Цей метод винайдений 1960-х роках зараз є як ніколи доречним, та допомагає багатьом компаніям у 2024-му році створювати продукти, які реально покращують життя користувачів.
Давайте заглибимося у історію створення цього методу й подивимось, як він працює сьогодні.
Дизайн-мислення (Design Thinking) з'явився ще в 60-х роках минулого століття в Стенфордському університеті, коли під керівництвом Роберта Макнамари група науковців створила міждисциплінарний курс Design Thinking, спрямований на вирішення проблем людства. В основу курсу було покладено ідеї американського психолога Абрагама Маслоу, який розробив теорію людських потреб та його підходи до самореалізації.
Що лежить в основі дизайн-мислення? Human-centered design є однією з ключових складових дизайн-мислення. Основою дизайн-мислення є творчий процес, в якому дизайнери, розробники та інші спеціалісти працюють разом, щоб створити інноваційні рішення для різних проблем та викликів. Цей підхід виник з потреби вирішення складних проблем та непередбачених ситуацій, які виникають у різних галузях діяльності.
У 2005 році інноваційна дизайн-агенція IDEO представила свій підхід до розв'язання проблем, який мав назву "Human-centered design". В основі цього підходу лежить фокус на користувачі, їхніх потребах, проблемах та вимогах.
З часом Human-centered design став все більш популярним і застосовується в різних галузях, включаючи бізнес, медицину, освіту та ін. Сьогодні дизайн-мислення та Human-centered design вважаються необхідними для створення інноваційних та успішних продуктів та послуг.
Особливо він отримав велику популярність в останні кризові роки, коли компанії зрозуміли, що інновації та створення продуктів, що задовольняють потреби користувачів, є ключовими факторами успіху.
Відомими прикладами компаній, які використовують дизайн-мислення в своїй роботі, є Apple, Google, IBM, Airbnb, Zoom та інші.
Складні часи, такі як пандемія COVID-19, були тим часом, коли компанії дійсно могли продемонструвати свою здатність адаптуватися до форс-мажорних обставин. Дизайн-мислення та Human-centered design, в яких головний акцент ставиться на потребах користувачів, стали незамінними інструментами для успішної адаптації компаній до нових реалій.
Одним з найбільш успішних прикладів використання дизайн-мислення під час ковід-пандемії є компанія Zoom. Вона стала дуже популярною серед користувачів, які були змушені працювати з дому. Щоб забезпечити максимальний комфорт користувачів під час відеозв'язку, Zoom активно використовував дизайн-мислення для оптимізації своєї платформи.
Іншим успішним прикладом є компанія UberEATS. Коли ресторани були змушені закрити свої двері через карантинні обмеження, UberEATS використав дизайн-мислення, щоб розширити свою мережу партнерів і забезпечити безпечну доставку їжі без необхідності виходити з дому.
Інші компанії, які вдало застосовують дизайн-мислення під час ковід-пандемії, включають Instacart, Netflix Headspace та Peloton. Вони використовують цей метод, щоб пристосуватися до змін у поведінці користувачів та забезпечити безпечний та ефективний доступ до своїх продуктів та послуг.
У цей непростий час, коли користувачі змушені пристосовуватися до нових умов, компанії, які вдаються до дизайн-мислення, можуть забезпечити оптимальну взаємодію зі своїми користувачами.
Наразі ці принципи дуже активно використовуються провідними компаніями, щоб забезпечити доступ користувачів в Україні до самих необхідних сервісів. Найкращими прикладами використовування дизайн-мислення в Україні під час повномасштабного вторгнення стали додатки Дія, Монобанк, та ДТЕК. Завдяки ним кожний громадянин мав нагоду зручно та швидко оформити документи, перевести або отримати гроші, та перевірити графік електроживлення.
У 2024 році залишається дуже багато перспектив для використання цього методу, який за умов війни може не тільки спростити повсякденне буття користувачів, а й в буквальному сенсі врятувати життя. Наприклад сповіщення про повітряну тривогу надходить українцям як раз завдяки використанню тих самих принципів розробки.
Давайте перейдемо від теорії до практики і безпосередньо подивимося як ведеться розробка з урахуванням принципів дизайну-мислення. Цей процес поділений на певні етапи. Їх налічується п'ять. Давайте розглянемо кожен.
Це етап, на якому команда дизайнерів прагне розуміти та почути потреби користувачів, занурюючись у їхній світ та досліджуючи їхні проблеми, побажання та бажання. Команда дизайнерів намагається зрозуміти їхні потреби та перспективи з їхньої точки зору, щоб створити продукти та послуги, які по-справжньому задовольняють потреби користувачів.
У цьому етапі дизайнери проводять спостереження, інтерв'юють та спілкуються з користувачами, збирають інформацію про їхнє оточення, про їхні рутини, про їхні потреби та бажання. Основна мета першого етапу дизайн-мислення — збір якомога більше інформації про користувачів та їхні потреби, щоб наступні етапи проходили з більшою ефективністю та успішністю.
Важливо зазначити, що етап емпатії не є просто збором інформації про користувачів. Це є етапом, на якому дизайнери намагаються зрозуміти світ та перспективи користувачів, їхні потреби та бажання, а не просто фактичну інформацію про те, як користувачі використовують продукти та послуги.
Другий етап дизайн-мислення допомагає зосередитися на проблемі та з'ясувати, що саме потрібно розв'язати. Цей етап складається з наступних кроків:
Дизайнер може використовувати різні інструменти для фокусування, такі як mind maps, user journey maps, affinity diagrams, а також інші. Головна мета фокусування полягає в тому, щоб уникнути невизначеності та необмеженості та зосередитися на конкретних задачах та цілях.
На цьому етапі команда збирається, щоб пошукати якнайбільше ідей, які потім можна буде розглянути і вибрати ту, яка відповідає найкраще задачі.
У цьому етапі використовується техніка «брейнштормінгу», щоб залучити всіх учасників команди і зібрати їхні ідеї. Брейнштормінг — це методика генерації ідей, при якій всякий критицизм та судження заборонені. Ідеї збираються на дошці, або на папері, із зазначенням усіх думок та пропозицій щодо їх вдосконалення.
На цьому етапі важливо зібрати якнайбільше ідей, навіть якщо деякі з них здаються нереалістичними або непотрібними. Ідеї можна додавати на будь-якому етапі роботи, але на цьому етапі, коли головною метою є створення якнайбільшої кількості ідей, кожна думка може бути корисною.
На цьому етапі дизайн-мислення команда розробників створює прототип концепту, який було визначено на попередньому етапі. Прототип може бути фізичним продуктом або набором цифрових файлів, що демонструють, як буде виглядати та функціонувати готовий продукт. Цей етап важливий, оскільки він дозволяє команді перевірити, наскільки успішним буде їхня ідея та як можна покращити її перед запуском на ринок.
Прототип може бути створений різними способами, в залежності від того, які матеріали та інструменти доступні команді. Наприклад, фізичний прототип може бути створений з допомогою 3D-друку, звичайних інструментів або будь-яких інших доступних матеріалів. Цифровий прототип може бути створений за допомогою програм для розробки додатків, веб-сайтів та інших цифрових продуктів.
Прототипування допомагає команді перевірити, як користувачі будуть взаємодіяти з продуктом та які можливі проблеми можуть виникнути. Це дає можливість виявити помилки та недоліки ще до того, як продукт буде випущений на ринок, та внести необхідні зміни.
Після створення прототипу, необхідно перевірити його на користувачах, щоб дізнатися, наскільки ефективним є дизайн. Цей етап може включати проведення користувацьких тестів, опитувань та збору зворотного зв'язку.
Користувацькі тести — це процес, під час якого дизайнери спостерігають, як користувачі взаємодіють з прототипом. Це дозволяє дизайнерам отримати повну картину того, як користувачі взаємодіють з продуктом, що може допомогти вдосконалити його дизайн.
Опитування та збір зворотного зв'язку — це ще один важливий аспект тестування. Це дозволяє користувачам висловити свої думки та побажання щодо продукту, а дизайнерам — отримати цінні пропозиції та ідеї щодо його вдосконалення.
В цілому, тестування є важливою частиною дизайн-мислення, оскільки воно дозволяє перевірити дизайн на його ефективність та вдосконалити його перед запуском на ринок.
Давайте розглянемо на конкретному прикладі UberEATS, як застосування принципів дизайн-мислення допомогло адаптуватися до пандемії Covid-19 і не тільки утримати існуючих клієнтів, але й збільшити кількість партнерів та користувачів.
UberEATS використовував дизайн-мислення та дизайн, орієнтований на людину, щоб адаптуватися до пандемії Covid-19 кількома способами.
По-перше, вони швидко запустили безконтактну доставку, щоб забезпечити безпеку як клієнтів, так і партнерів по доставці. Для цього вони переробили свій додаток, включивши в нього опцію безконтактної доставки, а також провели тренінги для своїх партнерів з доставки про те, як безпечно доставляти замовлення.
По-друге, вони співпрацювали з ресторанами, щоб допомогти їм адаптуватися до нових умов, надаючи інструменти та ресурси для служб доставки. Це включало створення нової функції в додатку, яка дозволила ресторанам пропонувати їжу на винос, а також маркетингову підтримку та скасування плати за доставку для незалежних ресторанів.
Нарешті, UberEATS застосував підхід дизайн-мислення для розробки нових функцій для вирішення унікальних викликів, спричинених пандемією. Наприклад, вони створили нову функцію, яка дозволила клієнтам замовляти продукти з місцевих магазинів через додаток UberEATS, що допомогло задовольнити підвищений попит на доставку продуктів під час пандемії.
Ці рішення не лише задовольнили потреби клієнтів та партнерів, але й допомогли вигідно відрізнити UberEATS від конкурентів.
UI/UX дизайн також мав вирішальне значення для успіху UberEATS під час пандемії. Вони створили простий та інтуїтивно зрозумілий користувацький інтерфейс, який дозволив клієнтам легко знаходити та замовляти їжу в улюблених ресторанах. Вони також спростили процес замовлення, щоб зробити його максимально швидким і простим. Зосередившись на користувацькому досвіді, UberEATS змогли створити базу лояльних клієнтів, які продовжують користуватися їхнім сервісом і сьогодні.
Якщо ти цікавишся UI/UX дизайном і хочеш дізнатися більше про дизайн-мислення, курс UI/UX дизайну в Beetroot Academy дає учасникам можливість навчитися всім цим принципам і навичкам, необхідним для роботи в цій сфері. Впроваджуючи дизайн-мислення у своїй роботі, ти зможеш створювати продукти та послуги, які відповідають потребам твоїх клієнтів та партнерів, так само, як це робив UberEATS під час пандемії.
Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.
Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.
Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.
З цим масивом можна працювати двома способами.
Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.
Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.
На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.
Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.
Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.
Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.
Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.
Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.
Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.
Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.
Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми поговоримо в іншій статті.
Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:
Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.
Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.
Типова послідовність виглядає так:
Кожен із цих кроків ми розібрали окремо у наступних статтях.
Після навчання ми попросили його назвати, що змінилось у роботі. Ось що він розповів.
Кодифікація – одна з тих тем, з якими фахівець із закупівель стикається постійно. До навчання Костянтин розумів її лише в межах нормативного регулювання: які документи потрібні, які вимоги треба виконати.
Тепер він розуміє алгоритми, за якими кодифікацію отримують. Це змінило кут зору. Раніше він дивився на процес як замовник, тепер бачить його ще й зі сторони постачальника, який проходить цей шлях зі своїм виробом.
У закупівлях легко звикнути до окремих процесів: одна позиція, одна специфікація, один договір. Так і було в Костянтина до програми. Він знав окремі процеси, але не знав, як вони пов'язані між собою.
Після навчання він розуміє, як різні вироби взаємодіють в одному напрямку. А звідси й розуміння, чому закупівлі мають бути комплексними: техніка працює в зв'язці, і закуповувати її теж варто з урахуванням цієї зв'язки.
Рішення в роботі Костянтина й надалі чітко регламентовані, тут нічого не змінилось. Змінилось інше. Раніше він бачив своє рішення окремо. Тепер видно його значення в комплексі з іншими рішеннями, інколи навіть тими, які ухвалює не він.
Це відчутно і в щоденній роботі. У розмовах із колегами він став обізнанішим з технічного боку, тож обговорення стали предметнішими.
Костянтин пов'язує ці зміни з комплексними груповими вправами з планування операцій. На них учасники працювали з операцією як з цілим: розбирали, як окремі елементи поєднуються в одну систему і впливають один на одного.
Для людини, яка щодня працює з однією ділянкою, такий формат дає рідкісну можливість побачити всю картину. І саме ця картина потім допомагає краще робити свою частину роботи.
Окрім знань, після навчання в Костянтина залишились корисні контакти для нетворкінгу. Програма і її учасники стали для нього важливим надбанням.
У Defence Tech це має особливу вагу. Сфера тісна, багато питань вирішується через людей, і знайомства з колегами з інших компаній та ролей часто корисні не менше за саму програму.
На запитання, чи радить він програму колегам по галузі, Костянтин відповів коротко: однозначно йти. Як мінімум заради цікавих людей усередині Defence Tech сфери.
Офіційно я воюю з березня 2024-го. Неофіційно – з 2023-го. Була «піратом» на медеваках, перекладала для іноземних організацій і волонтерів. Дроноводкою стала в березні 2025-го.
Я люблю свою роботу. В рамках війни бути дроноводом – це честь. Дрони зараз основа оборони і рушійна сила наступів. За допомогою дронів нам з екіпажами вдається зробити стільки, що я просто не можу зупинитись і залишитись лише на рівні пілотування.
Хоча на початку були і перепони: мало хто вірить, що жінка може і дрон піднять, і плати підпаять. Вирішила довести, що це все дурниці.
Мало просто підняти дрон. Це лише 10% усієї роботи.
Решта 90% – це прошивки і тонкі налаштування. Безумовно, можна зробити як завжди: взяти дрон з коробки і полетіти. Але практика показала, що так не працює. В умовах війни навіть військові технології мають адаптуватись під індивідуальні потреби.
Так я відкрила для себе інженерію.
Бо мені було мало моїх знань. Я хочу знати більше, розуміти кожну деталь своєї роботи. Тільки так я можу бути дійсно корисною для екіпажів, з якими працюю.
Спочатку мене лякала ціна. Це чесно, і я не бачу сенсу вдавати інше.
Але програма виявилась такою насиченою, що по ітогах вартує всіх грошей світу.
Класно поданий матеріал. Можливість повертатись до нього неодноразово, коли потрібно освіжити знання. Дуже зручна платформа. І чудові тести для самоперевірки, де я можу потішити его.
Для людини, яка вчиться між завданнями, це важить більше, ніж будь-який розклад. Матеріал має бути там, коли в тебе з'явилась година.
Більше впевненості під час роботи. І розуміння, що в мене є власна афігенна вікіпедія у вигляді матеріалів і лекцій.
Якщо коротко описати, не вдаючись у подробиці: я не маю жодних проблем з переходом від одних бойових засобів на інші.
Людина з продуктового IT звикла, що задача приходить у Jira, добре описана, і на неї є два тижні. У defence за цей час продукт може встигнути пройти випробування, отримати фідбек з фронту, змінитися — і знову повернутися на випробування. Тому задача, яка була пріоритетною в понеділок, уже за кілька днів може поступитися зовсім іншій.
За спостереженнями BazaIT Defense, від 70 до 80% кандидатів у технічному напрямі приходять саме з класичного IT: software, AI/ML, Computer Vision, embedded. Сильних спеціалістів серед них багато. Перехід в deftech часто не складається з іншої причини: людина уявляє роботу в defence так, як вона виглядає у зрілій продуктовій компанії, а конкретна команда живе в іншому ритмі.
Ми попросили Оксану Горбунову, CEO BazaIT Defense, пояснити, як влаштована культура defence tech і що з цим робити кандидату.
У продуктовому IT роботу планують від бізнес-плану і roadmap. У defence на продукт дуже сильно впливає те, що відбувається на фронті.
«Команда може мати план на кілька місяців, але отримати фідбек від військових, який змінює пріоритети буквально на наступний тиждень. Те, що ще вчора було важливою фічею, сьогодні може поступитися проблемі, яку потрібно вирішити максимально швидко», – каже Оксана.
Друга причина в тому, що компанії ростуть дуже швидко. За короткий час невеликий R&D-стартап стає компанією з виробництвом і сотнями людей, і процеси не завжди встигають за цим ростом. Третя: R&D, тестування і виробництво тут часто йдуть одночасно. Продуктом уже користуються, а команда паралельно тестує наступну версію, змінює конструкцію чи софт і масштабує виробництво.
Тому менша передбачуваність сама по собі ще не означає поганий менеджмент. Але Оксана радить тримати межу: «Важливо розрізняти цю специфіку і звичайний організаційний хаос. Не кожну відсутність процесів варто пояснювати тим, що „це defence“».
З'являється новий сценарій використання, проблема під час експлуатації або змінюються умови на полі бою, і команда переключається. Найсильніше це відчувають продуктові та R&D-команди, які постійно отримують фідбек від військових.
Тримати фокус допомагає розуміння, чому пріоритет змінився. Коли ти бачиш зв'язок між своєю задачею і реальною потребою користувача на фронті, зміни сприймаються зовсім інакше, ніж задачі, які хаотично прилітають від менеджменту. «Коли команда постійно не розуміє, що і навіщо вона робить, це вже питання до менеджменту», – пояснює Оксана.
На практиці це означає, що рішення часто доведеться приймати з тією інформацією, яка є зараз. Зробити, протестувати, отримати фідбек і швидко скоригуватися.
Детальну специфікацію на десять сторінок у defence отримують рідше. Частіше команда чує щось на кшталт «у таких умовах зв'язок нестабільний», «цей елемент незручно замінювати в полі» або «потрібно скоротити час розгортання системи». Технічне рішення вона шукає сама.
Тому тут особливо цінують людей, які вміють уточнити контекст, запропонувати рішення, швидко його зробити і перевірити на практиці.
Найбільше прив'язані до фізичної присутності hardware, embedded, electronics, robotics, mechanical/CAD, QA і виробничі ролі. Інженеру може знадобитися зібрати прототип, попрацювати з платами, протестувати обладнання або поїхати на полігон. Software, AI/ML, Computer Vision, аналітика і частина product- та business-функцій частіше мають гібридний або віддалений формат, хоча й тут усе залежить від продукту і безпекових обмежень.
Оксана радить ще до оферу прямо спитати: скільки днів потрібно бути на локації, чи є регулярні виїзди на полігон або виробництво, чи можливий remote і чи може формат змінитися залежно від етапу продукту. Очікування повністю віддаленої роботи, до речі, одна з частих причин, чому перехід так і не відбувається.
Коли у вакансії пишуть «потрібна людина, яка бере відповідальність», зазвичай мають на увазі цілком конкретну поведінку. Приклад від Оксани: інженер бачить, що компонент нестабільно працює під час тестування. Він з'ясовує причину, пропонує варіанти, перевіряє їх і повертається з рішенням або з чітким описом того, що блокує результат. Зафіксувати баг і чекати наступної задачі тут замало.
Цінують людину, яка розуміє, який результат потрібен команді, і рухає задачу до нього, навіть коли формально її частина вже зроблена.
Єдиної «культури defence» немає. У невеликому стартапі менше формальних процесів, ролі ширші, і на одній людині більше відповідальності. Embedded-інженер там може писати код, тестувати прототип, працювати з hardware-командою і їздити на випробування. У великого виробника зони відповідальності чіткіші, R&D і production розділені, погоджень більше, а процеси вже усталені.
Ще один розрив стосується умов. До BazaIT Defense приходять дуже сильні, іноді overqualified спеціалісти з великих продуктових компаній, які очікують ту саму зарплату, бенефіти, зрілі процеси і чітко визначену роль. Стартап на 30 чи 50 людей може запропонувати сильний продукт і багато відповідальності, але такого рівня процесів і умов у нього ще може не бути.
Тому на співбесіді варто з'ясувати, на якому етапі компанія, як побудована команда і наскільки сформовані процеси. «Проблема часто в тому, наскільки очікування фахівця збігаються з реальністю конкретної компанії», – підсумовує Оксана.
Передусім сильну експертизу у своїй спеціалізації. «Сильний embedded, hardware, software, AI/ML, Computer Vision чи product-фахівець із цивільного IT може бути дуже цінним, навіть якщо раніше не працював у цій індустрії», – каже Оксана.
Далі йдуть самостійність і продуктове мислення. Від senior-інженера можуть чекати, що він сам побачить ризик, запропонує рішення і перевірить його. А фідбек від військових треба вміти перекласти в технічне рішення, тож розуміння проблеми користувача тут дуже допомагає.
Свої transferable skills кандидати часто недооцінюють. Досвід побудови процесів, масштабування команд, QA, роботи з даними, product management, системної документації чи запуску продуктів може виявитися саме тим, чого бракує компанії, яка дуже швидко виросла. «Я б точно не відмовлялася від вакансії тільки через фразу „defence experience preferred“. Релевантна експертиза з IT часто важливіша за сам факт роботи в defence».
Що заважає на старті? Найчастіше очікування, що все працюватиме як у зрілому продуктовому IT. Також звичка думати «це не моя зона відповідальності»: у командах, які швидко ростуть, межі ролей менш жорсткі, особливо на ранніх етапах. І бажання спершу зробити ідеально, а потім показати результат. У багатьох defence-продуктах важливіше швидко зробити робочу версію, протестувати її в реальних умовах, отримати фідбек і покращити. Якість при цьому лишається важливою, змінюється сам цикл роботи.
Фраза «вмію працювати в умовах невизначеності» рекрутеру майже нічого не каже. Працює конкретний досвід: яка була невизначеність, що ти зробив/-ла і який отримав/-ла результат.
Оксана показує різницю на прикладах.
Слабко: «Стресостійкий, адаптивний, швидко реагую на зміни».
Сильніше: «Запустив MVP за 6 тижнів в умовах неповних вимог: самостійно пріоритезував критичний функціонал, організував тестування та доопрацьовував продукт на основі фідбеку користувачів».
Для інженера слабко: «Вмію працювати без чіткого ТЗ».
Сильніше: «Отримав проблему без готового технічного рішення, сформував 3 гіпотези, протестував їх на прототипі та впровадив рішення, яке зменшило кількість помилок на 30%».
Пошукай у своєму досвіді ситуації з неповними вимогами, самостійними рішеннями, зміною підходу після тестування або запуском чогось із нуля. Такі кейси показують готовність до defence-середовища набагато краще за перелік soft skills.
Прямо про невизначеність питають рідко. Частіше просять розповісти про ситуацію:
Насторожує, коли кандидат у кожному кейсі чекав рішення менеджера, перекладав відповідальність або дуже негативно говорить про зміни, наприклад: «мені постійно змінювали вимоги, тому неможливо було нормально працювати». Переконує протилежне: людина уточнила контекст, визначила, що може зробити сама, запропонувала варіанти, перевірила гіпотезу і повернулася з результатом.
Фраза «я нормально ставлюся до хаосу» тут не допоможе. Потрібен приклад, де ситуація стала непередбачуваною, а ти знайшов/-ла спосіб рухатися далі.
Співбесіда працює в обидва боки. Оксана радить питати про конкретні приклади з роботи команди, а не про «корпоративну культуру» загалом.
Розуміти, як влаштована сфера, корисно ще до першого відгуку на вакансію. Для самого переходу знадобляться навички під конкретну роль і практика, яку можна показати на співбесіді.
Beetroot Academy розвиває напрям Defence & Dual-use з 2025 року: Embedded Development, Drones Firmware, Computer Vision, SolidWorks Core і програма для нетехнічних спеціалістів та Project management у Defence. Програма для нетехнічних будується навколо доменного контексту: як влаштована галузь, які ролі в ній є і що очікують від людини в перші місяці роботи.
«Не чекайте, поки станете „ідеальним defence-кандидатом“. Дуже багато людей відсіюють себе самі, бо бачать у вакансії „defence experience“ або думають, що їхній досвід із класичного IT тут не релевантний. Краще подивіться на свої навички й запитайте: яку конкретну проблему defence-компанії я вже вмію вирішувати? Це може бути embedded, AI, Computer Vision, QA, product, побудова процесів чи масштабування команд. І вже з цим ідіть говорити з компаніями. Defence-досвід можна отримати, тільки зайшовши в defence».
Подяка експертці
Оксана Горбунова — COO & Co-Founder BazaIT, CEO BazaIT Defense та Founder & CEO Defense Core. Працює з командами та бізнесами в defence tech — допомагає знаходити сильних фахівців, будувати стратегічні партнерства, залучати інвестиції, виходити на нові ринки та запускати спільні виробництва.
