Карьера в IT-индустрии

Введение. Логичное продолжение старой проблемы

Как я уже писала раньше, современный рынок найма в значительной степени выстроен как система отсева.

Отсев включается уже на самом первом этапе: автоматический скрининг отбрасывает резюме по формальным признакам через фильтры ключевых слов.

Для кандидатов это давно стало реальной проблемой.

Сильный специалист может не дойти даже до первого разговора с бизнесом просто потому, что его опыт не совпал с формой, которую ожидает система.

Обойти такой отсев на этапе резюме с каждым годом становится всё сложнее.

И, похоже, кандидаты наконец начали отвечать.

Всем привет! Меня зовут Илья Есейкин и я IT-управленец среднего звена, веду небольшой (пока) Telegram-канал о цифровой зрелости бизнеса. Это моя первая статья на Habr — пишу о том, что видел изнутри: несколько компаний, разные отрасли, реальные кейсы. Стараюсь обойтись без корпоративного глянца и универсальных рецептов. Если тема откликается — буду рад обратной связи в комментариях.

Есть фраза, которую многие из нас слышал во всех компаниях, отрасли разные, но фраза всегда звучала примерно одинаково: «Ну сделайте пока так, потом переделаем нормально». Она произносится обычно, когда дедлайн завтра, бюджет кончается, а продукт надо показать на демо. И именно из таких моментов, помноженных на годы, состоит то, что принято называть техническим долгом — не абстрактная IT-проблема, а вполне конкретный список управленческих выборов, сделанных под давлением обстоятельств.

Каждый, кто приходит в ClickHouse из мира классических OLTP-баз, несет с собой багаж священных знаний. Один из таких «священных граалей» — Common Table Expressions (CTE).

Казалось бы, что в ClickHouse может пойти не так? Ведь там тоже есть WITH! Любой нормальный человек просто возьмет и начнет использовать, казалось бы, привычный функционал. Но в итоге останется у разбитого корыта.

В этой статье мы разберем главные грабли: почему WITH в ClickHouse — это не оптимизация, а макрос для парсера и выстрел себе в ногу, если этого не знать.

Coinbase уволили инженера за отказ пользоваться AI-инструментами. Prodoscore замерили 25 000 сотрудников - кто пользуется AI, тот на 19% продуктивнее. Каждый месяц разрыв растёт ещё на процент. Создатель Claude Code шипит 30 MR в день и не пишет ни строчки руками. Собрал данные - и понял, что «20 лет опыта» без AI уже мало.

В инфраструктурных проектах цена ошибки может измеряться миллионами и репутацией компании. Но практика показывает: поиск виноватых редко помогает избежать повторения проблем, гораздо эффективнее работает культура постмортем-разборов — честный анализ инцидентов без наказаний, который превращает ошибки в системные улучшения.

В инфраструктурных проектах цена ошибки редко бывает символической. Это может быть простой систем, финансовые потери, штрафы, иногда репутационные риски для клиента и подрядчика. В такой среде логично ожидать жесткой культуры поиска виноватых. Но практика показывает обратное: чем сложнее технологическая среда, тем бесполезнее модель «найти виновного и наказать». Она не снижает количество ошибок. Иногда она даже увеличивает их. За годы работы в инфраструктурных проектах я убедился, что единственный способ реально повышать качество, это культура разбора ошибок без наказаний. В инженерной среде это часто называют постмортем.

Почему поиск виноватых не работает

В ИТ есть старая поговорка: «Быстро поднятое не считается упавшим». Почти каждый инженер слышал её ещё в начале карьеры. В этой фразе есть важный инженерный принцип: в момент инцидента главная задача — не выяснять, кто виноват, а максимально быстро восстановить систему.

Когда что-то падает, инфраструктура, сервис или интеграция, время становится главным фактором. Клиенту не важно, кто допустил ошибку, ему важно, чтобы система снова работала. Поэтому в инженерных командах почти инстинктивно действует правило: сначала поднимаем систему, потом разбираемся.

Почему найм в IT стал жёстким, как фейковые резюме и AI убили доверие, и почему в 2026 году легче не станет.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Горлов, я CEO IT-компании «Альтеркод» и программный эксперт курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. Недавно мы провели рефакторинг программы: добавили больше практики, обновили версии фреймворков и сделали обучение более сбалансированным для студентов.

В этом материале мы с продуктовым лидом Александром Скугаревым кратко расскажем об изменениях. Текст будет полезен тем, кто хочет узнать больше о том, как устроено онлайн-образование в IT, и всем, кто думает об обучении Python в Практикуме.

Я запускаю свой продукт без команды, без бюджета и с полной занятостью в найме. К концу года он либо начнет приносить деньги, либо я тихо вернусь обратно и сделаю вид, что ничего не было. Это первая часть – про поиск идеи, которая найдет отклик у потенциальных пользователей и от которой не будет тошнить.

Ещё до споров из-за применения Пентагоном искусственного интеллекта Дарио Амодеи всё активнее нападал на своего бывшего начальника Сэма Альтмана и на курс развития OpenAI — компании, которую они вместе выстроили.табачным компаниям, сознательно сбывающим вредоносный продукт.

В последние месяцы генеральный директор Anthropic в общении с коллегами сравнивал судебную тяжбу между Альтманом и Илоном Маском с борьбой Гитлера и Сталина¹, называл злом пожертвование в $25 миллионов долларов, которое президент OpenAI Грег Брокман направил в протрамповский суперкомитет политических действий², и в речах уподоблял OpenAI и других соперников табачным компаниям, сознательно сбывающим вредоносный продукт.

Всем привет. Меня зовут Максим, я разработчик в одном из крупных финтехов России. У нас сейчас (наверно, как и у всех) интенсивно вводят ИИ-агенты для написания кода. Плюс необходимое соблюдение метрик по охвату и использованию данных агентов.

Но никто не задумывается о состоянии души разработчика при KPI обязательного использования ИИ.

Это материал по мотивам выпуска подкаста Podcast++ от Онтико и Ви.Tech. В центре разговора - Ольга Ортега, директор по данным и аналитике в Ви.Tech - IT-дочке ВсеИнструменты.ру, и Иван Лукьянов, коуч и ментор директоров и фаундеров крупных компаний. Говорили о жизнестойкости лидера: не как о красивом слове из популярной психологии, а как о практическом навыке, который проверяется не на конференциях, а в моменты, когда все идет не так.

С жизнестойкостью есть известная проблема. О ней легко говорить общими словами: держаться, не сдаваться, мыслить позитивно, искать возможности. Но как только разговор упирается в увольнения, кассовые разрывы, выгорание, потерю почвы под ногами и месяцы турбулентности, все общие слова быстро перестают помогать. Приходится разбирать тему по частям: что именно держит человека, где заканчивается оптимизм и начинается самообман, почему одной дисциплины мало и можно ли вообще эту штуку в себе натренировать.

Итак, более 90% российских компаний признались в ухудшении своего положения за последний год, и на Хабре уже регулярно вижу статьи о том, что «незаменимый сотрудник — это плохо», но предлагают в первую очередь лечить симптоматику, но не саму изначальную проблему.

Это примерно как лечить перелом ноги анальгином — главное чтоб не болело. Только кость как‑то странно срастётся, если срастётся вообще. Но главное же — что не болит!

Вообще, общемировая практика показывает, что есть две основные системы бизнеса — рабочая лошадка, которая планируется надолго, которая может со временем переформатироваться под новые моменты, но общая база у неё остаётся, и вообще владельцы её ещё планируют внукам завещать. А возможно, они и сами те внуки, которым компанию зазавещали.

Второй вид компаний — можно назвать его «тактическим».

Вы думаете, что на собеседовании выбирают лучшего? Рекрутеры пишут статьи про «снижение неопределённости», «оценку рисков» и «понятных кандидатов». А по факту сами не знают, кого ищут, нанимают сказочников и называют это оптимизацией потока.

Спойлер: «понятный» кандидат обходится бизнесу дороже, чем «непонятный» профессионал. И да, Жизнь за Нер'зула!

Если вы думаете, что на собеседовании выбирают «лучшего кандидата», — скорее всего, вы неправильно понимаете, как устроен процесс найма. И это нормально. Потому что снаружи всё действительно выглядит именно так: есть вакансия → есть кандидаты → выбирают сильнейшего. На практике всё работает иначе.

Привет! Это команда Яндекс Практикума, и сегодня мы развенчаем сразу три популярных мифа о сфере кибербезопасности, поговорим о востребованных направлениях в этой сфере и расскажем о программе онлайн-магистратуры «Кибербезопасность» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Практикумом.

Ты хочешь в IT. Смотришь курсы, читаешь туториалы, может, уже пишешь первый код. А тебе говорят, что ИИ заменит программистов уже завтра и они будут не нужны. Что твой друг завайбкодил продукт за выходные и уже заработал денег на нём. Зачем вообще в это идти? Хороший вопрос.

“Wake up! Из «Матрицы» сойду - Трава по пояс!”

Удалёнщик берёт красную таблетку, просыпается — и обнаруживает, что вокруг не зелёные поля, а расчистка снега, извоз детей в школу за 30 км и соседи, для которых он «чудак с ноутбуком». За 20 лет наблюдений за «выходом из матрицы» картина неутешительная: большинству страдающих в мегаполисе нужна не деревня, а город поменьше. А мечта об избушке — чаще симптом выгорания, чем план. Разберёмся, что на самом деле останавливает людей — и куда смотреть если не в поисках горизонта с избушкой.

Два года магистратуры по HR - и ни одного дня поиска работы. Рассказываю, как академическое исследование стало стало входным билетом в классную продуктовую IT-компанию.

Всем привет, меня зовут Артём Смирнов. Я руковожу департаментом мультивендорных решений и экспертизы в YADRO. 

Оценив потребности заказчиков, мы создали специальное подразделение нашего сервиса — департамент мультивендорных решений. Каждая задача сотрудника нашей команды — это настоящее исследование. Рассказываю, чем занимается наш департамент, как строится работа и кого берут решать сложные сервисные и архитектурные задачи.

2:47 ночи. Нет дедлайна. Нет аутейджа. CTO стартапа из Y Combinator не может закрыть ноутбук - и идёт к врачу за таблетками. CEO Y Combinator хвастается 19-часовыми сессиями. Исследователи UC Berkeley фиксируют: самые увлечённые пользователи AI выгорают первыми. Собрал данные - и увидел паттерн, похожий на переменное подкрепление из исследований азартных игр. Гипотеза с тревожными сигналами.