За последнее время я слишком часто сталкиваюсь с одной и той же практикой: сотрудников заставляют трекать время, вести отчёты по задачам, указывать, сколько часов на что потратили. Более того — от этих цифр зависит их зарплата.

И каждый раз у меня внутри звучит: «Зачеееем?»

Использование больших языковых моделей в обучении студентов, кроме многих достоинств, создает дополнительные проблемы — существует реальный риск ухудшения базовых знаний у будущих инженеров. Меня зовут Игорь Никифоров, и я знаю, о чем говорю: более 14 лет я преподаю в Высшей школе программной инженерии Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. 

При этом я не считаю LLM-модели бичом современности. ChatGPT, DeepSeek и им подобные — всего лишь инструменты, новые технологии, которыми важно учиться пользоваться во благо. В статье поделюсь своими размышлениями на тему LLM в высшем образовании и расскажу о некоторых методиках приема лабораторных и практических работ в век нейросетей, часть из которых мы уже внедрили в образовательный процесс.

Привет! Меня зовут Света Данильченко, я работаю в Авито и я обожаю эксперименты. Полтора года назад я задумалась: а что, если моя любовь к корпорациям — это всего лишь привычка? Может, я могу быть кем-то ещё? Я решила проверить эту гипотезу и на год отправилась в карьерное путешествие, чтобы выяснить, кто я на самом деле.

В этой статье — итоги моего эксперимента и выводы, которые я из него сделала. Рекомендую к прочтению тем, кто задумался о переходе из бигтеха в бизнес поменьше и тем, кто планирует совершить обратный маневр.

В наше время компьютерными выставками, на которых гиганты индустрии поигрывают мышцами на потеху публике, а Разрушители Легенд стреляют по холсту из циклопической краскопушки, никого не удивишь. Мы пресытились и перестали считать компьютеры чем-то заслуживающим внимания. Чем-то особенным. Даже конференции по ИИ и робототехнике не вызывают у нас вау-эффекта. А человека без смартфона принято считать дауншифтером, отщепенцем и «не таким, как все».

Однако каких-то 40 лет назад всё было совсем иначе. Компьютерных энтузиастов называли гиками. Мало кто понимал потенциал компьютерных технологий. Герой сегодняшней статьи был одним из пионеров отрасли, всерьез поверившим в грядущую технологическую революцию. И отчасти благодаря его вкладу сформировалась современная ИТ-индустрия.

Интроверты – классные, вдумчивые люди. У меня много друзей-интровертов, и вот, что могу сказать: ни один из них никогда меня не подвел! Да, они могут быть медлительными в чем-то и односложно общаться, но если уж обещали – сделают непременно.

Тем не менее, как дело доходит до поиска работы и собеседований – интроверты начинают пасовать. А фраза «Расскажите о себе» просто вызывает желание накрыться с головой простыней, чтобы больше никто и никогда.

Сегодня моя статья для вас, прекрасные интроверты! И я надеюсь, что она сможет ответить на вопрос: «Как все-таки пройти собеседование, если ты – интроверт?»

Тут в первую очередь надо понимать, что интровертность – просто особенность типа личности, как и экстравертность.  Одни хороши в чем-то одном, другие – в другом. Никто не лучше и не хуже.

Ваши преимущества, как интроверта: вы наблюдательны, умеете слушать, хорошо анализируете информацию, не болтаете лишнего. Вы идеально справляетесь с задачами, где важны внимание к деталям, системное мышление, способность сосредоточиться и довести дело до конца! И вы совсем не обязаны быть «рубахой-парнем», чтобы стать ценным сотрудником для компании.

Привет! Я — Таня Рашидова, QA тимлид в KODE. Я думала, что все тестировщики уже давно внедрили AI в свою повседневную работу. Но недавно выяснила, что многие либо не пробовали, либо попробовали, запутались, не получили вау-результата и забросили. Раз уж я уже объяснила, как использую AI в работе нескольким коллегам, решила оформить опыт в статью. Может, кому-то из вас она сэкономит время и силы.

Продолжаем наращивать базу знаний по System Design! В этот раз освятим использование Pub/Sub, Event-Driven Architecture, Distributed Systems, Leader Election. Посмотрим на их концепции и области применения при проектирование высокодоступных отказоустойчивых систем.

Хочу начать с личной предыстории. Давным‑давно, как и многие из вас, я читал умные книжки: «Чистый код» и «Чистая архитектура» Роберта Мартина, «Совершенный код» Стива Макконнелла и другие.

Также не обошли меня и классические принципы проектирования — SOLID, KISS, DRY — и, думаю, каждый читатель добавит сюда свои.

Безусловно, это всё важные и фундаментальные вещи.

Но однажды на горизонте появилось DDD — предметно‑ориентированное проектирование в изложении Эрика Эванса. Именно его «синяя книга» стала культовой и задала язык для архитектурного мышления.

Позже я открыл и «красную книгу» Вона Вернона, где DDD уже рассматривался с точки зрения практической имплементации: архитектура, код, реальные подходы в проектах.

Читая Эванса, рассматривая его диаграммы классов и примеры кода, я всё думал: как он это делает?

Самым большим открытием для меня стало то, что книга DDD хоть и показывает стратегические и тактические приёмы — агрегаты, объекты‑значения, спецификации, фабрики и т. д. — но не учит проектировать саму предметную область.

Складывалось ощущение, что мы это уже откуда‑то должны были знать. А откуда — остаётся загадкой.

Линус Торвальдс как-то написал в своей книге, что создавал Linux для развлечения, но в итоге это привело к революции. Git, его второе творение, также оказалось «случайной революцией» — и сегодня это стандартный инструмент для людей в ИТ. Однако процесс его создания был уже не таким «весёлым» — по крайней мере, для самого Линуса. 

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я работаю в YADRO. Я прошел большой путь в самостоятельном изучении языков программирования: от SQL до Go. Сначала я вообще не документировал процесс обучения, затем стал вести заметки по «академическому» принципу — писал конспекты, как в университете. Пока не открыл древовидную систему хранения данных, которая лежит в основе метода Цеттелькастен. 

В этой статье расскажу, как порядок в заметках помогает лучше усваивать материал, кому подойдет Цеттелькастен или подобные методы и что лучше — простые конспекты или структурированные заметки.

Привет новичкам в Kubernetes и тем, кто не знаком с этой технологией!

Давайте представим себе крупную компанию, которая состоит из нескольких бизнес-юнитов. В ней каждый юнит занимается своим направлением деятельности, и у него есть офис и департаменты, поделенные на отделы, в которых работают сотрудники с конкретными функциями.

Еженедельно бизнес-юнит ставит задачи и распределяет их между департаментами, а также делает отчеты для дирекции компании. Таким образом, у всех получается достигать поставленных бизнес-целей. Перед каждым юнитом стоят одинаковые задачи — распределение обязанностей, наем или увольнение сотрудников. Дирекция контролирует все происходящие процессы в бизнес-юнитах, распределяет затраты и отвечает за принятие финальных решений. Также в крупных компаниях нужны различные менеджеры, сейлы и еще множество других сотрудников.

Мы решили сравнить платформу оркестрации кластеров Kubernetes с любой крупной компанией, взяв за пример «Штурвал». Что из этого вышло — читайте под катом.

Сейчас в медиа пространстве часто говорится о так называемом "тихом повышении". Под ним как правило имеется ввиду когда работнику дают дополнительные обязанности, но при этом официально не повышают ни зарплату, ни должность. Как правило о таком говорят как о чем-то негативном, но как человек, который сталкивался с ним, хочу разобрать в каких случаях на него всё-таки стоит соглашаться и возможные варианты общения с начальством, если вы на него не готовы.

В этой статье хочу рассказать немного о себе, кем я работаю, какие решаю задачи, с какими трудностями сталкиваюсь. Без лишних прикрас и романтики погрузимся в профессию радиоинженера, надеюсь эта статья вам будет полезна и как минимум вы будете иметь представление об этой непростой профессии.

История развития области искусственного интеллекта - невероятно захватывающая тема. Как из первых, довольно робких идей, которые часто подвергались критике, выросли технологии, меняющие наш мир прямо сейчас? Об этом пути – от почти механических предков ИИ до современных моделей вроде ChatGPT/Claude/Gemini/Grok и других, способных вести осмысленный диалог – я и хочу рассказать.

Это не будет скушняцкий научный трактат, изложение фактов или лекция, а скорее взгляд со стороны человека, которому самому это все супер интересно - взгляд на ключевые вехи, прорывы и интересные моменты этой удивительной истории. Я собираюсь не просто пройтись по истории, но и на пальцах объяснить (вот как сам разобрался - так и расскажу) - как оно все работало. Возможно, без огромной технической глубины - зато интересно и с понятными примерами. Мы с вами получим представление о том, как оно было – от допотопного перцептрона до последних современных моделей-трансформеров. Посмотрим, как это работало, удивимся прорывам и попробуем заглянуть – что там за горизонтом (хотя, конечно, с AI-2027 мне тягаться бесполезно).

Поехали!

Привет, меня зовут Диана, я математик, а еще пишу для хабраблога МТС. В прошлый раз публиковала задачу про адвент-календарь — спасибо всем, кто решал и комментировал! А сегодня хочу немного рассказать про милый моему сердцу кусочек математики — часть аналитической геометрии, которая повествует о кривых второго порядка.

Кривые второго порядка — это не просто красивые абстракции. Они прочно вплетены в вашу повседневность: параболы помогают сфокусировать сигнал вашего Wi-Fi, гиперболы — определить ваше местоположение, а эллипсы — это орбиты спутников.

В посте обсудим, что такое кривые второго порядка с точки зрения математики и какие у них есть родственники. Найдем связь графиков из школьной математики и современных технологий — для этого даже сгоняем в космос! А еще узнаем, по какой траектории полетит брошенный мячик, если вы ну очень сильны. Предупреждаю: будет много ссылок. Надеюсь, получилось собрать их воедино и дать жизненного контекста, не погружаясь в тяжелые формулы. Поехали!

Всем привет! Меня зовут Андрей, я head of platform в довольно большой финтех компании. Мы с коллегами спорили, стоит ли выкладывать эту статью на Хабр, или тут маловато айти и много личной истории. Я решил рискнуть в личном блоге, и вот почему: во-первых, знаменитый мем про 300к/наносек не на пустом месте возник – нам, айтишникам, правда надо считать довольно прилично денег; во-вторых, наша индустрия очень любит данные, чтобы потом принимать на их основе всякие полезные решения (или стрелять себе в ногу, всякое бывает); в-третьих, деньги – традиционный и уважаемый измеритель успеха, с которым имеют дела почти все люди; в-четвертых – мое личное наблюдение – многие наши коллеги по индустрии отличаются выдающейся безалаберностью в отношении личных денег – спасают лишь любящие супруги и заботливые работодатели; наконец, в-пятых, я уверен, что грамотное ведение личных дел – надежный фундамент личной эффективности – то есть классных пет-проектов, отличных статьей на Хабре и так далее.

Начну издалека. Каждый взрослый дееспособный человек полностью отвечает за свое финансовое положение и располагает своим имуществом. А, как нас учат практики менеджмента, для управления чем-либо нужно понимать ситуацию “сейчас”, а также иметь какие-то данные для анализа, прогнозирования и дальнейшей обработки. 

Вот ты, Юзернейм, знаешь, сколько у тебя денег? Хватит на новый макбук на М3 или надо дождаться зарплаты?

Если для ответа на этот вопрос требуется доставать телефон, открывать банковские приложения, прикидывать что-то в уме или даже считать наличные в кошельке или сейфе, то моя статья будет полезна. Даже для тех, кто в таких случаях звонит маме (доля шутки).

С появлением LLM люди разделились на три лагеря: тех, кто верит в повышение КПД при помощи автодополнения и тех, кто относится к хайпу крайне скептически. Третий лагерь — это сами LLM, они же тоже что-то там про себя думают, наверное.

За долгие годы работы с кодом я привык слышать от среднего уровня разработчиков (и от тех, кто выбрал языки, которым требуется бесконечная генерация бойлерплейта): «Продуктивность программиста напрямую зависит от IDE». При том, что я всегда производил в несколько раз больше самого сложного в компании кода, используя vim с минимумом плагинов. Подсветка синтаксиса мне помогает, тут (как, впрочем, и почти везде) я с Пайком не согласен. Автодополнение — уже нет, я его иногда включаю «еще раз попробовать, вдруг это со мной что-то не так», и когда читаю курсы — но в основном мне мешают выскакивающие окошки: отвлекают, распыляют внимание, наталкивают на ложный путь.

Всем привет, меня зовут Юрий Пузыня, я занимаюсь развитием платформы документации Diplodoc в Yandex Infrastructure, которую мы пару лет назад выложили в опенсорс. И сегодня я расскажу лёгкую историю невероятного везения в опенсорсе.

Мой первый коммит как контрибьютора в опенсорс‑проект был смёржен спустя два с половиной года мной же в качестве мейнтейнера этого проекта. И в чём тут история успеха — спросите вы. Но давайте я расскажу всё по порядку.

В этой статье поделюсь своим опытом работы в чужом стартапе: какие меня ждали разочарования, какие совершил ошибки и почему надо было уйти из проекта еще до того, как он закроется.