Развитие AI-инструментов на базе современных LLM запустило в последние годы тренд на автоматизацию всего, что прибито меньше, чем на 2 гвоздя, и первыми адоптерами здесь традиционно выступает IT сообщество. Как Луи Пастер некогда ставил себе и друзьям намешанные на голой коленке вакцины, так сейчас разработчики активно ставят Code Copilot-ы, дизайнеры экспериментируют с Midjourney, скромно к этой очереди пристраиваемся и мы, Product Manager-ы.

Меня зовут Алексей, и я более 15 лет занимаюсь управлением b2b-b2c продуктами и руководством командами в энтерпрайзе и стартапах.

И сейчас предлагаю продолжить исследование того, какое влияние AI и ML инструменты оказывают на бизнес. Предыдущий эксперимент касался применения современных моделей машинного обучения в решении задачи прогнозирования цены в золотодобыче, в статье же ниже мы рассмотрим пример того, как очередные порождения ChatGPT могут помочь в управлении продуктовой разработкой и повысить эффективность взаимодействия в команде.

Хабр, привет! Это Just AI, и мы создали JustGPT – третью большую языковую модель, сопоставимую по качеству ответов с известными LLM для русского языка (GigaChat, YandexGPT). Наша история – про работу над моделью, ее обучение и тестирование по своей методике. Но в конечном итоге она о том, как получить свою LLM на русском языке без космических мощностей и огромных команд.

Потребность в квалифицированных программистах и аналитиках постоянно растет, но ресурсы для расширения штата есть не всегда — особенно в кризис. ИТ-аутстаффинг решает эту проблему. Но вокруг того, как организовать процесс с юридической точки зрения, существует немало холиваров.

В этой статье мы решили раз и навсегда положить конец всем спорам и предложить отрасли шаблон договора на оказание услуг по модели ИТ-аутстаффинга. К разработке шаблона мы привлекли юристов из компании Runetlex, специализирующихся на ИТ-сфере.

Для джуна поиск работы похож на полосу препятствий. Тот, кто успешно преодолел ров с крокодилами, катящиеся шары, лаву и дротики с ядом, получает приз — классную работу. 

Всем привет, это Макс Кравец. В 2021 году я написал серию статей о том, почему джуны никому не нужны и куда катится рынок зарплат разработчиков в IT. В них я посмотрел на вопросы со стороны нанимателя. Рассказал, почему джуны — это рисковая инвестиция. Дал общие советы, как новичку не застрять на начальном уровне, прокачать самостоятельно soft- и hard-скиллы и достигнуть желаемого роста в зарплате. Спустя полгода я решил дополнить эти материалы. 

Дисклеймер: все цены взял из проектов двухлетней давности. Если стоимость поменялась сильно, постарался обновить данные. 

• Что защищаем?
  
• От чего защищаем?
  
• Как сильно защищаем? 
  

• CPU,
• RAM,
• DISK,
• Network.

• vCenter Performance Counters – счетчики производительности, графики которых можно посмотреть через vSphere Client. Информация по данным счетчикам доступна в любой версии клиента (“толстый” клиент на C#, web-клиент на Flex и web-клиент на HTML5). В данных статьях мы будем использовать скриншоты из С#-клиента, только потому, что они лучше смотрятся в миниатюре:)
• ESXTOP – утилита, которая запускается из командной строки ESXi. С ее помощью можно получить значения счетчиков производительности в реальном времени или выгрузить эти значения за определенный период в .csv файл для дальнейшего анализа. Далее расскажу про этот инструмент подробнее и приведу несколько полезных ссылок на документацию и статьи по теме.

Я долго ждал и просил автора исследования 2014 года повторить его. Не дождался, несмотря на регулярные просьбы. Видимо, представляя какой титанический труд предстоит, автор эту идею откладывал.  Но так совпало, что не только мне, но и моей знакомой для ее компании потребовались облачные услуги, и она предложила мне свою помощь по сбору информации. Так родилась шальная идея повторить статью. Возражений у автора предыдущего обзора не было, поэтому мы принялись за дело, взяв за основу его методику подсчета
В этот раз в обзор вошли 36 компаний, а совместная работа по сбору и анализу информации затянулась аж на 5 месяцев. Конфигурацию мы взяли, опираясь на предыдущее сравнение  с поправкой на требования компании моей знакомой.