Для многих студентов совмещать учебу в колледже с подготовкой к поиску работы и трудоустройством в хорошей компании является сложной задачей, требующей значительных усилий. Обычно студенты либо рассчитывают на кампусные программы, либо подают заявки через порталы по поиску работы. Однако один инженер выбрал иной путь.
Вместо того чтобы подавать заявления на вакансии, он вместе со своим другом разработал инструмент для редактирования видео с использованием искусственного интеллекта. Этот проект привлек около 13 тысяч пользователей, что привлекло внимание основателя стартапа. Кроме того, целенаправленная рассылка электронных писем в рамках одного раунда помогла ему получить второе предложение о работе в течение недели.
Делясь своим опытом на платформе Reddit, студент рассказал, что первые два крупных предложения о работе он получил еще на третьем курсе колледжа. Началось все около двух лет назад, когда он начал работать над созданием AI-видеоредактора вместе с другом. Несмотря на то, что продукт не был полностью готов и содержал ряд недочетов, оба друга в итоге прекратили работу над ним, поскольку не смогли масштабировать бизнес. Тем не менее, их инструмент смог привлечь около 13 тысяч пользователей.
По словам студента, вскоре после запуска продукта основатель стартапа заметил их работу в сети X. Этот основатель сам занимался разработкой аналогичных продуктов. Ему понравился опыт студента, который оказался полезным для работы его компании, и он предложил ему удаленную работу. Годовой оклад по этому предложению составлял около 50 лакхов рупий. Студент отметил, что на тот момент у него даже не было готового резюме; возможность была получена на основе его собственного продукта и полученного опыта, то есть он не проходил традиционный процесс найма или не подавал заявку через порталы.
Студенту поступило еще одно предложение о работе, однако оно требовало посещения офиса, что не соответствовало его желанию совмещать работу с учебой. Поэтому он решил искать возможности в другом месте. Вместо того чтобы рассылать стандартные заявки в сотни компаний, он сосредоточился на поиске стартапов, чья деятельность и интересы совпадали с его собственными. Он составил список примерно из 30 таких стартапов и напрямую связался с их основателями по электронной почте, рассказывая о своем проекте и опыте. Студент сообщил, что 13 из 30 компаний ответили, и в течение недели он получил еще одно предложение. Это предложение было от стартапа, связанного с Y Combinator, и годовой пакет также оценивался примерно в 50 лакхов рупий.
Опираясь на свой опыт, студент посоветовал другим инженерам не ограничиваться только подачей заявок на порталах. Он советует выбрать одну область, которая ему интересна, и создать проект, который можно продемонстрировать потенциальной компании. Он также подчеркнул, что вместо массовой рассылки общих писем следует идентифицировать около 30 компаний, чья работа соответствует его навыкам, и обращаться к основателям или соответствующим лицам в каждой компании индивидуально.
Студент объяснил, что кандидатам следует лучше подготовить свои навыки для нескольких отобранных компаний, а не пытаться быть немного подходящим для множества. Он проиллюстрировал это примером сравнения «95 процентов соответствия против 60 процентов соответствия».
Студент также упомянул, что работает над проектом под названием Backdoor. Это AI-агент, предназначенный для помощи людям в создании и отправке персонализированных электронных писем для стартапов. Его история демонстрирует, что даже проект, созданный во время учебы в колледже, может открыть новые карьерные горизонты. Хотя его видеоредактор не стал успешным бизнесом, опыт создания и продвижения его среди 13 тысяч пользователей оказался полезным при поиске работы.
Несмотря на то, что это личный опыт студента, нельзя утверждать, что каждый студент получит предложение на 50 лакхов таким же образом. Однако это наглядно показывает, что демонстрация своих навыков через проект и представление своей работы нужным компаниям может быть полезным в поиске работы.
Этот опыт студента пришелся на время, когда индустрия технологий пересматривает необходимые навыки для выпускников-инженеров. Искусственный интеллект ускоряет многие задачи кодирования и разработки программного обеспечения, в то время как компании ищут людей, способных создавать и предоставлять продукты с помощью этих инструментов. Однако растущее использование ИИ также создает неопределенность в отношении традиционных технологических рабочих мест.
