Комментарии 16
У вас там захардкоженная UTM-метка в первой ссылке. Вот продакты удивятся, когда у них резкий всплеск трафика из Мытищей на страницу будет :)
Если представить себе талантливого джуна который будет синьором через 5 лет, то с одной стороны ему не на чем учиться, потому что простые задачи мдл проворачивает с АИ. Но с другой стороны сам джун тоже может пользоваться AI что даёт ему возможность со старта быстро справляться со сложными задачами. Так что ничего по сути не меняется.
Что касается взаимодействия с AI на собеседовании то это плохая идея. Потому что взаимодействовать с AI чтобы создать что то может научиться любой дурак, и этот навык никак не коррелирует с его техническими скилами и способностью контрибутить в реальный огромный сложный проект в итоге.
Тут я имел больше ввиду, что помимо хардов, умение пользоваться AI обязательно.
а чего им пользоваться уметь - надо просто контекст "посильнее трясти" /s
Я пишу сейчас пет-проект почти полностью копилотом и часть задач на работе решаю с ним же. И как водится, перед решением почти каждой задачи она обсуждается с gpt когда нужно дополнить или верифицировать знания.
Таки да, за год мои способности делать это эффективно вырасти, но так же я замечал, что даже стажёры которые без шансов войти в ит делают это не хуже а то и лучше чем я. Потому что это навык который появится у всякого кто пробует. Тогда толку его проверять. Он скорее будет у человека который не может двух строк кода написать сам чем у специалиста который выдает код по две задачи в день на рефлексах. Потому что второму AI не помогает а только тормозит, а у первого это единственный шанс решить задачу.
Тут вопрос промтирования решений. Как показала практика, LLM надо "уговорить" сделать работу в том виде, в котором нам нужно. На это я и обращаю внимания. Если есть опыт работы с LLM, то это сразу видно какие промты пишет кандидат. Все достаточно просто.
Так уговаривание это не про промты. Хороший агент понимает промты как их не напиши, и сам великолепно ищет контекст по коду. Есть множество рекомендаций как правильно писать промты и все они не фига не имеют доказанной эффективности в случае агентов.
Как эффективно использовать агентов в разработке пока вообще нет никакой проверенной методики. Каждый пытается пристреляться сам к конкретному агенту, и если кто то делает это не так как вы, это не значит что у него не работает.
Поэтому сейчас проверять навык AI это бессмысленно.
Это путь средневековой медицины - придумываем правила, эффективность которых нельзя доказать и начинаем дружно все их соблюдать и гробить тех кто эти правила не знает.
То есть теперь МТС требует от кандидата "умение пользоваться AI", верно? Вы же пишете в корпоративный блог именно этой компании
...понадобилось на решение задачи в среднем 1 ч 11 мин = 71 мин, тогда как без Copilot — 2 ч 41 мин = 161 мин, что дает аналогичные ~55,8% ускорения.
Либо термин некорректно выбран, либо с математикой у вас (или у ЛЛМ-ки, которая это писала) туго. Ускорение - это увеличение скорости. Чтобы сократить время разработки со 161 минуты до 71 минуты, нужно увеличить скорость разработки на 127%.
А вот уже увеличение скорости разработки на 127%, в свою очередь, сокращает время разработки на ~56%
Мы в компании столкнулись сейчас с тем, что джуны, часто использующие ChatGPT в работе, не развиваются в мидлов, а наоборот - деградируют. Нагенерил код, сдал таску и начисто забыл о том, что и как делал.
Как код работает в проекте, как сам проект работает, как работают смежные с ним проекты - они разбираться не хотят, а зачем? Это не говоря уже о качестве "нагенеренного" кода. Приходится ограничивать для них применение ИИ, а иначе все это кончится большими проблемами в будущем.
Я согласен с автором.
Раньше на собесе проверяли java core и знание фреймворка (спринг хибернет и т.д.)
И для подготовки нужно было искать и изучать информацию. Я помню все читал, готовил краткую выжимку и учил. По итогу я до сих пор помню все нюансы java core (которые спрашивали на тот момент), аннотации методы и т.д., но сейчас практически 80% кода генерю (и правлю перед использованием)
Когда я занимаюсь разработкой бизнес фичи, то я её в голове декомпозирую на подпроцессы (чтобы они были маленькие и атомарными), оборачиваю в промт, правлю полученный код (если есть необходимость) и на выходе собираю в единое решение. Раньше эти декомпозированные задачи раскидывались на стажеров/джунов, но теперь с gpt я реально клепаю фичи в одиночку.
и фронт (vue) и бэк. Мне только дизайн в фигма делают дизайнеры и настройку инфраструктуры девопсы (докерфайл сам пишу)
По факту я реально превратился в некий фильтр, который адаптирует сгенерированный код в проект. Но все же есть процент задач, где gpt слабый (вернее я использую бесплатную 4 версию и он может не уметь) и тогда как раз я начинаю глубоко изучать документацию, а там без базовых основ делать нечего.
ИИ реально ускоряет решение задач, но для этого должно быть нормальное тз, проработана аналитика и еще большое количество ролей, но реальность такая, что приходится бывать и аналитиком и архитектором и кодером и тестером. И для того, чтобы делегировать работу на ии нужно в этом всем разбираться и уметь делать самостоятельно.
Чтобы окончательно не превратиться в посредника ИИ я некоторые задачи стараюсь закрывать олдскульным методом без использования ИИ. (Но это в те моменты, когда "дед Лайн" не пришёл в гости 😃)
Я сравнивал работу ИИ и свою, который автоматизировал мои функции в техподдержке. Вывод меня удивил: я работаю быстрее. Тогда зачем его используют, а не меня? А ответ прост. Я работаю 8 часов, а ИИ - 24/7. Да медленнее, но берёт числом :( Финита, как говорится.
«работа передаётся по наследству» – максимально точное высказывание. Только на охрану камня текучка постоянная, и то на нижние ступени.
Успехов новым королям!
Ps
Не революция, а контрреволюция.
Как ИИ изменит рынок ИТ-вакансий. Спойлер: не апокалипсис, но революция