Episode 107 - Керування очікуваннями. Чи бачили очі що купували?

* **Реалії та труднощі працевлаштування в оборонному секторі:** Наталя поділилася своєю історією пошуку роботи в українському Miltech протягом півтора року, мовчанням рекрутерів та високим порогом входу через специфіку безпеки. * **Ключові якості для виживання в оборонці:** чому аналітику в цій сфері життєво необхідно спокійно ставитися до постійного хаосу, вміти швидко розбиратися в принципах ведення війни та розуміти логіку використання військової техніки. * **Специфіку комунікації з військовими:** як правильно будувати діалог з бійцями на полі бою, які виступають головними експертами, та як обходити можливі бар'єри у спілкуванні з цивільними чи жінками. * **Роботу поза межами стандартних інструкцій:** чому в Miltech доводиться самостійно вивчати військові стандарти розробки софту та UI/UX правила для бойових умов, щоб мінімізувати навантаження на психіку військового в бою. * **Сучасний технічний інструментарій аналітика:** як Наталя використовує Python для автоматичного збору баз даних з відкритих джерел, генерує клікабельні прототипи інтерфейсів за допомогою Gemini та прискорює пошук інформації в гуглі у кілька разів завдяки Google Dorks.

Друзі, сьогодні у нас в гостях Наталя Бабак - людина з дуже цікавими історіями і великим досвідом в ІТ Говоримо в основному про Miltech та OSINT - розмову розбили на 2 частини. До вашої уваги перша частина!

Сьогодні надягаємо капелюхи хейтерів AI 🎩 і говоримо про темний бік AI-хайпу: • Чому agentic AI може збільшувати кількість зафейлених проєктів • Залежність від вендорів та моделей, які завтра можуть зникнути • Чому з AI стає складніше вирощувати нових сініорів • Приховані витрати: токени, інфраструктура та «дешевий» AI, який насправді дорогий • Чому нескінченні ітерації з AI можуть погіршувати результат • Чи справді AI робить нас тупішими • Енергоспоживання, дата-центри, вода та екологічна ціна AI

Сьогодні у нас в гостях Ірина Гурська, бізнес-аналітикиня, менторка, авторка, серферка і просто чудова і позитивна дівчина! https://www.linkedin.com/in/iryna-hurska/ https://www.easyba.pro/uk - що таке токсичність і як це проявляється в робочих стосунках - токсична позитивність - task conflict vs relationship conflict - пригадуємо приклади токсичних персонажів з роботи - згадуємо чи бували ми самі токсіками і як це відбувалось - історія про те як Кирило наваляв юристу - пригадуємо девелоперів які були до нас добрими - книга Ненасильницьке спілкування у повсякденному життя (Маршал Розенберг) - як діагностувати токсичність на ранніх стадіях - як захищати свої кордони

#111 - Використання ШІ для бізнес аналізу: базові use cases by Badass BA

В нашому подкасті розкриваємо наступні питання: 1. Чи є зараз найм бізнес-аналітиків в Україні та наскільки змінилася ситуація на ринку? 2. Чи існують насправді «мертві» або фейкові вакансії, які компанії тримають лише для резерву чи видимості діяльності? 3. Чи реально сьогодні світчнутися в бізнес-аналіз з іншої професії та які стратегії переходу працюють найкраще? 4. Чи можливо потрапити в компанію без попереднього доменного або технічного досвіду, і на що тоді звертають увагу наймаючі менеджери? 5. Наскільки критичною є наявність професійних сертифікацій та чи гарантують вони перевагу при працевлаштуванні? 6. Який мінімальний рівень англійської мови необхідний для роботи в аутсорс-компаніях та на внутрішньому ринку? 7. Які канали пошуку роботи є найефективнішими: чи варто покладатися на нетворкінг і знайомства, чи краще подаватися через сайти компаній? 8. Чи є нормою неоплачувані тестові завдання на 4–8 годин і як до цього ставляться кандидати та роботодавці? 9. Чи варто бізнес-аналітику готувати портфоліо робіт і які саме артефакти (наприклад, Vision & Scope або специфікації) ліди хочуть там бачити? 10. Чи існує на ринку дискримінація за віком або статтю, і наскільки важливим є «молодий дух» та гнучкість кандидата?

#109 - Бізнес Аналітик в еру штучного інтелекту: куди все рухається? by Badass BA

Продовжуємо говорити про керування очікуваннями - що очікують від аналітика в межах конкретного проєкта - що може очікувати аналітик? - як побудувати очікування? - як дізнатись очікування інших членів команди від аналітика? - а що може очікувати клієнт?

Episode 107 - Керування очікуваннями. Чи бачили очі що купували? by Badass BA

Episode 106 - Як когнітивні упередження призводять до провалів ІТ проєктів by Badass BA