Карьера в IT-индустрии

Два аналитика выходят на сцену. Прагматик, который честно признаётся: он использует триггеры, полуправду и «иллюзию выбора», чтобы протащить архитектуру через сопротивление. Оппонент, которая знает механику этих приёмов изнутри, потому что каждый день вынуждена им противостоять и не всегда побеждает. 

Сооснователь b2b компании EXPF Виталий Черемисинов рассказал, как продал её IT-гиганту Авито, оставшись в ней бизнес-оунером, почему не нужно спешить делать модного AI-единорога, а лучше продавать экспертность в своём деле. 

Чтобы ускорить развитие собственного продукта для аналитики, в 2025 году компания Авито купила EXPF,  их платформы объединились. После продажи Виталий продолжает управлять объединённой платформой.

Сейчас ты находишься уже внутри Авито. Расскажи, чем занимаешься?

Я отвечаю за бизнес-составляющую: удерживаю имеющихся клиентов и привлекаю новых.

Чем занимался до создания своей компании?

Моя альма-матер — компания AIC, где я совмещал две роли: отвечал за e-commerce практику и был дата-директором. Основная моя роль была именно в развитии бизнеса. Навык работы с клиентом, упаковка экспертизы и продажа её как продукта, умение выстраивать взаимоотношения — самое ценное, что я оттуда вынес. Благодарен гендиректору Антону Виноградову, который многому меня научил, давал ценные советы.

Какие он давал советы?

Первое — гарантировать клиенту качество и спокойствие. Второе — это делиться успехом с окружающими.  Этим мы руководствуемся до сих пор 

Как ты решил открыть свою компанию? Какие были первые шаги? 

Я и мой друг Искандер консультировали компании. Когда начали накапливаться проекты, в какой-то момент встал вопрос: либо мы продолжаем консультировать, но уже как самостоятельная компания, либо отрезаем как минимум половину от накопившихся работ, потому что уже не помещается. Мы решили попробовать начать свой бизнес. Получится — супер, не получится — вернёмся в найм.

В парадигме рассмотрения организации через метафору «Мозг», акцент рекогносцировки смещается на обучение, и Организация рассматривается уже как когнитивная система, способная анализировать информацию, интегрироваться в сложность мира и быть восприимчивой к своим ошибкам. Если «Машина» специализируется на правилах и контроле, а «Организм» — на выживаемости в среде, то «Мозг» трактует организацию как интеллектуальную, распределенную и самообучающуюся систему, с высоким потенциалом к самоорганизации.

Долгое время — да и до сих пор в большей части индустрии — в разработке цифровых продуктов существовал привычный порядок вещей: бизнес или продакт придумывает идею, передает ее аналитику, тот — архитектору, и только потом задача доходит до разработчиков и QA. Каждый делает свою часть работы, передавая друг другу артефакты. 

Но есть компании, которые освоили концепцию продуктового разработчика. Такой человек сфокусирован не только на закрытии задач по ТЗ, а еще стремится донести дополнительную пользу и глубоко погрузиться в бизнес. Где-то говорят про T-shaped специалиста, где-то уже — про M-shaped. Мы решили разобраться в этой роли с точки зрения более-менее прикладного контекста через опыт людей, в чьих командах такие специалисты либо уже есть, либо внедряются.

Привет, Хабр! Меня зовут Влад Лундышев, мне 23 года, я учусь в онлайн-магистратуре ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом на направлении «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» и параллельно работаю Python-разработчиком. Если бы несколько лет назад меня спросили, что самое сложное на пути в IT, я бы ответил: изучить язык программирования и алгоритмы, освоить сложный стек. Сейчас я думаю иначе. Самым сложным оказалось найти первую работу, научиться взаимодействовать с командой и выстроить систему развития, которая не приводит к выгоранию. В этой статье я расскажу, какие подводные камни встретились мне на пути и что я бы посоветовал себе самому несколько лет назад.

Мне попался пост рекрутингового агентства. Смысл такой: из России кандидаты идут третьим сортом, поэтому здесь агентство больше не работает и переориентируется на зарубежные рынки найма. Я читал это и понимал, что задело по-настоящему. Настолько, что решил вернуться к текстам именно с этой темы.

Сначала я возмутился. Потом сел, остыл и поймал себя на неприятной мысли: а если, по сути, верно? Наши большие языковые модели идут за флагманами с отставанием примерно в полтора года — это моё ощущение по опыту использования в повседневных задачах. Громких открытий последнего времени в машинном обучении я навскидку не назову. Может, человек просто сказал вслух то, что многие думают.

Спорить ощущениями с ощущениями бессмысленно, поэтому я пошёл собирать список. Не «наши достижения» в жанре парадного отчёта, а конкретно: что сделали люди из российских лабораторий и компаний и что из этого сегодня реально используют в мире.

В США фирмы, которые внедрили генеративный ИИ, нанимают быстрее конкурентов. Я проверил это на России — по данным тысяч компаний. Будущее наступает, но выглядит сильно скучнее трейлера.

Заметили, что все истории про релокацию IT-бизнеса, как правило, делятся на два типа: восторженный пост в LinkedIn или зумерский тикток с мемами? В интервью с Верой Щербак, основательницей стартапа My Profy, – ни то ни другое. Она просто перечисляет факты: как запускала бизнес в Узбекистане через механизмы IT Park, какие льготы оказались реальными, а что пришлось делать самой. Так что же на самом деле ждёт IT-бизнес после переезда в другую страну? Попробуем разобраться, где кроются подвохи, сколько времени уходит на поиски сотрудников, почему нулевой налог не гарантирует успех и вообще... стоит ли игра свеч?

Привет, Хабр! На связи Рунити — группа компаний, которая объединяет Рег.ру, Руцентр, Рег.облако, SpaceWeb и ряд других ИТ-компаний. Мы занимаемся хостингом, доменами и облачной инфраструктурой, а свои серверы держим в собственных дата-центрах.

Многие представляют работу в таком дата-центре так: сидишь перед мониторами, следишь за графиками, изредка реагируешь на аварию. Алексей Жуков, старший инженер по обслуживанию сетевого и серверного оборудования в дата-центре Рег.ру, знает, насколько это далеко от реальности.

Понедельник.

Я просыпаюсь и сразу же сажусь вайбкодить. Впрочем, я возможно даже не ложился спать. Ведь я окрылён: от идеи будущего стартапа меня распирает изнутри. И ничего, что кредиты Claude Code улетучиваются со скоростью, с которой уходит энергия на созвоне, которому следовало быть письмом. Да и мой ИИ-агент не может врать, когда в очередной раз мне поддакивает: "О да, блестящий ход. Эта фича точно необходима. Сделаем это прямо сейчас или мгновенно?"

Вчера было воскресение и, разумеется, я неустанно генерировал код как и в предыдущие дни. Ведь мой путь верный и он сработает.

Последние дни мало отличаются друг от друга... Кстати, сегодня июнь или уже сентябрь?

За минувшие месяца три я собирал MVP. Ещё немного, ещё чуть-чуть и я доведу его до рабочего состояния. Потом отполирую ещё капельку до стадии, когда и показать не стыдно. Наконец-то мои друзья, подруга и даже бабушка увидят первую версию и на этом дофамине я смогу ехать ещё долго.

Таким мне казался идеальный путь соло-фаундера: я знаю проблему, способен накормить своего ИИ-агента точными промптами, да и вообще у меня в голове стооООолько фич.
Это всё определенно нужно рынку, надо просто ещё немного вложиться и продукт готов!

Итак, я воодушевлён: прожигаю кредиты, трачу сбережения уже чуть выше запланированного, но мне кажется, что всё идёт отлично и непременно окупится.

А потом продукт выходит в свет и... Пшик!
Ноль регистраций.

Или зашло 10 человек, один зарегался и на этом тишина. Или так: вот же они эти две магические регистрации - мои ранние пользователи. Но никто не платит. Или ещё хуже лучше, когда один заплатил и лишь одурачил меня случайностью, как выяснится немного позже.
И вновь тишина.

Узнали себя?

Ежегодно в сети появляются рейтинги языков программирования, и начинающие разработчики интересуются, что же учить — Python или Java? Или может Go? Или TypeScript? Ответ зависит от цели. Если хочется попасть в data science — один путь. В enterprise-разработку банков и телекома — другой. В стартап — третий. 

В статье разберём, как выбрать язык программирования, чем Python отличается от Java и сколько можно зарабатывать в 2026 году на каждом из этих языков.

«Отвечаешь за результат» — это фраза, которую используют, чтобы управлять нами через чувство вины. Нас оценивают по показателям, которые зависят от десятков факторов вне вашего контроля. Нас мотивируют «ответственностью перед командой», чтобы мы брали на себя дополнительную работу, работали по выходным и молчали о проблемах. А когда результат не достигается, мы чувствуем себя виноватым, хотя объективно не могли повлиять на половину обстоятельств.

В этой статье я разбираю, как манипуляция ответственностью превращает нас в выученного беспомощного, и что делать, чтобы перестать быть должником и стать автором своей карьеры.

Поделюсь своими мыслями о том:

- Почему требовать ответственности за результат — это психологическая ловушка, а не управленческая мудрость.
- Чем «отвечать перед командой» отличается от добровольного выбора действовать в интересах общего дела, и почему первое ведёт к выгоранию, а второе — к устойчивой мотивации.
- Есть ли способ не молчать и не взрываться, когда мы не согласны, и как он связан с принятием ответственности.
- Как Разумные Истории, которые мы рассказываем себе о других, искажают реальность и лишают нас ответственности.
- Почему создание безопасности для собеседника — это не слабость, а самый сильный акт ответственности и эффективный способ управления процессом.

Культурная перспектива — это подход к изучению и пониманию организации, который объясняет ее идентичность, как носителя уникальной системы разделяемых смыслов, ценностей и убеждений, что, в свою очередь, оказывает значительное влияние на поведение аффилированных с ней людей. В организационной теории сложилось несколько объяснительных парадигм, которые по-разному трактуют, что есть организационная культура и как ее необходимо изучать. Одну из них мы рассмотрели в первой части. Еще одна — Интерпретативная, пришедшая из культурной антропологии, предлагает рассматривать Культуру не как ресурс, а как коренную метафору. В этой парадигме все смысловые конструкции переворачиваются с ног на голову: Организация не обладает культурой — она и есть сама культура.

Талант даётся при рождении. Без связей ничего не выйдет. Нужна удача. Без денег не начать. Знакомо? Это четыре мифа, в которые я верил годами — и потерял из-за них кучу времени.

Потом я заметил закономерность: убеждения людей коррелируют с их достижениями. А ещё позже узнал, что почти дословно переоткрыл теорию локуса контроля, сформулированную психологом Джулианом Роттером ещё в 1954 году.

В общем, тривиальная ситуация — пишу коллеге в рабочий чат с целью уточнить сроки по проекту. Вроде коротко и по делу, без всяких подтекстов: «А ты уверен насчет пятницы?». Я имел в виду буквально: есть ли у нас полная уверенность, что дедлайн реален, не подведет ли нас что‑то, давай уточним этот момент. Потом я на что‑то отвлекся, через время захожу в чат, а там с десяток сообщений. Коллега решил мне объяснить (это я в общих чертах пересказываю), что он вообще‑то ответственный человек, что все будет как надо и зря я его так. Я перечитал свое сообщение раз пять. Где? Вот где там был упрек? Три слова и вопросительный знак. 

В общем, я задумался, как так выходит. Текст же вроде имеет фиксированное значение. Это не устная речь, где можно сослаться на тон. Это буквы, одинаковые для всех. Откуда такой разброс интерпретаций? И я решил кое‑что почитать по теме, и вот чего узнал. 

Во‑первых, меня заинтересовал тот факт, что мы привыкли думать, будто глаз плавно скользит по строчке и считывает каждую букву. А вот и нет. На деле все несколько… странно.

Привет, Хаброжители! Сегодня мы хотим рассказать вам побольше о новом предзаказе: «Метрики программной архитектуры. Кейсы, повышающие качество ПО».

Это не монография, а сборник из десяти самостоятельных глав от десяти архитекторов (Форд, Фарли, Лилиенталь, Вудс, Роза и другие), объединённых темой измерения качества архитектуры. Единой теории в книге нет, но есть рабочий код, формулы и параметры оценки, которые можно перенести в проект сразу — от DORA-метрик и фитнес-функций до GQM-подхода.

В июле появились признаки улучшения ситуации по Automation QA и Senior QA - число нанимающих компаний по этим ролям за месяц уменьшилось всего на 0.2%. Это минимальное падение за последние три месяца, и оно в рамках погрешности измерений.

Совершенно другая ситуация с ролью Manual QA - здесь уверенное падение продолжается. Процент нанимающих компаний в очередной раз снизился и достиг 21.6%. Для сравнения: в феврале нанимающих компаний было 40.7%. То есть меньше чем за полгода произошло двукратное падение!
Что интересно, с приходом AI это никак не связано - на американском рынке, где масштабное внедрение AI идет уже давно, в июле число вакансий Manual QA выросло.

По ролям AI QA / ML Evaluation ситуация продолжает оставаться непонятной - некоторый рост есть, но на фоне изначально низкого числа вакансий он очень незначителен.

Когда инфраструктура начинает сбоить, причина редко остаётся в одном слое: за проблемой с деплоем тянутся пайплайны, контейнеры и секреты, а за деградацией сервиса – логи, сеть, база данных или настройки Linux. В этом дайджесте собрали практические материалы по K8s, CI/CD, DevSecOps, наблюдаемости, PostgreSQL и отказоустойчивости – для тех, кто хочет быстрее находить слабые места и лучше понимать, как связаны компоненты современной инфраструктуры.

В IT основной капитал руководителя — это люди. И эти люди работают в условиях постоянного давления: меняются требования, горят дедлайны, бизнес хочет большего, неопределённости хватает на всех. В такой среде доверие к руководителю — очень важный ресурс. Его отсутствие влияет не только на атмосферу в команде, но и на её эффективность. 

Меня зовут Юлия Аравина, я психолог и коуч IT-руководителей, а также наставник на курсах «Управление командой» и «Технический директор — СТО» в Яндекс Практикуме PRO. В этой статье я хочу разобрать, почему команда перестаёт доверять руководителю, за счёт чего формируется доверие и как его восстановить.

Каждые полгода мы на Хабр Карьере анализируем зарплаты IT-специалистов, указанные в нашем зарплатном калькуляторе, и собираем большое исследование, посвящённое обстановке на рынке зарплат.

В этом материале подготовили для вас итоги первой половины 2026 года: сколько IT-специалисты с разными профессиями и языками зарабатывают в различных городах и компаниях, и как их оклады изменились за последние полгода. Изучили 45 226 зарплат и рассказываем, что получилось.