Сложность:

• Вебинар
• 22 июня 2026 — запись

Как стать AI-first специалистом, которого ищут все: навыки и найм изнутри

Вероника Климова

основатель Marketlead.me – AI-first сервиса по быстрому и точному подбору маркетологов и продактов

22 июня 2026 года разбирались, как стать AI-first специалистом, которого ищут все, вместе с Вероникой Климовой —основателем Marketlead.me AI-first сервиса по быстрому и точному подбору маркетологов и продактов.

Что было на вебинаре:

– Что это за кандидаты и какими навыками они обладают

– Уровни AI-adoption: как показать, что вы эксперт, а не пользователь ChatGPT

– 9 обязательных навыков AI-first специалиста 

– Какое будущее ждет профессии маркетологов, прожектов, продактов

– Как проходить интервью и что говорить о себе

Часть 1. Быстрый старт

Соберите ИИ-стек, который сможете объяснить на интервью

Соберите короткий ответ на вопрос «какой у вас ИИ-стек» до того, как он прозвучит на интервью. В этот ответ должны войти инструменты, которыми вы реально пользуетесь, и логика выбора: где вы берете обычный чат, где собираете приложение в конструкторе, а где отдаете задачу кодовому агенту. Так вы покажете, что используете ИИ как рабочую систему, в которой ChatGPT остается одним из инструментов, но не заменяет весь стек.

Начните с веб-чатов. ChatGPT и Claude подойдут для поиска идей, анализа документов, подготовки писем, разбора вакансии и черновиков. На интервью объясните, какую задачу вы отдаете в чат и почему для нее достаточно обычного диалога: например, вам нужно быстро разложить вакансию по требованиям или переписать текст под конкретную роль.

Отдельно назовите конструкторы. Base44, Lovable и n8n помогут собрать простой сервис, лендинг, квиз, внутренний инструмент или автоматизацию без полноценной разработки. Здесь важно объяснить границу: в конструкторе вы быстрее получите рабочий результат, потому что логин, публикация, интеграции и часть инфраструктуры уже будут внутри продукта.

Третий уровень — это кодовые агенты и редакторы. Codex, Cursor, Claude Code и VS Code пригодятся, когда нужно работать с файлами проекта, архитектурой, кодом и постепенными правками. Если выбираете этот путь, приготовьтесь объяснить, почему он лучше подходит задаче: например, проект должен жить в собственной папке, агенту нужен доступ к структуре файлов, а результат придется дорабатывать и разворачивать как обычное приложение.

Добавьте в ответ, как вы выбираете модель. Не превращайте это в справочник по названиям. Достаточно показать принцип: для сложной архитектуры и рассуждений вы возьмете более сильную модель, для простых правок и рутинных задач возьмете более дешевую или быструю. Если работаете через OpenRouter, скажите, что смотрите на стоимость токенов и не запускаете самую дорогую модель там, где хватит простой.

В итоге у вас получится объяснимый стек: веб-чат для быстрых мыслительных задач, конструкторы для быстрых продуктов и автоматизаций, кодовые агенты для проектов с файлами и архитектурой. Такой ответ звучит убедительнее, чем список модных инструментов, потому что в нем видно, как вы принимаете решения.

Сделайте пет-проект, который показывает уровень билдера

Выберите небольшой проект, который можно открыть на интервью и показать как рабочий результат. Подойдет калькулятор, бот, лендинг, квиз, внутренний инструмент для команды или маленький сервис под вашу профессию. Главное, чтобы проект решал понятную задачу: пользователь вводит данные, нажимает кнопку, получает расчет, отчет, подборку или автоматическое действие.

Сузьте идею до одного сценария. Не собирайте сразу платформу, личный кабинет, маркетплейс и аналитику. Для первого пет-проекта хватит одного полезного действия: калькулятор выплат партнерам, квиз для подбора продукта, бот для первичного ответа клиентам, лендинг с формой заявки или внутренний инструмент, который раскладывает заявки по категориям. Такой проект будет проще доделать до состояния, которое можно показать без оправданий.

Если вы не хотите поднимать сервер и разбираться с инфраструктурой, соберите проект в Base44 или Lovable. Опишите задачу обычным языком, попросите сделать интерфейс, добавьте форму, базовую логику и публикацию. На выходе у вас будет ссылка, которую можно отправить рекрутеру или открыть на созвоне. На интервью расскажите, какие решения принимали вы: какую проблему выбрали, какую логику заложили, что проверили руками и что попросили ИИ переделать.

Если хотите показать более технический уровень, соберите тот же маленький проект через Claude Code, Cursor или Codex. Когда базовая версия заработает, разверните ее на сервере. Такой путь покажет, что вы умеете работать не только с красивой витриной, но и с кодом, файлами и запуском продукта.

Перед интервью подготовьте короткий рассказ о проекте. Скажите, какую проблему он закрывает, какие инструменты вы использовали, где ИИ помог быстрее, а где вы сами принимали продуктовые решения. Потом откройте проект и покажите один рабочий сценарий от начала до конца. Этого хватит, чтобы пет-проект выглядел рабочим примером вашего подхода, без ощущения «посмотрите, я что-то сгенерировал».

Упакуйте одну повторяемую задачу в скилл и базу

Выберите одну повторяемую задачу, которую уже делаете руками: готовите карточку кандидата, разбираете звонок, переносите заявки в таблицу, собираете саммари по встрече или обновляете внутреннюю базу. Опишите ее как пошаговую инструкцию для скилла: какие входные данные дать, что проверить, в каком формате вернуть результат и какие ошибки считать критичными. После нескольких прогонов у вас появится рабочий артефакт, который можно показать на интервью.

Соберите для этой задачи отдельную базу проекта. Создайте папку на компьютере или в Google Drive, положите туда только материалы, с которыми агенту можно работать: брифы, шаблоны, примеры хороших результатов, таблицы и транскрибации. Если вы обрабатываете встречи, подключите Fireflies или другой сервис транскрибации так, чтобы записи попадали в эту папку или таблицу. Агент будет брать контекст из ограниченного набора файлов, а вы сможете объяснить, откуда он получает данные и почему этим данным можно доверять.

Заведите в проекте файл CLAUDE.md и используйте его как роутер контекста. Впишите туда короткие правила работы, структуру папок и ссылки на более мелкие инструкции: где лежат шаблоны, где искать примеры, какой скилл запускать для какой задачи. Главный файл должен быстро направлять агента к нужному месту. Так вы снизите расход токенов и покажете, что умеете управлять контекстом.

Соберите из задачи рабочий процесс, который идет без вас

Подключайте MCP или API только под конкретное действие. Сначала сформулируйте, что агент должен сделать с внешним сервисом: забрать транскрибацию, создать задачу, обновить строку в базе, отправить данные в календарь. Потом подключайте доступ и записывайте это в инструкцию. На интервью такой пример прозвучит сильнее, чем фраза «я умею подключать API», потому что за ним будет виден реальный процесс.

Управляйте длинными задачами через саммари. Когда диалог разрастется, попросите Claude подготовить короткое резюме текущего состояния: что уже решили, какие файлы важны, какие ограничения действуют и что делать следующим шагом. 

Когда задача станет повторяемой, превратите ее в рутину. Если каждую неделю вы обрабатываете новые встречи, обновляете базу кандидатов или готовите дайджест по проекту, задайте триггер: новый файл в папке, новая строка в таблице, команда в чате или расписание. После триггера агент запускает нужный скилл, берет данные из базы проекта и возвращает результат в одном формате. Так вы покажете систему, которая разгружает повторяющиеся задачи.

Перепишите позиционирование под домен, роль и задачу

Стек, пет-проект и автоматизации работают на вас только тогда, когда вас находят и зовут на разговор. Поэтому следующий шаг — упаковать резюме и профиль так, чтобы по ним сразу читались ваша роль, рынок и задачи.

Начните с тайтла. Тайтл — это ваша должность в той формулировке, по которой вас ищут: Product Manager, Chief Marketing Officer, CRM Marketing Manager, AI Product Builder. Рекрутеры и поисковые системы ищут людей именно по таким названиям, поэтому самодельные формулировки вроде «волшебник маркетинга» лучше заменить на понятный тайтл. Так и алгоритм, и человек сразу поймут, кого перед ними смотреть.

Добавьте к каждому важному месту работы домен и бизнес-модель. Домен — это рынок или отрасль, в которой работала компания, а бизнес-модель — то, как она зарабатывала. Не ограничивайтесь названием компании, особенно если это «ООО Ромашка» или внутренний бренд, который нельзя быстро нагуглить. Напишите, что это было: B2B SaaS, EdTech, мобильное приложение, e-commerce, финтех, агентство, маркетплейс, завод с B2B-продажами. Так читатель увидит не только вашу должность, но и рынок, в котором вы набрали экспертизу.

Перепишите опыт через задачи, которые вы реально решали. Для каждой роли добавьте 2-3 формулировки, которые покажут, что именно вы делали: запускали CRM-маркетинг, строили воронку продаж, автоматизировали подбор инфлюенсеров, внедряли AI-агентов в поддержку, собирали MVP, управляли продуктовой аналитикой. Добавьте сюда кодовые слова — это термины, инструменты и методы, по которым вакансию сопоставляют с резюме: CRM, B2B SaaS, GTM, lifecycle-маркетинг, SQL, продуктовая аналитика, демо, онбординг, инфлюенсерские базы. Если эти слова есть в вакансии и есть у вас, система свяжет вас с ролью быстрее.

Поставьте рядом с задачами метрики. Напишите, какой объем процессов закрывали: сколько лидов, клиентов, писем, заявок, денег, конверсий или итераций было в вашей зоне. Формулировка «отвечал за CRM» прозвучит слабо. Лучше показать, какой процесс вы пересобрали и как изменился результат: например, «пересобрал CRM-воронку для B2B SaaS, поднял конверсию из демо в оплату». Если есть точный процент, добавьте его рядом.

Проверьте резюме по простой диагностике. Если после просмотров резюме вы получаете меньше 30% приглашений на следующий этап, чините позиционирование вместе с сопроводительными письмами. Обычно проблема прячется в одном из мест: непонятный тайтл, не названа отрасль, не виден домен, размыты задачи, нет метрик или не хватает кодовых слов. После правки профиль будет легче найти и проще оценить.

Отдельно разберите последние два года опыта. Если последние два места длились меньше года каждое, резюме может подсветить вас как человека, который часто меняет работу. Не прячьте это, но оформите честно: объедините проектную работу в блок «консалтинг» или «проекты», если вы правда работали проектно, либо коротко объясните причину смен в описании роли. Так у рекрутера будет готовый ответ на вопрос о стаже и меньше поводов для подозрений.

Сделайте профиль видимым для парсеров

Обновите публичные профили заранее. Начните с LinkedIn, HeadHunter и Хабра: поставьте одинаковый тайтл, добавьте домен, индустрию, ключевые задачи, инструменты, метрики и ссылки на проекты. Эти площадки дадут рекрутеру больше структурированных сигналов, чем один PDF с резюме.

Для LinkedIn отдельно откройте Social Selling Index и сохраните страницу с текущими показателями. Загрузите ее вместе с резюме в Claude или другую модель и попросите найти слабые места профиля: тайтл, описание, навыки, публичные следы и совпадение с нужной ролью.

Разместитесь там, где ищут экспертов вашей отрасли. Если вы работаете с продуктом и ростом, проверьте профиль на Reforge или похожих профессиональных площадках. Если вы дизайнер, соберите портфолио на Behance или Dribbble. Если берете проектную работу или хотите показать go-to-market и технические задачи, заполните Upwork. Когда парсеры будут собирать внешние сигналы, им будет проще связать эти профили с вашей основной карьерной историей.

Соберите сайт-визитку или простой блог. На сайте разместите тайтл, домен, короткое описание опыта, 2-3 кейса, ссылки на пет-проекты, публичные выступления, хакатоны и профили на других площадках. Если отдельный сайт пока не нужен, начните писать на Medium, Substack или Хабре. Через несколько месяцев у поисковиков и рекрутерских сервисов будет больше подтверждений, что вы правда работаете в этой теме.

Используйте Telegram как канал для людей. Профильные чаты, посты и личные контакты приводят к рекомендациям и знакомствам, но Telegram обычно находят руками, когда рекрутер уже решил копнуть глубже. Для парсеров и поисковых систем основой остаются открытые страницы, профили, сайты и блоги.

Не откладывайте обновление до момента, когда срочно понадобится работа. Парсеры и поисковые сервисы собирают новую картину не мгновенно: часть данных обновится быстро, часть подтянется через месяцы. Если вы начнете менять тайтл, домен, кейсы и публичные страницы заранее, к активному поиску у вас уже будет связный цифровой след вместо свежей страницы без истории.

Разберите ИИ-first роль через задачи на ближайшие 90 дней

Возьмите одну интересующую вакансию и разберите ее в обратную сторону, как будто компания сначала описывает задачи, а уже потом подбирает название роли. В ИИ-first найме так бывает часто. Один и тот же набор задач могут назвать Product Builder, маркетинговый аналитик, оркестратор, техспец или менеджер с сильной автоматизацией. Поэтому смотрите на ближайшие 90 дней: какие процессы нужно будет разобрать, какие инструменты внедрить и какой результат показать команде.

Соберите для разбора описание вакансии, сайт компании, продукт, рынок, бизнес-модель и все требования, которые уже есть в тексте. Загрузите это в любую LLM и попросите посмотреть на роль со стороны нанимателя: разложить ее по задачам, must have и nice to have навыкам, типовым KPI и зарплатным бенчмаркам. Если вакансия написана размыто, добавьте свои гипотезы отдельно: чем занимается компания, на какой стадии продукт, кто будет руководителем и какую проблему, похоже, хотят закрыть наймом.

Можно использовать такой промпт:

На выходе у вас получится карта роли: задачи на 90 дней, must have навыки, nice to have навыки, типовые KPI и возможная зарплатная вилка. Must have отметьте как обязательные подтверждения: напротив каждого пункта впишите проект, цифру, артефакт, пет-проект, автоматизацию или рабочий пример, который сможете показать. Nice to have навыки разберите отдельно: где у вас уже есть зацепка, что можно быстро подтянуть и какой маленький проект поможет закрыть пробел до собеседования.

Проверьте зарплатные бенчмарки до разговора с рекрутером. Сравните вилку из вакансии, данные по похожим ролям и уровень задач на 90 дней. Если роль требует самостоятельной сборки процессов, ИИ-автоматизации, работы с агентами и продуктового мышления, подготовьте аргументы под эту сложность: какие задачи вы закроете быстрее, какие расходы снизите и где уже делали похожее.

Перед интервью перепишите свои ответы под эту карту. Вместо общего рассказа «я работал в маркетинге и пользуюсь ИИ» подготовьте 3-4 связки: задача компании, ваш похожий опыт, инструмент, результат и подтверждающий пример. Так ваши ответы будут привязаны к реальной работе, которую от вас ждут в первые месяцы.

Расширьте каналы поиска через события, чаты и рекомендации

Оставьте HeadHunter в рабочем наборе каналов и продолжайте откликаться на подходящие вакансии. После каждого отклика сохраняйте компанию, роль, контакт и статус в таблицу, чтобы видеть, где вас смотрят, где зовут дальше и какие формулировки работают лучше. Если один канал дает мало приглашений, добавляйте к нему места, где можно выйти на людей напрямую.

Найдите профильные Telegram-чаты по своей роли, домену и инструментам. Добавьте к ним сообщества вокруг продукта, аналитики, ИИ-автоматизации, CRM, growth, дизайна или вашей отрасли. В таких местах сначала отвечайте на вопросы, делитесь короткими кейсами, показывайте пет-проекты и аккуратно пишите людям, которые ищут похожую экспертизу.

Добавьте события в поиск. Выберите конференции, хакатоны, митапы и открытые демодни, где собираются специалисты и компании из вашего домена. До события подготовьте короткое описание себя в одну-две фразы и ссылку на профиль или пет-проект. После события напишите людям, с которыми говорили, и закрепите контакт: поблагодарите за разговор, отправьте обещанную ссылку, предложите созвон или попросите познакомить с командой, если это уместно.

Пишите в LinkedIn о том, что вы делаете руками. Подойдут короткие посты про пет-проект, разбор задачи, автоматизацию рабочего процесса, выводы после хакатона или проблему в вашей нише. Такой пост даст повод добавить вас в контакты, написать в личные сообщения или вспомнить о вас, когда появится роль. Параллельно добавляйте рекрутеров, фаундеров, руководителей функций и людей из компаний, где вам интересно работать.

Используйте рекомендации через знакомых как отдельный канал. Найдите людей из университета, прошлых команд, профессиональных чатов и мероприятий, которые сейчас работают в нужных компаниях. Напишите коротко: кто вы, какую роль ищете, почему вам интересна компания и какой опыт делает вас подходящим кандидатом. Человеку будет легче переслать такое сообщение внутрь команды.

Чтобы аккуратно расширить сеть в LinkedIn, подключите HeyReach. Соберите аудиторию через поиск: рекрутеры, HR, фаундеры, CPO, CMO или другие ЛПР в нужной нише. Настройте добавление в контакты небольшими партиями и пишите без массового спама: одно короткое сообщение, привязка к роли или домену, ссылка на профиль или проект. Так вы откроете больше человеческих входов в компании, не заменяя ими обычные отклики.

Подготовьте материалы для интервью и тестового задания

Разберите 2-3 проекта через проблему, вашу зону ответственности и результат. Для каждого проекта выпишите, какую проблему решали, что сделали сами, где помогала команда и какой итог можно проверить цифрой, ссылкой, экраном или файлом. Если часть работы делали аналитики, разработчики, дизайнеры или подрядчики, скажите это прямо. Так у собеседника не появится завышенного ожидания, что вы один закрывали весь процесс от стратегии до продакшена.

Соберите ИИ-часть ответа вокруг рабочих примеров. Возьмите один пет-проект, одну автоматизацию и один агентский сценарий, который ускоряет вашу рутину. Для каждого примера подготовьте короткую связку: задача, инструмент, входные данные, что делали вы, что сделал ИИ, как вы проверили результат. Руководитель или эксперт увидит ваш способ работать с агентами и отвечать за качество. За списком инструментов появится понятная рабочая практика.

Для экспертного интервью возьмите один ежедневный процесс и разложите его на этапы. Подойдет обработка входящих заявок, подготовка отчета, разбор звонков, обновление базы, поиск кандидатов, подбор инфлюенсеров или любая другая задача, которую вы хорошо знаете. Напротив каждого этапа решите, что можно удалить, что отдать человеку, что автоматизировать с ИИ и что упростить.

Оформите результат как таблицу или схему, которую можно показать на экране:

Заполните таблицу до интервью и добавьте рядом короткий вывод: сколько ручных шагов уйдет, где человек останется в контроле и какой результат команда будет получать быстрее. Если вас попросят решить такую задачу на созвоне, вы не будете придумывать подход с нуля. Вы откроете готовую логику и адаптируете ее под процесс компании.

Часть 2. Как это устроено

Компании все чаще ищут билдеров

Раньше продакт или маркетолог часто работал как координатор процесса. Он собирал исследования, писал требования, ходил на созвоны, уточнял ожидания у команды, передавал задачи дальше и следил, чтобы все двигалось. Ценность была в том, чтобы правильно поставить вопрос, договориться с людьми и довести решение до запуска через команду.

В ИИ-first ролях ожидание смещается. Компании все чаще оценивают, может ли человек быстро принести работающий драфт. То, как он управляет процессом, остается важным, но больше не закрывает всю оценку. Вместо описания будущего продукта появляется прототип. Вместо обсуждения гипотезы появляется первая версия, которую можно открыть, потыкать и дать на проверку агентам или реальным пользователям.

Отсюда появляется фигура Product Builder. Это все еще человек с продуктовым мышлением: он понимает клиента, задачу, ограничения бизнеса и метрики. Но внутри работы у него появляется еще один слой. Он сам собирает черновую версию решения: лендинг, калькулятор, бот, внутренний сервис или простой MVP, который показывает логику продукта раньше, чем команда потратит недели на полноценную разработку.

Из-за этого меняется и подготовка к показу компании. Сырой первый вариант перестал выглядеть сильным результатом, потому что инструменты позволяют быстро пройти несколько кругов правок. Нормальным ожиданием становится драфт, который до встречи уже пережил 5-10 итераций: человек попробовал разные формулировки, убрал лишнее, проверил сценарий, поправил интерфейс и принес рабочую версию вместо пересказа идеи.

Такой сдвиг не отменяет менеджерские навыки. Просто координации становится мало, если рядом есть кандидат, который может и понять задачу, и сразу собрать первый артефакт. Разговор с ним быстрее переходит от «как бы мы это сделали» к обсуждению того, где готовый драфт не сходится с задачей.

Резюме стали слишком хорошими, поэтому важнее сигналы

ИИ сделал резюме и сопроводительные письма слишком вылизанными. Теперь кандидат может за несколько минут адаптировать отклик под вакансию, подстроить тон письма, добавить нужные слова и отправить десятки почти идеальных заявок. Для рекрутера это превращается в поток одинаково сильных текстов, где почти невозможно отделить одного кандидата от другого.

Так в найме появляется ИИ-слоп. Сам по себе ИИ в тексте никого не дисквалифицирует. Проблема в том, что вылизанный текст перестает отличать сильного кандидата от человека, который просто хорошо сгенерировал отклик. Когда все письма выглядят убедительно, письмо теряет ценность сигнала.

Поэтому в таких отборах внимание уходит к тому, что сложнее сгенерировать за вечер. Рекрутеры смотрят на домен, в котором человек работал, на тайтл, компанию, похожие задачи, стаж, публичные выступления, хакатоны, профильные посты и следы проектов. Эти сигналы складываются в картину опыта: где человек был, какие задачи видел, в какой среде принимал решения и можно ли сопоставить его прошлую работу с будущей ролью.

Особенно важными становятся домен и похожая задача. Если компания ищет человека под B2B SaaS, маркетплейс, мобильное приложение или финтех, ей легче поверить кандидату, который уже работал в близкой логике. Кросс-нишевые переходы случаются, но бизнесу дорого учить человека рынку с нуля. Когда роль новая и требования плавают, знакомый домен снижает риск ошибки.

В этой логике резюме остается входной карточкой, но больше не несет оценку в одиночку. Главным становится набор следов, которые подтверждают резюме снаружи. Чем больше таких следов совпадает между собой, тем легче компании поверить, что за хорошим текстом стоит специалист с понятной экспертизой.

Продвинутого кандидата отличает система, экспертиза и вкус

Освоить инструменты из первой части — стек, пет-проект, скиллы, агентов — это входной билет, а не финал. Сами по себе инструменты не делают кандидата сильным. Один и тот же агент может собрать полезный прототип, лишнюю инфраструктуру или красивую демоверсию, которая не решает задачу. Разница появляется в рамке, которую задаёт человек: какую проблему он выбрал, какие ограничения поставил, где остановил модель, что проверил руками и что признал непригодным.

Это видно на простом примере. Человеку, который только поставил агента, на просьбу собрать трекер кофе ИИ может предложить поднять сервер и развернуть полную инфраструктуру, хотя для демо хватило бы страницы в браузере. Инструмент не знает, какой результат уместен. Это знает человек, и именно он должен сузить задачу до того, что реально нужно.

Здесь возвращается доменная экспертиза. Маркетолог понимает, какая воронка имеет смысл, продакт видит, где пользователь отвалится, рекрутер отличает сильный профиль от гладкой упаковки, редактор слышит пустой текст. ИИ ускоряет сборку, но ответственность за то, что результат подходит рынку, аудитории, задаче и контексту компании, остается на человеке.

Поэтому растет ценность фактчекинга и вкуса. Чем больше материалов можно сгенерировать, тем больше кому-то приходится проверять, что в них правда, что уместно, что звучит живо и что не развалится при первом контакте с реальностью. Продвинутого кандидата отличает умение встроить Claude, Codex, Cursor или конструкторы в систему работы, сохранить профессиональную планку и отвечать за итоговый результат.