Yambda в мировом топе на HuggingFace — всего за две недели с момента релиза рекомендательный датасет от «Яндекса» набрал более 45 тыс. скачиваний. Это в полтора раза больше, чем у альтернативного датасета от Amazon. Yambda стал глобальным инструментом, с которыми работают исследователи по всему миру.
АГЕНТНАЯ ЭКОНОМИКА. Микро-дайджест недели. Интересные мысли.
Дайджест по материалам Fast Company, Venture Beat, The Atlantic,
Как Open AI страхуется от возможного замедления интереса со стороны инвесторов к появлению AGI и ASI
OpenAI представляет собой ярчайший пример того, как компании, ориентированные на искусственный интеллект, могут эволюционировать, чтобы выжить.
Самые мощные технологические компании добиваются успеха не только благодаря своим индивидуальным программным продуктам и гаджетам, но и за счет создания экосистем связанных сервисов.
OpenAI можно рассматривать как еще одну технологическую компанию, идущую по стопам Meta, Apple и Google, стремящуюся не просто вдохновлять пользователей новыми открытиями, но и удерживать их в линейке бесконечно обновляемых продуктов.
А это значит ровно то, что они способны убить немало стартапов своими планами развития.
С другой стороны, AGI это довольно условный термин...
Если бы показать сегодняшний Chat GPT людям в 2020 году, многие бы тогда сказали, что это AGI.
По сути Сэм Альтман в своем интервью на Snowflake Summit 2025 говорит, что кривая роста когнитивности моделей останется в том виде в котором мы ее наблюдали последние годы, по крайней мере в течение следующих 5 лет. Я давал ссылку на это интервью в прошлом дайджесте, прочитайте, там очень много интересных мыслей.
В тоже время, откуда совсем не ждали:
Даже если волна ИИ не заменит вас и вашу роль, она может заменить место вашей работы.
Бизнес может попасть под гораздо больший удар, чем сами люди. Т.е. потерять работу можно быстрее не потому что вас сократят, а потому что у компании, в которой вы работаете, какой-нибудь Айвентор (технологический предприниматель нового поколения) просто отберет долю рынка. AI isn’t coming for your job, it's coming for your company
Старый интернет был создан для людей. Новый будет создан для ИИ-агентов.
Агенты уже пытаются работать в мире, созданном человеком. Нажимают кнопки. Перетаскивают курсоры. Заполняют формы.
Но это как надеть на робота перчатку и сказать ему притвориться, что у него есть пальцы. Пока это работает, но это дико неэффективно!
Потому что через пять лет это будет не человек, нажимающий «купить сейчас». Это будет ваш агент на базе искусственного интеллекта, действующий от вашего имени, принимающий сотни решений в день, и не только о покупках, но и о планировании встреч, бронировании поездок, просмотре контента и обсуждении услуг во всех областях цифровой жизни. Agent-based computing is outgrowing the web as we know it
Уже писал об этом пару недель назад, и эта тема оч активно развивается в сети.
Подписывайтесь, чтобы не пропустить дайджест в ленте, если такие мысли по теме вам интересны. Я пока экспериментирую со временем публикаций.
Исследование со сканированием мозга показало, что чувство личной ответственности за моральные поступки снижается, когда люди подчиняются приказам — независимо от того, являемся ли они гражданскими или военными.
Исследование с участием офицеров-кадетов и обычных граждан выявило, что нейронные механизмы морального выбора одинаковы вне зависимости от социального контекста. Это подчёркивает необходимость учитывать влияние иерархии и принуждения при формировании чувства ответственности.
Микрокоманды захватывают Кремниевую долину в США. Компании доходят до миллиардных капитализацией с 10 сотрудниками. Среди таких стартапов — Safe Superintelligence от Ильи Суцкевера, Midjourney и Adept — в каждой большую часть работы выполняет ИИ. По словам экспертов, это «смерть» для карьерного роста многих менеджеров.
Представлен ультимативный бесплатный гайд по вайб-кодингу, в котором есть всё. Автор — ведущий инженер Google. Внутри проекта описаны лучшие техники промптинга, готовые шаблоны, фреймворки, сценарии — всё продумано до мелочей. Там нет устаревших советов, всё подогнано под новейшие модели и ИИ-сервисы.
Тайм-менеджмент — это не про управление временем, а про управление силами
Часто мы думаем, что эффективность зависит от грамотного распределения времени. Но даже при четком плане и полном календаре можно чувствовать усталость и неудовлетворенность. Все потому, что в основе продуктивности — не количество часов, а то, сколько сил мы можем вложить в задачи.
Чтобы снизить перегруз и выстроить более устойчивый ритм, важно пересмотреть подход к планированию дня. Старайтесь придерживаться таких практик:
Планируйте по энергии, а не по времени. Спрашивайте: «Сколько сил потребует эта задача?», а не «Сколько времени она займет?».
Оставляйте паузы на восстановление. После эмоционально или интеллектуально тяжелых задач — делайте перерывы.
Попробуйте в течение двух недель вести простой дневник состояния. Записывайте туда:
что делали,
сколько времени ушло,
как чувствовали себя после — энергично, нейтрально или вымотано. Это поможет выявить личные ресурсоемкие зоны.
Закладывайте запас времени. Добавляйте 15–30 минут к каждой задаче. Особенно важно для новых или сложных задач.
Планируйте перерывы осознанно. Обед и отдых — полноценные пункты в расписании. При необходимости — дайте им «рабочие» названия.
Рефлексируйте ежедневно. Удалось — зафиксируйте. Не получилось — сделайте выводы и двигайтесь дальше.
Настоящая цель тайм-менеджмента — не запихнуть больше дел, а сберечь энергию, здоровье и место для жизни.
В статье Валерия Зелёная, старший менеджер по развитию образовательных программ в YADRO и автор Telegram-канала о ментальном здоровье, разбирает, почему мы на самом деле устаем и как почувствовать себя лучше.
Карьера и жизнь техлида: новый выпуск подкаста «Работник месяца»
Гостем нового выпуска популярного подкаста «Работник месяца» стал Юрий Молодюков, техлид Mailion — корпоративной почтовой системы от компании МойОфис.
Что обсудили:
— рабочий день техлида,
— горизонтальное vs вертикальное развитие: что выбрать,
— сложности руководства командой,
— опыт работы в Германии и возвращения,
— почему Юрий выбрал МойОфис, и как у нас устроена инженерная культура,
— как развиваться самому и развивать продукт.
Хотите стать техлидом или просто узнать, что значит вести команду? В этом выпуске — кейсы и честные истории про задачи и людей.
Кибербез из атомной отрасли: как Гринатом участвовал на Positive Hack Days Fest 2025
PH Days Fest — одна из крупнейших площадок по кибербезопасности в России. Для Гринатома участие — это возможность показать подходы, команды и экспертизу в ИБ, а также рассказать, как мы развиваем стажёрские программы для будущих специалистов.
Ниже — короткий разбор.
С чем пришли
Доклады наших экспертов затронули ключевые направления ИБ и цифровых решений в госсекторе:
Сергей Живоглядов: Централизованное управление доступами через МСЭ разных вендоров — без хаоса и ручной рутины.
Александр Любинский: Цифровизация Северного морского пути — как IT ломает лёд и прокладывает маршруты.
Павел Аленчев: Отраслевой VDI «КУРС 2.0» в Росатоме — как построить безопасную и устойчивую виртуализацию.
Наталья Пичугина: Дискуссия о карьере в ИБ — как зайти в отрасль, что важно на старте, как подать свой опыт после госсектора.
Как выступили на кибербитве
StandOff — международная кибербитва, где команды защищают или атакуют реалистичные цифровые инфраструктуры.
От Гринатома участвовали:
Amanita — в составе атакующих (red team)
GreenWallTeam — защитники (blue team)
GreenWallTeam взяли сразу несколько номинаций:
- лучшее расследование и обнаружение инцидентов;
- самое быстрое реагирование;
- самая сплочённая команда.
Стенд
На PH Days мы не только делились опытом от наших экспертов, но и рассказывали, как студентам, выпускникам и молодым специалистам попасть в нашу команду через стажёрские программы Росатома.
Это 8–14 недель практики на реальных проектах, с наставниками, оплатой и гибким форматом работы. На сайте ИТ-стажировок Росатома больше деталей.
А еще с нами был один из наших опорных вузов-партнеров — НИЯУ МИФИ. Вместе разработали игру «Припаркуй ледокол» (симуляция навигации в сложных условиях), показывали на стенде научные фокусы, делали вкусное азотное мороженое, разыгрывали мерч. Не забыли и про юных юных гостей — для них был подготовлен "Морской бой". Но главное — были разговоры по делу: про ИБ, учёбу и карьеру, подходы и инструменты.
Если много стараетесь, но результата нет — вот что помогает мне: вместо того чтобы делать всё подряд, я ищу одну главную причину, что тормозит, и фокусируюсь только на ней. Это даёт максимальный эффект.
Вот 2 типичных случая, когда не получается сдвинуться с места:
1. Неясно, за что хвататься — и ничего не работает.
Пример — новички в аналитике, которые ищут работу, часто не понимают, на чём сфокусироваться. Мысли скачут: “Может, выучить ещё один инструмент? А вдруг дело в опыте?”. Паника только усиливает расфокус. Но стоит спокойно разобрать воронку — и оказывается, всё сыпется уже на этапе резюме. Откликов нет, потому что резюме общее и сырое. Когда текст становится чётким и показывает ценность для работодателя — начинаются отклики.
2. Фокус на том, что привычно, а не на том, что важно.
Пример — у многих начинающих предпринимателей с бэкграундом в разработке или аналитике не получается делать продажи. Причина банальна: на сайте нет трафика. Но вместо того чтобы заняться маркетингом и привлечь хотя бы первых 1000 человек, разработчики продолжают улучшать продукт, а аналитики — совершенствовать сбор данных. Продукт еще никто не видит, а данные не на что применять, поэтому пока не решишь вопрос с трафиком — всё остальное делать бессмысленно.
Прогресс начинается тогда, когда находишь и убираешь главное препятствие, а не делаешь всё подряд или то, что привычно.
Эту идею описал Элияху Голдратт в книге "Цель". Главный герой, Алекс, должен за 90 дней спасти завод, и наставник учит его искать главное ограничение — и устранять именно его. Хотя книга о производстве, принципы легко применимы в любой сфере.
Суть: в любой системе есть одно узкое место, которое сдерживает результат. Оно может быть внутренним (процессы, команда) или внешним (рынок, ресурсы). Пока это ограничение не убрано — остальные усилия почти бесполезны.
Недавно увидела, что результаты по проекту не те, которые планировала (а недавно я еще и увеличила планку), поэтому решила применить теорию на практике. Что сделала:
Выделила время на глубокий анализ данных из систем аналитики. Данные подсказывали: проблема — в продукте или его позиционировании. Но не всё можно понять только по цифрам.
Поэтому я подробно описала ситуацию ChatGPT — что происходит, мои сомнения и приложила данные. Попросила найти ограничение через призму Теории ограничений.
Сначала ChatGPT предложил несколько вариантов. После пары итераций с уточняющими вопросами я нашла главное ограничение.
Сейчас фокусируюсь на устранении этого ограничения. Когда решу — перейду к следующему ограничению (это, кстати, один из принципов Теории ограничений).
В чём отличие от обычной расстановки приоритетов?
Приоритеты часто ставят на ощущениях. Теория ограничений даёт чёткий фокус — куда бить, чтобы был максимальный эффект.
Конечно, идеализировать не стоит — у любой теории есть рамки. Теорию ограничений лучше применять, когда:
— Ресурсы ограничены — а так почти всегда: время, деньги, внимание.
— Нужен быстрый результат
— Система (бизнес, команда, проект) не даёт результатов, хотя вроде “всё делается”
Любая теория — не панацея, но помогает по-новому увидеть свою ситуацию.
Data-класс вашей ошибки: как относиться к ошибкам как программист
Ошибки можно рассматривать как задачи, которые возникли в ходе решения другой таски. Только, как правило, с экстремально короткими сроками выполнения и большим потоком информации. И входишь ты в этот поток не с самым высоким уровнем мотивации и возможным давлением.
Чтобы убрать эмоции из анализа ошибки и подойти к ней с «трезвой» головой, можно разложить ее как код. Вот, например, какой data-класс можно выделить у ошибки:
class Error {
// что нужно было сделать
var task
// что пошло не так
var errorDetails
//какие возможные последствия уже есть или последуют и кто может пострадать
var effect
//причины ошибки
var reasons
//плюшки от решения сложившейся ситуации
var benefits
//выводы
var experience
//список улучшений, которые можно сделать, чтобы минимизировать повторение ошибки
var actionItems
}А теперь — реализация.
Пример: Вы неверно оценили сроки выполнения целого скоупа задач, входящих в MVP для приложения Сообщения — ошиблись на целых два релиза. Никто не пострадал, но ситуация по многим аспектам неприятная.
Как бы выглядела реализация интерфейса для данного случая:
class BadEstimationForMVPMessaging {
var task = эстимация MVP для приложения Сообщения. Необходимо оценить все задачи, распределить по спринтам и релизам, учесть загрузку команды и выдать предполагаемую дату релиза
var errorDetails = ошибка в эстимации на два релиза (два месяца разработки команды из трех человек)
var effects = listOf(
- релиз переносился два раза
- демотивация команды
- вопросы с продуктовой стороны
)
var reasons = listOf(
- часть задач были сильно недооценены
- не учтены зависимости, которые, конечно, вылезли только в конце
- не заложен запас по времени
)
var benefits = listOf(
- хороший пример, который можно разобрать
- прокачан навык работы с ожиданиями
- ощутили дух стартапа с командой, решая внезапные блокеры перед релизом, и радовались запуску приложения
)
var experience = listOf(
- детальнее искать зависимости на этапе подготовки к эстимации
- закладывать запас по времени в 2-3 релиза
- на задачи с неизвестными апишками и стеком увеличивать коэффициент Пи*
)
var actionItems = listOf(
- составить чек-лист для подготовки к запуску новых приложений, на который можно ориентироваться всем командам
- обсудить с командой процесс выявления зависимостей
)
}Смотреть на ошибки так гораздо эффективнее. Вы выносите из них уроки, а не просто посыпаете голову пеплом. Попробуйте!
А больше лайфхаков по построению здоровой культуры ошибок в жизни и на работе читайте в подробной статье от Марии Киселевой, тимлида команды разработки мобильных приложений для KvadraOS в YADRO →
Летняя школа Surf: учим IT-профессиям на практике
Мы запускаем интенсивы в формате школы — онлайн-занятия, которые помогут разобраться, что такое работа в IT и с чего начать. Погрузиться вместе в IТ-профессии: мобильную и фронтенд-разработку, бизнес-анализ и тестирование ПО.
Для кого: для студентов, джунов и всех, кто хочет в IT, но не знает, с какой стороны подступиться
Зачем: чтобы получить крепкую базу по востребованным направлениям. Говорим про разработку, тестирование, бизнес-анализ — и, да, немного про AI тоже. Тем, кто проявит себя, предложим продолжить обучение уже внутри команды Surf.
Чему именно будем обучать:
QA — разберёмся, как искать баги и помогать делать продукты лучше.
BA — научим превращать идеи заказчика в понятные задачи для команды.
Разработка — Android, iOS, Flutter (один код — несколько платформ), Frontend.
Можно приходить слушать все занятия и потом выбрать направление, которое откликнется.
Что ещё:
Никакой духоты и формальностей, объясняем по-человечески.
Примеры — с реальных проектов Surf.
Поощряем нейроэнтузиазм: покажем, как AI может помочь, и дадим применить это в заданиях.
Если нужно — оформим как учебную или производственную практику, с документами поможем.
Расписание, подробности и форма заявки — на сайте школы.
Если у тебя остались вопросы про школу, пиши нам на Хабре или в Telegram.
Заработать 150 000 рублей, просто порекомендовав хорошего специалиста?
Ozon Tech ищет опытных экспертов уровня senior+ в Data Science и готов заплатить 150 000 рублей за наводку.
Как это работает?
1. Вы рекомендуете знакомого (если сами не работаете в Ozon).
2. Его берут на работу, и он успешно проходит испытательный срок.
3. Вы получаете бонус — 150 тысяч рублей.
Важно, чтобы кандидат тоже не работал в Ozon и не проходил интервью как минимум последние 3 месяца.
Количество рекомендаций не ограничено — чем больше хороших специалистов вы знаете, тем больше можно заработать. Только нельзя рекомендовать самого себя (но можно попросить друга вас порекомендовать 😏).
🔗 Подробнее о вакансиях и условиях.
А если хотите откликнуться на вакансии без участия в реферальной программе, заходите на наш карьерный портал:
Старший Data Scientist, Рекламный аукцион и управление ставками
Data Scientist, Рекомендации и персонализация
Старший Data Scientist, Факторы ранжирования
Представьте вакансию будущего:
«Ищем в команду сильного продакт-менеджера, сертификат superworker не старше 6 месяцев, версия прошивки BCI не ниже 1.2.2047, допустима beta. Обновление прошивки за счёт работодателя по итогам performance review при условии успешного прохождения испытательного срока. Международная прошивка является преимуществом»
Научная фантастика? Не совсем. Уважаемый человек-эйчартех Josh Bersin рассказал кто такой superworker (вот тут его пост) с водой и нудятиной, если вам мало моей). И это не тот парень, у которого есть друзья в каждом отделе. Эточеловек, который использует ИИ для значительного повышения своей производительности, эффективности и креативности. Проще говоря чел со скилл-экзоскелетом, который будет работать за всех тех устаревших бедолаг, которых мы упорно сокращали в последние годы. По сути это легализованный на уровне бигтеха вечный стартап, где ты должен и тесто замесить, и печь починить, и пирожки продать. Но теперь у тебя есть ИИ, поэтому считается, что ты не устанешь слишком сильно.
Вижу здесь не столько угнетение и галерный минус-вайб, сколько прикольный сдвиг парадигмы в бошках: те, кому повезёт устроиться на работу, будут широки и глубокими специалистами, настоящими T-shaped воинами (именно такими должны быть современные продакты в несбыточной влажной фантазии примерно любого работодателя).
В общем, работать за пятерых станет не подвигом в детстве ударенного по бошке эмоциональными качелями родителей трудоголика, а вполне себе вывозимой (но это не точно)нормой.
А что по прошивке BCI? Это некстлевел суперворкера, как сказала бы Зоя Вексельштейн. BCI — brain-computer interface, USB поколения альфа.
Гибкая основа позволяет массивам микроигл соответствовать контурам мозга, что улучшает запись мозговой активности с высоким разрешением
Сандиеговская инженерная школа рассказывает об устройстве игольчатого шлейфа, который можно укладывать поверх серого вещества, чтобы суперворкер взаимодействовал с ИИ-шкой не ртом или пальцами, а мозгом. Изобрели давно, в 2022 году, протестировали на мышах. Говорят, что работает и превосходит своего предшественника — девайс Utah Array, который помогает жертвам инсульта и с повреждением спинного мозга взаимодействовать при помощи мысли с роботизированными конечностями.
Моя гипотеза (после ночи почти без сна): запрос на суперворкеров хоть и пока не формализован, уже очень большой, а BCI — следующий шаг на пути к производительности белковых существ и экономии на ФОТ.
Вот только если верить исследованиям, с этими всеми ИИ и бешеными по масштабам дата-центрами, работать суперворкеры будут в противогазах.
// Пишу про будущее работы
Представлен сервис анализа вилок зарплат на айтишных вакансиях VILKY.
Основные возможности платформы:
анализирует информацию с открытых русскоязычных позиций
парсит данные с открытых вакансий России и СНГ.
база обновляется регулярно.
показывает, сколько стоит каждая позиция, грейд и навык на рынке труда — это поможет собрать идеальный набор знаний и квалификаций.
бесплатное решение.
Как принимать решения, даже если не хочется?
В новом выпуске подкаста «Свободный слот» обсуждаем сложные решения тимлида — те, что бьют не по метрикам, а по нервам. Чтобы разобрать эту непростую тему, ведущие Саша Прокшина и Паша Федотов встретились с Олегом Федоткиным, CTO в «Циан». Как принимать решения, когда нет правильного ответа? Уволить или дать шанс? Сохранить команду или пойти на реорганизацию? Согласиться на даунгрейд ради себя или тянуть дальше? Выделите свободный слот в своем расписании, чтобы вместе с ребятами найти ответы на все вопросы.
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
На GitHub Представлена бесплатная база (Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern: From Start to Scale) по ИИ‑агентам и их правильному созданию с нуля:
Подробное введение в общее строение и теорию разработки ИИ‑агентов.
Разбор всех популярных нейросетей от ChatGPT до Gemini.
Важнейшие протоколы ИИ.
Паттерны проектирования ИИ‑агентов.
Множество проектов для закрепления знаний — каждый авторы разобрали пошагово. Готовых ИИ‑агентов сможете сразу применять в работе.
Разборы процессов в популярных нейростартапах.
Куда смотреть и как интерпретировать увиденное
В малом и микро бизнесе встречаются два вида контроля. Они в каком-то смысле противоположны друг другу по цели и методам осуществления.
В первом случае предприниматель чувствует облегчение, что кто-то занимается отделом продаж и старается не вдаваться в подробности. Во втором контроль — это способ справиться с тревожностью. Спросил, и вроде отлегло.
Есть еще третий способ, когда предприниматель формализует и контролирует все, что хоть как-то похоже на процесс. Он верит, что бизнес должен быть оцифрован; что получаешь ровно то, что контролируешь; и прочие законы успешного бизнеса, с которыми трудно не согласиться.
Однако, нужно еще ответить на вопрос: каким должен быть следующий шаг. Контроль в общем смысле — это не только получение информации о деятельности подразделений, но и управленческое воздействие на основе этой информации.
Управленческое воздействие сильно зависит от того как интерпретировать данные. А те, в свою очередь, зависят от того куда мы смотрели.
Как стать детективом в Авито?
Модерация объявлений, коммуникация внутри сервиса, меры безопасности — рассказываем о SafeCom в новом выпуске «AviTalk». На этот раз экспертизой делится Антон Тупиков, технический лидер дирекции SafeСom Авито. Вместе с ведущей Стасей Кошман говорим о найме в SafeCom, интересных кейсах из работы сервиса и способах стать детективом внутри Авито. Антон также поделится историей собственной карьеры: от первых проектов до перехода в Авито.
Чтобы ничего не пропустить, включайте видео и делитесь мнением в комментариях.
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
Проект Digital in pharma запустил опрос по зарплатам в фарме. Без лукавства. Без «по договоренности». Расскажите знакомым медикам и пройдите сами, если работаете в сфере медицины».
С 20 мая по 19 августа собираем данные, которые обычно не любят обсуждать вслух. А 1 сентября публикуем результаты. С цифрами, графиками и выводами, чтобы каждый мог понимать рынок, а не гадать. Опрос анонимный. Доступ к результатам сразу после прохождения. Потом сделаем нормальную визуализацию: без перегруза, но с пользой. По ролям, по регионам, по ощущениям. Зачем это мне? Хочу меньше мифов и больше ясности. Хочу, чтобы люди из фармы понимали свою ценность, а не ловили сигналы с карьерных астропрогнозов. Пройдите. Поделитесь. Пусть будет видно, сколько стоит опыт, стресс и навык держать фарму в движении.
Пройти опрос можно по этой ссылке.
