Если бы тебе сейчас было 18–22 и нужно было выбрать университет, работу или год на реальные проекты — куда бы ты поставил ближайшие два года?
Я бы не выбирал один маршрут вслепую.
Причина простая: сам вход в профессию быстро меняется. По данным World Economic Forum, больше трети молодых работников уже находятся в профессиях, где ИИ заметно меняет задачи. А PwC обнаружила, что самые затронутые ИИ junior-роли теперь в 7 раз чаще требуют навыков уровня более опытных специалистов — самостоятельности, суждения и лидерства.
Поэтому главный актив в 18–22 для меня — скорость накопления настоящего опыта.
Сначала я бы хотя бы примерно понял, куда тянет. Можно пройти бесплатный O*NET Interest Profiler от системы Минтруда США или русскоязычный тест на профориентацию и выписать 3–5 направлений. Результат теста здесь не приговор, а список гипотез для проверки.
Дальше маршрут довольно простой:
🟠Уверен в профессии → иду учиться и уже с первого курса ищу стажировки, проекты и работу
🟠Есть 2–3 варианта → пробую их параллельно и постепенно сужаюсь
🟠Не понимаю вообще → беру одно направление на 2–4 недели, делаю что-то руками и только потом решаю
Причём профессию можно протестировать ещё до работодателя. На Forage есть 250+ бесплатных симуляций реальной работы от компаний из разных индустрий, а их Career Explorer за 30–40 минут даёт попробовать несколько рабочих сценариев. Для разработки, аналитики, ИИ, дизайна и других digital-направлений ещё полезно открыть roadmap.sh и посмотреть, из каких навыков вообще состоит профессия.
Но довольно быстро я бы уходил из симуляций в настоящую работу. Смотреть можно стажировки LinkedIn, стартапы на Wellfound и вакансии компаний Y Combinator. Для студентов есть международная IAESTE: стажировки идут от шести недель до года, а очные позиции оплачиваются минимум на уровне базовых расходов.
Хорошая первая работа для меня — там, где есть сильные люди + реальные задачи. Известный бренд и зарплата приятны, но вторичны. Иногда несколько месяцев рядом с сильным специалистом дадут больше, чем год самостоятельных курсов.
С портфолио похожая история. Учебный калькулятор нормален как первая тренировка, но дальше я бы искал настоящую проблему и настоящий внешний результат. Разработчику можно идти в задачи Good First Issue, причём GitHub отдельно пишет, что вкладом считаются не только код, но и тестирование, документация, дизайн и работа с сообществом. Можно зайти на Devpost или Major League Hacking и собрать проект под реальный дедлайн.
Есть и менее очевидные варианты. UN Volunteers публикует удалённые задачи для организаций ООН и партнёров. А для тех, кто подходит по критериям, сейчас открыт набор в Outreachy — это удалённая трёхмесячная работа над open-source проектами со стипендией $7 000.
Первые деньги я бы тоже постарался получить рано. Не чтобы в 19 лет максимизировать доход, а чтобы проверить простой факт: готов ли кто-то снаружи платить за этот навык. При этом хорошая стажировка, сильный наставник или редкий проект иногда ценнее первых $100.
ИИ здесь просто ускоритель. Использовать его можно для обучения, разбора вакансий, проектов, исследования компаний и обратной связи. Правило одно: если результат невозможно объяснить самостоятельно, навык пока принадлежит ИИ, а не вам.
И я бы поставил себе очень простой тест на ближайшие семь дней:
🟠Выбрать 1–3 профессии
🟠Открыть по 20 вакансий каждой и выписать повторяющиеся навыки
🟠Пройти одну рабочую симуляцию
🟠Найти одну стажировку, хакатон или реальную задачу
🟠Сделать первый маленький результат, который можно кому-то показать
Через два года я бы хотел иметь опыт, портфолио, сильный навык, связи и понимание себя. Если университет помогает собрать эти активы — отлично. Если четыре года проходят без них, одного диплома мне было бы мало.
А что бы вы выбрали сегодня в 18 лет: вуз, работу или год экспериментов?
✊ Paragon | Чат | YouTube
Я бы не выбирал один маршрут вслепую.
Причина простая: сам вход в профессию быстро меняется. По данным World Economic Forum, больше трети молодых работников уже находятся в профессиях, где ИИ заметно меняет задачи. А PwC обнаружила, что самые затронутые ИИ junior-роли теперь в 7 раз чаще требуют навыков уровня более опытных специалистов — самостоятельности, суждения и лидерства.
Поэтому главный актив в 18–22 для меня — скорость накопления настоящего опыта.
Сначала я бы хотя бы примерно понял, куда тянет. Можно пройти бесплатный O*NET Interest Profiler от системы Минтруда США или русскоязычный тест на профориентацию и выписать 3–5 направлений. Результат теста здесь не приговор, а список гипотез для проверки.
Дальше маршрут довольно простой:
🟠Уверен в профессии → иду учиться и уже с первого курса ищу стажировки, проекты и работу
🟠Есть 2–3 варианта → пробую их параллельно и постепенно сужаюсь
🟠Не понимаю вообще → беру одно направление на 2–4 недели, делаю что-то руками и только потом решаю
Причём профессию можно протестировать ещё до работодателя. На Forage есть 250+ бесплатных симуляций реальной работы от компаний из разных индустрий, а их Career Explorer за 30–40 минут даёт попробовать несколько рабочих сценариев. Для разработки, аналитики, ИИ, дизайна и других digital-направлений ещё полезно открыть roadmap.sh и посмотреть, из каких навыков вообще состоит профессия.
Но довольно быстро я бы уходил из симуляций в настоящую работу. Смотреть можно стажировки LinkedIn, стартапы на Wellfound и вакансии компаний Y Combinator. Для студентов есть международная IAESTE: стажировки идут от шести недель до года, а очные позиции оплачиваются минимум на уровне базовых расходов.
Хорошая первая работа для меня — там, где есть сильные люди + реальные задачи. Известный бренд и зарплата приятны, но вторичны. Иногда несколько месяцев рядом с сильным специалистом дадут больше, чем год самостоятельных курсов.
С портфолио похожая история. Учебный калькулятор нормален как первая тренировка, но дальше я бы искал настоящую проблему и настоящий внешний результат. Разработчику можно идти в задачи Good First Issue, причём GitHub отдельно пишет, что вкладом считаются не только код, но и тестирование, документация, дизайн и работа с сообществом. Можно зайти на Devpost или Major League Hacking и собрать проект под реальный дедлайн.
Есть и менее очевидные варианты. UN Volunteers публикует удалённые задачи для организаций ООН и партнёров. А для тех, кто подходит по критериям, сейчас открыт набор в Outreachy — это удалённая трёхмесячная работа над open-source проектами со стипендией $7 000.
Первые деньги я бы тоже постарался получить рано. Не чтобы в 19 лет максимизировать доход, а чтобы проверить простой факт: готов ли кто-то снаружи платить за этот навык. При этом хорошая стажировка, сильный наставник или редкий проект иногда ценнее первых $100.
ИИ здесь просто ускоритель. Использовать его можно для обучения, разбора вакансий, проектов, исследования компаний и обратной связи. Правило одно: если результат невозможно объяснить самостоятельно, навык пока принадлежит ИИ, а не вам.
И я бы поставил себе очень простой тест на ближайшие семь дней:
🟠Выбрать 1–3 профессии
🟠Открыть по 20 вакансий каждой и выписать повторяющиеся навыки
🟠Пройти одну рабочую симуляцию
🟠Найти одну стажировку, хакатон или реальную задачу
🟠Сделать первый маленький результат, который можно кому-то показать
Через два года я бы хотел иметь опыт, портфолио, сильный навык, связи и понимание себя. Если университет помогает собрать эти активы — отлично. Если четыре года проходят без них, одного диплома мне было бы мало.
А что бы вы выбрали сегодня в 18 лет: вуз, работу или год экспериментов?
✊ Paragon | Чат | YouTube