Трушная аналитика | Вадим

Эволюция найма 📈💻

Несколько интересных фактов на октябрь 2026 г. по рынку труда:

- 88% работодателей признают, что их ATS‑системы отсекают квалифицированных кандидатов, в том числе high‑skilled, не потому что они не могут выполнять работу, а потому что формально не совпадают с точными критериями вакансии. Источник.

- В 2026 hh.index в IT скакнул до 22,9 резюме на 1 вакансию против 4,4 в 2021. В 2022–2024 значения были на уровне 7,3–7,7. Где 4,0–7,9 — умеренная конкуренция, «здоровый» баланс, ≥ 12 — крайне высокая конкуренция кандидатов.

Получается замкнутый круг: откликов так много, что HR уже не успевают обрабатывать их вручную и подключают ATS и ИИ.

Кандидаты отвечают тем же — автоматизируют отклики с помощью ИИ, и их становится ещё больше.

В итоге алгоритмы фильтруют алгоритмы, а хорошие специалисты могут отлететь просто из-за «неправильных» слов в резюме.

Фильтруем волков 🐺

Вот такие сообщение стали приходить части кандидатов от HH, впринципе, ожидаемая адаптация рынка к текущим реалиям.

Со своей стороны добавлю - те самые волки 🐺, которые крутили опыт 2-3 года назад - уже получили его в своей трудовой, и им то крутить уже не надо. Как говорится, кто раньше сел - того и место.

Такси 🚕 VS IT 💻

Интересная статистика, по медианной зарплате у «специалистов» в этих областях - паритет. 230 тыс. ₽ против 220 тыс. ₽.

Но на самом перекатываться в новую для нас область пока что рано. Эти одинаковые на числах деньги имеют разную экономику: у таксиста из дохода уходят топливо, обслуживание, аренда машины и налог и т.д. Нас пока что еще не заставляют платить за аренду корпоративного оборудования (хотя, кто знает… за токены уже платим 🌚).

HH-индекс 📈

Стало интересно как чувствует себя индекс от HeadHunter. Логика расчета индекса - Показывает соотношение количества активных резюме к количеству активных вакансий на рынке в выбранной профобласти.

Если сравнивать 25 и 26 год, то разница существенна, и на август улучшение ситуации не планируеся. Если индекс сохранит свой тренд, или (не дай бог) повторит тренд 25го года с сентября по декабрь - нас ждет гигантская концуренция на рынке.

❗️У нас появился свой демо-сайт - будем рады любому фидбэку! 📶

Рабочая ссылка - https://trushnaya-analitika.netlify.app

Старались уместить всё то лучшее, что предоставляет наше сообщество! Внутри можете найти информацию по направлениям для получения услуг менторства, статистику по ученикам и офферам, больше узнать про историю ТА, а также задать свои вопросы🌚

Наткнулся на такую картинку про уровень духоты в Big Tech’ах ⬆️

Важное уточнение: не всегда отсутствие духоты - хороший признак, писать документацию и т.д. Это не бесполезные действия, а важный и необходимый процесс.

Из своего опыта в Яндексе и опыта менти в МТС и Ozon’е могу сказать, что Яшка менее «душная» компания. Документацию писать конечно приходилось, но количество затрачиваемого времени не соизмеримо.

С другой стороны есть WB, где процессы описываются в чатиках, а ТЗ надо искать по личке с лидом. Хорошо это? Думаю обратная сторона медали - ничуть не лучше.

❗️Кстати, загадка локации из поста была успешна разгадана

«Мертвые» вакансии, или как не попасться на удочку 🎣

Многие компании из Big Tech’а все чаще публикуют вакансии, которые можно уверенно назвать «мертвыми». И нет, это не потому что HR решил, что на этом хватит, а потому что надо сохранять репутацию 🌚

На примере WB, большая компания, переживает кризис (как и большинство компаний впринципе), но чтобы продолжать делать вид, что бизнес расширяется и все ок - выкладывает вакансии на hh.

Это вакансии, на которые вы можете откликнуться с идеальным резюме, но к вам никто не придет, потому что никто на самом деле не собирается никого нанимать

Data Lake, Delta Lake, Lakehouse — в чём разница?

Три термина, которые вечно путают. Разбираемся 👇

🌊 Data Lake Хранилище, куда данные складываются как есть — без обработки. Таблицы, JSON, логи, видео — всё вперемешку. Структуру данным придают только в момент анализа.
Плюс: дёшево, гибко, вся история под рукой. Минус: без дисциплины превращается в Data Swamp — свалку без гарантий качества и версионирования.

⚡️ Delta Lake Формат, который чинит главную боль Data Lake. Транзакционный слой поверх облачного хранилища (S3 и т.п.).
Даёт: ACID-транзакции, Time Travel (откат к любой версии таблицы), контроль схемы, единый пайплайн для батчей и стриминга, встроенные проверки качества.
Механика: в папке таблицы лежит _delta_log — журнал коммитов. Перед запросом Delta Lake сверяется с логом, чтобы понять актуальную версию, и только потом идёт за файлами.
Придумали в Databricks, с 2019 — open-source под Linux Foundation.

🏠 Lakehouse Архитектура, которая берёт лучшее от Data Lake и Data Warehouse: данные в исходном виде, но управляются так же надёжно, как в классическом хранилище.
На чём стоит: открытые форматы + табличный слой, storage и compute раздельно, единый каталог метаданных, medallion-подход (Bronze → Silver → Gold).

Итог

Не конкуренты, а лестница: Data Lake — фундамент. Delta Lake — надёжность поверх фундамента. Lakehouse — архитектура, которая собирает всё вместе.