Кажется, что главное в поиске работы — хорошее резюме и успешное собеседование. Оказывается, это не так. 19% работодателей учитывают знак зодиака кандидата при найме. А 79% изучают соцсети кандидата и могут отказать из-за неудачного поста.
Звучит абсурдно? Разберёмся, что происходит с рынком труда, и почему даже идеальные кандидаты получают отказы.
Когда команда разработки разделяется на два лагеря из-за ИИ, а релиз вряд ли подождёт, возникает вопрос — как управлять этим конфликтом? В статье рассказываю, как мы справлялись с проблемой и какие инструменты — от промптов до простых подходов — помогли ускорить работу.
Я устал платить за GPT и думать, куда уходят данные. Нашёл Gemma 3 12B от Google и LM Studio — установил всё за 15 минут. В статье — подробная инструкция и советы, как запустить свою Gemma даже без опыта в ML.
Срочно нужен человек — HR присылает резюме — быстренько интервью — берём. Через три месяца выясняется, что кандидат не подходит. Ещё месяц уходит на увольнение, потом снова поиск. В итоге полгода потеряно.
Заметил, что трачу часы на поиск, баги и рутину — собрал ИИ-агента, который делает это за меня. Протестировал 3 подхода — от no-code до кастомного LangChain. В статье — инструкция и инсайты.
У меня опыт в IT с прошлого века, 27 лет. Начинал программистом, когда во многих компаниях ещё не было системных аналитиков и проджект-менеджеров. Кто-то из команды должен был разговаривать с заказчиками. Чаще всего этим кем-то был я.
Потом стал тимлидом — одновременно программировал и управлял. Со временем меня «засосало» в управленческую деятельность. Максимум руководил 60 людьми.
Расскажу об ошибках, которые совершил за это время, и о своих выводах.
Раньше было лучше? Не уверен. Еще 10 лет назад я тестировал без ИИ: искал ошибки, писал отчеты, огребал от разрабов. А теперь — всё в 5 раз быстрее, и пока вам несут матчу на кокосовом, можно словить и починить баги. В статье — гайд + код.
Рано или поздно в каждой IT-компании происходит смена руководства. Иногда боссом становится кто-то из своих, в других случаях приходит человек с улицы. И от этого сильно зависит, как дальше будет работать команда. Разберёмся, что происходит в обоих случаях, и как к этому подготовиться.
ИИ в ритейле уже меняет правила игры. Пока одни составляют стратегии, Walmart и Amazon давно монетизируют ИИ-решения.
Разбираем на примерах: где технологии реально прибавили к выручке, а где — к судам, багам и массовым сокращениям.
Сидел я с ними в одном офисе и своими глазами видел, как старший разработчик забирал все сложные и интересные задачи себе, хотя по идее должен был обучать новичка. У этого «младшего» был такой же опыт, просто в других компаниях.
Устал от багов нейросети. Решил разобраться в алгоритмах ИИ-галлюцинаций, как они влияют на работу, и в конце оставил гайд с рекомендациями по написанию промптов для генерации кода, текста и изображений.
«Дорогие коллеги! С понедельника мы переходим на новую CRM-систему. Ваши учётные записи уже созданы. Обучающий вебинар — в пятницу после работы. Успехов!» — кто получал такие письма от руководства, знает, что после этого не будет ничего хорошего.
DeepSeek 1.5B — маленький, но шустрый собрат больших языковых моделей. Работает локально, не требует железа на киловатт.
Внутри — инструкция по установке, настройке и запуску DeepSeek 1.5B на Ubuntu 24.04 с Ollama и Open WebUI.
ИИ заменяет людей, дата-центры строят как города, промпт важнее диплома. Мир движется к техно-коммунизму — но никто не предупредил, останется ли в нём место для человека.
Разбираем, как Grok, Copilot, китайские роботы и $500 млрд инвестиций меняют всё: от работы до власти.
Онбординг — это не просто «рассказать, как у нас всё устроено». Это ежедневная, изматывающая работа, которую часто делают в фоне.
Рассказываем, как с помощью ИИ разгрузить команду и ускорить адаптацию новичков — без потерь в качестве и продуктивности.
Каждый апдейт нейросетей звучал, как выстрел. Пока я правил очередной текст, ИИ уже генерировал сотни. В отделе шептали о сокращениях, и однажды мне сказали прямо: «Или учишься, или…».
Страх выкинул меня из зоны комфорта — я нырнул в бездну промтов, инструкций и лайфхаков. Хотел понять, как работать с машиной, прежде чем она займёт моё место.
И знаете что? В процессе я понял кое-что важное.
Я устал писать бойлерплейт и базовые стили. В итоге заставил ИИ делать это за меня. Результаты, размышления и откровения — внутри.
Я думал, что дисциплина в ИТ — это просто приходить на созвон вовремя и держать Jira в порядке. Но после пяти почти-увольнений понял: дело не в графике, а в том, как ты реально работаешь.
Разобрался на собственных фейлах — делюсь, как перестать саботировать себя и свой код.
«Людей не будет — справляйтесь сами».
Кто-то слышит это в первый рабочий день, кто-то — после пятой переработки за неделю. Новички выгорают, не успев войти в ритм, а опытные специалисты понимают: разговоры с руководством — как об стену.
Почему компании не нанимают, даже когда всё трещит по швам? Что делать в такой ситуации сотрудникам и руководителям? Разбираемся — а в финале делимся историями, от которых стынет кофе в кружке. Возможно, после них вы посмотрите на свою работу иначе.
В нашей компании всегда было… скажем так, интенсивно. Не то чтобы прямо ад, но бодренько. Обычно у меня было 2–3 проекта одновременно, дедлайны плотненькие, но справлялся. Я даже гордился тем, что мог вытаскивать сложные ситуации.