Google DeepMind все больше оценивает не только образование кандидатов, но и то, как они продолжают учиться, получают опыт в разных областях и работают в условиях неопределенности. Диплом остается важной частью резюме, однако при найме исследователей, инженеров и специалистов на другие должности все большее значение приобретают более широкие навыки, заявила главный директор по готовности к ИИ Lila Ibrahim на встрече с журналистами в сентябре.
По словам Ibrahim, один диплом обычно показывает, что именно изучал кандидат. Несколько квалификаций, дополнительные курсы и опыт за пределами учебной аудитории лучше демонстрируют готовность и способность постоянно осваивать новое. Она также отметила, что выпускники все чаще указывают в резюме проекты, выполненные вне формального образования, а также навыки, приобретенные параллельно с учебой и профессиональной деятельностью.
Несколько образовательных траекторий лучше показывают готовность учиться
Рекрутеры, пояснила Ibrahim, не просто добавляют новые сертификаты в процедуру отбора. Им нужны признаки любознательности и способности адаптироваться к непрерывному обучению. По мере того как инструменты ИИ упрощают поиск информации и создание контента, все сложнее становится найти людей, умеющих формулировать качественные вопросы.
«Многие люди не учатся в школе тому, как задавать вопросы, как задавать хорошие вопросы и как продолжать спрашивать, почему что-то устроено именно так», — сказала Ibrahim. Если ИИ берет на себя все больше задач по поиску информации и генерации контента, то умение понять и точно определить проблему, а затем проверить полученный ответ может стать более важным отличием в работе с такими инструментами.
Среди качеств, которые Google DeepMind считает важными, — любознательность, уверенность при выполнении незнакомых и непредсказуемых задач, способность работать в меняющейся среде и готовность к сотрудничеству. Эти критерии относятся не только к техническим позициям, но и к ролям на стыке исследований, разработки продуктов и организационного исполнения.
DeepMind соединяет технологии с гуманитарными дисциплинами
Ibrahim стала главным операционным директором Google DeepMind в 2018 году, а в начале 2026 года перешла на должность главного директора по готовности к ИИ. По ее словам, новая роль появилась на фоне растущего разрыва: развитие ИИ идет быстрее, чем общество, компании и сотрудники успевают адаптироваться к этой технологии.
Основатель Google DeepMind Demis Hassabis ранее отмечал, что информатика и другие дисциплины STEM сохраняют важность. При этом следующий этап развития ИИ потребует участия специалистов в таких областях, как философия, экономика и этика. Ibrahim заявила, что сотрудничество нейробиологов, специалистов по этике и биологов уже помогло DeepMind продвинуть отдельные направления технической работы.
Она также рассказала, что компания наняла нескольких философов. Однако их взгляды должны сочетаться с работой операционных специалистов, способных довести идеи до практической реализации. Только в этом случае концепции могут превратиться в конкретные действия.
По оценке Ibrahim, сейчас Великобритания хорошо подходит для поиска таких междисциплинарных специалистов. Сравнивая ситуацию со своим опытом работы в Кремниевой долине более 30 лет назад, она отметила, что в Великобритании выше ценятся философия, политология и смежные компетенции. Это формирует более разнообразное сочетание профессиональных профилей.
Внедрение ИИ опережает подготовку сотрудников
Обсуждение найма также показало разрыв между внедрением ИИ в компаниях и подготовкой персонала. По мере того как ИИ становится частью повседневной работы, опасения по поводу массовой потери рабочих мест несколько ослабли. В центре внимания теперь находятся изменение содержания должностей и способы, которыми компании и HR-подразделения могут сочетать человеческие навыки с компетенциями в области ИИ.
Исследование, охватившее более 300 млн зарегистрированных слушателей Coursera и Udemy, показало, что компании внедряют ИИ быстрее, чем сотрудники учатся эффективно им пользоваться. Почти 75% организаций уже внедрили соответствующие технологии или проводят их пилотное тестирование. При этом только 18% заявили, что за последний год большинство сотрудников участвовали в программах повышения квалификации или переподготовки в сфере ИИ.
Для Google DeepMind этот разрыв означает одновременные изменения в требованиях к кандидатам и во внутреннем обучении. Диплом по-прежнему служит базовым подтверждением подготовки, но история непрерывного обучения, опыт работы на стыке дисциплин и способность формулировать содержательные вопросы все чаще используются для оценки того, насколько кандидат сможет эффективно работать в среде, где применяется ИИ.