Найдите работу мечты с помощью ИИ

Всем привет! Мы начинаем мастер -класс по тому, как найти работу мечты. Провожу Василий Закиев.

Я провожу это в рамках школы 2030 .i. Мастер -класс построен на том, как при помощи искусственного интеллекта разобраться в себе, разобраться, чего ты хочешь, разобраться, какие вакансии тебе подходят.

И после этого... подготовиться к тому, чтобы подать заявку на эту вакансию, как резюме адаптировать, как сопроводительное письмо написать более качественно и как подготовиться уже к собеседованию.

Вплоть до того, что опциональный у нас последний, скажем так, промт помогает после собеседования провести анализ, как все прошло и получить советы.

Общие цели здесь всегда, на самом деле, очень простые. Первое, получить работу мечты и радоваться всю жизнь. Второе, зарабатывать больше денег, потому что правильный подход к вакансиям позволяет отзываться на те вакансии, где больше платят.

Иногда даже просто страшно посмотреть на новые вакансии какие -то. Искусственный интеллект позволит снизить в этом вопросе страх.

А второе, это повысить конверсию. Ну то есть вы раньше условно могли бы податься на 10 вакансий, пройти 7 собеседований и получить одно предложение.

При помощи искусственного интеллекта мы заменяем некого карьерного консультанта, который позволит вам получить не одно предложение, а 3 -4.

Согласитесь, всегда лучше, когда есть из чего выбирать. По месту работы, по условиям работы, по деньгам. То есть в итоге, на самом деле, те, кто хорошо подходит к вопросу планирования своей карьеры при помощи карьерного консалтинга, они в среднем зарабатывают

на 10 -20 % больше. Прикиньте это на свою зарплату и прикиньте, насколько можно больше зарабатывать. Но проблема с карьерными консультантами какая?

Они дорогие, поэтому мы попробуем попытаться при помощи искусственного интеллекта организовать себе такой карьерный консалтинг. Как мы это будем делать?

Мы сначала разберемся, кто вы и чего вы хотите на самом деле. Для этого будет специальный промт. Второе, где вы будете востребованы больше всего, потому что мы узко смотрим всегда.