ИИ в резюме: что написать, чтобы не испортить впечатление

Все больше разработчиков добавляют в резюме упоминания об ИИ-инструментах. ChatGPT, Claude, Cursor, Copilot - все это появляется в списке навыков. Но правильно ли это? И как написать о работе с ИИ так, чтобы не испортить впечатление о себе как о специалисте?

Просто перечислить инструменты - слишком просто:

Строчка «Навыки: Swift, SwiftUI, Swift Concurrency, ChatGPT, CoreData, SwiftData» выглядит странно. ChatGPT в одном ряду с технологиями - это как указать Google в списке языков программирования. В лучшем случае такой пункт проигнорируют. В худшем - решат, что кандидат не умеет отделять инструменты от профессиональных компетенций.

В вакансиях иногда прямо указывают желание видеть опыт работы с ИИ. Тогда такое упоминание может сработать как фильтр. Но это редкий случай. И даже тогда перечисление названий моделей не покажет вашего реального уровня.

Результат - показатель опыта:

Лучше выглядит опыт, описанный через результат. В разделе достижений можно написать: «Увеличил тестовое покрытие с 20% до 95% за два дня, используя Claude Code для генерации тестов». Это звучит убедительно. Во-первых, есть конкретные цифры. Во-вторых, понятен вклад кандидата. В-третьих, видно, что ИИ использовался осознанно, а не как замена головы.

Еще один хороший пример - документация. Даже не самые мощные модели хорошо справляются с задачами по документированию кода. «С помощью ИИ устранил техдолг по документации на проекте» - это тоже результат. И тоже показывает, что кандидат умеет применять инструменты для решения реальных задач.

Что писать не стоит:

Формулировка «реализовал фичу за два часа с помощью Cursor» - это красный флаг. Она создает впечатление вайб-кодера, который коммитит не читая. Даже если это не так, такая строчка читается однозначно: человек не проверяет то, что генерирует ИИ, и не понимает, что попадает в код.

Проблема еще и в том, что такие достижения создают нереалистичные ожидания у работодателя. Если кандидат написал, что сделал фичу за два часа, значит, лид может предположить, что и остальные задачи будут решаться так же быстро. А это прямой путь к неадекватным срокам и переработкам.

Проверка того, что сгенерировал ИИ:

Базовое правило при работе с ИИ-кодом - проверять результат. И не обязательно вручную с первой же итерации. Для первичной проверки можно использовать другой LLM - чуть более мощный, способный найти ошибки и неочевидные проблемы.

Еще более сильный вариант - автоматизировать проверку. ИИ-ревью можно встроить прямо в CI/CD пайплайн. Например, настроить автоматическую проверку всех пул-реквестов через API одной из моделей. Это дает еще один пункт в резюме: «Ускорил и улучшил качество ревью кода, добавив автоматическую проверку пул-реквестов с помощью ИИ».

Вывод:

Если вы используете ИИ в работе - это нормально. Но в резюме важно показывать не список инструментов, а результаты. Конкретные цифры, описания задач, улучшения процессов. И главное - демонстрировать осознанное использование ИИ, а не слепое доверие к генерации.

ИИ - это инструмент, а не навык. Покажите, что вы умеете им пользоваться, а не просто знаете, что он существует. И тогда даже самый скептический лид увидит в вас не вайб-кодера, а специалиста, который эффективно применяет современные технологии.