Моя лента

Мы с вами так или иначе привыкли видеть в кинематографе и сериалах рекламу в том или ином виде. Некоторые режиссеры даже делают ее частью повествования.

Но вот в игровой индустрии подобные случаи не сказать, что как-то распространены. Да, есть примеры в сегменте гоночных игр, где все строится на брендах, связанных с автоспортом, или, например, есть целый фестиваль рекламы скейтерской атрибутики в Tony Hawk’s Pro Skater. Правда, справедливости ради, это игры так или иначе построенные вокруг продакт-плейсмента.

Сегодня же мы рассмотрим несколько примеров, когда реклама всплывает там, где ее ожидают увидеть меньше всего.

Возьмём типичную IT-компанию со штатом в 100 человек. Как думаете, сколько учётных записей существует в их облачной инфраструктуре? 150? 200?

В действительности — около 2000.

И самое удивительное, что т��лько десятая часть из них принадлежит реальным людям. Остальные — это боты, сервисные аккаунты, API-ключи, агенты ИИ, токены CI/CD систем. Они работают 24/7, имеют доступ к критичным данным и почти никогда не попадают в фокус отделов безопасности.

Пока CISO требует от сотрудников двухфакторку и регулярную смену паролей, в том же облаке живёт сервисный токен с правами администратора, созданный три года назад разработчиком, который давно уволился. Никто о нём не помнит. Но он продолжает «работать».

Несколько цифр:

14 января 2026 Anthropic выпустили MCP Tool Search — автоматическую оптимизацию загрузки MCP серверов (читать оригинальную статью). Вместо того чтобы грузить все 7-8 серверов сразу (~82,000 токенов!), Claude Code теперь умно подгружает только нужные (~5,700 токенов baseline + по требованию).

Рано или поздно ты задумываешься о том, что засиделся на одной должности, готов прокачивать навыки, брать больше ответственности и двигаться дальше по карьерной лестнице. Бывает и такое, что ты уже вырос из текущей позиции: берешь задачки сложнее, решаешь их быстрее. Например, ты джун, а в работе у тебя то же самое, что и у коллег-мидлов.

Как понять, что ты уже готов к переходу на следующую позицию или чего еще не хватает для этого? Да и как подступиться к разговору о повышении с руководителем...

На помощь приходит карта компетенций, в которой зафиксированы soft- и hard-компетенции для разных уровней одной профессиональной роли. И отличаются эти уровни именно разными наборами знаний и компетенций. Например, в рамках роли DevOps-инженера есть джуны, которые запускают существующие плейбуки, и сеньоры, которые выстраивают DevOps-процессы в компании.

Меня зовут Настя Логина, я менеджер по оценке персонала в Cloud.ru. В статье расскажу о картах компетенций и о том, как составить такую карту самостоятельно.

За 10+ лет создания продуктов в российском enterprise я накопил... нет, не мудрость. Я накопил знания. Тонны документов, приказов, протоколов, шаблонов, процессов, ментальных моделей, контекстов решений. Всё это живёт где-то между корпоративными папками, чатами, почтой и, конечно же, моей головой.

И вот приходит тот радостный день: я могу выйти из операционки и передать дела новому наёмному менеджеру! Но радость быстро сменяется вопросом: как передать всё это богатство?

Классический сценарий:

Идея «умного» рабочего стола у меня появилась давно. Под "умным" я понимал не виджеты, прогнозы погоды и не очередную анимацию, а максимально простую идею: фон рабочего стола должен соответствовать тому времени суток, которое сейчас у меня за окном. Без условностей. Только солнце.

Кейс: как использовать frontend-фичи и UX для оптимизации сетевого трафика запросов на примере Дзена и других сервисов

Стартап MetalPrinting на выставке CES 2026 анонсировал 3D-принтер по металлу, который использует для печати пастообразные «чернила». Разработчики проекта отмечают, что такой способ более безопасный и доступный, чем печать с помощью металлического порошка.

Привет, меня зовут Алексей, я руковожу ML-отделом в Профи.ру. И в статье хочу рассказать о нашем особенном пути. А конкретно — про три проблемы, с которыми мы сталкиваемся каждый день.

Спойлер: до конца мы их пока не решили, но кое-что придумали.

Доброго времени суток, «Хабр»!

В предыдущей своей статье я рассматривал различные функции потерь - важную часть машинного обучения. Но даже такие функции совершенно беспомощны перед лицом беспорядка. Сегодня мы рассмотрим то, что предшествует любой тренировке - разметку данных.

Как и в предыдущей статье, приведу простенькое сравнение. Если модель - ученик, то разметка данных своего рода учебник, по которому она занимается. При этом создание такого учебника часто оказывается трудоемким, медленным и дорогостоящим этапом всего цикла ML-проекта.

Принимайте стратегические удобное положение, ну а я начинаю свое повествование.

Типовая ситуация: в проект приходят умные люди, менеджеры внедряют эффективные процессы, а проект все равно превращается в болото. Фичи разрабатываются месяцами, релизы откладываются, а на ретроспективах все жалуются на зависимости. При этом на схемах все выглядит красиво: микросервисы, CI/CD, облака. Что с этим миром не так?

Понятно, что «не так» может быть что угодно и как обычно it depends, но здесь и сейчас разберем одну из возможных причин, а именно ситуацию, при которой архитекторы и техлиды работают только с одним видом сложности – технологической. Рисуют квадратики, проводят стрелочки, выбирают базы данных. Реальность разработки при этом гораздо сложнее: в любом проекте одновременно живут три вида сложности, и они постоянно влияют друг на друга.

Несколько месяцев назад я разрабатывал свой пет проект. YumCut – сервис для создания коротких вертикальных видео полного цикла: от написания текста и генерации изображений до монтажа и добавления субтитров. 

Быстро обнаружилась критическая проблема: цена. Для одной минуты видео требовалось примерно 20 сгенерированных изображений или $0.8/мин. Кроме видео-ряда, еще нужно сгенерировать и аудио - $0.2/мин и дополнительные незначительные расходы на монтаж и генерацию субтитров.

Я начал искать выход. Эта статья — о том, какие нестандартные техники помогли снизить стоимость в разы и какое open-source решение позволяет генерировать картинки в 8 раз дешевле, чем коммерческие API. Полный код и инструкции доступны на GitHub.

Ценности в IT-контексте 2026 — это не абстрактные формулировки на странице «О компании». Это конкретный, измеримый фреймворк, который должен интегрироваться во все бизнес-процессы, подобно API.

Стартап Replit привлекает $400 млн при оценке $9 млрд — втрое больше, чем четыре месяца назад. Раунд ведет канадский фонд Georgian, сообщает Bloomberg. В сентябре 2025-го компания закрыла раунд на $250 млн с участием Google AI Futures Fund, Amex Ventures и Andreessen Horowitz при оценке $3 млрд.

Всем, кто работает с данными, знакома ситуация: цифр много, а понятных инсайтов — мало. Рутинные отчеты в Excel съедают время, а ответ на внезапный вопрос от руководства превращается в многочасовой квест.

В этой статье мы на реальных примерах разберем, как современные OLAP‑системы (на примере платформы Polymatica BI) позволяют не просто строить отчеты из больших данных, а проводить живой анализ данных, находить скрытые зависимости и быстро проверять гипотезы.

Несмотря на на то, что статья описывает проблемы заказчика в АПК, аналогичные задачи встречаются во многих отраслях.

Привет! Сегодня мы подписали соглашение о сотрудничестве с Российским экономическим университетом (РЭУ) им. Г.В. Плеханова. Главная цель партнёрства — разработка образовательных программ, совместная работа с талантливыми молодыми специалистами и их качественная профессиональная подготовка.

Мы входим в список из 49 крупных ИТ-компаний, принимающих участие в апробации механизма взаимодействия аккредитованных ИТ-компаний и образовательных организаций. Подобное сотрудничество предумотрено Постановлением Правительства Российской Федерации от 28.11.2025 № 1949. Сам проект по апробации стартовал в 2025 году, мероприятия будут проходить в течение всего 2026 года.

Соглашение с РЭУ им. Г.В. Плеханова стало для ГК InfoWatch первым в рамках этого проекта. Среди запланированных мероприятий – преподавательская работа экспертов ГК InfoWatch в вузе, разработка образовательных программ по направлению информационной безопасности, софинансирование образовательных мероприятий и другие активности для повышения качестве образования будущих ИБ-специалистов с упором на практику.

В Google я устроился где-то 14 лет назад и тогда думал, что моей работой будет написание хорошего кода. Отчасти так и оказалось. Но чем дольше я там трудился, тем больше понимал, что преуспевающие разработчики — это не обязательно лучшие программисты. Обычно это те люди, которые научились лавировать среди всего, что окружает код — среди людей, внутренней политики и условий неопределённости.

В конечном итоге за всё это время я освоил множество уроков, которые определённо пригодились бы мне изначально. Некоторые избавили бы меня от многих месяцев фрустрации. На понимание других ушли годы. Причём ни один не касается каких-то конкретных технологий, которые меняются слишком часто, чтобы играть важную роль. Все эти уроки связаны с паттернами, которые продолжают встречаться раз за разом — в каждом проекте и каждой команде.

Я решил поделиться ими, так как мне самому помогли освоить их другие разработчики. Поэтому в некотором смысле я передаю эстафету.

Сейчас уникальное время, когда заблокировали почти все мессенджеры в стране и продвигается единый и национальный WeChat макс.

У китайцев есть свой макс, и если вас там забанят, то это катастрофа и вам придется идти писать заявление на разблокировку. (это не шутка, вот источник)

Представили...? Вас забанили в максе, а вы в слезах идете в кремль извиняться за мат в сообщении.

Мы обсудим смогут ли нас пересадить с телеги на какой-то там мессенджер с упором на реальную историю