«Конечно же, не надо врать в рассказах о достижениях, но то, что именно вы добились такого результата за счет того, что именно вы собрали такую команду, должно звучать от первого лица: „Я, я, я”. В западной культуре это очень важно обозначать».

«Использование чат-ботов и искусственного интеллекта очень сильно помогает. Достаточно использовать простые промпты: вот это описание вакансий, вот это резюме, помоги мне с Cover Letter. В 95% случаев полученный результат будет хорошим началом, для того, чтобы потом поправить в нем пару абзацев и получить что-то, что будет не стыдно отправить. Это не так эффективно, если ты целишься в одну-три вакансии, но если ты подаешься на 10 или 20 вакансий в день, то это помогает сэкономить время. Иначе ты просто не сможешь развить нужную скорость».

Гость: Алексей Бадьянов
Amazon, Senior Product Manager

Ведущий подкаста: Юра Агеев

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast.

Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense https://productsense.io. Конференция пройдет 4–5 сентября 2023 в Москве

О чем говорим:
3:45 Как начать поиск работы продактом на международном рынке
7:05 Получение визы. Global Talent Visa
10:46 Поиск работы через рекрутмент-агентов
13:03 Самостоятельный поиск работы и рекомендации
17:49 Формирование воронки найма со стороны кандидата
19:12 Использование чат-ботов для составления хорошего резюме и Cover Letter
21:22 Правильная география кандидата
22:24 Этап скрининга. Автоматизированные системы оценки скрининга
26:30 Вопрос о визе на скрининге. Cover Letter после скрининга 
28:34 Типы собеседований после скрининга. Problem Solving Interview
32:03 Как готовиться к Problem Solving Interview. Решение головоломок
37:26 Что именно проверяют через Problem Solving Interview
38:41 Product Management Skills Interview в Revolut
43:15 Правильные вопросы от кандидата и оценка на Product Management Skills Interview
45:43 Погружение в техническую часть в решении кейса на Product Management Skills Interview
50:38 Принципы Behavioral Interview
54:41 Что и как оценивается на Behavioral Interview
58:22 Как использовать принципы сторителлинга на интервью
1:02:46 Как правильно использовать «я» и «мы» в рассказе о результатах
1:03:40 История инкассаторских машин как пример увлекательного рассказа
1:07:01 Сколько времени в среднем занимает процесс трудоустройства

В подкасте упоминаются
Interviewing with McKinsey https://youtu.be/nGzYzq3Wsos
Interviewing with PwC for a Senior Data Analyst Position https://youtu.be/CUa30M_FPhk
Принцип START https://clck.ru/34de3Z
TED Эндрю Стантон: Как создать захватывающую историю https://youtu.be/KxDwieKpawg
Подкаст make sense о сути сторителлинга, его правильном применении в бизнесе и схемах построения презентаций https://t.me/mspodcast/77
Подкаст make sense о связке продукт — коммуникации, нарративе и воспринимаемой ценности с Василием Эсмановым https://t.me/mspodcast/52

О процессе трудоустройства за рубежом, резюме, визах, типах собеседований и подготовке к ним

«В соцсетях боты могут выполнять огромное количество сценариев, поэтому их не так просто отличить от людей — вручную ты можешь только реагировать на атаки, но не можешь их предвосхищать. Однако главная сложность возникает с тем, чтобы опрелелять ботов в реальном времени — ведь в соцсети постоянно появляется огромное количество контента. Грубо говоря, тебе надо логировать все действия пользователей на всем портале и скармливать это нейронке, чтобы она, определяя на лету мидллиард параметров, в этом потоке выискивала какие-то артефакты или аномалии».

«Допустим, ты создал какого-то чат-бота, который делает что-то для пользователей-новичков — например, онбординг в каком-то сервисе. И ты к нему обращаешься, а сервис прилег. Посетитель приходит, чат-бот с ним не смог прокоммуницировать, пользователь ушел. А у тебя потери в бизнесе».

Гость: Алексей Сенников
Директор проектов в контент-направлении, Одноклассники

Ведущий подкаста: Юра Агеев

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast.

Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense https://productsense.io. Конференция пройдет 4–5 сентября 2023 в Москве

О чем говорим:
1:47 История отношений нейросетей и бизнеса
4:26 Зачем социальным сетям нейронные сети
7:26 Как нейронные сети помгают бороться с мошенниками
9:59 Как нейросети учатся различать видео
14:08 Деградация нейросетей
17:38 Распознавание поведения пользователей и ботов
20:55 Что означает слово «модель» применительно к нейросетям
23:59 Как происходит обучение модели для обучения
27:50 Как нейросети помогают вычислять кликбейтный контент
33:18 Какие модели дают более высокую точность
35:08 Как повышать точность распознавания модели 
36:40 Почему натренированная нейросеть не сработает на другом типе задач
42:07 Насколько быстро должны принимать решения нейросети
44:55 Скорость обучения моделей
48:20 Сколько моделей крутится в продакшене Одноклассников. Оптимизация работы с моделями
50:55 На какие показатели бизнеса влияют нейронные сети
53:25 Как нейросети угадывают предпочтения конкретного пользователя
1:00:17 Как сбор данных от пользователей помогает обучать модели
1:03:00 Дипфейки, войсфейки и развлекательные механики, основанные на них
1:05:58 Как будут использоваться в процессе создания контента генеративные сети
1:07:27 Насколько широкий спектр задач могут решать генеративные сети и насколько хорошо они решают узкоспециализированные задачи
1:12:29 Стоит ли отдавать бизнес-данные сторонним нейросетям
1:14:00 Бизнес vs сторонние нейросети
1:18:42 Может ли произойти демократизация продвинутых моделей

В подкасте упоминаются
Китайская комната, эксперимент https://clck.ru/EWudj
Google Vision API https://cloud.google.com/vision

О нейросетях для работы с контентом, механиках автоматической модерации в соцсетях и бизнес-нуждах

Вместе с гостями подкаста make sense мы говорим о том, что важно при создании продуктов: люди, идеи, деньги, инструменты и практики

This track is not available anymore.

Other tracks from make sense podcast