Олександр Піхтовніков – проєктний менеджер з п’ятирічним досвідом і міжнародними клієнтами. Він вміє запевнити кого завгодно, в чому завгодно. А тепер ще й склав курс з проєктного менеджменту для Beetroot Academy. Ми вирішили поставити Сашкові як очевидні, так і вузькопрофільні питання. Запитали – що краще, Agile, чи Waterfall. Дізналися, як спрацюватися продакту й проджекту. Поговорили про перспективи зростання, співбесіди та заробітні плати.
Проєктом може бути що завгодно – будівництво мосту, дороги, будинку. Це не обов’язково пов’язано з ІТ. Проєкт має критерії: дата старту, відповідальний, спонсор й дата очікуваної здачі.
Я так не вважаю. В Agile – це людина, яка спрямовує розробників в потрібному напрямку. Він радить, але не вказує, що робити. Хтось може зі мною не погодитися, але для мене проєктний менеджер – не начальник.
Є старі формати в дусі: “Лише я володію інформацією. Лише я знаю, що ми маємо зробити”. Всі сидять і чекають, доки менеджер щось скаже. Він може маніпулювати даними, знає потреби замовника, всі вважають його за боса.
Насправді на проєкті має бути цілковита прозорість. Ти ділишся інформацією з командою та залучаєш усіх. Ти не можеш самостійно відповідати за весь проєкт. Якісь зони відповідальності делегуєш, отримуєш зворотний зв’язок від команди. В реаліях Agile ти не можеш звільняти людей, але можеш вплинути. Якщо хтось недопрацьовує, треба поговорити зі стейкхолдерами й з командою. Якщо після цього ситуація не змінилася, потрібно робити заміну.
В класичному проєктному менеджменті начальником є спонсор. Він каже, що його не влаштовує, диктує формат роботи, каже, чи потрібно когось замінити. Він не відповідає за фінанси, але має важелі впливу. При цьому замовник і спонсор – це можуть бути дві різні людини.
Все залежить від проєкту, від його рівня складності, від кількості людей, від специфіки. В зрілій команді до 4-5 людей, можливо, проєктний менеджер і не потрібний. Завдання програміста – написати класний код, щоб все добре працювало. Програмісти не завжди цікавляться – чого хоче бізнес. Але, якщо розробнику це подобається, він виконує роль проксі-проджект-менеджера.
Коли з’являються міні-проєкти, завдання ускладнюється. Налагоджування процесів і комунікація з клієнтом займають багато часу. Програміст припиняє кодити, виявляється, весь час пішов на спілкування. В такому випадку краще найняти людину, яка розбирається в бізнес-аспектах, фільтрує інформацію та тримає баланс між програмістами й бізнесом.
Продакт-менеджер – це дуже “бізнесова” людина. Він добре знається на продукті та на потребах клієнта. Розбирається в цифрах, любить аналітику. Наприклад, змінили колір кнопки й посунули на 7 пікселей вліво – він перевірить, чи стало краще, або гірше, чи вплинуло це на форми реєстрації або на систему оплати.
Продакти багато спілкуються з кінцевим користувачем, з клієнтом, з програмістами. Продакт-менеджер може працювати над покращеннями системи, він знається на дизайні. Проєктний менеджер, як правило, не впливає на кінцевий дизайн. Він не заглиблюється так, як продакт. Якщо проєкт складний та є багато даних, проєктний менеджер налагоджує зв’язок зі стейкхолдерами та координує сам проєкт. Продакт каже, які потрібні фічі, виходячи з аналітики. У великих проєктах це тандем, але вони можуть працювати й окремо.
За наявності готового продукту наймайте продакт-менеджера. Він дивитиметься на цифри, спілкуватиметься з користувачами. Якщо проєкт лише розпочався – потрібен проджект. Він розбереться в процесах, налагодить комунікацію зі стейкхолдерами й командою.
Я не вважаю, що хтось крутіший, а хтось гірший. Кожний по-своєму крутий. Можна перейти з однієї посади на іншу, якщо тобі це подобається. Продакт любить дизайн і естетику. Проджект налагоджуватиме комунікацію.
Олександр з командою
Я працював віддалено з командою з 16 осіб. Ти маєш повністю довіряти людям. Потрібно частіше зідзвонюватись, аби бути в курсі. Якщо команда зріла – все вийде.
Я навчався в Німеччині й в Молдові – вивчав економіку та менеджмент, а потім – інформаційні технології. Гарною базою буде економічна освіта, але все залежить від школи. Мені зустрічалися люди, які переходили з інших галузей. Не думаю, що потрібна профільна вища освіта – те, чого навчають в інститутах, не завжди можна застосувати.
Є програм-менеджмент – коли в тебе з’являється більш ніж 2-3 проєкти, ти відповідаєш за постановку, є декілька проджектів в підпорядкуванні. Або ж можна зростати в делівері менеджменті. Вище – програмний директор і СЕО компанії.
Це непогано, але не обов’язково. Потрібно розуміти, що таке баг, як проходить цикл розробки. Навчитися розмовляти із розробниками однією мовою. Я знаюся на архітектурі застосунку, циклі розробки, практиках на проєкті. Це приходить із досвідом. Не потрібно мати диплом або вміти кодити – в реальності це не знадобиться. Робота проєктного менеджера на 40% – комунікація.
Waterfall добре пасує до великих індустріальних проєктів. Agile на 90% використовується в ІТ – ринок динамічний, потрібно якось адаптуватися. Agile – це той самий Waterfall, але менший. В Waterfall ми за три місяці після початку розробки дізнаємося, що щось не так, а вже маємо готову архітектуру. Тут менше гнучкості. В Agile команда підписується на певний проміжок часу, наприклад – 10 робочих днів. По завершенню – отримує відгуки клієнтів, користувачів, аналізує ринок та розуміє, чи у вірному напрямку рухається.
Які проєкти він чи вона вели? Складності, розмір команди, чи випадала нагода вирішувати проблемні кейси. Адже, зазвичай, всі проблеми на PM валяться. Якщо щось іде не так – це провина проєктного менеджера. Якщо все добре – це заслуга команди. Проєктний менеджер тримається в тіні.
Можуть запитати, чи спілкувалися зі стейкхолдерами безпосередньо, за яким фреймворком працювали.
Цікаві запитання – ситуаційні. Часто питають: “Як би ти поводився в цій ситуації?” Відповідь допомагає зрозуміти, чи підходите ви під структуру компанії, команди, самого проєкту.
Мені на співбесіді цікаво дізнатися, що керує людиною, які її принципи. Дивлюся на поведінку – важливо зрозуміти динаміку співбесіди. Одне з улюблених питань: “Уявіть, що команда виконує все вчасно без проєктного менеджера. Що керує людьми?” У відповідь проєктний менеджер скаже про власну приховану мотивацію.
Зрозуміти й пробачити. Потрібно бути готовим до того, що не стане коштів. Або ж тебе не влаштує культура компанії, хоча проєкт подобається. Або ж ти просто не розвиваєшся.
Я намагався доводити до завершення всі проєкти, але одного разу пішов через токсичне середовище в команді й в компанії. Було складно спілкуватися, але мені все одно вдалося налагодити процеси.
Налагоджуйте гарні стосунки із клієнтом. Якщо ви довго працюєте й розумієте один одного, можна пояснити, чому саме ці технології важливі. В нашому випадку проєктний менеджер виступає від імені компанії, але він має враховувати інтереси клієнта. Потрібно розуміти, який зиск з цих технологій, обговорювати нюанси з технічними фахівцями. Коли клієнт тобі довіряє та бачить результати, він готовий слухати.
Якщо команда залучена до бізнесу, можна обговорити ризики, але, як правило, клієнт краще знає свій бізнес. Потрібно дослуховуватися до клієнта так само, як і він дослуховується до програмістів, коли мова йде про технічні нюанси.
Agile потрібний, аби розуміти, чи рухаємося ми у вірному напрямку. На восьмий день ми показуємо, над чим працюємо. Отримуємо фідбек й можемо адаптуватися під вимоги клієнта.
Потрібно зрозуміти, чому взагалі виникла така ситуація. На моєму проєкті люди розуміють, чому кожен з них отримує ту чи іншу суму. Різниця в зарплатах може бути до 20% при однакових функціях. Або ж хтось когось дурить.
Я люблю систему оцінки “360” – кожен робить крос-фідбек. Ми розуміємо, що покращити, в кого які слабкі сторони. Тоді не виникає питання, що хтось отримує більше. Створюється культура довіри.
Я даю співробітнику ту суму, яку він просить, навіть якщо вона нижча за ринкову. Якщо за якийсь час він зрозуміє, що не оцінив об’єм та складність робіт та попросить про підвищення – я підвищу. В ІТ поширений синдром самозванця, тому люди можуть занижувати заробітну плату. Мені й самому іноді не зрозуміла, як так цінується моя робота. Але гірше, коли людина без досвіду має завищені вимоги. Страшно уявити, що буде, коли вона набуде більшого досвіду.
Буває, зарплату підвищують тільки тоді, коли ти маєш офер від іншої компанії. Раптом з’ясовується, що роботодавець має гроші на все. Це проблема культури компанії. Я вважаю, що 10-15% за рік – нормальне зростання.
Проєктний менеджмент підійде не всім. Не зможуть працювати інтроверти, ті, хто не любить спілкуватися. Підійде тим, хто хоче більше дізнатися про бізнес, зрозуміти, що “під капотом” у розробників та бути містком між бізнесом й технічними фахівцями. Це тонка навичка, не в кожного виходить. Але з часом ти вибудовуєш власний підхід, вчишся читати емоції, працювати з людьми та давати їм можливості зростання й розвитку
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.
