: +1 490 органических подписчика в LinkedIn за 3,5 недели на новом месте работы, а кол-во личных фоловеров стремительно растет каждый день. Ведёт аккаунты на 3 языках и в 6+ соцсетях и в своём профиле называет себя «Президент LinkedIn». 😉 О чём поговорим? 1️⃣ Масс-постинг: работает или уже нет. Тема, вокруг которой больше всего мифов. Сколько постить, чтобы алгоритм тебя заметил, и есть ли предел, после которого частота начинает вредить? 2️⃣ Как попасть в нужный бакет подписчиков? LinkedIn сначала показывает пост узкой группе и по её реакции решает, нести дальше или закопать. Разберём, от чего зависит, в какую группу вы попадаете и можно ли на это влиять. 3️⃣ Личный бренд ради клиентов и офферов, а не ради лайков. Женя покажет, что меняется в контенте, когда цель не просто собрать 100 лайков. 4️⃣ Что реально двигает охваты сейчас? Не по гайдам из 2022 года, а по тому, что она видит на своих аккаунтах прямо сегодня. Какие форматы вытягивают, какие просели, что делать с первым часом после публикации? И отдельно спрошу про то, что обычно не рассказывают: что она делала на новом месте в первые недели, чтобы цифры пошли так быстро. Вот тут можно поставить напоминание в календарь: https://calendar.app.google/3tT2g8DjXRXtzHD37 📣 Что: прямой эфир “Как можно быстро построить личный бренд в Linkedin?” 🚩 Где: ссылка на зум - https://us06web.zoom.us/j/89046497161?pwd=FanUz8AAho1mw09GF6oFpOJPgza15g.1 🕙 Когда: вторник, 01.09.26, 19:30 (МСК)

🏁 Сезон закрыт! Чемпионы: 🥇 Игрок571 — 5992 Игрок471 — 5989 🥈 Игрок637 — 5986 Открыт новый сезон — все с нуля. Погнали! 🚀

Теперь в моём калькуляторе IT-зарплат 134 страны и 160 ролей. Но главное изменение не в цифрах, а в том, как эти цифры считаются. Сначала о росте. Страны: было 122, стало 134. Роли: было 141, стало 160. Грейдов также 5 - от Junior до C-level. Теперь про методику, и это важнее. Раньше по части рынков вилка опиралась на один источник. Раньше по части рынков вилка опиралась на один источник, и если он ошибался, ошибка уезжала прямо в результат. Теперь у 75% рынков минимум 3 независимых источника, и вилка строится по их пересечению. Все суммы gross, до налогов. Net без разбора конкретной ситуации превратился бы в цифру, которая не совпадёт почти ни у кого: в Германии 38-42%, в ОАЭ и Саудовской Аравии подоходного нет, на Кипре и в Польше льготные режимы. Эффективная ставка показана отдельно под вилкой. Заодно нашёл дыры, о которых стоит сказать честно. 5 ролей были в интерфейсе, а вилки под них не считались вообще. DX Engineer, Platform Engineering Manager, SRE Manager, Web3 Developer, AI Research Scientist. Роли описаны в метаданных, но в pipeline генерации не попали, и так на 66 рынках. Человек выбирал роль и не получал ничего. Никто не жаловался, нашёл сам при проверке. Не было Саудовской Аравии. Из полусотни крупных IT-рынков её просто не оказалось, и это странно на фоне того, что там происходит. Vision 2030, 40 миллиардов в tech, Neom, LEAP. Google, Microsoft и AWS открыли офисы в Эр-Рияде в 2024 и 2025 годах. Подоходного налога нет при очень хороших зарплатах. Не было Data Engineer. Одна из самых востребованных профессий в IT, а в калькуляторе её не было. Это отдельная профессия от Data Scientist, как многие думают. Добавил вместе с UX Writer и Application Security Engineer. Из новых стран: Монако, Фареры, Бруней, Ботсвана, Намибия, Гайана, Иран, Венесуэла, Ангола, Мозамбик, Мадагаскар и Саудовская Аравия. И новых ролей также добавил: AI/ML Platform Engineer, Edge Computing Engineer, Low-Code Developer, VP of Engineering, Field CTO, Product Lead. И узкие ниши: Quantitative Developer, Firmware Engineer, ML Infrastructure, Observability, Privacy Engineer, Threat Intelligence Analyst. Источники по каждому рынку с прямыми ссылками. Налоги из OECD, Deloitte и PwC, стоимость жизни из World Bank, курсы валют актуальные. Бесплатно, без регистрации 😉 https://www.idagent.pro/salary-calc

Заполнение каждой анкеты при отклике это двадцать минут вбивания того, что уже есть в резюме. Имя, email, телефон, история работы. И так на каждой вакансии заново. Буквально пару дней мне подписчик задал вопрос “Ваня, какое приложение ты рекомендуешь для заполения анкет на сайте”? Так зачем мне рекомендовать, если я могу создать свое. 😉 Вызов сделан! Через сутки мое приложение уже прошло модерацию в Chrome Web Store и стало доступна всем. Называется расширение id Apply - оно теперь работает за вас и оно бесплатное Что оно умеет? 🔹 Заполняет формы на большинстве площадок с вакансиями, включая Workday, Greenhouse и Lever. Многошаговые анкеты проходит целиком: заполнил, нажал «Далее», заполнил следующий шаг, и так до конца. Формы внутри iframe тоже понимает, а на них спотыкается половина подобных инструментов. 🔹 Кнопку «Отправить» находит, но жмёт только после вашего подтверждения. Никакого автосабмита втихую: отклик уходит тогда, когда вы этого захотели. 🔹 Нестандартные вопросы тоже закрывает. «Почему вы хотите эту позицию», зарплатные ожидания, виза, формат работы. Один раз описываете как кастомное поле, дальше подставляется само. Плюс есть готовые пресеты под типовые вопросы, чтобы не придумывать формулировку с нуля. 🔹 Несколько профилей под разные роли. Если параллельно идёте на product и на delivery, для каждой роли свой набор данных. И удобная мелочь: можно вставить кусок текста из резюме, и расширение само вытащит оттуда email, телефон, LinkedIn, имя, компанию и город. Теперь про приватность, потому что это первое, о чём стоит спросить у любого расширения с доступом к вашим данным. Ноль сетевых запросов. Всё работает локально в браузере: нет сервера, нет аккаунта, нет сбора аналитики. Ваши данные не уходят никуда, кроме самой формы, которую вы прямо сейчас заполняете. Проверить это можно в панели разработчика, вкладка Network пустая. Зачем я это сделал? При активном поиске на рутинный ввод уходят часы в неделю. Это время, которое не даёт вам ни одного дополнительного интервью, потому что качество отклика от скорости заполнения полей не зависит. А вот на исследование компаний и нормальный аутрич этих часов как раз всегда не хватает. Ставится за пару кликов 😉 Ссылка на установку - https://chromewebstore.google.com/detail/id-apply/eicniaiadiaolphncecfelfjepceblil

Я провёл 100 раундов слепых тестов, чтобы выбрать модели для своих агентов. Не по бенчмаркам, а на своих реальных задачах. Получилось 10 моделей на 6 задачах для 20 агентов. Смысл в том, что «лучшая модель» вообще не существует. Это я понял спустя недею тестов. Есть лучшая модель под конкретный шаг конвейера, и это как правило разные модели. Почему слепые тесты, а не бенчмарки? Публичные бенчмарки меряют не то, что делают мои агенты. Модель может блестяще решать олимпиадные задачи и при этом хуже переписывать раздел резюме под ATS. Поэтому я брал настоящие задачи, прогонял через разные модели, закрывал названия и оценивал результат вслепую. Иначе неизбежно тянет поставить оценку повыше той модели, в которую ты уже поверил. Что в итоге где стоит? 🔹 Анализ рынка, позиционирование, стратегия, портфолио, питч дек. Claude Opus 5. Самая дорогая часть стека, но здесь важна не скорость, а качество решения. На этом же маршруте живой диалог: 8 классов конфиденциальности против 4 у ближайшего конкурента. 🔹 Адаптация резюме и каверов . Claude Sonnet 5. Когда есть четкие правила и последовательность, соннет - лучшая и недорогая модель. 🔹 Скоринг и гейты. Тут интереснее всего. Рекомендую GLM-5.2: он в 5-10 раз дешевле при сопоставимом качестве на этой задаче по сравнению с сонет. Рядом протестированы DeepSeek V4 Pro, который дешевле в 28 раз, и Gemini 3.7 Flash, отработавший чисто 3 раунда из 4. Дипски показал себя очень хорошо (пилотирую на одном клиенте), Gemini - не очень. Claude Haiku 4.5 на этом этапе провалил gap-tier, хотя в других сценариях модель отличная. 🔹 Сбор аналитики на основе воронки поиска + задачи по рассписанию. DeepSeek Flash, самый дешёвый вариант из всех, асинхронный батч работает нормально. Kimi-k3 пока не готов: обрезает ответы (да она и избыточная для таких задач). 🔹 Сейчас актино тестирую GLM-5.3 - недавно появился API на OpenRouter (подписка уже оформлена). 🔹 Отдельно тестировал локальный Qwen 3.6 latest и нашумевший ox Alpha. Локальные модели проверяю не ради экономии, а ради вопроса, куда уходят данные клиента. Скорость и стоимость - шикарные, но Qwen 3.6 очень много врет в адаптации резюме, а вот Альфа как раз оказалась лучше Опуса (кандидат на попадание в основной стек). Проверка фактов вообще не доверена языковой модели. Сверка цифр, дат и тайтлов между резюме, LinkedIn и портфолио сделана детерминированным кодом. Нельзя поручать проверку той же системе, которая генерирует: она уверенно подтвердит собственную ошибку. Вывод, который я вынес по итогу. Платите за дорогую модель только там, где нужно суждение. Всё, что похоже на обработку потока — скоринг, батчи, черновики — уводите на дешёвые модели, разница в 10-28 раз реальна и качество на этих задачах не проседает. А главная работа не в выборе модели, а в маршрутизации между ними. Все спорят, какая лучше. В проде выигрывает тот, кто правильно распределил задачи. Раз в месяц прогоняю тесты заново. Модели обновляются быстрее, чем успевает устояться любое мнение о них. Все подрбности тут - https://www.idagent.pro/ А вы под свои задачи как выбираете модель — по бенчмаркам или тестируете на своём? 😉

За последние 3 дня я закрыл покрытие зарплатного калькулятора на 98%. И он стал доступен всем. 122 страны. 139 ролей. 66 713 зарплатных вилок. 3 798 ссылок на источники - у каждого рынка написано, чем измерено и как. Это больше, чем у любого подобного инструмента в мире. Из 139 ролей 124 не имеют ни одного пробела: junior, middle, senior и lead есть на всех 122 рынках. Ещё у 10 не хватает по одной клетке. То есть зарплатный калькулятор на моем сайте - действительно уникальный продукт. 5 ролей я добавил только вчера — Web3, AI Research Scientist, Platform Engineering Manager, SRE Manager, Developer Experience Engineer — и там данные пока есть там, где рынок уже сложился, от 56 до 78 стран. Итого по сетке junior→lead: 98,3% заполнено. Не 100%, и я не буду тут врать. Почему это редко встречается? Собрать зарплатные вилки по США несложно. Сложно привести Казахстан, Португалию и ОАЭ к одной шкале так, чтобы их можно было сравнивать: одна валюта, одна методика грейдов, налоги по прогрессивным ставкам вместе с соцвзносами, поправка на уровень цен. Мы считаем не «сколько платят», а «сколько остаётся». И в этом и есть уникальность калькулятора на моем сайте. Разница бывает обратной. Middle Software Engineer в США получает больше, чем Senior в Германии по номиналу. Но после налогов и с поправкой на цены переезд в ОАЭ даёт +57%, а в Германию — минус 40%. По номиналу оба выглядят одинаково: как потеря. Что дальше? Калькулятор отвечает на вопрос «сколько». Скоро запустим то, что отвечает на «как туда попасть»: разбор резюме, составление карьерного плана на 36 месяцев по шагам и сравнение до 3 стран сразу - где вам останется больше после налогов и цен на жизнь, включая аренду квартиры, медицину, детские сады, школы + понимание какая виза вам нужна и сколько она займёт времени. Уже скоро на моем сайте - сейчас сервис проходит закрытое тестирование. 😎 Калькулятор доступен теперь всем на моем сайте (а не только членам ID Community): https://www.idagent.pro/salary-calc Используйте эти цифры во время перегворов на собеседованиях ✌️

Я собрал свой уникальный калькулятор зарплат в IT, т.к. не смог найти универсального. Самое интересное в нём то, что в него не попало. 105 стран, 77 ролей,34 домена, 5 грейдов от Junior до C-level, 7 767 зарплатных вилок и 3 633 источников данных. Проделана просто мега работа и потрачены миллионы токенов. 😎 Но цифры - не главное. Главное - сколько пришлось пофиксить прежде, чем релизить калькулятор в прод. «Иордания» оказалась городком Jordan в Миннесоте. $131 718 в год. Сервер отдал честный HTTP 200, страница выглядела абсолютно нормально. «Ливан» — это Lebanon в Индиане. Glassdoor по оманскому адресу вернул Нигерию в найрах. Венгрия: нижняя граница 29 747 при медиане 790 957. В выборку попали почасовики и неполный год. Таких строк отсекли 85. Румынский лей и турецкая лира — в кодах валют до деноминации. Ошибка ровно в десять тысяч раз. Бразильский SAP-консультант, посчитанный по тринадцати анкетам. Это не рынок, это тринадцать случайных человек. Потом мы проверили сами себя - 3 независимыми рефери: опросом разработчиков Stack Overflow, levels.fyi и вилками в вакансиях Adzuna. Все трое смещены вверх: опрос считает совокупную компенсацию, levels.fyi кренится в бигтех, а объявление — это предложение, не сделка. Значит наши цифры обязаны оказаться ниже. Так и вышло. США — 0,73 от опроса. Британия — 0,78. Канада — 0,75. Германия — 0,82. Ровно на тех рынках, где разбор делали мы сами. Проверка подтвердила саму себя. 14 рынков оказались выше — и у каждого теперь стоит честная приписка: считайте эту вилку верхней границей ориентира. И то, чего в калькуляторе нет - городов. Казалось бы: разложи Германию на Берлин, Мюнхен, Франкфурт. Смотрим данные — в Мюнхене платят на 10% меньше, чем по стране. Во Франкфурте на 6% меньше. При 281 анкете по Мюнхену, выборка приличная. В самых дорогих городах Германии платят меньше среднего? Разумеется, нет. Просто медиана города не выровнена ни по составу ролей, ни по стажу: где больше джуниоров — там медиана ниже, независимо от того, сколько платят за ту же работу. Города между собой несопоставимы. Опубликовать такую разбивку — значит выдать особенность выборки за разницу рынков. Не стали. Город остался подсказкой, где рынок сосредоточен, а рядом с вилкой написано прямо: «вилки по стране». Хороший продукт - это не только то, что вы в нём видите. Это ещё и то, что кто-то решил вам не показывать. 😉 И все это доступно бесплатно для участников сообщества ID Community. Вступить туда можно бесплатно по ссылке - https://community.idagent.pro/ Поделитесь этим постом с друзьями - пусть об этом продукте узнает как можно большей людей!

Когда говорят “AI-агент для поиска работы”, обычно представляют бота, который парсит телеграм каналы и веером рассылает отклики. Я собрал прямо противоположное. 20 агентов, 6 этапов. Каждый занят одним своим делом и передаёт работу дальше. Показываю, как это устроено внутри. Фундамент. Сначала сверяем резюме, LinkedIn и то, что человек рассказал о себе на созвоне. Эти три источника почти всегда противоречат друг другу, и рекрутёр видит нестыковку раньше, чем успевает оценить опыт. Из них собирается один файл стратегии, с которого потом живёт весь конвейер. Поиск вакансий. Больше сотни источников: ATS-системы компаний, борды, телеграм-каналы, карьерные страницы. Каждая вакансия получает оценку по пяти критериям, а фейковые и протухшие отсеиваются до того, как попадут человеку на глаза. Отклики. Резюме и сопроводительное под конкретную вакансию. Топовые переписываются глубоко, остальные точечно. Отдельный агент проверяет, что ни одна цифра в резюме не выдумана. Нетворк. Ищем и верифицируем рабочие почты нужных людей в компании. Тёплый заход раньше, чем резюме уйдёт в общую очередь. Это до сих пор самый рабочий канал. Интервью и оффер. Рисёрч компании, разбор вероятных вопросов, счётный подход к переговорам о зарплате. Аналитика. Считаем, где именно отваливается воронка, и раз в две недели пересобираем стратегию по факту, а не по изначальному плану. И главное, из-за чего я вообще это так строил. Ни один документ не уходит клиенту в обход моей проверки. Автоматизирован конвейер, а не решение. За качество отвечаю я, а не модель. Год назад всё это было папкой с промптами и кучей документов в Google doc. Сейчас это 20 агентов, 88 инструментов, 28 команд и 10 языковых моделей (LLM), которые работают каждый день. Все подрбности тут - https://www.idagent.pro/

Где тебе искать работу? Я обновил список источников вакансий: было 65, стало 100. Ссылка ниже. И вообще почему я пишу такие посты? Тут все просто. Такие подборки генерируются пачками, гуляют по всему интернету, и половина ссылок в них не работает уже год. Человек в поиске открывает 20 вкладок, половина упирается в 404 или в промо-заглушку, и он делает вывод, что поиск не работает. Хотя не работает список, по которому он шёл. Я открываю каждую ссылку руками. Дата последней проверки стоит прямо на странице, 17 августа, чтобы вы видели, насколько свежее то, что сейчас читаете. Страница будет бесплатной, никаких чек-листов я не продаю - держу её для клиентов и для всех, кто ищет работу за рубежом. Что добавилось? Азия, которой раньше не было вообще. Tech in Asia, NodeFlair, Glints. Сингапур, Индонезия, Вьетнам. У NodeFlair указаны реальные вилки по грейдам, для региона это редкость. Ниши, где обычные борды бесполезны. Hitmarker для геймдева и киберспорта. Web3 Career и Crypto Jobs List. AI Jobs под ML и data science. И 4 Day Week, где собраны только компании с четырёхдневкой при полной зарплате. Вакансии в ЕС также в наличии. SwissDevJobs с открытыми вилками, EuroTechJobs с пометками про визовую поддержку. Русскоязычные площадки. GeekJob, Facancy, Careerspace, Pers.Market, Vseti, OfferClaw. Часть прислали читатели, спасибо вам отдельно за это! Фильтры по типу площадки и региону - тоже в наличии. 97 источников из 100 без регистрации и без почты. И то же, что говорю всегда: обходить все 100 не надо. 5-7 площадок под вашу цель и регион поиска, которые вы смотрите регулярно, дают больше, чем героический обход всего списка за один вечер. Забирайте: https://www.idagent.pro/job-sources Не занете как в принципе искать работу? Это мы разбираем на бесплатной диагностике: смотрим ваш профиль, цель и рынок, и я говорю, что именно нужно делать. Записаться можно также на сайте по ссылке выше. Знаете площадку, которой там нет? Напишите, добавлю после проверки. 😉

Мандраж на интервью не про плохой английский. Он про то, что тебя оценивают. И это лечится только практикой. Поэтому проведём её вживую. ‼️ Зову на live mock-интервью с Сергеем Голуновым. Сергей, карьерный консультант с 8 годами, 4000+ часами практики и 300+ клиентами. Раньше HR-директор Bacardi по Восточно-Европейскому хабу (33 филиала), до этого HR-директор Beiersdorf (NIVEA) и talent-менеджер в Kimberly-Clark и Dirol Cadbury. То есть человек, который годами сидел ровно по ту сторону стола и решал, кого звать дальше, а кого нет. Формат простой. Не лекция «как проходить интервью», а живой разбор в прямом эфире. Проведём mock-интервью на английском, как на реальной вакансии за рубежом. Что успеем на эфире? 1️⃣ Разберём ответы в моменте и покажем, как их усилить 2️⃣ Пройдёмся по типичным и каверзным вопросам от рекрутеров и нанимающих менеджеров 3️⃣ Закрепим методику STAR на живых примерах 4️⃣ Разберём, чем интервью на международную вакансию отличается от привычного нам С эфира унесёте не общие советы в стиле «будьте собой», а понимание, как вас читают на той стороне и как отвечать увереннее в любом формате. Вопросы кидайте заранее в комментарии. Самые частые разберём в прямом эфире первыми, так что спрашивайте то, что реально пугает. 📣 Что: прямой эфир “Live mock-интервью на английском” 🚩 Где: ссылка на зум - https://us06web.zoom.us/j/89046497161?pwd=FanUz8AAho1mw09GF6oFpOJPgza15g.1 🕙 Когда: вторник, 18.08.26, 19:30 (МСК)

Какие AI-навыки я использую каждый день? Собрал список тех, на которых держатся мои 20 ИИ-агентов для поиска работы. И понял, что половина списка вообще не про AI. Это не «что учить в 2026». Это то, чем я пользуюсь каждый день, чтобы агенты вели поиск работы за моих клиентов. Что заметил, пока собирал? Половина навыков - скучная, но супер важная база. Автоматизация по расписанию, хранение состояния, взаимозаменяемые источники данных (если что-то упало или какой-то API не доступен). Ничего впечатляющего, но без этого агенты работают ровно до первого сбоя. Упал один источник вакансий, и весь поиск встал. 2 навыка, о которых почти не пишут, оказались решающими. Первый - оценка качества резюме, cover letter, описания Linkedin. Мерить то, что выдеал агент, а не верить ему на слово. Quality гейты, проверка фактов, вычистка AI-тона перед тем, как результат уйдёт человеку. Модель уверенно врёт с тем же тоном, с каким говорит правду, и отличить это на глаз нельзя. Второй — предоставление результата. Превратить ответ модели в то, что человек откроет и реально использует: документ (то же резюме), дашборд, ссылку отклик. Между демкой и продакшеном стоят именно эти 2 навыка, а не выбор нужной модели (хотя у меня и используется мутимодельное решение, но об этом позже). И про промпт-инжиниринг, раз уж он у всех на слуху. Это не про красивые формулировки. Это про то, чтобы модель отвечала одинаково хорошо на сотом прогоне, а не только на первом, когда вы её кому-то показываете. Отдельно про порядок, и это, наверное, главное. 4 года я помогал я помогал клиентам вести поиск работы руками. И только потом автоматизировал то, что уже работало. Обратный порядок, когда ты сначала собираешь стек, потом ищешь клиентов, я видел много раз. Он не работает, потому что автоматизировать нечего: процесса ещё нет. Инструменты на картинке те, что стоят у меня в проде. Ничего из списка “попробовал разок” и забыл. Все подрбности тут - https://www.idagent.pro/ А если бы вы добавили девятый пункт, что бы это было? 😉

За неделю ИИ-симулятор “LinkedIn под ключ” прошли 60+ человек, и за это время я внёс больше 20 изменений, обновим его до версии 2.0. Почти каждое изменение из чьего-то сообщения в личке. Расскажу про 2 главных из них. Первое. Отчёт по алгоритмам LinkedIn, все данные по состоянию на август 2026. 20 страниц, 17 источников с прямыми ссылками. Внутри: как устроена система алгоритмов 360Brew и почему пост сначала проходит отбор, а не ранжирование. Форматы самых успешных постов в 3Q 2026. Война площадки с AI-slop: минус 47% охвата за текст без вашей правки. Golden Hour и чек-лист перед публикацией. И раздел, которого нет в бесплатных гайдах: «Цифры, которые не подтверждаются». Разбор самых популярных утверждений об алгоритме Linkedin с указанием, откуда они взялись. Включая те, что стояли в прошлой версии моего же отчёта. Например, «внешняя ссылка минус 60% охвата» - на деле минус 19%. Факт чек в отчете. Второе. Появился модуль резюме, которого раньше не было совсем. Это была дыра, и я её долго не замечал первые несколько дней. Путь ведь всегда один: профиль ведёт к аутричу, аутрич к «пришлите CV», и дальше человек остаётся наедине с пустым документом. Симулятор про LinkedIn заканчивался ровно там, где начиналось самое неприятное. Что поменялось? Теперь 6 шагов по созданию резюме. Причем резюме собирается из данных, которые вы уже внесли по ходу симулятора: достижения с цифрами, роли, навыки. Плюс форма резюме под конкретный рынок, потому что GCC, Европа, США и СНГ хотят разного. Плюс сверка с конкретной вакансией и сопроводительное. Все это и все будущие обновления входят в текущую в цену симулятора, отдельно это не продаётся. Это продукт, который развивается на основе фидбека его пользователей, а не статичный документ или курс за несколько сотен долларов. Всё это помимо 15 шагов, каждый из которых собирает ваш личный skill.md — файл, после которого ChatGPT или Claude пишет вам посты и сообщения рекрутёрам вашим голосом, а не усреднённым LinkedIn-языком. Обновленная версия симулятора v 2.0 уже доступна всем текущим клиентам. Кто купил раньше, не доплачивает ничего: доступ на 12 месяцев и все обновления бесплатно, сколько бы их ни вышло. А обновлять я буду много. 😎 До 18 августа (понедельник) цена будет еще старая, после будет поднята х2. Успейте купить, если еще не купили 😉 Подробности: https://linkedin.idagent.pro/

Самый короткий путь к офферу это рекомендация от человека внутри компании. Только вот узнать, есть ли у нас кто-то в нужной компании, до сих пор было негде. Спрашивать в чате «а есть тут кто-нибудь из Ozon?» неловко, и половина таких вопросов просто тонет в потоке сообщений. Мы это починили. В боте ID Community появились рефералы по компаниям. И это бесплатно для всех участников сообщества. Цифры на сегодня. Из 446 участников 398 сейчас где-то работают. Это 344 компании, куда можно попросить реферал прямо сейчас. А если считать вместе с прошлыми местами работы, получается 847 компаний, где у нас есть свой человек. В списке Сбер, EPAM, Яндекс, Билайн, Альфа-Банк, VK, ВТБ, Ростелеком, Т-Банк, Wildberries, Presight, Moon Active, Deutsche Telekom, Auchan и ещё три сотни компаний. Отдельно отмечены 26 компаний, где нас двое и больше. Это самые сильные точки входа: если написать, почти наверняка кто-то откликнется. В Сбере, например, десять человек работают сейчас и ещё двадцать девять работали раньше. Теперь самое важное в этой механике. Мы жёстко разделили 2 списка. Кто работает в компании сейчас — у этих людей можно попросить реферал, они реально занесут ваше резюме. Кто работал раньше — расскажут, как там внутри устроено, и могут познакомить с бывшими коллегами, но занести резюме не смогут. Смешивать эти списки нельзя. Просьба о реферале к человеку, который ушёл из компании пять лет назад, превращается в неловкость вместо помощи. Поэтому в интерфейсе это разведено сразу. Пара слов о том, как собрано, чтобы не было вопросов. Текущее место работы берём по свежести источника: сначала LinkedIn, его обновляют чаще всего, потом резюме, потом анкета при вступлении. Прошлые места вытаскиваем из разбора резюме. Разные написания склеиваются, так что Сбер, Сбербанк, Sberbank и СберТех считаются одной компанией. И про приватность. 36 человек указали NDA или «не указываю». Они в базу не попали вообще. Это осознанный выбор человека, и мы его не обходим. Вступить в сообщество можно бесплатно: https://community.idagent.pro/ Оффер уже ближе, чем кажется 🫶

Теперь вакансии в канале @idvacancies приходят напрямую из систем найма компаний. То есть до того, как они разлетятся по агрегаторам. Вчера внес серьёзное изменение в работу канала. Раньше бот собирал вакансии только с общих агрегаторов: hiring.cafe, RemoteOK, We Work Remotely и подобных. Теперь к ним добавились карьерные страницы 30+ компаний с русскоязычными корнями из моего каталога про который я опубликовал пост буквально вчера - Xsolla, ClickHouse, Ajax Systems, TradingView, Miro, Playrix, Andersen и многие другие. Почему это меняет качество публикаций? Вакансия появляется в системе найма компании в момент, когда её только открыли внутри. На агрегаторы она попадает позже, а к тому времени на неё уже собираются сотни откликов. Вы приходите раньше этой волны. Плюс это компании, где ваш опыт из России, Беларуси или Украины не надо объяснять на каждом интервью. Фаундеры и половина команды прошли тот же путь. Что изменилось в публикациях в канале? ✅ 26 компаний сейчас подключены через их системы найма: Greenhouse, Lever, Ashby, Teamtailor, Breezy, SmartRecruiters, BambooHR, Personio и прочие. ✅ Ещё 4 — Murka, Playrix, Andersen и Nexters — через собственные внутренние API, у каждой своя схема, пришлось разбирать отдельно. ✅ Проверил всё вживую: 30 из 30 компаний реально отдают открытые вакансии, ни одна не отвалилась. ✅ Ещё поднял лимит: теперь в посте до 18 вакансий вместо прежний 15. Что осталось прежним? 2 рубрики: «берут откуда угодно» и «удалёнка без указанных ограничений». Новые компании просто пополняют общий пул. Периодичность та же, 1 раз в двое суток. И тексты вакансий по-прежнему не копирую: только должность, компания, гео, вилка и ссылка на первоисточник. Подписаться и получать последние обновления можно вот тут: https://t.me/idvacancies Буду рад, если поделитесь постом со всеми кому это нужно! 🙌

Я собрал каталог из 150 компаний с русскоязычными корнями. И в данных обнаружилась закономерность, которую я не ожидал. Все игровые студии, которые я добавил в последнем обновлении, зарегистрированы на Кипре. Azur Games, AppQuantum, Owlcat Games, Vizor Games, Social Quantum. 5 из 5, без исключений. Это не совпадение. Кипр стал операционной базой для геймдева с постсоветскими корнями: налоговый режим, ЕС-юрисдикция и уже сложившееся сообщество, куда проще перевозить команды. Если вы в геймдеве и целитесь на релокацию, вы, по сути, целитесь на один остров - Кипр. Второй паттерн заметнее и важнее. Корни и штаб-квартира почти никогда не совпадают. Смотрите на IT-сервисы: ScienceSoft, Coherent Solutions, Softeq, Oxagile, Sam Solutions, instinctools, Devexperts. Корни в Беларуси и России, а штаб-квартиры в США и Германии. То же в инфраструктуре: Zabbix сидит в Латвии, Qrator Labs в Чехии, StormWall в Словакии, NAKIVO в США. Что это значит для вас практически? Компания с российскими или белорусскими корнями сегодня чаще всего нанимает через европейское или американское юрлицо. То есть вы попадаете на международный контракт, международную компенсацию и легальный путь к релокации, при этом внутри команды говорят на вашем языке и не задают вопросов про ваш бэкграунд. Третье. У финтеха своя карта. Exness на Кипре, Capital.com и Ecommpay в UK, Xsolla и Freedom Holding в США, B2Broker в ОАЭ. Финансовые лицензии тянут компании в конкретные хабы, и география тут диктуется регулятором, а не удобством. Вывод, который я забрал из этих данных. Вопрос «где искать работу за рубежом?» стоит переформулировать. Не «в какой стране есть вакансии», а «где сосредоточены компании вашей индустрии с вашим бэкграундом». Для геймдева - это Кипр. Для IT-консалтинга - США и Германия. Для финтеха - Кипр, UK и ОАЭ. Каталог с фильтрами по индустрии, стране корней и регионам найма смотреть тут: https://www.idagent.pro/companies