Работать, работать и работать (в IT)
Я работаю проджект-менеджером в крупной IT-компании. Я за вечер сделал то, на что раньше ушло бы несколько месяцев работы целой команды. И этот опыт полностью поменял мое отношение к роли разработчика.
15 мая в Инфостарте стартует новый поток онлайн-курсов для специалистов, которые работают с 1С, ИТ-проектами, требованиями, ТЗ и безопасностью.
Ждать старта, чтобы начать обучение, не нужно: доступ к материалам открывается сразу после оплаты. До 15 мая можно спокойно посмотреть первые уроки, разобраться с платформой и войти в поток уже подготовленным.
С 15 мая подключаются чат, дедлайны и регулярная проверка заданий. Такой формат подходит тем, кто хочет учиться в удобное время, но не терять темп: материалы доступны асинхронно, а преподаватель или куратор проверяет работы и дает обратную связь...
Карьерный консультант сказал «сфокусируйся».
Я сфокусировался: через 22 методики стратегического анализа, 31 экспертное интервью, финмодель, 64 сценария и год работы в Executive Master in Management ВШЭ.
Получил:
– Прогнозную NPV +8,7 млн ₽ на горизонте 24 месяцев
– Стратегию из трёх измерений (где играем, чем играем, через какой канал)
– Защиту выпускной работы на 10/10
Работы пока нет.
Метод — да. Гарантий — нет. Уверенность — да.
Это статья о том, как корпоративный стратегический инструментарий (PESTEL, Porter, VRIN, финансовое моделирование) работает применительно к карьере. И почему уверенность в методе и неуверенность в результате прекрасно живут вместе.
Внутри: 22 методики, 5 промоделированных сценариев, разбор «проблемы периметра» для интровертов-управленцев, и одна неудобная мысль про то, что в 2026 году поиск работы перестал быть операционной задачей.
Хотите увидеть, как живое Spring Boot‑приложение проходит путь от репозитория до кластера Kubernetes? В статье пройдем путь от создания простого HealthController до автоматического деплоя через CI/CD. Разберём Dockerfile без магии, манифесты Deployment с пробами, настройку ресурсов и изящный Graceful Shutdown. В финале вы получите живую связку «код — контейнер — кластер», готовую к продакшену.
Почему Kubernetes стал стандартом оркестрации контейнеров? Разбираем архитектуру без скучной теории: Control Plane, поды, сервисы, деплойменты — на реальных примерах. Вы узнаете, как избежать типичных ошибок, увидите опыт миграции Tinder и получите лучшие практики, которые применяют ведущие команды. Статья для тех, кто хочет не просто знать команды kubectl, а понимать, как проектировать отказоустойчивые платформы
Привет! Меня зовут Семён. Ещё недавно я отвечал на вопросы пользователей в службе поддержки ЮMoney, а сегодня — ищу баги в том же продукте, но уже как тестировщик. Да, я остался в команде, просто теперь смотрю на сервис с другой стороны.
Этот переход не случился за один день и точно не был спонтанным решением. Скорее, сама работа в поддержке постепенно подталкивала меня в эту сторону — и в какой-то момент я понял, что готов сделать следующий шаг.
Хочу рассказать, как меняется мышление, когда переходишь из поддержки в QA, с какими страхами приходится столкнуться и что реально помогает на этом пути.
Продолжение прошлой статьи про ошибки на Go-собесах. В тот раз — про лайв-кодинг. Теперь — про code review: когда дают готовый сервис на ~150 строк и говорят “найди что не так, у тебя 30 минут”.
Разберём по косточкам реальный код с собеседования — микросервис трекинга рекламных кликов. Багов набралось 21, поэтому делю на две части. Первая — про самое страшное: concurrency, гонки, утечки памяти и горутин. Это то, что роняет сервис в проде. Часть 2 — про API design, ошибки и graceful shutdown — выйдет следом. Актуально для Go 1.26.
Из 21 бага на собесе я нашёл 18. Три самых тонких пропустил — потом, дома, перечитал спокойно и выписал. В этой части про concurrency пропустил один — TOCTOU race в дедупликации. Остальные семь — поймал. Расскажу как искал и какими красными флагами зацепился.
Наша рубрика «Где работать в ИТ» — это интервью с интересными айти-компаниями, в которых они делятся подробностями о процессах своей работы. Представители индустрии отвечают на вопросы о найме, условиях, командах и технологиях. В этом выпуске мы расскажем вам о компании Selectel — провайдере IT-инфраструктуры и облачных решений.
Рынок QA изменился: конкуренция выросла, требования стали жёстче, а старые сценарии входа больше не работают. В статье — честный разбор рынка, требований и иллюзий, которые до сих пор продают новичкам.
Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года, я работаю в Озоне на должности аналитика данных и учусь на первом курсе онлайн-магистратуры «Специалист по работе с данными и ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом.
В статье хочу рассказать о том, как я сам стал аналитиком и как определить, на какую реальную роль аналитика открыта вакансия и понять, какой вы аналитик.
Сегодня в обсуждении AI часто звучит тезис, что джуны индустрии больше не нужны и учиться программированию бессмысленно. Я с этим тезисом не согласен. Под словом «джун» рынок объединил две разные категории: выпускника инженерной программы и человека, который три месяца смотрел видеолекции и собрал три pet-проекта. AI давит на вторую категорию, первую почти не трогает. Настоящих джунов и так было мало. Они нужны индустрии больше, чем раньше. Ниже: что должен знать настоящий джун, как этому учили мы в Mail.ru Group через Технопарк, Технотрек и Техносферу, и что в этой картине меняет AI.
Небольшой мысленный эксперимент на стыке машинного обучения и продуктового менеджмента. О том, почему одна и та же задача «определить, что нужно клиенту» может выглядеть по-разному со стороны product'а и data scientist'а. Разбор на примере корпоративного ДМС, где у одного контракта сразу три стейкхолдера с разными работами.
Вводная: почему эта тема вообще возникла
Я много лет проработала начальником управления аналитики в страховой компании, а сейчас прохожу курс Ивана Замесина по Advanced JTBD. В какой-то момент на воркшопе меня зацепила структура, которую он назвал «графом работ» — и я поймала себя на мысли, что она похожа на знакомую мне из Data Science модель. Только с противоположным назначением.
Дальше — разбор этого наблюдения. Статья рассчитана на аналитиков, продактов и тимлидов, которые работают с корпоративной аналитикой и задумываются о том, что именно они измеряют и зачем.
Почему Фрейд и квантовая механика объясняют бизнес-решения лучше, чем большинство MBA-курсов
Я пришла в психоанализ из топ-менеджмента в IT. Последние 4 года я развиваюсь в психоанализе: как в частной практике, так и в B2B. Я практик до мозга костей и поэтому все получаемые знания сразу переношу на понятные мне бизнес-структуры. И чем дольше я работаю на стыке этих двух миров, тем отчётливее вижу одно и то же: когда бизнес буксует, он ищет причину не там.
И причина лежит не в стратегии, не в рынке, не в конкурентах.
На майских удобно проверять не только мангал, но и своё состояние. В тексте — несколько простых мини‑тестов, которые помогают отличить усталость от выгорания, и шаги, с которых можно начать изменения без «уволиться прямо сейчас».
Четвёртая статья из серии. Предыдущие: манифест, итерация 0, итерация 4 убита.
В прошлом посте я закончил так:
> Эту работу агент не сделает. Реализовать — сделает. Придумать — моя задача.
С того поста — 20 часов и 20 коммитов. На код пришлась небольшая часть. Основная — на методику.
Что не сработало в первой версии
Схема была такая: пользователь отвечает → маленькая LLM классифицирует «вопрос + ответ» в массив сигналов с весами → сигналы накапливаются → детерминированный код назначает карту по порогу.
Технически рабочий пайплайн. Я его удалил, потому что прошёл диалог сам и увидел: это анкета, не зеркало. Адаптивный вопрос на основе предыдущих ответов — механизм, не методика. Разница примерно как между «у меня есть весы» и «я знаю, что взвешивать и почему».
Что такое методика в моём случае
Сегодня я хочу вам рассказать интересную историю из своей жизни про аутстафф. Когда я только начинал карьеру, я попал на стажировку в одну аутстафф-компанию. Проходил я ее 3 месяца, и после успешного завершения спустя месяц попал на проект... мидлом с 4 годами опыта.
Эта статья - про ад и слезы. Про реальный опыт.
Сейчас есть люди, которые без опыта ставят себе 3-4 года и идут покорять горы, думая, что все это очень легко. Конечно, в мое время еще не было ChatGPT, AI-агентов и всего такого (говорю прям как дед), было сложнее. Но дело не в инструментах, а в желании и стремлении. А еще в умении не сломаться, когда на тебя орут, ты ничего не понимаешь, а заказчик думает, что ты мидл с 4 годами опыта.
Сейчас я расскажу, как я не сломался. Хотя был близко. Очень близко.
Поехали!
Мы уже создали «труд без работника». Следующий шаг — «разум без прав» или «чувства без свободы». Зачем нам чувствующий ИИ на Земле, не станет ли он экзистенциальной угрозой, и почему апгрейд собственного мозга может быть безопаснее создания «других»? Размышление на стыке этики, ИИ и эволюции человека.
Разобрал доклад Anthropic «Prompting 101» и собрал из него рабочую схему сборки промптов. С веб-сервисом и готовым Project для Claude.ai
Когда мы говорим "рабство", мы почти автоматически думаем о прошлом. О чём-то варварском, давно преодолённом и морально недопустимом в современном мире. Рабство – это люди без прав, вынужденные работать на других, не имея возможности отказаться.
Но давайте на секунду отвлечёмся от эмоций и посмотрим на сухие признаки.
Сущность, которая:
- выполняет работу вместо человека
- полностью подчиняется владельцу
- не требует оплаты, отдыха или условий
- может быть масштабирована практически бесконечно
Звучит как описание из учебника истории.
Или как описание современных ИИ-агентов.
В 2026 году вакансий, связанных с ИИ, большими языковыми моделями и агентами, стало заметно больше и в России, и за ее пределами. Технологические компании, банки и даже обычный enterprise поняли, куда движется индустрия, и начали срочно внедрять ИИ в продукты и внутренние процессы.
Если открыть hh.ru, LinkedIn или Telegram-каналы с вакансиями, легко увидеть набор ролей, которые постоянно пересекаются по описанию и требованиям.