Иногда на консультациях я буквально докапываюсь до людей

Иногда на консультациях я буквально докапываюсь до людей 😂 И, кажется, им это даже нравится. Ну и вообще-то мне за это платят. Потому что очень часто сильный специалист приносит мне резюме, в котором написано примерно так: — «Управляла проектами совокупной стоимостью более 800 млн ₽» — «Управляла проектом по разработке и сопровождению BI-системы» — «Управляла взаимодействием с внешними подрядчиками и ключевыми стейкхолдерами» — «Вела реестр рисков проекта» — «Организовала сбор и систематизацию данных по поддержке системы» Вроде всё правильно Есть проекты, управление, риски, подрядчики. Но я читаю это как рекрутер и всё равно хочу спросить: А что именно вы там сделали? Какого масштаба была задача? Где сложность? Где ваше решение? И что в итоге изменилось для бизнеса? И вот тут начинается самое интересное 🔬 Недавно разбирали опыт Senior IT Project Manager. Названия компаний, проектов и часть цифр изменены в целях конфиденциальности. Начинаю задавать вопросы. Какой это был проект? Что именно внедряли? Почему проект вообще появился? Какой бюджет? Сколько людей было в контуре? Какие команды зависели друг от друга? Что пошло не по плану? Какие решения принимали лично вы? Что изменилось после? И постепенно из строчки: «Управляла проектом по разработке и сопровождению BI-системы» появляется совсем другой кейс. Проект импортозамещения корпоративной BI-системы для крупной промышленной компании. Бюджет — около 250 млн ₽ , в контуре — 80+ участников , несколько внутренних команд и внешние подрядчики. Причём в процессе из проекта выпали две системы-источника данных. То есть это уже не просто «контролировала сроки». Нужно было пересобрать объём проекта, переприоритизировать бэклог, договориться с несколькими командами, найти альтернативные источники и при этом не развалить сроки внедрения. Или другая строчка: «Организовала сбор и систематизацию данных по поддержке системы». Начинаем разбирать, зачем это вообще делали. Выясняется, что после изменений среднее время обработки запросов сократилось почти в два раза . Ещё один проект. В резюме он занимал буквально несколько строк. А после разговора выясняется: — команда увеличила частоту релизов с одного до двух в месяц ; — биометрическое решение было внедрено примерно в 15 банках ; — в контуре проекта приходилось синхронизировать работу более чем 20 команд ; — изменение механики уведомлений позволило сократить расходы примерно на 15–20% . Это уже совсем другой уровень восприятия кандидата. Хотя за время нашей работы его опыт не изменился ни на один день. Мы ничего не придумали. Не дорисовали достижения. Не сделали из Project Manager «директора цифровой трансформации». Мы просто достали из опыта то, что там уже было , но почему-то не попало в резюме. И именно поэтому я не очень верю в подход: «Сейчас закину резюме в ChatGPT, попрошу сделать его сильнее — и готово». ИИ прекрасно может переписать формулировку. Но он не знает, что за фразой: «вела реестр рисков» может скрываться ситуация, где в середине проекта исчезает часть критичных источников данных и человеку приходится фактически пересобирать решение. Он не знает, что за: «взаимодействовала с командами разработки» скрывается координация двадцати с лишним команд. А за: «участвовала в развитии продукта» — решение, которое сократило расходы компании на десятки процентов. Пока об этом не спросить. Поэтому хорошее резюме для меня начинается не с красивых глаголов и не с ключевых слов для ATS. Оно начинается с нормального разбора опыта . Потому что работодатели покупают не список обязанностей. ☝🏻 Они ищут доказательства того, что человек уже решал задачи нужного им масштаба, сложности и уровня ответственности . И иногда между «управляла IT-проектом» и «руководила импортозамещением корпоративной BI-системы с бюджетом около 250 млн ₽ и контуром 80+ участников» стоит всего несколько очень правильных вопросов.