Привет, сообщество! В свободный час решил поделиться с вами историей поиска работы в США в 2023-2024 годах. На текущий момент живу в Беркли, Калифорния. Нахожусь здесь с лета 2021 года, и это, можно сказать, мой второй поиск работы.
Сейчас работаю в Realm, занимаюсь созданием фичей вокруг генеративного ИИ и выведением их в прод. Два года довольно интенсивной работы в настоящем кремниево-долинном стартапе. До этого работал в Сколтехе, в группе компьютерного зрения Е. Бурнаева, с ним и с другими невероятно талантливыми людьми.
В этой статье я расскажу о своем опыте поиска работы в США, начиная с работы с рекрутинговыми агентствами и подачей напрямую в компании, до участия в хакатонах и нетворкинге на различных мероприятиях. Я поделюсь своими успехами, неудачами и уроками, которые извлек за этот период. Надеюсь, мой рассказ будет полезен тем, кто находится в похожей ситуации или просто интересуется американским рынком труда в сфере технологий.
Спустя два года в стартапе стало более чем очевидно, что чем дольше остаешься на этом месте, тем больше угроза забвения как профессионала. Куда дует ветер, туда и двигается стартап. Такой подход имеет риск огромного выхлопа в случае успеха: сотрудники-инженеры могут оказаться на руководящих позициях в крупной компании или просто при хороших деньгах. Но это не всегда так, а вот профессиональный рост, на мой взгляд, гораздо более предсказуемая вещь. Я предпочел найти более многолюдную компанию с более четким продуктом и процессами его сбыта.
Теперь непосредственно о поиске работы. Я наслышан от сокурсников и бывших коллег о том, как яростно нанимают работодатели из России, что в целом распространяется и на ближнее зарубежье. В Америке нынче все совсем не так, или по крайней мере, это не так заметно.
Ко мне лично приходит множество запросов о работе. Что абсолютно не релевантно этой статье, но сам факт – приятный бонус.
Рекрутинг в Америке очень сильно распространен, но не могу сказать, что развит. Здесь я опишу процесс работы с профессионалами, которые сами находят тебя с целью получить комиссию в случае твоего трудоустройства. Отличительные черты рекрутинга в США, которые прямо бросаются в глаза:
Чем более senior рекрутер, тем с большей вероятностью он мужчина, и в целом мужчины превалируют в этой области.
Рекрутерам не лень пообщаться с тобой час по телефону, чтобы обсудить все позиции, которые у них есть, и как ты можешь им подходить, но по итогу они могут никогда не сказать ни "да", ни "нет" на то, будем ли мы работать дальше.
Работник из Чикаго может пытаться закрыть позицию в Сан-Франциско, но если ты хочешь, будучи в Сан-Франциско, устроиться в ближайший Лос-Анджелес, то это проблема.
В целом, несмотря на указанные выше проблемы, шанс попасть на собеседование через рекрутера из агентства гораздо выше, чем при подаче самостоятельно. Кроме самого факта, что с внешним рекрутером я попал минимум в 5 компаний на собеседования, с ними элементарно можно попрактиковать self-presentation, что объективно лучше сухого отказа от автоматизированной системы.
Не принимаем близко к сердцу. Дела обстоят так из-за высокой конкуренции
Приведу приблизительный таймлайн работы с агентством:
30 января – коннект с представителем в LinkedIn, обмен любезностями,
15 апреля он предлагает две вакансии, которые мы последовательно прорабатываем,
С обеими компаниями не сошлись и интервью прекратились где-то в середине процесса. Но это была хорошая тренировка
О второй стороне, о работе с внутренними рекрутерами, расскажу ниже.
От опытных профессионалов и из постов в интернете часто слышу о подходе:
составь таблицу с топ-компаниями с офисами в регионе,
в разделе careers подайся на все релевантные вакансии,
жди ответов,
трекай прогресс.
Подход хороший, но я им пользуюсь лишь отчасти. Система и трекинг прогресса — это полезно. Но, на мой взгляд, есть десяток компаний, в которых хотелось бы работать без каких-либо "НО". Такие компании, как NVIDIA, Meta (FAIR), Apple, OpenAI, Anthropic... В них таргетировано, желательно с рефералами, подаваться имеет смысл. В остальных же случаях, что останавливает от рандомной подачи на основе ключевых слов?
Дай рекрутеру сделать свою работу и определить, насколько ты подходишь!
В условиях высокой конкуренции звонок от внутреннего рекрутера компании в 90% случаев для меня означает 90% матч с вакансией.
Небольшая ремарка о конкуренции. Не секрет, что в США подаются люди из всех уголков планеты, ничто не препятствует простой заявке онлайн. С другой стороны, вот пример: студент 3-го курса бизнес-школы в UC Berkeley, стопроцентный американец, говорит, что в его бизнес-клубе таких же, как он, студентов приглашают на стажировки в крупные консалтинговые компании. Но с интересным условием — стажировка будет летом 2025-го, через год! То есть места ограничены.
Подаваясь в компании напрямую, мне удалось попасть на собеседования лишь в Meta и NVIDIA. Причем те вакансии, на которые у меня были реферы, были отклонены. На другие вакансии позже удалось попасть на собеседования.
В NVIDIA я подаюсь с 2019 года, еще когда в Москве только-только начинался офис, посвященный разработке, а не только тестированию железок. Тогда я подавался на solution architect, невероятно популярную позицию в NVIDIA, и на собеседовании, немного смущенный таким возможным статусом, ляпнул на вопрос, как можно проверить состояние GPU, что нужно сделать "некое подобие анализа крови". Спойлер: спрашивали об nvidia-smi
, с которым я был знаком, но почему-то не подумал о таком простом ответе.
Тогда мы хорошо посмеялись с интервьюерами над моим ответом. Стоит отметить, что такая практика, как правило, не встречается на собеседованиях в США.
В NVIDIA был супер интересный опыт. На часть позиций я подавался с рефером. Несмотря на то что Mr. Huang говорит о фантастическом положении компании в эпоху AI и беспрецедентной (пере)оценке компании в 3 триллиона долларов (на момент интервью в марте всего 2 триллиона), лишь один из 30-40 откликов продвинулся на этап собеседования. Позиция была якобы Worldwide, Remote, но по факту нанимали из польского офиса, и на собеседовании один интервьюер учил другого, более молодого коллегу, как проводить собеседования. Не могу сказать, что задачу я прямо-таки не решил, но в итоге отказ. Позднее удалось договориться об общении с рекрутером из Санта-Клары, на котором мне спокойно проговорили заготовленный скрипт о том, что могло пойти не так и на что стоит обратить внимание, если мне когда-нибудь подвернется шанс попасть к ним на собеседование.
В конце апреля мой однокурсник порекомендовал меня в Meta, и я выбрал три вакансии, которые, на мой взгляд, были релевантны. Меня отклонили по ним, но спустя пару недель мне позвонил рекрутер с предложением пройти отбор на роль machine learning generalist уровня E5. Тут все очень интересно закрутилось... Спустя 5 лет периодических подач в Facebook, я не только впервые поговорил с рекрутером, но и попал на собесы!
Первое собеседование – это скрининг. На нем ты решаешь две алгоритмические задачи с leetcode. По результатам этого собеседования определяется, идешь ли ты дальше на on-site, который проходит в режиме off-site по Zoom. Скрининг предваряет mock-скрининг – "такое же" собеседование, но оно не идет в общий зачет. Забегая вперед, на нем мне дали две задачи leetcode medium и leetcode hard. Интервьюер максимально расположен к тебе и делает разумные подсказки, как делал бы преподаватель.
Собеседовать потенциальных сотрудников с возможностью подсказывать, при этом никакой ответственности. Не работа мечты ли?
На этом собеседовании я поймал жесткий флешбек с первого курса ВМК МГУ – задача решалась с помощью префиксных деревьев. Их я использовал первый и последний раз на тот момент, там же, в универе. Несмотря на это, структуру данных trie в подготовительных материалах Meta называют очень полезной. К счастью, флешбек был очень детальный, и задачу эту я решил. Задача схожа с этой
Реальный скрининг, конечно же, выглядит совсем иначе. Это выражается и в процедуре проведения, и в том, что задачи leetcode easy, и в дополнительных вопросах, которые требуют переписывания алгоритма, если кандидат заранее все возможные данные не согласовал...
Процессы довольно затянуты, и это осознанно. После скрининга нужно забронировать общение с рекрутером, на котором он/она дает тебе обратную связь и говорит, что дальше ты будешь работать со следующим рекрутером, с которым нужно забронировать звонок, очевидно.
Общение с onsite специалистом – это часовой разговор по телефону, длина которого, видимо, определена заранее. На нем кандидату рассказывают о каждом из 4x собеседований, которые его ждут, местами пересказывая текстовый материал, но с возможностью взаимодействия. Говорят, что обязательно нужно выделить месяц на подготовку. Моей же задачей было сторговаться хотя бы на то, чтобы я мог пройти их хотя бы через 3 недели.
В общем, все очень долго.
В Meta я прошел на on-sites (которые по факту off-sites), и на них меня ожидали два coding интервью, machine learning system design и behavioral интервью. Много откуда ранее я слышал предостережения о сложности этих поведенческих собесов, но на своей шкуре вот прямо так, как это делают в крупных компаниях не испытывал.
Зверь этот на самом деле непростой, и с трудом приручаемый. Очень много я просмотрел видео на эту тему. Очень тяжело подготовиться к собесу, где лучшим советами считается, "не пытайтесь reverse engineer вопросы спрашивающего" и "будьте genuine". Во-первых, как можно сполна ответить на вопрос, если говоря о ситуации, спрашивающий знает, что по его мнению правильный ответ? Во-вторых, как быть объективно genuine, если даже на рабочем месте мы все как правило придерживаемся рамок и ролей, что говорить об общении со случайным незнакомцем?
Я выработал следующий подход, что понимать ответа на эти вопросы не обязательно. Behavioral interview – штука сложная, но как фреймворк для капиталиста полезная. Люди понимают друг друга в рамках общих правил. Будем значит этого придерживаться.
А о том как проходить такие интервью: достать из интернета наиболее частые вопросы, заготовить истории, как аргументы на ЕГЭ по русскому языку. И матчить эти истории под вопросы наиболее подходящим образом
Как проблема обманчивости внешнего вида связана с тем, что Раскольников забил старуху? Чуть более связана, чем проблема эгоизма влюбленного человека.
Упрощенная статистика такова: я подавался как самостоятельно, так и по рефералам в около 200 компаний (за 8-9 месяцев). До финальных этапов дошел только в трех: это Meta, Helm.AI, Rokt.
Под финальным здесь понимается, что больше интервью нет, по совокупности: вот тебе отказ или вот тебе оффер. Довольно много компаний просто пропадают сами, или я не выполняю тестовое задание, которое требует 5 часов работы.
Роли во всех компаниях были либо senior, либо leadership. Как правило, я отваливался на последнем этапе при общении с менеджментом. В какой-то момент становится сложно не решать задачи на leetcode на собеседованиях, особенно когда есть ChatGPT, который объясняет решение любой задачи на любом языке, когда интервьюеры, словно сговорившись, спрашивают одну и ту же задачу на DFS с островами, и когда они в основном предпочитают уровни easy и в редких случаях medium.
Анализируя общение с менеджерами, по моим ощущениям, очень важно в условиях конкуренции иметь больше релевантного опыта, чем другие. Больше подтвержденной кросс-функциональной работы, которой очень много в крупных компаниях. В моем же случае наоборот:
Почти 30 лет и почти никогда не работал в корпорации. Достоинство это или порок?
Отсюда у меня в целом вывод о том, как прийти к цели: устроиться на работу в корпорацию. Во время высокой конкуренции за места там, наработать опыт кросс-функциональной работы, возможно, в другом месте. И продолжать подаваться.
Очевидно важная, а главное разносторонняя тема при поиске работы. Связи – полезная вещь. Пока работал в России, был период, когда мой хороший друг предлагал мне выйти к нему в отдел на работу с большей зарплатой, чем я тогда имел. Мне нравился такой возможный "план Б", но, конечно, лучше двигаться своим путём, и я так и делал.
Такой тип нетворкинга не прокатит в США, конечно же, но если этот друг – CEO стартапа, который уже привлек инвестиции, его мало что может ограничить от такого рода найма.
Возвращаясь к теме, далее хочу поговорить о нетворкинге, который подразумевает профессиональные связи с неопределенной целью. Именно так я это для себя формулирую, когда иду на какое-то мероприятие с незнакомыми людьми.
Начнем с простого. Митапы – это не лучшее место для построения профессиональных связей. Зачастую на тематические митапы приходят люди, которые еще не в теме и хотят об этом узнать. Например, на data science митап в Сан-Франциско в основном можно встретить совсем начинающих разработчиков, студентов или вовсе не разработчиков/аналитиков. Там, конечно, есть люди, которые в профессиональном плане интересны, но для этого нужно переговорить с 20 людьми по 3 минуты. При первом своем поиске работы я так поступал и таким образом как минимум познакомился с одним парнем-разработчиком, с кем поддерживаю контакт до сих пор.
Я участвую в хакатонах с 2018 года, когда у Mail.RU была в МГУ школа анализа данных "Техносфера", и когда они проводили мероприятия типа SmartMailHack. Это отличное место, чтобы поработать вместе с мало знакомыми людьми и стать хорошими товарищами, понять, кто что умеет и чего вы можете вместе достичь. В то время это было в первую очередь новым опытом и драйвом побороться за призы.
На данном этапе карьеры участие в хакатонах имеет другие цели. Во-первых, не на всех хакатонах в Долине дают призы. Во-вторых, не все компании, которые их проводят, так активно нанимают, как в свое время Mail.RU.
В Bay Area, в качестве участника, мне удалось побывать на трех хакатонах в двух AGI House. И даже на одном из них мы с командой заняли второе место. Призом для нас стал приватный ужин с Richard Socher, создателем You.Com, у него на ранчо. Такой вот неплохой нетворкинг.
Кроме этого, получаешь более тесное знакомство с ребятами, с кем удалось сколотить команду.
Здесь хакатоны куда чаще проводят в частных хакер-хаузах, чем в офисах Google или Facebook.
Как жюри хакатонов, периодически приглашают на UC Berkeley хакатон (CalHacks) и UC Davis хакатон (HackDavis). Туда хожу не ради нетворкинга, а чтобы посмотреть, что студенты делают, и, возможно, как-то помочь.
Этот подраздел нетворкинга я нахожу самым плодотворным в плане расширения круга знакомств, особенно когда попадаешь на крупные мероприятия в сфере твоих интересов. Такими конференциями для меня были GTC 2024 и Fully Connected 2023. Особенно приятно, если на них приглашают бесплатно или платит работодатель.
На подобных мероприятиях наиболее интересными с точки зрения поиска работы являются доклады сотрудников крупных компаний о их продуктах, которые по своей сути похожи на ответы на system design интервью. Также интересна выставка со стендами, где можно познакомиться с сотрудниками более маленьких компаний, о которых раньше ничего не слышал, но они занимаются чем-то интересным, и тут же взять визитку для возможного контакта по поводу работы.
На собеседование на работу с конференции меня ни разу не приглашали. Но зато приглашали на другие конференции бесплатно, где я познакомился с солидными людьми, высоким менеджментом, такими как те, кто делал Oculus VR и IBM Newton. У этих людей есть помощники, которые за них отвечают на сообщения в LinkedIn.
Мужик из Oculus VR рассказал историю, как John Carmack (тот самый, Чак Норрис среди программистов) принес в Oculus код от своего предыдущего работодателя, что в результате суда обошлось компании в $500 миллионов.
На данный момент я не получил ни одного оффера от крупной компании, но процесс продолжается. Начал я это дело уже почти 9 месяцев назад, и кажется, постепенно что-то начинает наклевываться. Всё это – вопрос времени.
Не удивлюсь, если из моего текста многим покажется, что путь раздражающе сложный и, возможно, не стоящий усилий. Почему бы не остаться в текущей компании и спокойно получать зарплату? Против этого есть два аргумента, которые для меня определяющие:
На выпускном из бакалавриата ВМК перед нами, выпускниками, выступал профессор лаборатории троичной информатики. Он очень хорошо сформулировал ответ на вопрос, что же делать дальше: быть там, где есть люди, у которых можно чему-то научиться! А в крупных компаниях в Калифорнии работают очень умные и вдобавок безусловно расположенные к тебе люди.
Огромная зарплата на senior уровнях, которую, кроме как в крупных компаниях, не предлагают. Например, на сегодня E5 в Meta – это $450,715 в год total compensation. И не только зарплата, но в целом качество жизни сотрудников, за чьё удобство борются. На территории Meta Campus, например, можно и к зубному врачу сходить (не то чтобы очень адекватный бонус, но всё же), и масло в машине поменять (это чуть более актуально). А ещё, когда стоишь в пробке в своей машине с баранкой в руках в 8 вечера по дороге домой, по fast lane летит шаттл из Google или Facebook, доставляющий сотрудников домой.
Thoughts? Comments?