Карьера в IT-индустрии

Всем привет. Прошло уже больше полугода с моей продуктовой стажировки, а я всё ещё периодически мысленно к ней возвращаюсь — слишком много там оказалось открытий, ошибок и даже редких личных побед. Хочу наконец рассказать эту историю чуть подробнее: как всё началось, куда меня занесло и, самое главное, что происходит по ту сторону красивых слов «собрать продукт».

Я постаралась разделить весь словесный поток на несколько логических частей. Конкретно в первой речь пойдёт о том, как всё началось и какие «шишки» я набила на первом же серьёзном «задании». Забегая немного вперёд, скажу, что это не история успешного успеха. Поэтому, если вам откликается жанр драмы/комедии, то добро пожаловать. Мы начинаем.

“...А единственная перспектива у продвинутого парня в этой стране — работать клоуном у п********.
— Мне кажется, — ответил я, — есть и другие варианты.
— Есть. Кто не хочет работать клоуном у п********, будет работать п*******м у клоунов. За тот же самый мелкий прайс.”
В. Пелевин Empire V

Я несколько раз оказывался в одной и той же ситуации. Я приходил в компанию или проект на позицию тимлида, где пахло жареным. Легаси, нестабильный прод, отсутствие документации, команда, работающая в режиме выживания. Казалось бы, моя задача как тимлида развивать систему, улучшать процессы, растить людей. Но реальность оказывалась иной, все силы уходили на то, чтобы система просто работала.

Попытка заняться развитием разбивалась об стену, чтобы строить новое, нужно стабилизировать старое. Как только начинаешь вносить изменения, система сопротивляется. Рефакторинг роняет прод, изменения в процессах вызывают сопротивление и саботаж, обновления инфраструктуры приносят новые проблемы. Возникает замкнутый круг: изменения порождают пожары, теперь их нужно тушить, а тушение выжигает все силы.

Раньше я считал это неудачей, с которой ничего не поделать. Но после рефлексии понял: это не ошибка управления, а естественный цикл жизни сложной системы. Я выявил цикл, который неосознанно применял много раз.

Это вторая статья из серии о том, как я готовлюсь к выходу на рынок труда через стратегический анализ. В первой был общий обзор текущей ситуации в финтехе для СРО в РФ. В этот раз — конкретные выводы из PESTEL анализа.

Давайте честно: рынок вакансий в IT в 2026 году — не сахар.

Цифры (hh.ru, январь 2026)

Вакансий стало на 20–25% меньше, чем год назад
Резюме от соискателей — на 25% больше

Когда говорят «IT-компания», в голове чаще всего всплывают разработчики, DevOps и архитекторы. Про дизайнеров вспоминают реже. Хотя именно от них во многом зависит, как человек будет чувствовать себя внутри продукта: быстро разберется и станет уверенным пользователем или разочаруется и  закроет вкладку.

Мы поговорили с четырьмя дизайнерами Рунити — про то, как они попали в профессию, чем занимаются каждый день и как расти в большой ИТ-компании.

О чем эта статья

Проблемы клиентов живут на проде годами. Поддержка о них знает, аккаунтам они снятся, разработка горит на проектах, а продукт почти не меняется. Клиенты пишут снова и снова, команда выгорает.

Триггерит?

Поздравляем, у вас сломана петля обратной связи.

Знакомая картина? Вечер воскресенья. Вы, вооружившись мотивацией после очередной статьи о продуктивности, открываете свой календарь и любовно раскрашиваете временные слоты с 8:00 до 22:00. Тетрис сошелся, мозг получает порцию дофамина от иллюзии контроля.

Но наступает утро понедельника. В 10:15 прилетает алерт: на проде отвалился важный сервис (или звонит запаниковавший клиент). Вы идете тушить пожар. Когда дым рассеивается, ваш идеальный график разрушен до основания, а вместо удовлетворения вас накрывает липкое чувство вины: «Я снова выбился из плана».

Инструменты жесткого тайм-менеджмента обещают нам сверхрезультаты, но на практике превращаются в ловушку. Давайте разберемся, почему классический тайм-менеджмент ломается в IT и интеллектуальном труде, и почему попытки управлять своим временем заранее обречены на провал.

Как у вас с критическим мышлением?

Если вы считаете, что критическое мышление — это умение находить ошибки у других, вы в ловушке. Той самой, в которую попали меланезийские аборигены. И так же, как и они, вы не сможете получить желаемое.

Расскажу, что это за ловушка и как из неё выбраться.

Каждый день из каждого утюга мы слышим про вайб-кодинг и сказки о невероятных возможностях AI. Слышим, что программисты скоро будут не нужны. Да и вообще ИИ заменит всех кожаных, держащих в руках мышку.

Долго тянуть не будем, хотя можно распеть тирады о том, что ИИ не заменит человека. Как минимум потому, что НАДО НА КОГО-ТО В СЛУЧАЕ ЧЕГО СВАЛИТЬ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ.

И так, история о том, как вайб-кодер почти убил стартап. Ну, формально он еще живой, но ни один здравомыслящий человек с ним более не свяжется.

Генеративный ИИ развивается так быстро, что книги устаревают еще до того, как доходят до читателя. Тогда почему для рецензии мы выбрали книгу «Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели»? Во-первых, оригинальное издание вышло чуть более года назад и отражает уже сформировавшуюся практику работы с трансформерами, diffusion-моделями и современными ML-инструментами. Во-вторых, именно эта книга вышла за рамки обычного пособия — ряд университетов по всему миру включили ее в учебные материалы и рекомендации как практико-ориентированный ресурс по генеративному ИИ. Это хороший знак, что перед нами не просто обзор популярной темы, а системное объяснение технологии.

SQL для аналитика: разбор 4 задач со скриптами и примерами данных

Собрала 4 задачи, которые решала на старте карьеры на реальных проектах, и показываю:
- как обычный GROUP BY превращается в полноценный ABC-анализ;
- как оконные функции помогают увидеть динамику, которую в Excel считать часами;
- как найти неэффективные категории (даже если по цифрам всё "нормально");
- как построить прогноз на паре оконных функций.

Внутри:
- Скрипты с пояснениями;
- Сгенерированные данные (можно скопировать и проверить);
- Пример бизнес-вывода к каждому запросу.

Статья для аналитиков, которые хотят прокачать SQL и понимать, что на самом деле происходит в их данных.

CJM в аналитике: почему ваши клиенты уходят и как это увидеть в данных

Вы наверняка видели красивые CJM-картинки с эмоциями, лицами и стрелочками, это красиво, но бесполезно, потому что настоящая карта пути клиента строится на данных, CJM – это не про «нарисовать портрет клиента», это про цифры, воронки и узкие места.

В этой статье я рассказываю:
- Что такое CJM с точки зрения данных (и почему это не про эмоции);
- SQL-скрипты для построения воронки, расчета времени между этапами и анализа переходов;
- Как искать узкие места, где клиенты реально страдают (и теряются деньги).

👉 Без абстракций, с кодом и готовыми данными для проверки.

Сначала нам обещали, что можно просто разговаривать с ИИ, а он будет писать код. Теперь выясняется, что этого мало: уже выигрывают не те, кто лучше промптит, а те, кто умеет проектировать систему, задавать рамки агентам и ловить их ошибки раньше, чем они попадут в рабочую версию сервиса, которой пользуются реальные люди.

Я разобрала, что произошло за последние месяцы, почему кодинг, что называется, "по вайбу" оказался опасной иллюзией, и что теперь делать разработчикам, чтобы не остаться за бортом.

Пятница, конец спринта. Команда сдала всё в срок. Клиент доволен. Тишина в эфире. Я смотрю на экран и понимаю, работу затащили, как и всегда, но какой ценой?
Команда не выгорела, а я — да.

Выгорел, следя, чтоб не выгорела команда — иронично.

На первом курсе в колледже Y нас обязали подготовить и защитить проект. Тема моей работы — «Роль изучения английского языка для будущих специалистов в сфере информационных технологий». По итогам проекта была также опубликована краткая статья.

Начинающим разработчикам и раньше было непросто найти первую работу, а сейчас и подавно: конкуренция выросла кратно, а рынок окончательно стал «рынком работодателя». Количество ИТ-вакансий заметно сократилось: компании больше не нанимают «впрок», а открывают позиции под конкретные задачи. Даже квалифицированные специалисты вынуждены снижать грейд или зарплатные ожидания. 

Другой значимый фактор — бурное развитие нейросетей. Они уже научились писать типовой код, генерировать тесты, разбирать алгоритмические задачи с LeetCode — по сути, делать то, что раньше поручали джунам, чтобы те набрались опыта. Войти в ИТ все еще возможно, но без продуманной стратегии сделать это стало значительно сложнее.

Привет, Хабр! Меня зовут Борис Жиромский. Я Python-разработчик, AI-инженер и эксперт Учебного центра IBS. В этой статье обсудим, как джуну стартовать в ИТ, когда нейросети кодируют быстрее, да и в целом существенно поменяли рынок. Расскажу про реалии трудоустройства: какие есть ограничения и как их можно обходить, в том числе с помощью самих больших языковых моделей.

Привет! Меня зовут Алексей Петрашин, я ведущий специалист отдела внешнего обучения и сертификации, а еще курирую работу Учебного центра CTSG.

В статье поделюсь опытом проведения экзамена в формате игры «Подземелья и Драконы». Расскажу, как повысить вовлеченность студентов для решения сложных и трудоемких задач, опишу проведение такого экзамена на практике и техническую реализацию игрового подземелья.

Привет! Я Алексей, мне 31 год, и почти десять лет я работаю в ЮMoney — сейчас на должности менеджера по продукту. Как правило, крупные компании берут на такую позицию внешних кандидатов с опытом и наработанными твёрдыми навыками. У меня же опыта работы в этой сфере не было, зато я хорошо знал продукт благодаря многолетней работе в службе поддержки. Это и стало ключевым фактором при выборе кандидата.

Мой рассказ будет полезен тем, кто только начинает искать работу или хочет сменить профессию. Поверьте, лифт наверх работает. Расскажу, как из оператора я вырос до человека, который создаёт и развивает продукты для миллионов пользователей.

Привет! На связи Дима — Senior Frontend разработчик в Doubletapp. В этой статье я расскажу, как эффективно собесить фронтендеров. Мой стек — Vue, Nuxt, поэтому примеры будут на основе моего опыта, но текст подойдет для всех разработчиков и нанимающих менеджеров.

В этой статье 

- Что я понял спустя 80+ собеседований? 
- Как собесят на рынке?
- Почему это все не работает
- Фактор ИИ и «подготовленных» кандидатов
- Как проводить инженерное интервью: 4 принципа

Хотите прокачать React и Kotlin, разобраться, как устроены саги и брокеры сообщений в распределённых системах, подтянуть Docker и Linux, а заодно понять, где в 2026-м заканчивается ажиотаж про хранилище данных (DWH) и начинается работающая практика? В этом дайджесте собрали 60 бесплатных уроков марта по ключевым направлениям: программирование, архитектура, инфраструктура, информационная безопасность, тестирование, машинное обучение и наука о данных, аналитика и управление.

Мехника прежняя: прикладные разборы от экспертов, инструменты и подходы из реальных проектов, возможность задать свои вопросы. Выбирайте тему, регистрируйтесь и приходите за конкретикой.