В IT-рекрутинге всё чаще сталкиваюсь с тем, что даже интересные вакансии для AI-специалистов остаются без откликов. Причина почти всегда одна: описание роли не “читабельное” для кандидата. Вот 3️⃣ правила, которые реально работают: 1️⃣ Чётко формулируйте задачи, а не стек Многие вакансии выглядят как перечисление технологий: “Python, TensorFlow, PyTorch, Docker…” Кандидату важнее понять: какие реальные проблемы он будет решать. Пример: “Разрабатываешь ML-модели для прогнозирования спроса на миллионы товаров в реальном времени.” 2️⃣Показывайте влияние и масштаб AI-специалисты любят видеть результат своей работы. Не просто “работа с данными”, а “ваши модели будут напрямую влиять на рекомендации для 20 млн пользователей”. 3️⃣ Держите язык живым, без корпоративного шаблона Термины вроде “инициатива, синергия, paradigm shift” отпугивают. Лучше коротко, по делу и с небольшим storytelling: “Команда Data Science в три человека строит систему прогнозирования цен на рынке недвижимости.” + бонус: Указывайте, что реально цените: умение применять ML на практике, эксперименты, работа с продакшен-данными. Кандидаты сразу видят, что это не просто ещё одна “AI-вакансия для галочки”. AI-ролей становится всё больше, а внимания специалистов всё меньше. Вакансия должна говорить с кандидатом на его языке — тогда отклик будет выше, а цикл закрытия короче.