JumbaQ Tech

После Amazon я два года работала тимлидом в Астане. И вот что я заметила. В Казахстане и в целом в СНГ очень сильные технические разработчики. Я говорю это как человек, который работал в Amazon рядом с тех. лидами, получившими научные патенты, или теми, кто разрабатывал саму Java в Sun Microsystems до Amazon. Многие местные разработчики знают всю подноготную Spring, могут написать элегантный многоуровневый JOIN в PostgreSQL или реализовать полноценный сервис за очень короткий срок. Но когда они набираются опыта и начинают подаваться на вакансии в Big Tech, то часто получают отказ еще на этапе скрининга резюме, даже не получив приглашения на собеседование. Чтобы понять причину, я попросила Varun Suri, senior-рекрутера из Amazon с десятилетним опытом, проанализировать резюме нескольких кандидатов. Он сказал, что эти резюме не прошли бы скрининг и у него. Когда я спросила почему, он ответил: «Я не вижу impact их работы». Местных разработчиков часто учили быстро выполнять задачи и не задавать лишних вопросов. Но их почти не учили думать о влиянии кода на бизнес. Какую бизнес-проблему решает задача? Что меняется для клиентов? Что становится быстрее, дешевле или надежнее? Сколько компания экономит или зарабатывает? Что стало лучше после появления этого кода? Это особенно критично для кандидатов уровня Middle и выше. Если в резюме нет результатов и метрик, сложно понять масштаб и ценность их работы. Как получить эти метрики? 1. Если сервис уже работает в продакшене, поговорите с продакт-менеджерами или технической поддержкой. Узнайте, какую проблему компания пытается решить. Скорее всего, у команды уже есть KPI или определенная метрика. После выполнения задачи вернитесь к этим данным и зафиксируйте результат в цифрах. Возможно, удалось ускорить процесс, сократить количество ошибок, улучшить конверсию или повысить производительность на X%. 2. Если проект еще не вышел в продакшен, можно сфокусироваться на технических улучшениях. Например: снизили latency или response time на X%; сократили потребление памяти; увеличили пропускную способность; снизили количество ошибок; ускорили деплой или тестирование. 3. Если вы студент и пока не работаете, можно создать собственный проект, попробовать привлечь первых пользователей и собрать реальные метрики. Либо описать конкретное техническое улучшение и его измеримый результат. Участники Resume Bootcamp, которые получили индивидуальный фидбек от Varun, говорят, что больше всего времени у них ушло на то, чтобы вспомнить impact старых задач, особенно выполненных несколько лет назад. Чтобы этого не происходило, Varun рекомендует вести Career Journal, в котором можно фиксировать задачи, результаты и их влияние. Также можно использовать GPT. Я подготовила короткий промпт, который можно применять перед началом новой рабочей задачи.

Ты опытный карьерный консультант и бывший Hiring Manager из Big Tech, например Amazon, Google или Meta. Я собираюсь начать новую рабочую задачу. Помоги проанализировать ее с точки зрения будущего резюме.
Определи:
Какие бизнес- и технические метрики стоит начать отслеживать с первого дня.
Какие количественные результаты можно будет использовать в резюме: скорость, стоимость, надежность, масштаб, производительность, качество и другие показатели.
Какие данные и доказательства нужно собирать по ходу работы, чтобы позднее подтвердить влияние проекта.
Какие вопросы стоит задать менеджеру или команде, чтобы лучше понять ожидаемый бизнес-эффект.
Как Big Tech-рекрутер или Hiring Manager оценил бы такую задачу и что сделало бы ее сильным пунктом в резюме.
После этого предложи список конкретных метрик и чек-лист того, что нужно фиксировать во время выполнения задачи.

Если вы хотите получить персональный разбор резюме от Big Tech-рекрутера и увеличить шансы на приглашение на интервью, присоединяйтесь к Resume Bootcamp 🙌

«Я готовился к Big Tech, подавался, но в итоге получал одни отказы. Это нереально, поэтому я забросил». Я слышала такое от нескольких людей во время консультаций. И они не врут. Такие цели, как попасть в Big Tech, стать космонавтом или построить процветающий бизнес, действительно очень сложные. Вероятность успеха невысока. Но потом я спрашиваю: «У вас есть друзья или знакомые, которые попали в Big Tech?» Практически у всех ответ положительный. Иногда это однокурсник, иногда знакомый, иногда человек из социальных сетей. Я внимательно слушаю, но обычно ничего не говорю и меняю тему. Этот пост я посвящаю людям, которые сдались, потому что решили, что их цель невозможна. Попробую выступить в роли стороннего наблюдателя. Есть две фразы: «Это нереально». «Поэтому я забросил». Фраза «это нереально» описывает объективную реальность. Однако наличие друзей и знакомых, у которых получилось, доказывает, что в реальности эта цель реальна и достижима. Вы забросили не потому, что это невозможно. И я ни в коем случае не критикую. Я лишь с эмпатией призываю быть честными с самими собой. Вы забросили, потому что приняли такое решение. И имеете на это полное право. Но почему? На этот вопрос мне хотелось бы услышать честный ответ. Может быть, вы не так сильно этого хотели? Или текущая работа вас в целом устраивает? Возможно, это вообще не ваша мечта, а цель, навязанная обществом или социальными сетями? Тогда возникает другой вопрос: Чего вы на самом деле хотите от своей карьеры? Что хотите сделать или попробовать, чтобы реализовать свой потенциал? К сожалению, я не могу помочь человеку достичь цели, если он уже отказался и сдался. Я могу подготовить к алгоритмическим собеседованиям. Я могу помочь подготовить резюме для Big Tech. Но я не могу захотеть этого за другого человека. Я не могу раздуть внутренний огонь, которого нет. Если не осталось даже искры, здесь я, к сожалению, бессильна. Только у самого человека есть доступ к спичке, способной зажечь хотя бы небольшой огонек. Через намерение, мечту и приложенные усилия. И главное, через веру в то, что человек достоин карьеры, о которой мечтает. Такие важные цели достигаются не за один год. Будет много отказов и ошибок. Но каждая исправленная ошибка, каждый отработанный фидбэк и каждая новая попытка приближают к цели. Это похоже на обучение нейронной сети. Возможно, вам знаком термин «градиентный спуск» (gradient descent). Это алгоритм, который помогает находить лучшее решение не за один шаг, а постепенно. После каждой итерации он оценивает ошибку, немного корректирует направление и делает следующий шаг, чтобы ошибка становилась все меньше. Так обучаются современные модели искусственного интеллекта. Градиентный спуск не останавливается после первых ошибок. Он продолжает вносить небольшие корректировки, пока ошибка не станет минимальной. Конечно, алгоритмам проще. У них нет эмоций, травм, страха осуждения или давления общества. Но пока мы учим машины и создаем AI, возможно, есть кое-что, чему и нам стоит у них поучиться.

Но к концу двухнедельного спринта я поняла, что у меня практически ничего не готово. Тогда мне казалось, что я продуктивна. Я ведь анализировала. Думала. Рисовала схемы. На самом деле я попала в analysis paralysis. Позже я узнала, что исследователи перфекционизма Гордон Флетт и Пол Хьюитт описали два состояния. Стремление к совершенству (striving for excellence) и Дезадаптивный перфекционизм (maladaptive perfectionism). На первый взгляд они очень похожи. Оба про качество и высокие стандарты. Стремление к совершенству Внутренний диалог: «Я хочу сделать отличную работу.» Такой человек: • получает удовольствие от процесса; • понимает, что ошибки неизбежны; • спокойнее относится к критике; • использует обратную связь, чтобы стать лучше; • не связывает свою самооценку с результатом. Обычно он думает так:

«Сделаю лучшую первую версию, на которую сейчас способен, а потом буду улучшать ее по мере получения обратной связи.»

Дезадаптивный перфекционизм Внутренний диалог: «Я должен сделать идеально. Иначе все поймут, что я некомпетентен.» Такой человек: • боится ошибок; • избегает критики; • постоянно критикует себя; • откладывает начало или завершение работы; • перестает получать удовольствие от процесса; • связывает собственную ценность с результатом. Поэтому его поведение выглядит так:

«Лучше еще немного подготовлюсь... потом еще немного... и отправлю потом и тогда все будет идеально.»

Самая важная мысль, к которой пришли исследователи, оказалась очень простой. Проблема не в самих высоких стандартах. Проблема начинается в тот момент, когда: стремление к качеству перестает помогать действовать и начинает мешать действовать. Если подготовка длится бесконечно, а работа так и не попадает в реальный мир, возможно дело в страхе получить обратную связь. Что помогает выйти из этого состояния? • перестать думать об «идеальном резюме» и написать просто первую версию; • перестать связывать свою ценность с результатом одной попытки; • закончить работу, даже если кажется, что ее еще можно улучшить; • получить обратную связь как можно раньше и сделать вторую версию; • поставить себе дедлайн. У перфекционизма нет естественной точки остановки. И, пожалуй, самое важное. Очень помогает иметь рядом человека, который может вернуть из режима бесконечной подготовки обратно в режим действий. Это может быть друг, ментор, коллега или коммьюнити. В моем случае это был мой ментор. Если вы себя узнали, то хотела вам напомнить эту фразу от Joel: don't make the perfect the enemy of the good.

“Я все время хочу идеально сделать резюме, но не знаю что указать. И поэтому затянулось у меня” На прошлой неделе услышала это от ученицы. Хочется сделать все идеально, поэтому работа постоянно откладывается. Резюме снова и снова дорабатывается, но до подачи дело так и не доходит. Знакомая ситуация? В английском языке есть фраза: Don't make the perfect the enemy of the good. Впервые ее мне сказал мой ментор и техлид Joel, когда я работала в Amazon. Я хорошо помню один проект. Мне поручили спроектировать крупный сервис, который должен был автоматизировать часть ежемесячного релиза Kindle и сократить объем ручной работы команды. Это была одна из самых больших задач, которые я получала на тот момент. От нее зависели мой performance review и будущее повышение. Проект был сложным: множество интеграций, авторизация, мониторинг, полностью облачная архитектура. Мне хотелось продумать абсолютно все. Каждый сценарий. Каждую деталь. Каждый возможный риск. Но к концу двухнедельного спринта я поняла, что у ме

Мы провели наш Resume Masterclass! 🙌 Было очень приятно видеть как моих текущих студентов, участников прошлых мероприятий, так и много новых лиц. Вместе с действующим Senior Recruiter Amazon мы говорили не только о том, как написать сильное резюме, но и о том, как на самом деле думают рекрутеры Big Tech. Мы разобрали реальные трансформации резюме участников предыдущего Resume Bootcamp и увидели, как всего за одну неделю привычное "казахстанское" резюме превращается в резюме международного стандарта. Обсудили, как правильно позиционировать свой опыт, где искать метрики, частые ошибки, как использовать AI при создании резюме и что действительно влияет на Recruiter Screen. Больше всего меня порадовало то, что некоторые участники уже во время мастер-класса поняли, каких данных не хватает в их проектах, и решили обсудить со своими стейкхолдерами, как получить метрики и лучше показать свой impact. Именно ради этого и появился Resume Bootcamp. Я хочу, чтобы у инженеров был доступ к качественной подготовке, которая помогает обрести уверенность и выходить на международный рынок уменьшая страх и сомнения. До конца июля действует специальная пилотная стоимость. В пилотном потоке осталось всего 2 места. Если планируете подаваться в Big Tech в ближайшие месяцы и хотите получить индивидуальный review своего резюме от Senior Recruiter Amazon, напишите мне в личные сообщения (@aidanovakz)

Уже завтра состоится наш Big Tech Resume Masterclass! Успейте зарегистрироваться и узнайте, как составить сильное резюме по стандартам Big Tech 🙌

Офферы в Big Tech получают те, кто прошел "зефирный эксперимент". Есть знаменитый Стэнфордский эксперимент с детьми и зефиром (The Stanford Marshmallow Experiment). Ребенку предлагают выбор: съесть один зефир сейчас или подождать 15 минут и получить два. В последующих исследованиях ученые обнаружили, что дети, которые могли дождаться большей награды, в среднем показывали более высокие результаты по SAT, чаще получали высшее образование и демонстрировали лучшие показатели по ряду других критериев качества жизни. Позднейшие исследования показали, что на результаты также сильно влияли обстоятельства и среда. Но сама идея остается полезной: способность работать ради будущего результата действительно имеет значение. Подготовка к Big Tech очень похожа на этот эксперимент. Много месяцев, а иногда и лет работать без видимой отдачи, чтобы однажды получить свои "два зефира" в виде оффера, новой страны, интересной работы или зарплаты в $200K+ в год. Это похоже на подготовку к международной олимпиаде. Несколько лет упорной работы без гарантий, чтобы однажды получить медаль, признание и новые возможности. А как ощущается сам процесс? Я хорошо знаю ответ, потому что сама проходила через это несколько раз. Сначала как олимпиадница по физике. Потом во время подготовки к интервью в Big Tech. И сейчас, пока строю JumbaQ. Все, кто когда-либо шел к большой и долгой цели, были тем самым вторым ребенком, который смотрел, как другие с удовольствием едят свой зефир. Я помню, как с 8 по 11 класс после уроков по 3-4 часа занималась в олимпиадном резерве и смотрела в окно, как мои одноклассники играли в футбол и гуляли. Особенно весной. Май в Алматы прекрасен. Тоже хотелось выйти и погулять. Потом было то же самое в США. Пока многие ходили на те американские вечеринки, значительную часть свободного времени я проводила в библиотеке или в холле колледжа. И сейчас происходит то же самое. С прошлого года, когда я начала строить JumbaQ, пока многие улетают в Европу или другие теплые страны в отпуск, я работаю дома, в спальне или на кухне, под звуки соседского ремонта. Я не знаю, сколько времени потребуется, чтобы создать процветающий бизнес и построить образовательный бренд с качественными продуктами, которым будут доверять тысячи клиентов. Скорее всего, не один год. Но я знаю одно: большие цели никогда не вознаграждают быстро. Если сейчас кажется, что все вокруг уже "едят свой зефир", а вам приходится продолжать работать без видимого результата, знайте: это нормальная часть пути. Сейчас просто у вас другой сезон жизни. Сезон роста. Мне 33 года. Хочется верить, что я доживу до старости и впереди еще много летних отпусков, путешествий и спокойных сезонов. И если несколько из них придется обменять на мечту, для меня это справедливая сделка. Разница лишь в том, что теперь рядом есть сообщество людей, наш коммьюнити JumbaQ, которые тоже сейчас проходят свой "зефирный эксперимент".

Если вы: ❗️в активном поиске работы или стажировки ❗️нацелены на глобальные Big Tech компании ❗️не уверены в своем резюме и боитесь подаваться ❗️или уже получали отказы на первом этапе Приглашаю вас на мастер-класс по подготовке резюме международного стандарта от Varun Suri, действующего Senior Recruiter в Amazon и эксперта по найму в Big Tech с 10-летним опытом. Здесь вы узнаете: ✅ Как на самом деле происходит отбор резюме. ✅ Как правильно оформить резюме и увеличить шансы пройти скрининг. ✅ Топ-10 частых ошибок в резюме кандидатов. ✅ Сможете задать свои вопросы в формате живой Q&A-сессии. 🎁 Все участники мастер-класса получат гайд по написанию резюме, который поможет сэкономить время и избежать распространённых ошибок. 📅 Дата: четверг, 16 июля 🕒 Время: 17:30 (Астана) 💻 Формат: онлайн 💰 Стоимость: 20 000 ₸ Количество мест ограничено. Для регистрации: www.jumbaq.kz/event

Отрывок из Resume Bootcamp, разбор и фидбек Summary секции

На прошлой неделе мое представление о Summary в резюме полностью изменилось В рамках Resume Bootcamp, рекрутер из Amazon по имени Varun Suri разобрал три резюме разработчиков из Казахстана, которые готовятся подаваться в Big Tech. Разбор начался с Summary. Раньше я считала, что Summary — это просто короткое вступление: несколько предложений о своем опыте после имени и контактной информации, но оно оказывается гораздо важнее. Summary может решить, будет ли hiring manager вообще читать ваше резюме дальше. Представьте, что вы листаете Reels или TikTok. Первые две секунды решают, останетесь вы смотреть видео или пролистнете дальше. Контент-мейкеры называют это hook. С резюме происходит то же самое. Hiring managers и рекрутеры просматривают десятки, а иногда и сотни резюме. На первое впечатление у кандидата есть буквально несколько секунд. Summary и есть тот самый hook. Его задача не пересказать весь опыт, а заинтересовать настолько, чтобы захотелось прочитать остальное. По словам рекрутера, хороший Summary состоит из четырех частей. 1. Identity. Кто вы и сколько у вас опыта. Например: "Software Engineer with 3+ years of experience…" 2. Domain + Tech Stack. В какой области работаете и с какими технологиями. Например: "…building distributed backend systems using Java, Spring Boot and PostgreSQL." 3. Impact. Самая важная часть. Что именно удалось улучшить и какой измеримый результат был получен. Например: "Improved application performance by 35% through PostgreSQL query optimization. Именно цифры помогают быстро понять масштаб выполненной работы." 4. Differentiator Короткая фраза, которая показывает инженерное мышление и ценности. Например: "…with a strong focus on scalability and maintainability." Это помогает показать не только то, что было сделано, но и подход к разработке. После разбора я записала для себя две мысли. Первая. Identity и Domain + Tech Stack должны занимать максимум одно предложение. Очень многие кандидаты тратят весь Summary на описание своего бэкграунда и не оставляют места для самого важного: результатов. Вторая. Summary без конкретного impact гораздо сложнее запоминается. Если в нем нет ни одной метрики, возможно, проблема не в самом Summary, а в том, что достижения пока не были сформулированы и квантифицированы. В следующих постах поделюсь еще несколькими советами от рекрутера из Amazon. Например, как секция Technical Skills влияет на прохождение первичного и даже повторного отбора. Если последние месяцы вы активно подаетесь в международные компании, но почти не получаете приглашений на интервью, возможно, проблема в том, как ваш опыт представлен в резюме. Подробнее: academy.jumbaq.kz/products/courses/resumebootcamp

Я заметила, что разработчики, которые хотят попасть в Big Tech, часто делятся на две категории. Первая: они очень осторожные. Не подаются, пока не почувствуют полную готовность. Сначала доводят до идеала резюме, потом готовятся к интервью, потом снова возвращаются к резюме. Их сильная сторона является системным подходом. Но есть риск застрять в бесконечной подготовке. Чувство полной готовности может так и не наступить. В какой-то момент всё равно придётся нажать кнопку Apply. Вторая: они очень активные. Подаются быстро и много, часто с одним и тем же резюме. Уже успели получить десятки отказов. Плюс такого подхода: они находятся в рынке и получают реальную обратную связь. Но если раз за разом получать отказы ещё на этапе резюме и ничего не менять, можно быстро выгореть и решить, что проблема в себе. Обе категории в итоге застревают. Просто по разным причинам. Сейчас, пилотировав Resume Bootcamp и общаясь с кандидатами и действующими рекрутерами Big Tech, я глубже погружаюсь в тему Resume Screening и буду делиться инсайтами в последующих постах. А пока интересно узнать: к какой категории относитесь вы?

За 7 лет работы в Amazon я провела множество алгоритмических собеседований и долго считала именно этот этап самым сложным. Технически так и есть. Без подготовки его не пройти. Когда я создавала JumbaQ, я начала с обучения именно к этому этапу. Но сейчас, с возросшей конкуренцией и изменениями на IT-рынке труда, получить само приглашение на собеседование становится не менее сложной задачей, чем его пройти. Чтобы дойти до технического интервью, нужно сначала пройти созвон с рекрутером. А чтобы дойти до него, нужно пройти отбор по резюме. Я решила посмотреть на последние метрики. Из 100 резюме лишь около 4 получают приглашение на собеседование и только 1 из них заканчивается оффером. Данные приблизительные, собранные из разных источников (такие как Ashby Report 2025). Среди отклонённых кандидатов немало ребят из Центральной Азии, об этом говорят в тг-каналах и в личных беседах. Чтобы понять, почему так происходит и что с этим делать, я обратилась к тому, кто непосредственно занимается наймом на этом этапе. Varun Suri, действующий Senior Recruiter Amazon США с 10-летним опытом. Недавно мы провели живой воркшоп, где Varun разобрал резюме двух участников и ответил на вопросы. Вопросов было много: — В какие месяцы лучше всего подаваться в Big Tech? — Правда ли, что кандидатов без рефералов не рассматривают? — Я ушла из компании, потом вернулась. Это красный флаг для Big Tech? — Чем выше грейд, тем больше шансов получить оффер? — Насколько важна локация в резюме? Varun ответил на каждый вопрос и я ещё раз убедилась, насколько эта тема влияет на исход подачи заявки и на карьеру в целом. Поэтому мы с Varun пилотируем Big Tech Resume Workshop 👏 Здесь участники узнают, как правильно себя позиционировать и оформить резюме. Также резюме каждого участника Varun лично разберёт и даст индивидуальный фидбек на созвоне. Первый поток завтра. Осталось последнее место. Пишите "+" в комментариях или напишите мне в личные сообщения https://t.me/aidanovakz 🙌

Подавались на вакансию в Big Tech и получили отказ ещё на этапе резюме и не понимаете почему? Или пока не знаете с чего начать: гуглите шаблоны, читаете советы, но нет уверенности в своём резюме? Специально для вас JumbaQ пилотирует Resume Bootcamp 🙌 Это 2-недельный интенсив, где вы научитесь строить резюме для глобального рынка. А ваше финальное резюме пройдёт живой разбор у действующего рекрутера Amazon (США) с 10-летним опытом найма. За 2 недели вы: ✔️поймёте, как рекрутеры Big Tech на самом деле читают резюме ✔️ научитесь позиционировать себя для глобального рынка ✔️переупакуете свой локальный опыт под международный стандарт ✔️ выйдете с готовым резюме, проверенным рекрутером из Amazon Пилотный поток стартует уже на следующей неделе, места ограничены. Откликается? Поставьте + в комментариях или напишите мне в личные сообщения https://t.me/aidanovakz 🙌