Когда люди говорят про адаптацию резюме, совет обычно один: возьмите вакансию, найдите ключевые слова и добавьте их к себе. Я бы делала наоборот, сначала вообще не трогала резюме. Одна вакансия показывает язык одной компании. Если открыть 20–30 вакансий одной роли, уже видно, как рынок в целом называет нужный вам опыт.

Возьмём Senior Java. В одной вакансии будут Java, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL и Kubernetes. Если просто перенести эти слова в резюме, большой пользы не будет. Гораздо интереснее посмотреть, что повторяется в двадцати вакансиях. И искать я бы стала не только технологии. У рынка есть как минимум четыре типа ключей: название роли, стек, задачи и уровень ответственности. Например, рядом с Java и Kafka начинают регулярно появляться microservices, highload, performance, distributed systems, code review, architecture, mentoring.

Упражнение

Берём 20–30 вакансий именно той роли, которую хотим искать, и собираем простую таблицу:

После такой таблицы обычно хорошо видно две вещи.

Первая: что рынок считает нормальным языком этой роли. Если компании снова и снова пишут микросервисная архитектура, а у человека тот же опыт спрятан под развитием backend‑системы, возможно, проблема не в опыте, а в формулировке.

Вторая: чего в опыте действительно нет. Если Kubernetes встречается в половине вакансий, но человек с ним не работал, это не ключевое слово, которое забыли добавить. Это пробел в опыте и это две совершенно разные ситуации. При этом я бы не превращала анализ в тупой подсчёт слов. Если low latency встретился только три раза, но именно эти три вакансии относятся к eFX, для такого направления это может быть важнее, чем Spring Boot, который встречается почти везде.

Поэтому после частот я бы ещё посмотрела, не распадается ли рынок на отдельные группы. У того же Senior Java довольно быстро отделяется обычный продуктовый backend от highload/performance, интеграционных ролей и позиций, где Senior уже заметно приближается к Tech Lead. Вот это и есть полезный результат упражнения: не список из сорока keywords, а понимание, в каком куске рынка находится ваш опыт.

И только потом открываем резюме

Допустим, рынок регулярно пишет про Kafka, микросервисы, code review и архитектурные решения, а в резюме стоит:

Разработка и поддержка backend‑системы.

Дальше я бы не добавляла туда найденные слова. Я бы сначала выяснила, что человек реально делал. Он проектировал сервисы или работал внутри готовой архитектуры? Сам строил интеграции через Kafka или просто использовал уже настроенный контур? Проводил code review? Принимал технические решения?

Если да — это стоит нормально назвать. Если нет — значит, в резюме этого не будет.

В этом для меня и смысл анализа вакансий не переписать себя под рынок, а проверить, не спрятан ли уже имеющийся опыт за слишком общими словами.

Где здесь можно использовать ИИ

Я бы использовала его не для написания резюме, а для разбора самих вакансий.

Например:

Перед тобой 20–30 вакансий одной роли. Проанализируй только их текст. Найди повторяющиеся названия роли, технологии, задачи и уровень ответственности. Покажи частоту и укажи, в каких вакансиях встретилась каждая формулировка. Затем сгруппируй вакансии по похожим задачам и требованиям. Отдельно покажи общее ядро роли и требования, характерные только для отдельных групп. Ничего не добавляй из своих знаний о профессии и пока не переписывай моё резюме.

После этого уже можно сравнить получившуюся карту с собственным опытом и проверить три вещи: что у вас есть и видно, что есть, но спрятано за общими формулировками, и чего действительно нет. Мне это кажется намного полезнее, чем пытаться добиться какого‑нибудь ATS match 93%.

Потому что формулировки действительно важны и работодатели ищут кандидатов по словам, навыкам, должностям и описанию опыта. Также важно понять, какими словами рынок называет ту работу, которую вы уже умеете делать, и проверить, видно ли это из вашего резюме. Иногда после двадцати вакансий оказывается, что переписывать нужно не половину карьеры.

Достаточно перестать называть пять лет нормального опыта участием в развитии проекта.