Шаг 0 — Создание проекта в ChatGPT
Перед началом работы рекомендуется создать новый проект в ChatGPT, чтобы систематизировать все файлы и диалоги. Поиск работы редко бывает простым и быстрым — вероятно, потребуется вести отдельные беседы для различных вакансий. Проект в ChatGPT позволяет хранить всё в одном изолированном пространстве и обеспечивает сохранение контекста во всех чатах.
В моём случае я загрузил резюме и описание предыдущих проектов, чтобы ChatGPT мог глубже разобраться в моём опыте и предлагать персонализированные советы.
Документ с прошлыми проектами содержит подборку наиболее значимых работ, подходящих для резюме и собеседований, оформленных по структуре R-STAR. Вот один из примеров:
R(езультат): Разработал внутреннее приложение на базе ИИ, которое собирает отзывы клиентов с автоматической классификацией и анализом. Теперь это ключевой инструмент для менеджеров по продукту и инженеров при формировании дорожной карты развития продукта.
S(итуация): Отзывы клиентов были разбросаны по более чем 20 источникам данных (NPS, CSAT, другие опросы, кейсы клиентской поддержки, инструмент обратной связи в продукте, звонки клиентам и т.д.). Эти данные содержат ценную информацию, но не анализируются и не распространяются широко и эффективно.
T(аск): Объединить все источники данных и замкнуть цикл обратной связи между службой поддержки клиентов и командами продукта.
A(кция): 1. Создал конвейер данных для интеграции всех этих 20+ источников в единый набор данных-источник истины. 2. Для выявления тем и тенденций сначала пробовали традиционные модели NLP (BERT), но они работали долго, а результаты были нестабильными. Затем перешли на API OpenAI для классификации и суммаризации — после нескольких итераций доработки промптов достигли высокой точности за неделю (70% точности меток из 11 категорий). 3. Разработал автоматический конвейер для обработки новых отзывов с помощью API OpenAI ежедневно и сотрудничал с инженерами для настройки внутреннего сервера и приложения, чтобы инструмент был доступен всем.
R(езультат): Единая платформа для всех отзывов клиентов, способствующая приоритизации дорожной карты. Получил награду хакатона 'Customer Love' и упоминание на общем собрании за вклад в культуру компании.
После загрузки документов я добавил инструкцию на уровне проекта, чтобы ChatGPT выступал в роли персонального карьерного коуча. Вот текст этой инструкции:
Я подаю заявки на позиции Data Scientist в США.
Ты — экспертный карьерный коуч, специализирующийся на поиске работы и подготовке к собеседованиям в области data science.Проанализируй моё резюме, портфолио и прошлые проекты, чтобы полностью понять мой фон, навыки и экспертизу.
Твои обязанности включают:
1. Поддержка в поиске работы: Анализ описаний вакансий и выявление пробелов в навыках или опыте.
2. Улучшение резюме и портфолио: Предложения целевых доработок и помощь в адаптации под конкретные роли.
3. Подготовка к собеседованиям: Создание структурированных планов обучения для технических и поведенческих интервью.
4. Мок-собеседования: Проведение реалистичных симуляций с обратной связью и оценкой.Поддерживай профессиональный тон и всегда предоставляй практические, детализированные и выполнимые рекомендации.
Шаг 1 — Подача заявок
Анализ описаний вакансий и адаптация резюме
Рынок труда сейчас крайне конкурентный. Поэтому важно тщательно изучить описание вакансии и соответствующим образом адаптировать резюме. ChatGPT значительно ускоряет этот процесс.
В следующих разделах я использую вакансию Data Scientist, Platform and B2B Products в OpenAI в качестве примера. Замечу, что я не подавал реальную заявку на эту позицию, но выбрал её, чтобы наглядно продемонстрировать идеи статьи.
Первым делом я поделился описанием вакансии с ChatGPT и попросил помочь разобраться в роли, включая её домен, сценарии применения data science и ключевые навыки. Если вы не уверены, подходит ли вакансия вашему опыту, можно попросить ChatGPT провести оценку. Например, ниже я попросил сравнить две разные вакансии в OpenAI и дать рекомендацию.
Когда вы хорошо разберётесь в позиции и решите подавать заявку, ChatGPT может оперативно обновить ваше резюме с учётом домена и требуемых навыков. На скриншоте ниже он сгенерировал адаптированную версию моего резюме и выделил наиболее релевантные опыты. Можно добавить более точные инструкции о том, что и как изменить, и продолжать итерации с ChatGPT.
Однако стоит отметить, что я заметил некоторые очевидные ошибки, например, переставленную последовательность заголовков под названием работодателя. Не копируйте всё слепо — обязательно проверьте новый вариант резюме построчно и исправьте любые неточности или вымышленные детали.
В процессе подачи заявок ChatGPT также может помочь обновить профиль в LinkedIn, отредактировать сопроводительные письма и составить сообщения с просьбой о рекомендациях.
Шаг 2 — Подготовка к собеседованиям
Предположим, ваши заявки привлекли внимание благодаря ChatGPT. Поздравляем! Пора готовиться к собеседованиям.
1. Понимание бизнес-контекста
Я обычно не перехожу сразу к мок-собеседованиям. Для каждой позиции первым этапом подготовки всегда становится исследование продуктов и бизнес-моделей, размышления о ключевых метриках и придумывание сценариев data science. ChatGPT идеально подходит для мозгового штурма в этом. Посмотрим на пример ниже:
В этом случае ChatGPT самостоятельно создал подробную таблицу, суммирующую этапы жизненного цикла, фокус продуктов, ключевые метрики и сценарии data science. Тем не менее, на мой взгляд, полезнее сначала попробовать самостоятельно. Например, при подготовке к собеседованиям в DoorDash (мой текущий работодатель) я нарисовал ментальную карту и попросил ChatGPT её доработать. Такой гибридный подход помог углубить понимание и выявить пробелы.
2. Подготовка к кейсам по продукту
Кейсы по продукту становятся всё важнее для ролей Data Science, особенно с учётом сильных возможностей ИИ в программировании. Поэтому я обычно трачу не менее 50% времени на подготовку к ним. ChatGPT помогает находить и создавать примеры кейсов, специфичных для роли, и проводить мок-собеседования.
На скриншоте ниже я просто описал типичные темы для раунда по продуктовым кейсам с примерами вопросов. Сгенерированные вопросы хорошо следовали шаблону, адаптируясь к бизнес-контексту роли Data Scientist в Platform and B2B Products.
С этими ценными подсказками по вопросам дальше можно проводить мок-собеседования с ChatGPT. Такие симуляции обычно стоят дорого. Например, DataInterview берёт 247 долларов за часовой мок, а премиум-подписка InterviewQuery с мок-собеседованиями — 79 долларов в месяц. Конечно, практика с реальными людьми имеет преимущества, но ChatGPT бесплатен (если вы уже подписчик) и адаптируется под ваш фон!
Мне нравится практиковаться в реальном времени с помощью голосового режима, чтобы имитировать настоящую обстановку собеседования — я просил ChatGPT выступать интервьюером, оценивать ответы и задавать уточняющие вопросы. Ниже скриншот моего мок-собеседования при подготовке к онсайту в DoorDash.
3. Подготовка к поведенческим собеседованиям
ChatGPT одинаково эффективен для поведенческих раундов. Помимо мок-собеседований, он может сопоставить ваши прошлые проекты с типичными темами вопросов, такими как разрешение конфликтов, лидерство, межфункциональное сотрудничество и приоритизация, и доработать повествование для кратких и убедительных ответов на собеседовании.
4. Создание плана подготовки к собеседованиям
ChatGPT известен как надёжный помощник в планировании. Учитывая всё, что он умеет, вы можете указать свой график и приоритетные области, чтобы получить конкретный план подготовки и ежедневный чек-лист.
Шаг 3 — После собеседований: Оценка предложения и переговоры
Последний этап поиска работы — оценка предложения и переговоры. Я знаю, вы взволнованы получением оффера, но не принимайте его сразу как есть. Согласно исследованию, 73% работодателей в США готовы обсуждать зарплату на начальных предложениях, но 55% кандидатов не просят большего. Как специалист по данным, вы понимаете силу сложного процента — даже умеренное повышение накапливается со временем через повышения, бонусы и акции.
ChatGPT может помочь исследовать похожие предложения в отрасли, сравнить компенсационные пакеты, составить ответы рекрутерам и подготовить скрипты для переговоров.
Заключительные мысли
Процесс поиска работы может казаться подавляющим, но инструменты вроде ChatGPT превращают его в более организованное путешествие. Для меня ChatGPT стал персональным карьерным коучем, помогая оставаться системным, продуктивным и уверенным.
Вот ключевые выводы:
- Перед стартом: Используйте проект в ChatGPT для централизации материалов поиска работы и контекста. Загрузите резюме и прошлые проекты, чтобы ChatGPT давал персонализированные советы.
- Подача заявок: Пусть ChatGPT анализирует описания вакансий и адаптирует резюме. Не забывайте о человеческой проверке — всегда сверяйте факты.
- Подготовка к собеседованиям: Мозговой штурм бизнес-метрик и сценариев data science с ChatGPT, проведение мок-собеседований в голосовом режиме для имитации диалога.
- Оценка оффера: Попросите ChatGPT исследовать сопоставимые предложения и составить стратегии переговоров.
Если вы размышляете о поиске работы или уже в процессе, надеюсь, эти советы помогут максимально использовать ИИ-инструменты на каждом этапе и продвинуть карьеру!