Все потоки
Поиск
Написать публикацию
Обновить
1024K+
Охват за 30 дней

Карьера в IT-индустрии

Работать, работать и работать (в IT)

758,59
Рейтинг
СтатьиПостыНовостиАвторыКомпании
Сначала показывать
Порог рейтинга
Блог компании OTUSПрограммирование * Карьера в IT-индустрии

29 демо-уроков для тех, кто не стоит на месте

Привет, Хабр. Эти уроки проводят преподаватели курсов Отус в преддверии старта новых потоков. На них можно узнать о формате обучения, пообщаться с экспертами и заодно закрыть пробелы в знаниях по интересующей теме. Это бесплатно. Приходите!

Еще больше бесплатных уроков от преподавателей курсов можно посмотреть в календаре мероприятий.

Теги:
+6
Комментарии0
Учебный процесс в ITУправление персоналом * Карьера в IT-индустрииОблачные сервисы *

Сервисы для проверки резюме:

  • Jobscan — показывает % совпадения резюме с вакансией. Подсвечивает недостающие ключевые слова. Есть бесплатные сканы;

  • Resume Worded — анализ структуры + ATS-совместимость. Бесплатной версии хватит, чтобы понять где поправить;

  • SkillSyncer — Сравнивает текст вакансии и резюме, показывает какие навыки стоит добавить;

  • Rezi — проверяет ATS-совместимость + помогает переформулировать опыт;

  • Enhancv — оценка структуры и читаемости.

Теги:
+2
Комментарии0
Блог компании ГринатомХакатоныКарьера в IT-индустрии

Открыт набор на Моделинг-ХАКАТОН «Цифровое моделирование»

Обучение пройдёт с 20 по 25 апреля.

В Научно-технологическом университете «Сириус» совместно с «Росатомом» пройдёт Моделинг-ХАКАТОН «Цифровое моделирование», в рамках которого студенты, занимающиеся математическим моделированием, смогут применять технологии искусственного интеллекта в реальном промышленном секторе. Участникам предстоит работать с отечественным инженерным ПО и актуальными данными индустрии.

Программа:

Этап 1. Отборочные онлайн-испытания с 10 по 31 марта.

Этап 2. Очный хакатон с 20 по 25 апреля. 

Что ждет участников, которые пройдут отбор:

  • научно-популярные лекции, воркшопы по CAD, CAE и ML и самостоятельная работа над ML-кейсом; 

  • контакт с экспертами индустрии и ведущими преподавателями;

  • приоритет при поступлении в магистратуру Университета «Сириус», дипломы о повышении квалификации и подарки от партнеров.

Финалом хакатона станет защита решений участников перед экспертным жюри.

Регистрация по ссылке. 

Подробности на сайте.

Теги:
+1
Комментарии0
Учебный процесс в ITУправление персоналом * Карьера в IT-индустрииИскусственный интеллектФинансы в IT

Глава Nvidia Дженсен Хуанг обозначил новый неформальный стандарт эффективности для инженеров, работающих в сфере высоких технологий. В свежем выпуске подкаста All-In, Хуанг заявил, что специалист, получающий $500 000 в год, должен расходовать на ИИ-токены не менее половины своей зарплаты. По словам Хуанга, если инженер с таким доходом тратит на использование больших языковых моделей и вычислительные мощности лишь $5 000, это становится для него серьезным поводом для беспокойства. Руководитель Nvidia сравнил такую ситуацию с разработчиком чипов, который принципиально отказывается от CAD-инструментов и работает «с бумагой и карандашом».

Внедряющие ИИ компании стали вводить новую метрику в виде токенов, которая отражает их расход при работе сотрудников. Некоторые из них уже отслеживают, сколько токенов тратит каждый сотрудник, чтобы ограничить неэффективное или нецелевое использование. Платформа автоматизации Zapier запустила внутреннюю панель, которая отображает, как сотрудники используют ИИ и сколько токенов при этом тратят. «У нас появилась новая статья расходов», — подтвердил директор по ИИ-трансформации компании Брэндон Саммут. По его словам, токены имееют цену, и компаниям приходится учитывать её в своих расчётах.

Ранее компании Кремниевой долины начали предлагать бонусы в виде компенсаций за доступ к ИИ-моделям своим инженерам. Инженеры-программисты и исследователи ИИ в технологических компаниях уже давно борются за доступ к графическим процессорам (GPU), при этом вычислительные мощности для ИИ тщательно распределяются в зависимости от того, какие проекты наиболее важны. В итоге некоторые кандидаты на вакансии начали спрашивать о том, какой бюджет на вычисления в ИИ им будет доступен, если они решат присоединиться к компании.

Теги:
+5
Комментарии13
Машинное обучение * Управление разработкой * Учебный процесс в ITКарьера в IT-индустрииИскусственный интеллект

Исследовательская организация METR опубликовала подробный анализ, который ставит под сомнение реальную эффективность ИИ‑агентов в программировании. Исследователи проверили, насколько результаты одного из главных отраслевых бенчмарков SWE‑bench Verified соответствуют практике разработки с участием живых мейнтейнеров open source‑проектов. Выяснилось, что около половины решений, которые автоматическая система оценки считает успешными, в реальности не были бы приняты в основной код.

В исследовании METR участвовали четыре действующих мейнтейнера трёх популярных репозиториев: scikit‑learn, Sphinx и pytest. Они провели ручной код‑ревью 296 pull‑request, созданных ИИ‑моделями. Среди протестированных систем были Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet, Claude 4 Opus, Claude 4.5 Sonnet и GPT-5.

Разрыв между результатами автоматических тестов и реальным код-ревью: модели ИИ демонстрируют заметно более высокие показатели успешности в бенчмарке SWE-bench, чем при проверке опытными разработчиками, что указывает на переоценку их практической эффективности. Источник: METR.
Разрыв между результатами автоматических тестов и реальным код-ревью: модели ИИ демонстрируют заметно более высокие показатели успешности в бенчмарке SWE-bench, чем при проверке опытными разработчиками, что указывает на переоценку их практической эффективности. Источник: METR.

Рецензенты не знали, написан ли код человеком или машиной. В результате оказалось, что в реальной разработке такие решения принимаются значительно реже: уровень одобрения оказался примерно на 24 процентных пункта ниже, чем показывали автоматические тесты SWE‑bench. Даже если учитывать, что сами человеческие решения при повторной проверке одобрялись только в 68% случаев, разница между оценками алгоритма и мнением разработчиков все равно осталась статистически значимой.

Разработчики классифицировали причины отклонения решений на три основные категории. Первая — низкое качество кода, включая несоблюдение стандартов проекта и избыточную сложность. Вторая — нарушения существующей логики системы, когда исправление одной ошибки приводило к поломке других частей кода. Третья — базовые функциональные ошибки: значительная доля решений формально проходила тесты, но фактически не устраняла исходную проблему.

Исследование METR также выявило различия между моделями: переход от Claude 3.5 к Claude 3.7 сопровождался ростом общего числа «успешных» решений, но увеличением случаев функциональных дефектов, тогда как более поздние версии Anthropic улучшали прежде всего качество кода. GPT-5 в среднем демонстрировал более слабые результаты по этому критерию.

Дополнительный анализ METR показал, что результаты тестов могут создавать неверное впечатление о том, насколько хорошо ИИ работает в реальных задачах. По автоматическим данным Claude 4.5 Sonnet достигает 50% уровня успеха на задачах, сопоставимых с 50 минутами работы разработчика. Однако оценки мейнтейнеров снизили этот показатель примерно до восьми минут. Это означает, что лабораторные метрики могут завышать реальную эффективность ИИ‑агентов в несколько раз.

В команде METR указывают, что исследование не доказывает фундаментального потолка возможностей современных моделей. В эксперименте ИИ‑системы получали только одну попытку решения задачи, тогда как в реальной разработке код дорабатывается итеративно после замечаний.

Теги:
+1
Комментарии1
Блог компании Яндекс ПрактикумУчебный процесс в ITКарьера в IT-индустрииИскусственный интеллект

Студентам и научным руководителям: 3 бесплатных курса по ИИ от Яндекса и ВШЭ

В Яндекс Практикуме появляется всё больше курсов по использованию ИИ в учёбе. Делимся небольшой подборкой для всех, кто собирается поступать, уже учится или преподаёт. Все курсы бесплатные, без дедлайнов, а доступ остаётся навсегда.

Внутри вы найдёте теорию с примерами, а также квизы и задачи для закрепления материала. Прохождение самостоятельное, но с вами будет ИИ-помощник: он объяснит сложный термин, приведёт примеры, даст подсказку при выполнении задания и поможет сориентироваться в контенте уроков.

1. «Нейросети для учёбы» 

Кому: старшеклассникам и студентам первых курсов
Время прохождения: 13 часов в своём темпе
В конце вы получите сертификат о прохождении курса

На курсе вы научитесь готовить конспекты, проводить исследования и готовиться к экзаменам, а также освоите техники промптинга для написания эссе и создания иллюстраций. Расскажем, как быстро структурировать любые данные и как использовать ИИ для персонального тайм-менеджмента. Также вы узнаете, как пользоваться нейросетями осознанно и безопасно.

Узнать о курсе подробнее и начать учиться →

2. «ИИ и промптинг для студенческих проектов»

Кому: студентам бакалавриата и магистратуры
Время прохождения: 8 часов в своём темпе
В конце вы получите сертификат о прохождении курса 

Курс даёт базу для ответственного использования ИИ в учебных и исследовательских задачах. Вы научитесь формулировать тему, искать и анализировать информацию, планировать исследование, оформлять и проверять работу с помощью ИИ. А также разберётесь, как применять ИИ осознанно и представлять этот опыт на защите курсовой или дипломной работы. 

Узнать о курсе подробнее и начать учиться →

3. «ИИ и промптинг для научных руководителей»

Кому: преподавателям и научным руководителям
Время прохождения: 9 часов в своём темпе
В конце вы получите сертификат о прохождении курса

Курс основан на опыте проекта Яндекс Образования и ФКН ВШЭ, апробированного в 11 вузах с участием более 500 студентов и 250 преподавателей. Вы разберётесь в возможностях и ограничениях технологий, научитесь формулировать критерии их применения и давать аргументированную обратную связь по работам студентов.

Вы научитесь писать качественные промпты, а также узнаете, как с помощью ИИ искать и анализировать научные источники, формулировать темы и гипотезы исследований, оформлять библиографию и визуализировать данные. А ещё познакомитесь с ИИ-инструментами, которые помогут автоматизировать рутинные задачи.

Узнать о курсе подробнее и начать учиться →

Теги:
+2
Комментарии0
Блог компании OTUSКарьера в IT-индустрии

Подборка недели: 28 бесплатных вебинаров по разработке, ИБ, аналитике и ИИ

Привет, Хабр. Делимся подборкой бесплатных уроков, которые пройдут на этой неделе в Otus. Опытные практики проведут занятия онлайн — вы сможете узнать больше о формате обучения и задать вопросы экспертам. Выбирайте свою тему и присоединяйтесь.

23 марта, понедельник:

24 марта: вторник:

25 марта, среда:

26 марта, четверг:

Еще больше бесплатных уроков от преподавателей курсов можно посмотреть в календаре мероприятий.

Теги:
+2
Комментарии0
Карьера в IT-индустрииИскусственный интеллект

Немного о вездесущем ИИ в «преобразовании бизнеса». Думаю, что это сейчас знакомая многим боль.

ОПУС: Джун. Ошибка доступа.

«„Легкий старт в IT? Быстрый карьерный рост?“ Какая же чушь. Я смотрю на экран, и он абсолютно глухой. Двести откликов за неделю. Двести раз мое вылизанное резюме улетело в черную дыру эйчар‑алгоритмов и даже не звякнуло об дно.»

Спина затекла. Я сижу так уже часов пять, обновляя ленту вакансий. Вкладки давят. В каждой — требования, от которых просто сводит челюсть. «Опыт от 3 лет», «Умение управлять пулом ИИ‑агентов». Какие агенты? Я сам готов быть вашим агентом, просто дайте мне задачу! (Нет, не пиши это в сопроводительном. Стереть. Надо звучать уверенно: «Обладаю высокой адаптивностью к работе с ИИ‑пайплайнами». Господи, как же шаблонно и жалко это звучит).

Рынок не просто просел — он схлопнулся. Там, где раньше сидел отдел из десяти джунов, набирающихся опыта, теперь сидит один уставший сеньор. Он потягивает кофе и просто раскидывает промпты трем нейросетям, которые пишут, тестят и деплоят код за секунды. А нас — тех, кто только что с горящими глазами вышел с курсов или универа — тысячи. Мы бьемся лбами за три оставшиеся стажерские позиции, где одно только тестовое задание тянет на полноценный бесплатный проект.

А реальная жизнь тем временем никуда не делась. Экран телефона загорается — это Лера: «Ну что, куда сегодня пойдем?». А куда мы пойдем? У меня на карте сумма, которой хватит разве что на два капучино и такси в одну сторону. И вот это разрывает изнутри больше всего. Меня распирает от энергии, я хочу работать, я готов пахать сутками, грызть эти задачи зубами — но миру это больше не нужно.

Миру не нужен мой энтузиазм и мой потенциал. Ему нужен готовый, безошибочный результат за ноль секунд, который я дать не могу, а машина — может. Я чувствую себя так, словно прибежал на вокзал с билетом, купленным на последние деньги, а поезд не просто ушел — отменили саму железную дорогу. И вокруг меня на перроне топчется еще миллион таких же дураков с пустыми карманами“

А для всех, кто устал от ИИ‑контента сразу признаюсь. Этот опус сгенерирован Gemini (конечно же с очень сложным входным промптом на 5–6 тыс токенов).

И все же результат настолько занимательный, что не могу не поделиться...

Теги:
+2
Комментарии0
Карьера в IT-индустрии

У меня много лет была одна любимая табличка — считал в ней зарплату с премиями, бонусами, всем этим счастьем. Простая, понятная, проверенная временем.

И вот сегодня поймал себя на мысли: она вообще не учитывает прогрессивный налог. Который, на секундочку, уже пару лет как есть. 

Дальше всё по классике.

Любой нормальный человек открыл бы формулу, поправил пару строк и пошёл дальше. Но нет. Я решил чуть заоверинжинерить и вместо фикса таблички сделал небольшой сервис — paycalc.ru

Сейчас там две вещи, которые мне самому переодически нужны:

  • посчитать зарплату с учётом налогов

  • сравнить две зарплаты, например текущую и оффер

Особенно второе оказалось полезным. Потому что «+50к» на бумаге и «сколько реально придёт на руки» — это иногда две разные истории.

В итоге задача на 10 минут превратилась в отдельный сервис. Но зато теперь не надо каждый раз лезть в таблицу и вспоминать, где я там что сломал в формулах 🙂

Теги:
0
Комментарии2
Машинное обучение * Учебный процесс в ITКарьера в IT-индустрииОблачные сервисы * Искусственный интеллект

Представлен открытый учебный проект OpenMAIC (Open Multi-Agent Interactive Classroom). Это нейроуниверситет, который может помочь за несколько занятий выучить материал на 100 страниц (демо в браузере):

  • работает как полноценная лекция + практика — есть ИИ-преподаватель и ИИ-студенты.

  • на заданную тему ИИ её разжёвывает, а потом закрепляет практикой и самыми каверзными вопросами.

  • можете слушать и фиксировать, а можете принять участие — голосом или текстом.

  • задали вопрос — получили ответ.

  • всё максимально удобно — лекции с озвучками, лазерной указкой и тестами.

  • ИИ-преподаватель разберёт все ошибки в понимании материала.

  • практика — прямо в браузере идёт имитация задач и физических экспериментов.

Теги:
+4
Комментарии0
Блог компании ВкусВиллКарьера в IT-индустрии

Привет, это ТехВилл 💜💚

У нас появился Telegram-канал — «Привет, это ТехВилл».

В этом канале будем рассказывать о наших людях, технологиях, проектах и подходах к работе.

У нас — про удобные IT-решения для каждого клиента и сотрудника ВкусВилла. Про мобильную и web-разработку, автоматизацию бизнес-процессов, искусственный интеллект и Data Science, DevOps и информационную безопасность.

Ещё будем делиться тем, что для нас важно в работе:
— как мы создаём цифровые технологии, чтобы делать полезные продукты доступнее
— как принимаем решения на основе обратной связи
— как стремимся дать 101% искреннего сервиса и заботимся об удобстве людей
— как остаёмся честными в словах и поступках

И конечно, будем рассказывать о жизни команды. Работа в ТехВилл — это место, где можно найти помощь и взаимопонимание, где есть адекватные руководители, понятные грейды, индивидуальные планы развития и реальные возможности для роста.

А ещё это IT со вкусом к жизни: мы ценим личное время, создаём возможности для спортивных и развлекательных активностей, работаем удалённо и дружим друг с другом из разных городов и стран ❤️

В канале будем показывать не только, что мы делаем, но и зачем: от развития мобильного приложения и новых решений для доставки до роботизации складов и других технологических проектов.

Добро пожаловать в нашу жизнь и работу 💜

Теги:
+1
Комментарии0
Блог компании SmartValuesУправление персоналом * Карьера в IT-индустрииНаучно-популярноеМозг

Факты или истории? Итоги теста, в котором ошиблись большинство

Спасибо тем, кто принял участие в опросе в моей статье «Заблуждение, которое делает нас неспособными мыслить критически». И тем, кто сделает это прямо сейчас, а затем вернётся к чтению поста.

В опросе (по сути, тесте) я предложил отметить те высказывания, которые являются фактами. Вы проголосовали, Хабр посчитал, а я сейчас прокомментирую результаты.

Сначала коротко: 44% участников опроса увидели факт там, где его… не было, а 23% не увидели его там, где он был.

Теперь по каждой ситуации.

«На прошлом совещании она проголосовала „за“, а потом раскритиковала принятое решение».

Это утверждение — история. Почему? Для примера давайте возьмем слово «раскритиковала». Оно представляет собой интерпретацию и оценку (негативную), а не то, что мы действительно слышали, — прямую речь. То, что один опишет как «раскритиковала», другой может назвать «детальным разбором» или «смелой обратной связью».
Если бы ситуацию снимала камера, что именно она бы зафиксировала? Не «раскритиковывание», а конкретные вещи:

  • слова (цитаты);

  • громкость голоса;

  • жестикуляцию, позу («указала рукой на экран», «скрестила руки на груди»).

Всё остальное — наша история о том, что и почему произошло.

«В последнем релизе они оставили три критических бага».

Ещё одна история. «Три» может сбить с толку и создать иллюзию факта. Но «критические баги» являются оценочным суждением: автор высказывания определил нечто как баги и присвоил им категорию «критические».

«Он очень жёстко ограничил меня по времени».

93% участников опроса совершенно справедливо отметили эту ситуацию, как историю. «Очень жёстко» — это субъективная оценка.

«Она нарушила дедлайн, проигнорировала договорённости и не уведомила меня».

Здесь мы имеем дело с целым веером историй:

  • Об игнорировании (как и в первой ситуации, человеку приписывается злой умысел — когда мы думаем о мотивах/причинах поступков других людей мы всегда рассказываем себе истории

  • О наличии договорённостей (а что если она восприняла их не как как договорённости, а как промежуточное обсуждение?).

  • О том, что «не уведомила» (фактом является то, что у вас не было информации).

Альтернативных историй может быть множество.

«Он сказал: «Ребята, это надо сделать, так как руководство этого ждёт»

73% увидели здесь факт и были правы. Высказывание оформлено как прямая речь. То есть, это точная передача того, что было сказано — без комментариев, оценок и выводов.

Итого: на четыре истории один факт. Как показывает мой опыт, в жизни соотношение бывает ещё больше в пользу историй.

Если у кого‑то возник вопрос «Так что, в каждом высказывании так копаться?», то во‑первых, он здравый — этого делать не надо.

А во‑вторых, всё должно определяться практическим смыслом. Не надо стремиться к абсолютной точности. Главное, что нужно делать, — это отслеживать себя в управлении историями (это моя история, а не факт, не подлежащий сомнению) и не позволять своим историям управлять вами.

Ну и в‑третьих, приведенные примеры — это тренажер, а не руководство к повседневной деятельности. Главное быть способным, когда это надо, отделять факты от своих историй и перестать верить в то, что наши истории являются единственно возможным объяснением.

И ещё один простой совет для отделения фактов от историй. Подумайте, может ли другой человек оспорить ваше высказывание/мысль. Если да, то скорее всего (не обязательно, но часто), это история. Большинство споров и конфликтов идут вокруг историй, которые сначала воспринимаются, а потом преподносятся как факты.

Теги:
+3
Комментарии28
Блог компании OTUSСистемное администрирование * Карьера в IT-индустрии

12 бесплатных демо-уроков: закрываем пробелы в знаниях

Привет, Хабр. Делимся подборкой бесплатных уроков, которые проведут в ближайшие недели преподаватели Otus. Это не предзаписанные, а живые онлайн-встречи — на них вы сможете узнать больше о формате обучения и задать свои вопросы экспертам. Выбирайте тему ниже и присоединяйтесь!

Еще больше бесплатных уроков от преподавателей курсов можно посмотреть в календаре мероприятий.

Теги:
+4
Комментарии0

Ближайшие события

Блог компании IBSJava * Карьера в IT-индустрии

Бесплатный тест для Java‑разработчиков: оцени уровень и найди точки роста

Хороший Java‑разработчик — это не просто тот, кто пишет код, а специалист, который держит в голове целую экосистему: от базовых принципов языка до архитектуры распределенных систем.

Чтобы осознанно развиваться дальше, важно понимать:

  • какие технические навыки уже прокачаны;

  • где есть пробелы в знаниях архитектуры и проектировании;

  • какие технологии стоит изучить подробнее;

  • насколько уверенно ты ориентируешься в современном Java‑стеке.

Мы сделали бесплатный пробный тест — он поможет оценить твой уровень как Java‑разработчика и подсветит зоны для развития.

За 20 минут ты получишь:

  • оценку текущего уровня;

  • карту компетенций — наглядную схему всех навыков, необходимых для развития в профессии;

  • подборку материалов для самостоятельного изучения.

Пройти тест

Кстати, мы подробно разбирали ключевые навыки и компетенции Java-разработчика в отдельной статье — рекомендуем прочитать ее или перечитать, чтобы освежить и структурировать знания перед тестом.

Теги:
+2
Комментарии1
Блог компании IBSАнализ и проектирование систем * Карьера в IT-индустрии

Системный аналитик: какой у тебя уровень? Пройди бесплатный пробный тест и разберись в своих сильных сторонах и точках роста

Системный аналитик — это не просто «переводчик» между бизнесом и разработкой, а специалист на стыке технологий, аналитики и коммуникаций.

Чтобы осознанно расти в профессии, важно понимать:

  • какие технические навыки уже прокачаны;

  • где есть пробелы в проектировании и анализе;

  • какие инструменты и методологии стоит изучить подробнее;

  • насколько уверенно ты ориентируешься в архитектуре систем.

Мы сделали бесплатный пробный тест — он поможет оценить твой уровень как системного аналитика и подсветит зоны для развития.

За 20 минут ты получишь:

  • оценку текущего уровня;

  • карту компетенций — наглядную схему всех навыков, необходимых для развития в профессии;

  • подборку материалов для самостоятельного изучения.

Пройти тест

Кстати, мы подробно разбирали ключевые навыки и компетенции системного аналитика в отдельной статье — рекомендуем прочитать ее или перечитать, чтобы освежить и структурировать знания перед тестом.

Теги:
+2
Комментарии0
Программирование * Алгоритмы * Управление разработкой * Учебный процесс в ITКарьера в IT-индустрии

5 правил программирования Роба Пайка:

  • Правило 1. Невозможно предсказать, где программа будет тратить время. Узкие места возникают в неожиданных местах, поэтому не пытайтесь угадывать и использовать ускорение, пока не докажете, что именно там находится узкое место.

  • Правило 2. Измеряйте. Не оптимизируйте скорость, пока не измерите, и даже тогда не делайте этого, если только одна часть кода не превосходит остальную.

  • Правило 3. Сложные алгоритмы медленны, когда n мало, а n обычно мало. Сложные алгоритмы имеют большие константы. Пока вы не узнаете, что n часто будет большим, не усложняйте алгоритмы. (Даже если n станет большим, сначала используйте Правило 2.)

  • Правило 4. Сложные алгоритмы содержат больше ошибок, чем простые, и их гораздо сложнее реализовать. Используйте простые алгоритмы, а также простые структуры данных.

  • Правило 5. Данные доминируют. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо всё организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. В программировании центральное место занимают структуры данных, а не алгоритмы.

Уточнения:

  • Правила 1 и 2 Пайка перефразируют знаменитую максиму Тони Хоара: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол».

  • Кен Томпсон перефразировал правила 3 ​​и 4 Пайка как «В случае сомнений используйте грубую силу».

  • Правила 3 ​​и 4 являются примерами философии проектирования KISS (Keep It Simple, Stupid).

  • Правило 5 ранее было сформулировано Фредом Бруксом в книге «Мифический человеко‑месяц». Правило 5 часто сокращают до «пишите глупый код, использующий умные объекты».

Теги:
+9
Комментарии0
Блог компании IBSАнализ и проектирование систем * Карьера в IT-индустрии

Какой ты гриб бизнес-аналитик? Пройди бесплатный пробный тест, чтобы определить свой уровень

Бизнес‑аналитика — это профессия на стыке нескольких специализаций. Здесь нужно уметь работать с требованиями, моделировать процессы, анализировать данные, выстраивать коммуникацию с разными командами и делать многое другое.

Чтобы расти в профессии и осознанно выстраивать карьеру, важно понимать:

  • какие компетенции у тебя уже прокачаны;

  • где есть пробелы;

  • что именно стоит подтянуть в первую очередь.

Такую картину непросто собрать самостоятельно, поэтому мы сделали бесплатный пробный тест — он поможет сориентироваться в своем уровне подготовки и подсветит зоны роста.

За 20 минут ты получишь:

  • оценку текущего уровня бизнес‑анализа — от базовых понятий до продвинутых техник;

  • карту компетенций — наглядную схему всех навыков, необходимых для развития в профессии;

  • подборку материалов для самостоятельного изучения — только то, что поможет закрыть конкретные пробелы.

Пройти тест

Кстати, мы подробно описывали ключевые навыки и компетенции бизнес‑аналитика в отдельной статье — рекомендуем прочитать её или перечитать, чтобы освежить и структурировать знания перед тестом.

Теги:
+1
Комментарии0
Машинное обучение * Учебный процесс в ITКарьера в IT-индустрииИскусственный интеллект

Представлен открытый проект AutoResearchClaw. Это доработанная под исследования версия агента OpenClaw, которая:

  • детально анализирует идею пользователя и выдаёт готовый PDF‑документ с исследованием гипотезы;

  • агент сам пишет код и все формулы, а также запускает тесты, исправляет ошибки;

  • почти не имеет галлюцинаций;

  • вся работа бота проходит 4-этапный процесс верификации по научным базам;

  • умеет работать с LaTeX, чтобы создавать понятные и эффективные графики;

  • сам агент бесплатный — нужен только API.

Теги:
+3
Комментарии0
Машинное обучение * Учебный процесс в ITКарьера в IT-индустрииИскусственный интеллектБудущее здесь

Anthropic представила исследование, которое показывает, что влияние ИИ на рынок труда пока значительно ниже его теоретического потенциала. В статье представлена новая метрика под названием observed exposure («наблюдаемое воздействие»). Она сравнивает теоретические возможности языковых моделей с реальными данными их использования, в данном случае на основе разговоров пользователей с чат-ботом Claude. Для анализа были объединены данные базы профессий O*NET, оценки того, какие задачи теоретически могут ускоряться с помощью ИИ, а также статистика фактического использования Claude в рабочих сценариях.

Результаты показали значительный разрыв между потенциалом и практикой. По оценкам исследователей, языковые модели теоретически способны ускорить выполнение 94% задач в компьютерных и математических профессиях. Однако на практике ИИ применяется лишь примерно в 33% таких задач. Большинство возможностей технологий остаётся нереализованным из-за ограничений самих моделей, юридических требований, необходимости человеческого контроля или сложной интеграции с профессиональными системами.

Сравнение теоретической способности языковых моделей автоматизировать задачи в различных профессиональных категориях (синий) и фактического уровня их использования на практике по данным взаимодействий с моделью Claude (красный). Источник: Anthropic.
Сравнение теоретической способности языковых моделей автоматизировать задачи в различных профессиональных категориях (синий) и фактического уровня их использования на практике по данным взаимодействий с моделью Claude (красный). Источник: Anthropic.

Исследование также выявило, какие профессии сейчас наиболее подвержены влиянию ИИ. На первом месте оказались программисты — около 75% их задач могут выполняться или ускоряться с помощью моделей. Далее следуют специалисты службы поддержки, операторы ввода данных и аналитики. В то же время примерно 30% работников практически не затронуты использованием ИИ: среди них повара, бармены, спасатели, механики и другие профессии, связанные с физическим трудом.

Теги:
+4
Комментарии1
Блог компании OTUSУправление проектами * Карьера в IT-индустрииИскусственный интеллект

Как оставаться востребованным в турбулентное время: 10 бесплатных демо-уроков

Привет, Хабр. Делимся подборкой бесплатных уроков, которые пройдут в Отус в рамках набора на курсы. Опытные практики проведут занятия онлайн — на них вы сможете узнать больше о формате обучения и задать вопросы. Выбирайте тему и присоединяйтесь, чтобы не отставать от трендов.

Теги:
0
Комментарии0
НазадСюда
1
23 ...
5253

Ваш аккаунт

Разделы

Информация

Услуги

Техническая поддержка
© 2006–2026, Habr