Карьера в IT-индустрии

В апреле 2024 я приняла решение уйти из ВК не потому, что нашла лучшую работу, а потому что приходила я продвигать VK в отстающих регионах, а мне дали заниматься продвижением гос.пабликов, что гораздо уже по обязанностям. Я выжала из этого максимум для себя: разобралась в геосфере, маркетинге,  UX-исследованиях, глубинках, болях администраторов, ЦУРов, геймификации; и для компании: увеличила конверсию рассылки в 2 раза, привела 4,3 млн пользователей, запустила ботов, улучшила дашборд, провела конкурс - и повысила вовлеченность пользователей на 26%. А повысить одновременно и охват и вовлечённость - это очень крутые результаты, тк это метрики обратно зависимые. Но в VK я не видела своего развития и приняла решение уйти.

Я поняла, что пора останавливаться и определиться с 1 местом, где я смогу постоянно раскрывать потенциал. Я перебрала свой предыдущий опыт и поняла, что это:

Привет, на связи команда Яндекс Практикума. Приёмная кампания в онлайн-магистратуру «Управление продуктом в цифровом бизнесе» ИТМО в партнёрстве с Практикумом вот-вот закончится: 28 августа — последний день приёма документов. Но вы ещё успеете поступить, в статье расскажем, как это сделать и что входит в программу.

Дефицит специалистов в сфере кибербезопасности перестал быть кадровой проблемой. Сегодня это прямой стратегический риск для бизнеса. Пока злоумышленники осваивают ИИ и практикуют новые техники взлома, мы в «Ростелекоме» укрепляем защиту. Причем делаем ставку не только на поиск уникальных ИБ-профессионалов, но и вполне успешно превращаем студентов первых и вторых курсов в специалистов по кибербезу.

Привет, Хабр! Я Ольга Лапшина, HR-бизнес-партнер блока информационной безопасности «Ростелекома». В этой статье расскажу, как мы построили настоящую лабораторию по созданию киберзащитников и покажу, как в ней все работает.

А вот реально, что настоящего осталось в программисте когда вокруг llm ? Где его суть и индивидуальность, где теперь его ценность ?

Самое опасное в больших языковых моделях — то, насколько легко с ними можно что-нибудь сделать. Вернее, даже не так: прототип продукта с LLM сделать удивительно легко, а вот хорошее приложение на его основе — удивительно трудно. Именно об этот подводный камень и спотыкаются большинство разработчиков на этапе перехода от минимально работоспособной модели к созданию полноценного продукта. Причина, на самом деле, банальна: между «смотрите, я за вечер навайбкодил работающего чат-бота» и «этим ботом ежедневно пользуются десять тысяч человек» лежит примерно такая же пропасть, как между собранным в гараже прототипом карта из водопроводных труб с мотором от триммера и гоночным болидом «Формулы-1».

Именно эта проблема рассматривается в книге Сухаса Пая «Разработка приложений на базе больших языковых моделей. Целостный подход к LLM», вышедшей недавно в издательстве «БХВ».

Еще недавно ИИ в разработке использовали в основном как помощника. Он мог подсказать фрагмент кода, написать отдельную функцию или помочь разобраться с ошибкой. Теперь языковой модели можно поставить более сложную задачу и дать ей доступ к файлам, тестам и инструментам разработки. В результате часть работы агент способен выполнять самостоятельно, а разработчику остается задавать ограничения и контролировать результат.

О том, как меняется подход к автоматизации разработки, рассказали инженеры MTC Web Services на митапе для Go-разработчиков. А еще в эфире разобрали несколько практических сценариев, где в одном случае ИИ-агент получает собственную среду выполнения, в другом типовые инфраструктурные задачи выносятся на общую платформу, а в третьем — код создается на основе описания API.

Общий тренд — разработчику приходится все больше заниматься архитектурой, задавать правила работы и проверять результат. Об этом подробнее под катом.

Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных». Про то, что нейросети «отберут работу», написаны тысячи текстов и сняты сотни роликов. Про обратную сторону — какие вакансии ИИ создал и где рынок труда вырос — говорят реже и обычно без цифр. Чтобы это исправить, я собрала и обобщила данные отечественных и зарубежных источников за 2025–2026 годы и написала эту статью. К сожалению, найти зарубежные источники оказалось проще. Поэтому в статье мало конкретики «как оно сейчас в России», но много информации о мировой динамике рабочих мест или динамике конкретно в США.

На Хабре немало статей о том, почему Agile не работает. И в большинстве из них авторы справедливо отмечают, что ритуалы превратились в формальности, Scrum выродился в бюрократию, команды имитируют активность. Всё так.

Я хочу поговорить про другое - про глубинные причины неудач во внедрении Agile и конкретные способы наконец-то получить от методологии тот результат, который она способна дать.

Предлагаю пошаговый алгоритм, построенный на принципах поведенческой психологии. Он работает не с ритуалами и артефактами, а с тем, что действительно движет изменениями, — с людьми, их привычками и поведением.

Эта статья — не про то, что Agile плох. Она про то, как сделать его работающим.

Привет, Хабр! (И тебе, IT-шник, который хочет разобраться, что в 2026 вообще здесь происходит? Сейчас разберёмся, но легче тебе от этого не станет).

Сегодня будем препарировать весь IT рынок России на более чем 100 тысяч вакансий со всевозможных площадок. По-настоящему полная и честная аналитика. С графиками, цифрами и верой в светлое будущее...

Здесь будет всё, зарплаты, актуальные стеки и то что уже никому не нужно, прогнозы, тренды, и многое другое, будет интересно...

Сколько раз вы слышали фразу «да проще самой сделать, чем стажеру объяснять»? Я слышала ее десятки раз — от коллег, руководителей, да и сама иногда так думала. Бытует устойчивое мнение: работа со стажерами — это сплошные энергозатраты, а отдача на выходе несопоставима со временем, которое наставник тратит на объяснения.

Меня зовут Ольга Колюкова, я консультант-эксперт в департаменте 1С в «КОРУС Консалтинг», 13 лет в сфере внедрений. В этой статье хочу поделиться своим опытом, который, кажется, опровергает стереотип о стажерах.

В 2024 году мы боялись, что ChatGPT заменит нас, и мы не будем больше перекрашивать кнопки и писать очередной CRUD. Но оказалось всё прозаичнее — ChatGPT, увы, не заменил нас, но постепенно нужда в разработчиках как в «крудошлёпах» стала ниже.

И так получилось, что среднестатистические разработчики — уже звери редкие. ИИ-агенты пишут код быстрее, дешевле (или примерно столько, но зато без страховых отчислений). Но работу теряет не инженеры, а исполнители. В итоге, как в эталонном капитализме, вверху пирамиды останутся управленцы — те, кто понимает архитектуру, управляет контекстом и берёт на себя ответственность, что напакостила машина в кодовой базе.

В этой статье мы наконец поставим точку (или длинное тире) в разговорах про ИИ и замену разработчиков на основе новостей и известных движений в мире IT.

В кризисный 2026 год многих людей в ИТ увольняют, сокращают, вынуждают уйти. Короче говоря, вслед за просевшей экономикой компании начинают «оптимизации». Кавычки здесь не зря: к речекрякам, которые якобы должны залакировать негативную часть действительности, у меня плохое отношение.

Однако обсуждение самого феномена массовых сокращений — не цель данной статьи. Решение сверху принято, людей надо увольнять. Если вы не психопат, то для вас это задание со звёздочкой, так как оно как минимум неприятное. Но вопрос другом: а руководителей вообще учат увольнять?

Я на своём опыте пережил 5 увольнений, хороших и плохих. Как руководитель, я увольнял сотрудников. За 16 лет в отрасли я видел много примеров, когда другие руководители не справлялись с уровнем стресса в течение этого процесса и начинали делать вещи, за которые потом они наверняка испытывали чувство стыда.

Целью данного гайда является дать набор понятных пунктов, о чём вам нужно не забыть подумать, когда дело дойдёт до увольнений в компании. И, конечно, окончательное решение, как именно поступать, за вами — на то вы и руководитель, чтобы его принимать.

Итак, гайд на случай, когда компания увольняет людей, и вы поставлены перед задачей провести это решение в жизнь. Убрать не одного давно надоевшего и не справляющегося с обязанностями сотрудника, а выполнить свою часть плана массовых сокращений.

Идея этой статьи вызревала у меня давно, но я чувствовал что сообщество ее не примет. В лучшем случае она была бы воспринята как крик неудачника, в худшем - как смехуечки. Но времена поменялись, и, я надеюсь, что идея о нездоровой культуре собеседований, стала довлеющий в головах большинства. Настолько довлеющей, что написанное ниже не будет вызывать смыслового отторжения, максимум - бессильную злобу. А для HR это материал будет универсальным кодом речей для отказов.

Привет, это команда Яндекс Практикума! Напоминаем, что приёмная кампания на программы онлайн-магистратур совсем скоро закончится — осталось меньше месяца. Делимся с вами инструкцией, как подать документы в онлайн-магистратуру через Госуслуги: какие документы понадобятся, как подать согласие и как избежать самых распространённых ошибок.

Подать документы в онлайн-магистратуру можно онлайн через суперсервис «Поступление в вуз онлайн» на Госуслугах. Вам не обязательно лично посещать приёмную комиссию: заявление заполняется в личном кабинете, туда же загружаются документы, статус заявки можно отслеживать онлайн.

Есть неприятный момент на техническом собеседовании. Интервьюер заканчивает длинный вопрос, и ты понимаешь, что тема знакома. Ты делал это на работе, помнишь правильный подход и даже подходящий случай. Но отвечать нужно сейчас, а в голове одновременно идут четыре процесса: разобрать формулировку, вспомнить детали, выстроить ответ и не зависнуть в тишине.

Если интервью на английском, добавляется пятый — перевод.

Проблема здесь не в знаниях, а в бюджете времени. Естественная пауза после вопроса — это примерно две‑четыре секунды. Дальше собеседник считывает её как заминку. Всё, что должно уместиться в этот интервал, — распознать конец реплики, понять, о чём именно спросили, собрать структуру ответа и начать говорить.

Обычный AI‑чат в соседней вкладке в этот бюджет не помещается, и дело не в качестве модели. Посчитайте, из чего складывается задержка: услышать вопрос, переключить окно, напечатать или вставить формулировку, дождаться генерации, прочитать выдачу, найти в ней полезное, вернуться в разговор. Даже без времени на саму генерацию транспортная часть съедает больше, чем у вас есть.

Искусственный интеллект резко ускорил разработку, но вместе со скоростью выросла цена управленческих и архитектурных ошибок. В статье разбираем, как на этом фоне меняются роль техлида, устройство команд и сами правила принятия решений — на примерах миграций, CI/CD, ИИ‑агентов и реальных изменений внутри инженерной организации.

Как вам название? Звучит интригующе? Нет, это не кликбейт. Это моя реальная история.

Сразу предупреждаю тех, кто ищет в этой статье какие-то курсы или полезные книжки, чтобы сменить профессию, — эта статья не о том. Она о моем пути. Не о том, что я читала и изучала, а почему и как я пришла к сегодняшней себе. Она для тех, кто так же, как и я, любит реальные истории из жизни других людей. Замечает, что он не один такой. Учится на чужих ошибках. И берет себе что-то полезное.

Начну я свою историю с начала. Т. е. со школы. Детский сад, так уж и быть, упущу ;-)

В ИТ-проектах я всё чаще вижу новую норму: когда руководитель проекта, заказчик или HR рассматривает специалиста в команду, он уже не ограничивается присланным резюме. Гораздо проще открыть ChatGPT, Gemini, DeepSeek или другую привычную модель и спросить: «Что известно об этом человеке как о профессионале?» И вот здесь начинается самое интересное: машина собирает ответ не из того, что человек хотел о себе рассказать, а из того, что о нём действительно осталось в цифровой среде.

Для зрелого специалиста это создаёт совершенно новую проблему. Можно иметь двадцать лет опыта, десятки сложных проектов и сильную профессиональную репутацию — и при этом обнаружить, что в цифровом мире вся эта история существует разрозненными кусками. Резюме сообщает должности, профиль показывает выбранное представление, цифровой след хранит отдельные события, но ни один из этих элементов сам по себе ещё не доказывает профессиональную способность. Чем легче с помощью ИИ написать безупречное резюме, тем важнее становится другое: можно ли восстановить путь от заявленной компетенции к реальной задаче, личному действию, результату и подтверждению.

Именно с этого вопроса у меня началось исследование профессионального цифрового профиля, которое в итоге привело к гораздо более широкой идее — доказательной цифровой профессиональной карты. Она нужна не для того, чтобы громче рассказывать о себе, а для того, чтобы самому управлять своей профессиональной историей: связывать проекты, роли, результаты и доказательства, сохранять границы раскрытия и не оставлять машине право додумывать отсутствующие связи. О том, почему это становится особенно важно в мире ИИ и что постепенно может прийти на смену привычному резюме, — дальше в статье.

Увеличить норму управляемости кажется простым способом сделать компанию более плоской и быстрее масштабироваться. На практике каждый новый прямой подчинён добавляет руководителю нагрузку и может превратить его в узкое место. Разберём, где проходит эта граница, почему размер команды нельзя выбирать по универсальной формуле и как на неё уже влияет работа с ИИ.

Привет! Собрали для вас топ онлайн-магистратур по разным направлениям: IT, финансы, право, менеджмент, дизайн, маркетинг, лингвистика, психология и другие. В статье мы расскажем, чем онлайн-магистратура отличается от обычной, какой диплом получают выпускники, как совмещать учёбу с работой и как поступить.

Напоминаем, что приёмная кампания 2026 закончится меньше, чем через месяц. Поэтому, если вы планировали поступать в этом году, поторопитесь.