Защо не ти отговарят? Защо си ghost-нат? Защо ти казват "следващия път опитай пак"? Не е защото си слаб технически - най-често е заради 3 грешки в CV-то. Това видео е за software инженери с над 1 година опит - full stack, backend, frontend, data science, data engineering.
Грешка 1
Сертификати
"Intro to AWS" сертификат със 5 години Java опит? Директно се издаваш, че нямаш реален опит - и губиш benefit of the doubt.
Грешка 2
Форматиране
Снимки, цветове, вертикално разделение, хобита. CV-то не е Tinder - ATS системата не може да го parse-не правилно.
Грешка 3
Описание
Технически детайли без метрики. "Използвах тази технология" - никого не интересува. Метрики, резултати, ценности.
Сертификатите, които те убиват
Работил си 5 години с Java. В CV-то си слагаш "Fundamentals of Programming with Java" от миналата година. Ако имаш 5 години опит - defaultно човекът, който чете CV-то, ще предположи, че знаеш основите. Може дори да пропусне да те пита за тях.
С един intro сертификат (обикновено ~20 часа материал) сам се издаваш, че на практика НЕ знаеш темата. Ако знаеше - защо сега караш intro курс? Интервюиращият вече няма причина да асюмва нищо в твоя полза.
- Над 2 години опит → НИКАКВИ intro / fundamentals / a-to-z сертификати
- Изключения: сериозни certifications (AWS Professional, Kafka certified и т.н.)
- Ако нямаш нищо сериозно → по-добре нищо, отколкото intro курс
Форматиране - данни от 9,000+ апликации
Повечето CV-та днес се четат първо от ATS (Applicant Tracking System) - AI/ML алгоритми, които парсват информацията преди човек да я види. Това сменя правилата за форматиране.
- Никакви снимки - не си на конкурс за красота
- Никакви цветове - ATS ги игнорира или се обърква
- Само хоризонтално разпределение - не вертикални колони
- Една страница - не 2, не 11 (виждал съм и такова)
- Никакви хобита: "обичам фитнес и музика" - те наемат за сериозна техническа работа
Описанието - системата NTLC
Описанието на позициите е най-пипкавата част. Три правила: хронологично (от най-новото към най-старото), без technical-personal детайли, с метрики и резултати.
НЕ правиш това
Типични грешки
- •Описваш кода в детайли: "Използвах X технология, Y база данни, направих Z"
- •Казваш си качества: "team player", "fast learner", "hard worker"
- •Обясняваш системата на работа: "Scrum, 2-week sprints, PR reviews..."
- •Технически жаргон, който AI parser-ът не разбира
Правиш ТОВА
Каквo работи
- •Кажи какво си постигнал, а не как
- •Покажи, че си team player - не казвай
- •Метрики и резултати: "намалих latency с 40%", "+13% conversion"
- •Ценности за компанията - impact в цифри
Когато някой чете "намалих response time от 2s на 200ms, увеличи клиентите с 13%" - няма нужда да те пита дали си ценен. Индикация сама по себе си. "Аз съм core contributor" - звучи самохвално и нищо не означава.
„Всеки може да напише "team player". Покажи го, ако можеш, вместо да го казваш.“
Отвори ChatGPT. Дай му CV-то си (плюс описание на target ролята). Питай: "Оцени това CV от 1 до 100 за software engineer позиция в топ компания, и кажи точно къде да го подобря." Отнема 2 минути. Резултатите обикновено са много различни от това, което си мислил.