⭐️ Разработчик из FAANG дал рекомендации, как искать работу эффективнее
LinkedIn и Reddit взорвал пост разработчика, который щедро поделился хаками, как искать работу в FAANG* эффективнее и вести переговоры по зарплате.
Советы универсальные, подойдут для всех регионов.
Главное:
✅ Обход системы подачи заявок
Не тратил время на карьерные порталы – ATS* отфильтровывает большинство резюме.
Искал рефералов через LinkedIn: писал короткие и четкие сообщения инженерам и менеджерам с просьбой зареферить в компанию.
Результат: несколько рефералов за неделю → сразу на интервью.
✅ Фокус только на важных задачах
Вместо тренировки решения сотен LeetCode задач изучал реальные вопросы и искал их на Glassdoor, Blind, LeetCode.
Компании повторяют 10-15 ключевых задач → учил именно их.
Практиковался с друзьями.
Итог: решал задачи всего за 10 минут
✅ Идеальные ответы на поведенческом интервью
FAANG оценивают структуру, а не «харизму» кандидата.
Готовил 5 историй по STAR (ситуация → задача → действия → результат).
Всегда показывал цифры: не просто «оптимизировал сервис», а «снизил задержку на 40%, сэкономив $500K компании».
Вопрос про провал/факап в работе переводил его в победу: «Я усвоил Х, что привело к успеху Y».
✅ Манипуляция процессом найма
Назначал интервью так, чтобы показать, что у него есть другие офферы → ускорял процесс, т.к. такая манипуляция повышает ценность кандидата в глазах рекрутера.
Налаживал отношения с рекрутерами – они могут протолкнуть кандидата и помочь в переговорах.
✅ Как выбить максимум денег
Использовал один оффер, чтобы ускорить другие.
Показывал сдержанный интерес – компании хотят востребованных кандидатов.
Жестко торговался: «Мой другой оффер X, можете ли Вы улучшить ваше текущее предложение?»
"Я рассчитываю на более высокую базовую зарплату/подъемный бонус, чтобы соответствовать рыночным ставкам."
Итог: +$40K к итоговому офферу.
💰 Финальный результат
Получил оффер в FAANG.
Минимум лишней подготовки.
Больше контроля, меньше стресса.
Пояснения:
FAANG - мировые технологические лидеры: Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google.
ATS (Applicant Tracking System) - компьютерная программа, которая помогает компаниям сортировать резюме соискателей.
#рекомендации #карьера
LinkedIn и Reddit взорвал пост разработчика, который щедро поделился хаками, как искать работу в FAANG* эффективнее и вести переговоры по зарплате.
Советы универсальные, подойдут для всех регионов.
Главное:
✅ Обход системы подачи заявок
Не тратил время на карьерные порталы – ATS* отфильтровывает большинство резюме.
Искал рефералов через LinkedIn: писал короткие и четкие сообщения инженерам и менеджерам с просьбой зареферить в компанию.
Результат: несколько рефералов за неделю → сразу на интервью.
✅ Фокус только на важных задачах
Вместо тренировки решения сотен LeetCode задач изучал реальные вопросы и искал их на Glassdoor, Blind, LeetCode.
Компании повторяют 10-15 ключевых задач → учил именно их.
Практиковался с друзьями.
Итог: решал задачи всего за 10 минут
✅ Идеальные ответы на поведенческом интервью
FAANG оценивают структуру, а не «харизму» кандидата.
Готовил 5 историй по STAR (ситуация → задача → действия → результат).
Всегда показывал цифры: не просто «оптимизировал сервис», а «снизил задержку на 40%, сэкономив $500K компании».
Вопрос про провал/факап в работе переводил его в победу: «Я усвоил Х, что привело к успеху Y».
✅ Манипуляция процессом найма
Назначал интервью так, чтобы показать, что у него есть другие офферы → ускорял процесс, т.к. такая манипуляция повышает ценность кандидата в глазах рекрутера.
Налаживал отношения с рекрутерами – они могут протолкнуть кандидата и помочь в переговорах.
✅ Как выбить максимум денег
Использовал один оффер, чтобы ускорить другие.
Показывал сдержанный интерес – компании хотят востребованных кандидатов.
Жестко торговался: «Мой другой оффер X, можете ли Вы улучшить ваше текущее предложение?»
"Я рассчитываю на более высокую базовую зарплату/подъемный бонус, чтобы соответствовать рыночным ставкам."
Итог: +$40K к итоговому офферу.
💰 Финальный результат
Получил оффер в FAANG.
Минимум лишней подготовки.
Больше контроля, меньше стресса.
Пояснения:
FAANG - мировые технологические лидеры: Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google.
ATS (Applicant Tracking System) - компьютерная программа, которая помогает компаниям сортировать резюме соискателей.
#рекомендации #карьера
