Агенція розвивалася, база клієнтів збільшувалася, спочатку це були полтавські компанії, згодом ми вийшли на національний рівень. Yoda Consult надавала піар-послуги на умовах аутсорсу. Нашими клієнтами, наприклад, були лідери аграрного ринку, газового ринку, паливо-мастильного ринку.
Згодом я зрозумів, що настав час рухатися далі, а саме, на зовнішні ринки. До того ж хотілося попрацювати в продукті, відчути овнерство та мати можливість сказати, що ось це твоя робота і ти це зробив. Я обрав IT саме за те, що працювати можна з будь-якої точки світу, не треба, наприклад, відправляти команду кудись, як у випадку з продакшеном.
Окрім того, я фанат Насіма Талеба, зокрема його книги «Антикрихкість». І для мене важлива ця антикрихкість – розуміння того, що за будь-яких непередбачуваних подій ти все одно залишишся у безпеці, у плані роботи у тому числі.
До того ж я розумів, що за 7 років я надто сильно приріс до агенції, приріс до соціальних мереж, до тих умінь, які в мене були. І потрібно з цим щось робити. Перехід в ІТ, рух до чогось нового, туди, де немає жодного досвіду, де немає якихось навичок, знайомств – це і був мій особистий челендж.
Мені був вже майже 31 рік, коли я вирішив змінити професію. І для початку я проконсультувався зі знайомою – Тетяною Бойченко, яка працює Chief People Officer у Beetroot. Вона порадила не думати про вік, але тримати в голові три складові успіху: фінансову подушку, англійську мову та pet-проєкти.
І це справді геніальна порада, яку я тепер і сам всім раджу. Це речі, які максимально важливі для того, щоб рухатися в ІТ.
В мене була стратегія: я звільнявся з роботи в травні 2021 року, і до кінця року в мене залишалося 7 місяців. Я порахував, що в середньому зможу в день виділяти 6-7 годин активного розумового часу на навчання, тож до кінця року в мене є 1000 годин.
Я вирішив, що витрачу ці 1000 годин на навчання, нічого при цьому не заробляючи. Але якщо за 7 місяців не отримаю роботи аналітиком, то, мабуть, це не моє, і я повернуся до комунікацій.
Розглядаючи різні професії у сфері IT, я звернув увагу саме на дата-аналітику. Чому? Тому що я, як кажуть, data geek – мені подобається працювати з даними, я себе хочу максимально оцифрувати. Наприклад, за допомогою гаджетів, я оцінюю свій сон – чи добре я сплю, біг – наскільки покращується моя швидкість, кількість споживання кисню тощо.
В мене не було великого бекграунду в аналітиці, але було зацікавлення. Коли працювали з соцмережами замовників, зрозуміло, що доводилося аналізувати якісь цифри: охоплення, вартість кліку, переходу. Але все це було на такому собі дитячому рівні у порівнянні з дата-сетами, які важать сотні гігабайт.
Враховуючи, що я живу в Полтаві, то само собою зрозуміло, чому я обрав Beetroot Academy. Я бачив, коли компанія відкривалася, як вона далі розвивалася, до того ж знав одного з засновників – Андреаса Флодстрома. На той час, за масштабами Beetroot Academy була найпершою школою для айтівців, де ти приходиш і бачиш величезні офіси, і там працює та навчається купа людей. Взагалі в мене сфера IT довгий час асоціювалася саме з Beetroot Academy.
У 2016 році я навіть встиг тут закінчити курс з фронтенду. На той час заняття проходили офлайн, тобто ти жив зі своїми одногрупниками в одному місті, особисто зустрічався на лекціях. Це дуже цікавий досвід. Для того, щоб пройти курс, потрібно було виділяти максимум часу та максимум зусиль. Але тоді я працював і, на жаль, не віддавався навчанню на 100 %.
Згодом під час пандемії коронавірусу я спробував знову піти навчатися, обрав курс Python та знову на заваді стала зайнятість на роботі, тож я покинув навчання на середині. Та через рік я знову задумався про дата-аналітику та Python – мову, яка використовується для роботи з великими дата-сетами. Для мене це був, певною мірою, незакритий гештальт. Я прагнув зрозуміти: я не закінчив курс, тому що в мене немає хисту до цього, чи тому, що роботи було багато, і важко було поєднувати її з навчанням?
Навчання тривало з травня до вересня 2021 року. Викладав у нас Олександр Солявкун. Найбільше мені сподобалася і запам’яталася атмосфера підтримки. Нас було 13-14 людей в групі, кожен намагався підтримати одне одного. Хтось навчався в університеті і хотів рухатися в ІТ, хтось уже мав якусь роботу, але хотів її змінювати. Відчуття комьюніті та того, що ми рухаємося однією дорогою, мені сподобалося.
Була частина людей, які старалися прийти на лекцію за 5 хвилин до початку. В цей час у нас тривали такі собі small talk – можна було поділитися новинами, розпочати дискусію. Навіть бувало, що коли викладач вже приєднувався, то він ще кілька хвилин не переривав наше обговорення.
Олександр викладався на 100 %, але мені на курсах завжди подобається ще й peer-to-peer комунікація, коли студенти можуть самі між собою спілкуватися. В мене було багато часу, тож я з радістю допомагав з якимись питаннями чи кодом одногрупникам, які до мене зверталися. Здзвонитися та поспілкуватися 20 хвилин – для мене це не проблема.
Ключовим для мене був курс Академії, але додатково я накидав собі план по дисциплінам, які згадувалися у вакансіях дата-аналітика. Наприклад, BI системи, які допомагають робити дашборди, мова SQL і навіть статистика. Виявилося, в університеті, де я вчився на інженера-будівельника, у нас викладали вищу математику, але статистики як такої в мене не було. Тому доводилося окремо читати книги, шукати курси, я навіть проходив підготовку до ЗНО, де була шкільна статистика. І це допомогло.
В міру навчання, список додаткових дисциплін ріс, але оскільки у мене був вільний час, мені було доволі легко проходити програму курсу, робити домашки, а решту часу витрачати на ці дисципліни.
Дивитися вакансії та подаватися на них я почав вже через місяць навчання. Річ у тім, що я 7 років не шукав роботу, та й раніше робота сама знаходила мене, оскільки я був доволі активний в медіа, і саме так мені запропонували посаду в агентстві. Тож я розумів, що, можливо, моє резюме не відповідає сучасним вимогам. Про супровідний лист я тоді взагалі вперше почув.
Я став шукати роботу, зокрема, і щоб протестувати себе. Наскільки в мене гарний профіль в LinkedIn, чи зацікавить роботодавців моє CV, яке враження справляє мій супровідний лист? Майданчики Dou.ua, Djinni.co та LinkedIn – це те нове, що я відкрив тоді для себе.
Я інколи люблю деяким людям показувати мій найперший супровідний лист і той, який допоміг мені отримати роботу. В першому було щось на кшталт: в мене немає ніякого досвіду в цій сфері, але я дуже системний, швидко вчуся, візьміть мене, будь ласка. В останньому я вже чітко розписую, хто я, що я витрачаю ці 1000 годин на навчання, і що я вже вивчив. А далі розписую по кожній вимозі у вакансії: що я знаю і наскільки я відповідаю цій вимозі, які маю докази своїх знань (сертифікати, проєкти тощо).
Пошук роботи тривав два місяці, але я розумію, що потрібно було пройти цей шлях. І це були два місяці відмов, інтерв’ю, тестових, відсутності відповіді або відразу відмов. Тодішній час, літо 2021 року, зараз називають ледь не золотим періодом українського IT. Дійсно, на ринку праці було багато пропозицій для айтівців, але це були вакансії для досвідчених фахівців. Початківцям і тоді було важко, і зараз не легше.
Найнеприємніше під час пошуку роботи – це отримувати відмови. Ти стараєшся, намагаєшся на повну викластися на співбесіді, але ти отримуєш реджект. І це демотивує. Та я придумав собі черговий челендж, певною мірою, гейміфікацію: чи зможу я за 7 місяців, які я собі виділив на перехід до нової сфери, отримати 100 відмов?
При цьому я продовжував старанно готуватися до кожної співбесіди, викладатися на повну на тестовому, тому що справді хотів отримати цю роботу. Але приходила відмова. І я такий собі думав: «Окей, +1». Насправді це здається легко – отримати відмову, насправді 100 відмов не так просто дістати. Наприклад, якщо рекрутер перестає спілкуватися, не відмовляючи, це не рахується за відмову.
Також з неприємних моментів для мене був стрес, який відчуваєш під час співбесіди. І я теж знайшов для цього рішення. Я ввів інтерв’ю з рекрутерами у свою рутину, тобто в мене майже щодня була співбесіда. Так з часом я звик. Це як починати бігати: спочатку в тебе калатає серце, тобі важко, а потім ти тренуєшся та адаптуєшся, і бігти стає все легше.
До слова, більшість моїх одногрупників чекали закінчення курсу, щоб почати пошуки роботи. А я знайшов її за місяць до закінчення навчання. Тобто вони стикнулися зі всіма «підводними каміннями» пізніше за мене і втратили якийсь час.
Тому моя порада: старатися одразу рухатися. Або ж, якщо ви все ж таки боїтеся, що ще не вистачає знань, починайте шліфувати свій супровідний лист. Шукайте знайомих, хто працює HR, Talent Acquisition, або рухайтеся на безкоштовні менторські майданчики, наприклад ADPList, там багато рекрутерів, Talent Acquisition-менеджерів. Вони безкоштовні, але треба знати англійську. А якщо у вас проблеми з англійською, то кидайте резюме та супровідний лист і починайте шліфувати англійську, бо без неї дуже складно буде.
З приємних вражень з того періоду згадую, коли отримав перший офер. Це відбулося десь через 1,5 місяці з початку пошуку роботи. І це було відчуття, що ти це можеш, що отримати роботу за новим фахом – реально.
Перші дві компанії, які запропонували мені офер, були пов’язані з фінтехом, але ця сфера мені була не дуже цікава, тож я відмовився. Третій офер я отримав від геймдев-компанії Bini Games, і я його прийняв. Я взагалі фанат Duolingo, і мені здалося, що цей український розробник розвивальних мобільних додатків для дітей чимось схожий з Duolingo. У Bini Games я спочатку працював маркетинговим аналітиком, а зараз я продуктовий аналітик.
Після того, як я сам навчався та шукав роботу, я зрозумів, що було б добре, щоб студентам ще під час курсу радили шукати менторів. Я знаю, що в Beetroot Academy є менторська програма, але вона розрахована вже на випускників. А, на мій погляд, менторство – це чудовий інструмент, яким краще почати користатися раніше, ніж пізніше.
Ментори – це люди, які вже мають досвід і які можуть тебе трошки швидше привести до цілі. Так, вони не замінять тобі сотні годин, які ти маєш витратити на навчання, але вони все одно можуть десь допомогти, десь підказати, десь навіть порадити вас якимось знайомим роботодавцям, які, наприклад, шукають фахівця-початківця.
Я свого часу прийшов з питанням про менторство до одного Data Scientist відомої української компанії. Він послався на те, що в нього немає часу, але принаймні він подивився мій навчальний план і сказав, що він виглядає доволі добре. Але під час пошуку роботи я не використовував менторство, можливо це б пришвидшило мій шлях.
1. Визначте, ким хочете бути. Можливо, ви прочитали, що фронтендер чи UX-дизайнер – це гаряча професія. Але коли ти 8 годин на день сидиш над цією роботою, вона може здатися не такою вже захопливою. Гроші – це добре, але ви маєте усвідомити, що ви цим будете займатися 40 годин на тиждень, мінімум кілька років. І робота має приносити задоволення.
2. Визначте, скільки часу готові присвячувати навчанню, і трекайте цей час. Не просто скажіть собі: «Я буду цьому приділяти цьому 2 години на день», а вимірюйте та занотовуйте час. Може статися, що тиждень пройшов, а ви собі так нічого не затрекали.
3. Робіть пет-проєкти як тільки вивчили якусь технологію, бібліотеку, мову. Це дуже важливо, адже людині без комерційного досвіду складно довести, що вона має якісь знання, навички без пет-проєктів.
4. Починайте подаватися на вакансії, щоб перевірити свої проблемні місця. Є певний процес найму співробітника, і на якомусь етапі ви будете «відпадати». Наприклад, рекрутер не буде хотіти з вами одразу говорити або поговорить, а на технічну співбесіду не запросить. Або вас запросили на технічну співбесіду, а ви погано відповідали, або добре відповіли, але тестове погано зробили. На якомусь етапі ви будете постійно провалюватися, і вам потрібно подумати, яким чином підсилити себе. Але якщо ви не почнете подаватися, ви навіть не зрозумієте, де ваше слабке місце.
5. Знайдіть ментора для швидшого руху. Зараз є купа менторських програм, платформ, зокрема ADPList (англійська, безкоштовно), TheWays (українська, плата залежно від ментора), також Women in Engineering періодично проводить менторські програми. Можна просто написати людині, за якою слідкуєте у соцмережах, щоб хоча б на півгодини-годину зустрітися з нею онлайн і проговорити свої питання.
6. Знайдіть або створіть свою маленьку спільноту колег-початківців. Це можуть бути спільноти людей однієї професії, наприклад, фронтендери, або ж кросфункціональні команди. Наприклад, з'являються проєкти на зразок #трейніроблятьстартап, де початківці різних спеціальностей разом роблять пет-проєкт для своїх портфоліо. І це буде готовий продукт, в якому кожен з них зробив свій внесок. Це відчуття належності – воно дуже допомагає, як на мене.
7. Святкуйте маленькі перемоги. Протягом цього багатомісячного шляху з пошуку роботи будуть відмови, розчарування, колись навіть захочеться все кинути. Тому важливо винагороджувати себе навіть за маленькі досягнення. Пройшов курс – окей, зробив проєкт – окей, потрапив на співбесіду (можливо вона навіть закінчилася відмовою, але ти все одно туди потрапив) – це теж окей. І ці маленькі перемоги треба святкувати, купити тортика чи випити комбучу, чи що вам до вподоби.
Найчастіший блокер для нетехнічного спеціаліста в defence tech — це власне уявлення про них. Людина відкриває опис ролі Program Manager, бачить «розуміння життєвого циклу продукту» і «взаємодія з R&D», уявляє співбесіду, де її питатимуть про протоколи й компонентну базу, і не подає резюме. Хоча роль нетехнічна, а очікуваний поріг входу значно нижчий.
Страх термінології працює і у зворотний бік. Кандидати, які все ж доходять до співбесіди, починають говорити мовою, якої не розуміють до кінця, і це помітно з перших уточнювальних питань.
Публічної відповіді на питання «скільки технічних знань треба насправді» майже немає. Описи вакансій рідко пояснюють, який рівень розуміння продукту очікується від PM, рекрутерки чи закупівельника. Тому ми поставили це питання Оксані Горбуновій, CEO BazaIT Defense, яка щодня працює з наймом в оборонних компаніях. Нижче — її відповіді про мінімальний поріг входу, різницю між ролями й те, що видно з боку роботодавця.
Технічна база для нетехнічної ролі — це розуміння продукту, а не вміння читати код.
«Треба розуміти, що саме створює компанія, для кого, як це працює на базовому рівні та який шлях проходить продукт від ідеї до кінцевого користувача», — формулює Оксана.
У перші місяці набір конкретний: базова термінологія, ключові компоненти продукту, основні етапи розробки, тестування та виробництва, ролі різних команд.
«Це допомагає говорити з інженерами однією мовою, правильно оцінювати строки, розуміти обмеження і не ставити нереалістичних очікувань».
Оксана Горбунова, CEO BazaIT Defense
Останній пункт на практиці виявляється найважливішим — саме на ньому найчастіше ламається комунікація всередині команди.
Вимоги відрізняються залежно від того, наскільки часто роль перетинається з інженерами.
Найглибше занурення потрібне PM, BA, маркетингу та procurement: ці люди постійно працюють на стику з продуктом і розробкою. Для HR, legal і фінансів достатньо добре розуміти продукт і специфіку домену без деталізації до рівня компонентів.
Різниця не в кількості прочитаних матеріалів, а в тому, наскільки часто вам доведеться ухвалювати рішення, що впливають на інженерний цикл.
Тут відповідь оптимістичніша, ніж очікує більшість кандидатів.
За перші 2–4 тижні людина вже орієнтується в базових термінах і продукті своєї компанії. Глибше розуміння галузі приходить протягом наступних місяців, і це нормальний темп, на який компанії розраховують.
Тобто вимога прийти вже з доменною експертизою здебільшого не є реальною. Вимога прийти з готовністю швидко її набрати — є.
Головна помилка нетехнічних спеціалістів у defence — вважати, що технічні наслідки стосуються лише інженерів.
«Кандидати часто думають, що зміна однієї деталі або функції — це питання кількох днів. Насправді вона може вплинути на тестування, сумісність з іншими компонентами, виробничий цикл, документацію та строки постачання. Так само недооцінюють залежність від компонентної бази, сертифікації, імпортних поставок або необхідності польових випробувань».
Оксана Горбунова, CEO BazaIT Defense
Друге, що випадає з поля зору, — специфіка кінцевого користувача. У defence рішення ухвалюються з огляду на надійність, безпеку й поведінку виробу в польових умовах, а не лише на бізнес-логіку. Це змінює пріоритети всередині кожної ролі: від того, які ризики закладає юрист, до того, які обіцянки дає sales.
Звідси і практичний висновок: базову технічну термінологію, життєвий цикл продукту і вміння ставити інженерам правильні запитання варто освоїти швидко. Навіть якщо у вашій вакансії немає жодного рядка про технології.
«Частіше не на технічних знаннях, а на нереалістичних очікуваннях від роботи в defence. Наприклад, кандидат не готовий до onsite-формату, швидкої зміни пріоритетів, неповних процесів або обмежень через конфіденційність. Термінологію можна довчити, а от готовність працювати в такому середовищі видно вже на співбесіді».
Оксана Горбунова, CEO BazaIT Defense
Окремий блок питань — безпековий. Про готовність до background check, поліграфа, NDA та обмежень на розголошення можуть запитати прямо. Насторожує роботодавця легковажне ставлення до конфіденційності або бажання показувати внутрішні матеріали в портфоліо. Детальніше про те, як влаштована перевірка на поліграфі та як до неї підготуватися, ми розбирали в окремому матеріалі.
Ще одна річ, яку видно швидко, — спроба здаватися технічнішим, ніж є.
«Коли людина оперує термінами, але не може пояснити логіку продукту або простий сценарій його використання, це швидко руйнує довіру. Для нетехнічної ролі значно сильніше виглядають чесність і здатність швидко розібратися, ніж спроба „зіграти інженера”».
Оксана Горбунова, CEO BazaIT Defense
Самостійність і здатність працювати з неповним контекстом. Готовність до швидкого темпу, до відсутності чіткого ТЗ, до процесів, які ще формуються або виглядають нетипово.
У багатьох defence-компаніях не буде кількох місяців структурного онбордингу. Треба швидко знаходити потрібних людей, ставити питання і рухати задачу далі.
Наявність власного нетворку в галузі Оксана називає окремою перевагою. Це збігається з тим, що ми чуємо від кандидатів: у defence вхід часто відбувається через рекомендації.
За два тижні цілком реально зібрати робочу базу. Мінімальний набір виглядає так:
→ що саме створює компанія і хто її кінцевий користувач
→ сценарій застосування продукту
→ основні конкуренти
Оксана радить дивитись далі за сайт компанії: досліджуйте інтерв’ю засновників, демо продукту, профільні медіа та матеріали самих defence-компаній. Це швидше дає живий контекст, ніж вивчення термінів окремо від продукту.
І кілька питань, які варто поставити самому, адже вони показують розуміння сфери краще за будь-яку термінологію:
Оксана наводить три реальні приклади переходу без технічного бекграунду.
Project Manager → Program Manager. П’ять років проєктного менеджменту в ІТ-компанії, управління командами розробки та запусками продуктів. Без військового чи технічного бекграунду — перехід в проєктний менеджмент до defence-виробника. Перші місяці пішли на специфіку продукту, виробничі процеси і взаємодію з військовими користувачами. Через пів року — координація кількох продуктових напрямів і взаємодії між R&D, виробництвом та замовником.
Supply Chain → Procurement Manager. Закупівлі й логістика у великій виробничій компанії, далі — напрям закупівель компонентів у defence. Найбільшим викликом стало не освоєння професії, а нові вимоги до якості, швидкості постачання і пошуку альтернативних постачальників.
Business Development → Partnerships Manager. Міжнародний бізнес-розвиток у технологічній компанії, далі — робота з міжнародними виробниками, інтеграторами та державними замовниками. Спрацювали навички ведення переговорів і побудови партнерств, а специфіку напряму людина опанувала вже в процесі.
Спільне у всіх трьох: перенесена функціональна база плюс кілька місяців на домен.
За практикою BazaIT Defense медіанний термін повного закриття вакансії — 44 дні. Від першого контакту з кандидатом до найму проходить у середньому 24 дні.
Різниця між цими цифрами показує головне: значна частина часу йде на пошук потрібної людини, а не на співбесіди й оформлення. Це узгоджується із ширшою картиною ринку — за перший квартал 2026 року оборонні роботодавці опублікували 3005 вакансій на DOU, а середня кількість відгуків на позицію впала до 7–9 (детальний розбір ринку праці в defence tech). Для кандидата це означає, що видимість на ринку і власний нетворк впливають на результат не менше, ніж підготовка до інтерв’ю.
Технічна база для нетехнічної ролі в defence — це розуміння продукту, його користувача й того, як одне рішення відгукується в тестуванні, виробництві й документації. Термінологію можна довчити за кілька тижнів. Готовність працювати в середовищі з високою ціною помилки, неповними процесами й обмеженнями через конфіденційність довчити складніше — і саме її перевіряють першою.
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.
Beetroot Academy розвиває напрям Defence & Dual-use з 2025 року: Embedded Development, Drones Firmware, Computer Vision і програма для нетехнічних спеціалістів. Програма для нетехнічних будується навколо доменного контексту: як влаштована галузь, які ролі в ній є і що очікують від людини в перші місяці роботи.
На вебінарах про вхід у defence tech питання про поліграф звучить майже щоразу. Рекрутинг-команда Dwarf Engineering в одному з наших спільних матеріалів формулювала це так: семеро з десяти розробників відпадають на одному з двох етапів, і поліграф стоїть у цьому списку поряд із відсутністю досвіду з апаратною частиною.
Навколо процедури багато припущень і мало конкретики. Тому ми поставили питання двом людям, які працюють із нею щодня: Тетяні Романівні Морозовій, поліграфологині з понад 23-річним досвідом, і Олександрі Тостановській, HR Director у Dwarf Engineering. Нижче їхні відповіді про те, що фіксує апарат, як виглядає дослідження зсередини, до чого готуватись і що робити з чутливими особистими обставинами.
Суперечки про доцільність поліграфу на найму тривають і в класичному бізнесі, і в defence tech. Олександра розділяє ці два контексти.
«Якщо дивитись через призму ІТ, гемблінгу чи беттінгу, я особисто досі не розумію, навіщо там поліграф, а „експерти“, які його проводять, не завжди кваліфіковані. Там питання здебільшого про крадіжку конфіденційної інформації. У Defence Tech логіка інша: компанія відповідає за цілісність свого бізнесу, кожен кандидат проходить безпекову перевірку, і поліграф є одним з її пунктів».
Олександра Тостановська HR Director, Dwarf Engineering
Ще одна функція процедури суто практична. Вона працює як стимул до відвертості: кандидати часто самі розповідають деталі своєї історії ще до тестування. Плюс це спосіб звірити те, що людина говорила на співбесіді про свій досвід.
Рішення щодо кандидата ухвалює компанія за результатами всієї перевірки. Поліграма сама собою вердиктом не є.
Назва «детектор брехні», яку часто використовують як синонім до поліграфа, неточна. Прилад записує у вигляді графіків (поліграм) динаміку кількох фізіологічних показників у відповідь на пред'явлені стимули, тобто питання. Інтерпретує ці графіки поліграфолог за конкретною методикою.
Що знімають датчики:
Окремо працює давач виявлення механічних рухів, так званий давач тремору.
«Основне призначення давача тремору полягає у фіксації несанкціонованих рухів людини під час дослідження. Ці рухи можуть призвести до появи фізіологічних реакцій, не пов'язаних зі стимулами, які надає поліграфолог, і, як наслідок, спотворити результат. Без давача тремору тестувати не можна».
Тетяна Морозова доктор психологічних наук, професор, поліграфологиня
У практиці Dwarf такі давачі вбудовані в крісло: на підлокітниках і під сідницями. Вони фіксують протидію, коли людина смикає руками або напружує м'язи.
Технічно зняти реакцію нескладно. Складність полягає в іншому: у правильній постановці питань і в часі зняття реакції.
У кабінеті присутні кандидат і поліграфолог, іноді долучається представник служби безпеки компанії. Далі процедура має кілька етапів.
Підготовка на місці. Прийшовши, людина вимикає і залишає всі гаджети, миє руки, за потреби відвідує вбиральню.
Передтестова бесіда. Спеціаліст з'ясовує позицію людини щодо питань, які винесені на дослідження замовником, проговорює самі питання і коригує їх з урахуванням отриманої інформації. На цьому етапі обов'язково оформлюється заява про добровільну згоду. Специфіка бесіди залежить від методики, але завершується вона завжди кріпленням давачів.
Стимульна частина. Тут перевіряється адекватність і специфічність реагування людини на стимули. Якщо поліграфолог отримує показники, які не підлягають експертній оцінці, до основної частини він переходити не повинен: тестування переносять.
Основна частина. Фіксується реагування на питання, які цікавлять замовника. Їх ставлять з різних боків, зі збереженням змісту, але не завжди шляхом прямого повтору. За потреби додають питання на розширення або питання, якими перевіряють пояснення людини.
Зазвичай процедура триває одну-дві години. Марафони на чотири-шість годин не є ефективними: результати такого дослідження будуть поганими, бо людина втомлена. Точний формат у конкретній компанії можна і варто уточнити в рекрутера ще до візиту.
У стимульній частині питання побутові й перевіркові: як вас звати, яку цифру ви бачите перед собою.
Безпекові питання стосуються досвіду передачі інформації, крадіжок, неправомірної вигоди, природи конфліктів на попередніх місцях роботи, причин звільнення.
Біографічні запитання спрямовані на факти, які можуть впливати на виконання службових завдань: залежності, небажані зв'язки.
Що заборонено робити перед тестом:
Що варто зробити:
Окремо про ліки. Постійний прийом скасовувати не можна. Попередьте рекрутера і поліграфолога заздалегідь: з урахуванням цієї інформації спеціаліст може трохи змістити час прийому або призначити зручніший час для дослідження.
Компанію обов'язково попереджають про:
І ще одне. Якщо на етапі пояснень щось лишилось незрозумілим, питайте прямо. Поліграфолог спочатку дає анкету, потім розповідає, як усе відбуватиметься, і це нормальний момент для уточнень.
Це питання ставлять на подіях найчастіше, і однакової відповіді для всіх компаній тут немає.
«У кожної компанії різне ставлення до цієї інформації. Хтось категорично одразу відмовляє, хтось спілкується і намагається зрозуміти ситуацію з цими родичами. Але родичів не обирають, ми не можемо бути відповідальними за їхні рішення. Складніша ситуація, коли старенькі батьки залишаються на окупованих територіях. Багатьом знайома ця історія: людину просто не вдається умовити виїхати, бо там хата і хазяйство, або вона маломобільна. Це все ризики, і кожна компанія має самостійно оцінити їх та ухвалити рішення».
Олександра Тостановська HR Director, Dwarf Engineering
У самому Dwarf про наявність таких зв'язків запитують ще на первинному етапі співбесіди. Якщо людина розповідає, команда розпитує деталі й уже з них виходить, продовжувати спілкування чи ні.
Порада Олександри кандидатам однозначна: говорити правду і не приховувати наявність родичів у рф, білорусі чи на ТОТ. Інформація все одно випливе, і тоді кредит довіри дорівнюватиме нулю, бо це вже брехня.
Тим, хто вагається, чи взагалі йти на перевірку через такі обставини, вона пропонує зробити просту вправу: подивитись на свою історію очима роботодавця й відповісти на питання «чи найняв би я себе, маючи таку історію?». Якщо відповідь «ні», варто зрозуміти, що саме зробити, щоб вона стала «так».
Найпоширеніше хибне уявлення, яке Олександра бачить у кандидатів, стосується недовіри: людина сприймає поліграф як особисту підозру. У defence tech логіка інша, бо заводити людину на проєкт без розуміння її психологічного портрета і без перевірки сказаного на співбесіді складно.
Тетяна Морозова дивиться на це ще з одного боку.
«У цій процедурі ви точно не жертва. Майбутній роботодавець перевіряє вас, і це логічно з огляду на війну та небезпеки, які зараз є. Перевіряють й інших, аби серед вас не було тих, хто наведе удар на підприємство. Однак цей процес двосторонній: спеціаліст ставить лише ті питання, які цікавлять ваших майбутніх роботодавців. Чуючи питання, ви можете оцінити і роботодавця: наскільки його питання коректні, що він очікує від працівників і що його непокоїть. Врешті-решт, ви на ринку праці, і обирають не лише вас, а й ви».
Тетяна Морозова доктор психологічних наук, професор, поліграфологиня
Практична частина порад коротка. Говорити правду, бути відкритим і спокійним. Результат інтерпретує спеціаліст за методикою, тож зайва напруга просто заважає роботі. Вас там не будуть катувати, бити струмом чи психологічно тиснути.
Морозова Тетяна Романівна, доктор психологічних наук, професор, атестований судовий експерт із правом проведення судових психологічних експертиз із використанням комп'ютерного поліграфа, поліграфологиня з понад 23-річним досвідом роботи, керівниця Центру експертних досліджень, президент Всеукраїнської асоціації поліграфологів. Центр експертних досліджень: https://morozova.center/ Всеукраїнська асоціація поліграфологів: https://vap.ua/
Олександра Тостановська, HR Director у Dwarf Engineering, українського розробника високотехнологічних рішень для безпілотних систем. Керує департаментом HR & Operations і будує системні HR-процеси під специфіку роботи в оборонці. Авторка та лекторка першого в Україні модуля про рекрутинг у DefTech, створеного спільно з Mate Academy. Магістерка психології, має сертифікацію з військового обліку.
Beetroot Academy розвиває напрям Defence & Dual-use з 2025 року: Embedded Development, Drones Firmware, Computer Vision і програма для нетехнічних спеціалістів. Безпекова перевірка є частиною входу в галузь, і чим менше в ній невідомого, тим спокійніше проходить розмова з роботодавцем.
Тисячі військових щодня працюють із дронами, системами зв'язку та іншими технологіями, від яких залежить виконання бойових завдань. Вони бачать їхні сильні та слабкі сторони, знають, що працює на фронті, а що ні.
Після служби цей досвід часто залишається поза межами формальних кваліфікацій. Водночас саме він може стати основою для роботи над новим поколінням роботизованих оборонних технологій.
Саме тому Frontline Robotics та Beetroot Academy запускають спільну ініціативу. Щомісяця Frontline Robotics покриватиме одне місце на програмі Embedded Development для ветерана або ветеранки, які успішно пройдуть відбір.
Мета ініціативи — допомогти ветеранам із технічним досвідом перейти від експлуатації технологій до їхньої розробки та вдосконалення.
Використовували технології на фронті? Застосуйте свій досвід, щоб створювати їх самостійно.
Embedded Development — технічна освітня програма для спеціалістів, які хочуть перейти від роботи з програмним забезпеченням до роботи з реальними системами: мікроконтролери, вбудовані пристрої, hardware-прототипи для defence, robotics та енергетики.
Програма розрахована на людей з технічним бекграундом. Учасники працюють з залізом, розбирають архітектуру embedded-систем і виходять з розумінням того, як влаштовані системи, що використовуються в Defence Tech і dual-use.
Програма підходить тим, хто:
Повний новачок без технічного бекграунду — не стартова точка для цієї програми. Але ветеран із досвідом роботи з С/C++, технікою, дронами або електронікою — саме та людина, для якої вона створена.
Defence-ринок зростає і потребує інженерів, які не лише розуміють технології, а й усвідомлюють реальні виклики поля бою.
Люди з бойовим досвідом мають унікальне розуміння того, як працюють технології на фронті. Додавши до цього інженерну підготовку, вони можуть створювати рішення, які будуть посилювати обороноздатність країни.
Саме такий шлях і покликана відкрити ця ініціатива.
«Найкращі оборонні технології створюють люди, які розуміють реальні потреби фронту. Ми хочемо, щоб ветерани мали більше можливостей переходити в інженерію та продовжувати впливати на хід війни вже через створення нових технологій», — Євген Третяк, CEO Frontline Robotics.
«Ветерани, які хочуть увійти в технічний напрям defence, часто мають сильнішу мотивацію і практичне розуміння контексту, ніж будь-хто інший. Їм потрібна не підтримка — їм потрібна структура. Партнерство з Frontline Robotics дає конкретний механізм: реальна компанія інвестує в підготовку конкретної людини. Щомісяця», — Назарій Литвин, керівник Defence Tech напряму, Beetroot Academy
Місце не призначається автоматично. Кандидат проходить відбір через освітніх консультантів Beetroot Academy — оцінюється технічний рівень, мотивація і готовність пройти програму до кінця.
Відбір відкритий для ветеранів з технічним бекграундом.
Ви вже маєте цінний досвід. Ми допоможемо перетворити його на інженерну кар'єру та можливість і далі впливати на обороноздатність країни.
Перейдіть на beetroot.academy, оберіть освітню програму Embedded Development і залиште заявку з поміткою «Ветеран». Освітній консультант зв'яжеться і пояснить подальші кроки.
Чи знали ви, що в усьому світі жінки складають лише близько 22% професіоналів у сфері розробки та впровадження штучного інтелекту (ШІ)? Такий гендерний розрив у навичках у сфері ШІ звужує потенціал для інновацій. Навіть коли цифрові технології стануть доступнішими, ця нерівність залишиться, якщо ми не змінимо гендерні соціальні норми.
В епоху цифрової трансформації штучний інтелект змінює індустрію, освіту та ринок праці. Однак гендерні упередження в освіті та впровадженні ШІ залишаються значною проблемою, що потенційно обмежує можливості для жінок зокрема. Жінки меншою мірою представлені в STEM-дисциплінах (наука, технології, інженерія та математика), що пов’язано з усталеними упередженнями про «чоловічі» та «жіночі» професії та відповідно формувало їхній вибір ще в дитинстві. Навіть згадайте свої шкільні підручники, чи багато ви там бачили реальних прикладів жінок у науці? Для наочності радимо подивитися експеримент у київській школі, де дітей попросили намалювати представників чотирьох професій – вірусологів, аеророзвідників, реаніматологів та рятувальників. Спойлер, усі діти намалювали чоловіків-представників заданих професій. Для України, яка прагне розвивати стабільну економіку попри поточні виклики, важливо забезпечити інклюзивний доступ до навчання без стереотипів, особливо у сфері штучного інтелекту – це сприятиме інноваціям, інклюзивному економічному зростанню та довгостроковій стійкості бізнесу.
Системи штучного інтелекту працюють на основі даних, які в них завантажують. Якщо набори даних містять упередження, які вже існують в суспільстві, ШІ може посилити гендерну нерівність та інші стереотипи — особливо під час наймання на роботу, доступу до фінансів та надання послуг з підтримки бізнесу. До прикладу, алгоритми штучного інтелекту, які використовуються для найму персоналу, можуть відтворювати упередження, віддаючи перевагу кандидатам-чоловікам у технічних чи керівних ролях. Аналогічно, якщо історичні дані містять дискримінацію за віком, ШІ може знижувати рейтинг кандидатів 45+ років, вважаючи їх менш гнучкими чи здатними до навчання.
У сфері кредитування алгоритми можуть автоматично знижувати шанси на отримання позик для підприємців-жінок або представників етнічних меншин, якщо в минулому такі групи мали менший доступ до фінансування.Це створює замкнене коло, де нерівність з минулого продовжує впливати на можливості в майбутньому.
Брак різноманітності в освіті зі штучного інтелекту та серед технічної робочої сили тільки загострює ці проблеми, залишаючи жінок та недостатньо представлені групи без права голосу у формуванні цифрової економіки. Їхні потреби, досвід і перспективи не враховуються при розробці алгоритмів, що призводить до створення технологій, які не відображають реальну різноманітність суспільства та можуть посилювати дискримінацію.
Сам по собі штучний інтелект може позитивно впливати на гендерну рівність. Наприклад, спеціально натреновані програми можуть підбирати працівників неупереджено, генерувати дані з розподілом за статтю, створювати кращі навчальні матеріали тощо. Агентний штучний інтелект, який не просто реагує, а активно допомагає, має потенціал революціонізувати домашню працю, автоматизуючи трудомісткі завдання та звільняючи жінок від непропорційного тягаря неоплаченої доглядової роботи. Жінки досі виконують у 2,5 раза більше домашніх обов’язків, ніж чоловіки, що обмежує їхню можливість займатися професійною або творчою діяльністю. Крім того, згідно з дослідженням у журналі Nature, штучний інтелект може допомогти досягти 79% цілей сталого розвитку ООН, тому світу потрібно більше фахівців у цій галузі.
Розвиток різноманітної та інклюзивної спільноти – це непросто мета, а необхідність. Різноманіття перспектив приносить нові ідеї та відкриття, які можуть трансформувати світ технологій і принести користь суспільству в цілому.
З появою глобальних етичних норм у сфері штучного інтелекту, на кшталт розроблених ЮНЕСКО, компанії, які активно протидіють гендерним упередженням, випереджатимуть регуляторні вимоги.
В Україні бізнес стрімко впроваджує рішення на основі штучного інтелекту, тому важливо забезпечити справедливий та рівний доступ до можливостей для всіх. Якщо не подолати гендерні упередження у сфері ШІ, то підприємства, очолювані жінками, ризикують отримувати менше фінансування та обмежений доступ до цифрових інструментів, що ще більше поглибить економічну нерівність.
Будьмо відвертими: залучення жінок до ШІ – це не просто створення голосового помічника з жіночим голосом; це буквально надання жінкам права голосу у сфері ШІ. Це означає забезпечення їхньої присутності в розробці ігор, зборі гендерночутливих даних, дослідницьких групах ШІ та навіть радах венчурного капіталу, де приймаються рішення про фінансування. У венчурному бізнесі жінкам складніше отримати фінансування, оскільки алгоритми, навчені на попередніх інвестиційних рішеннях, частіше віддають перевагу чоловічим командам, повторюючи упередження ринку. І самих жінок лише 5% серед венчурних інвесторів. Стартапи зі штучним інтелектом, очолювані жінками, стикаються зі значними розбіжностями в сумах фінансування, отримуючи в середньому в шість разів менше капіталу за угоду, ніж засновані чоловіками. Попри те, що глобальні дані показують, що стартапи, засновані жінками, генерують вищий дохід на кожен вкладений долар, ніж ті, які очолюють чоловіки.
Згідно зі звітом AI Ecosystem of Ukraine від AIHouse та Roosh, Україна має успішний ШІ-ландшафт із понад 150 стартапами ШІ та більш ніж 100 R&D-центрами. Україна посідає друге місце за кількістю ІТ-спеціалістів (307 000) серед країн Центральної та Східної Європи, тоді як кількість спеціалістів зі штучного інтелекту становить менш ніж 1%. Однак гендерна нерівність зберігається: жінки становлять лише 16% української робочої сили у сфері ШІ. Цей дисбаланс підкреслює необхідність цілеспрямованих заходів для сприяння гендерному розмаїттю в галузі ШІ-освіти та підприємництва.
У звіті підкреслюється, що український бізнес дедалі більше покладається на рішення на основі штучного інтелекту для автоматизації, аналізу даних та залучення клієнтів. Однак, якщо ці моделі ШІ навчаються на упереджених наборах даних або розробляються без гендерно-інклюзивних підходів, вони ризикують увічнити нерівність у сфері найму на роботу, фінансів та бізнес-операцій.
Прогнозується, що ринок аналітики в галузі штучного інтелекту стрімко розвиватиметься й досягне 223,32 мільярда доларів до 2034 року, що свідчить про зростальну залежність від прийняття рішень на основі штучного інтелекту в різних галузях промисловості. Також McKinsey оцінює, що генеративний ШІ може збільшити загальний економічний вплив ШІ на 15–40% та додати $2,6–$4,4 трлн щорічної вартості в різних сферах застосування, що свідчить про суттєве зростання продуктивності, обсягів виробництва та бізнес-цінності. Для української екосистеми штучного інтелекту це створює як можливості, так і виклики – без гендерно-інклюзивної освіти в галузі штучного інтелекту та вільної від упереджень розробки компанії ризикують посилити нерівність у сфері найму на роботу, фінансів та підприємницької діяльності. Щоби залишатися конкурентоспроможними та стійкими, українські компанії повинні надавати пріоритет різноманітним талантам у сфері ШІ, етичному впровадженню ШІ та інклюзивним бізнес-моделям, гарантуючи, що ШІ слугуватиме інструментом для справедливого економічного зростання, а не увічнення системних упереджень.
Гендерна рівність та неупереджене навчання штучному інтелекту – це не лише етичні імперативи, а й економічна необхідність для сталого розвитку бізнесу в Україні. Розвиваючи інклюзивну освіту зі штучного інтелекту та усуваючи гендерні упередження в цифровій трансформації, Україна може побудувати більш стійку економіку, в якій інновації, справедливість та сталість є рушіями довгострокового успіху.
З огляду на вищезазначене, Швейцарська міжнародна організація Helvetas радо презентує рекомендації щодо відповідальних та інклюзивних стратегій у сфері штучного інтелекту для регіону Східного Партнерства, включно з Україною. Рекомендації спрямовані на державні установи, приватний сектор, громадянське суспільство та освітні установи. Розробка документа відбувалася у співпраці з організацією StrategEast та Help.
Також важливо зазначити такі проєкти з диджиталізації, на кшталт Beetroot Academy в Україні в рамках програми RECONOMY. Освітній продукт з ШІ надає компаніям та окремим особам, зокрема жінкам, навички, необхідні для процвітання в сучасній цифровій економіці, що сприяє інноваціям та інклюзивності. (лінк на відео)
RECONOMY – це програма, що реалізується Helvetas Swiss Intercooperation у партнерстві зі Шведським агентством міжнародного розвитку (Sida). Програма сприяє інклюзивному та зеленому економічному розвитку в регіонах Східного партнерства та Західних Балкан.
.png)
