Представлен сборник лучших скиллов Cursor Team Kit от разработчиков Cursor:
внутри 18 скиллов, 2 субагента и 2 правила;
есть навыки для написания точного и понятного кода, для мощного ревью, удаления код‑слопа и импорта необходимых библиотек.
512K+
Карьера в IT-индустрии
Работать, работать и работать (в IT)
816,78
Рейтинг
Нанимают ли ИТ-компании летом — и стоит ли сейчас искать работу
Каждое лето среди ИТ-специалистов возникает один и тот же вопрос: есть ли смысл искать работу в июле или лучше дождаться сентября, когда все, кто принимает решения, вернутся из отпусков? Короткий ответ — искать стоит.
Летом темп найма действительно немного снижается. Часть руководителей и HR в отпусках, собеседования переносятся, некоторые проекты ждут утверждения бюджетов на вторую половину года. Но это не значит, что рынок замирает.
По данным hh.ru, рынок труда в 2026 году остается неоднородным. В одних профессиях работодатели конкурируют за специалистов, в других — конкуренция выше среди кандидатов. Для ИТ сохраняется один устойчивый тренд: опыт и реальные навыки полностью перевешивают дипломы и корочки курсов, а владение ИИ-инструментами названо одним из ключевых конкурентных преимуществ. Поэтому даже летом компании продолжают искать сильных специалистов под текущие проекты, а не откладывают всё до осени.
Теперь про наблюдение у Хабр Карьеры. По их статистике, активность найма в ИТ постепенно становится менее сезонной. Компании продолжают публиковать вакансии даже в периоды отпусков, хотя скорость принятия решений ниже. Многие работодатели используют лето для формирования кадрового резерва и проведения первых этапов отбора — чтобы быстрее закрыть позиции, когда отпускной сезон закончится.
Если вы сейчас в статусе «кандидат» — летнее затишье это ваше преимущество, а не помеха. Хорошее время, чтобы обновить резюме, привести в порядок портфолио, добавить завершенные проекты на GitHub, разобраться с каким-нибудь новым инструментом. Осенью, когда конкуренция за интересные позиции возрастет, такая подготовка будет заметна на собеседованиях.
Главное — не воспринимай лето как потерянные два-три месяца. Если бизнес запускает новый проект в июле — ждать сентября HR не станет.
Мы в SSP SOFT нанимаем сейчас
В SSP SOFT занятость — это не про «отсидеть часы». Это про задачи, которые заставляют думать, искать нестандартные решения и видеть результат своих усилий. Мы предлагаем удаленку, гибрид или офис в Москве и Томске, ДМС, обучение по выбору сотрудника и среду, где мнение сотрудников стараются слышать. Задачи — реальные, коллеги — сеньоры, у кого есть чему учиться.
Сейчас в середине июля мы ищем:
— Ведущего аналитика 1С (финансовый контур, КТ 2000)
— Системного аналитика (Ритейл)
— Разработчика ЦФТ
— Архитектора 1С (Управление Договорами)
Подробности о вакансиях читайте на нашей странице ХХ.ру, но там откликаться необязательно. Ждем резюме напрямую Евгении Беловой, директору по развитию персонала: @EvgVBelova в Telegram.
Не забудьте добавить «секретную фразу» в сопроводительное письмо: «Увидел(а) вашу вакансию на Хабре».
💚 Солнечного лета и До новых встреч!
Изучаем GitHub за выходные — IT-платформа выпустила подробный роадмап для новичков-разрабочтков, где понятным языком объясняются все тонкости работы с ветками, репозиториями и контролем версий, а также рассказывают, как делать свой вклад в Open Source.
AviTalk: как за три месяца объединить два продукта и не сломать команду
Новый выпуск AviTalk — разговор с CTO направления «Авито Товары» Александром Швецом. Ведущий — Виктор Раев, руководитель разработки юнита Services Base.
Александр рассказывает, как устроена разработка в Авито Товарах: категорийный подход, слияние продуктов после объединения Яндекс Еды и Delivery Club, и почему опыт из бигтеха плохо переносится на решения «на веру» в стартапе. Отдельно — про AI в процессах команды: как быстро внедрять прототипы, зачем нужна «примерка» товаров и одежды через нейросети и куда вообще движутся такие эксперименты.
Кроме продуктовой части — разговор о людях: с чем сталкивается разработчик, дорастающий до руководителя, как справляться с синдромом самозванца и стрессом, и что Александр посоветовал бы себе в начале карьеры.
Смотреть выпуск:
AviTalk — шоу толковых людей. Гости — сотрудники Авито из разных дирекций и команд, которые делятся своей экспертизой и профессиональным путём.
Участвуй в МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей 🔥
Выбирай, какой трек тебе интереснее 👇
Алгоритмический (индивидуальный зачет, 2 750 000 ₽). Решай задачи по алгоритмам и структурам данных, которые помогут прокачать навыки для технических собеседований и работы в ведущих ИТ-командах. Лучшие участники пройдут в финал, где в режиме реального времени будут соревноваться в правильности решений и скорости мышления.
Программирование роботов (командный формат, 7 500 000 ₽). Напиши алгоритмы для робособаки и робота-манипулятора и проведи их через три этапа соревнований. Сначала — через цифровой симулятор, где нужно пройти трассу и выполнить задания по передаче предметов. Затем — подключись к реальному полигону через удаленный доступ и выполни задания на физических роботах дистанционно. А в очном финале лучшим командам предстоит управлять роботами на площадке, дорабатывать алгоритмы под новые условия и бороться за победу на глазах у зрителей.
Шоу-финал с кодерскими челленджами и выступлениями спикеров состоится 22 октября в МТС Live Холл. А лучшие участники получат шанс на стажировку в MTC Web Services (MWS).
Так после МТС True Tech Hack 2026 к команде присоединились три стажера:
1. Илья Матвеев из команды MCLover, 18 лет, студент 1-го курса бакалавриата Института интеллектуальных кибернетических систем (НИЯУ МИФИ). Вышел на позицию стажера frontend-разработчика в MWS Octapi.
2. Роман Субботин из команды DEP_IT_MISIS, 19 лет, студент 2-го курса бакалавриата НИТУ МИСИС по направлению «Прикладная математика» в институте компьютерных наук. Вышел на позицию стажера Python-разработчика в MWS Octapi.
3. Кирилл Ефимович из команды Моторный шуруповерт, 20 лет, студент третьего курса бакалавриата направления «Разработка ПО», Университет Иннополис, GPA: 4.6. Вышел на позицию стажера DevOps в MWS Tables.
➡️ Зарегистрируйся и стань участником масштабного ИТ-чемпионата.
Новичкам в аналитике: как готовиться к собеседованию и что повторять
Эта подборка статей поможет подготовиться к собеседованиям на разные позиции. Вы лучше поймете, как проходят собеседования, какие вопросы могут задать и как грамотно на них отвечать. В материалах собраны примеры кейсов, технических и поведенческих вопросов, а также советы от экспертов.
Собеседование на бизнес-аналитика: вопросы и как подготовиться. Разбираем, какие блоки вопросов встречаются на собеседовании: про опыт и мотивацию, работу с требованиями, методологии и стандарты, коммуникацию со стейкхолдерами. Делимся советами по подготовке от эксперта с 10-летним опытом в бизнес-анализе.
Собеседование на аналитика данных: какие вопросы задают и как на них отвечать. Рассказываем, как проверяют технические навыки, умение работать с визуализацией и понимание бизнес-процессов. Приводим примеры кейсов и практических заданий, а также советы, как справиться с волнением на интервью.
Собеседование на позицию Data Scientist: о чём спрашивают новичков. Объясняем, что работодатели ждут от начинающего специалиста и какие категории вопросов встречаются: от теории и статистики до поведенческих кейсов. Показываем на примере, как выстраивать ответы по методике STAR.
Как новичку пройти собеседование на должность системного аналитика. Рассказываем, как готовиться к техническому собеседованию, какие вопросы проверяют hard и soft skills и как отвечать на них с примерами удачных и неудачных формулировок.
Освоить профессию в сфере аналитики можно в среднем за год — в зависимости от выбранного курса. А узнать больше о направлениях и задачах разных специалистов можно за несколько часов — это бесплатно. Переходите в каталог и выбирайте направление, чтобы начать учиться — карту привязывать не нужно.
Находим первых клиентов для своего стартапа с помощью ИИ и скилла Codex First Customer Finder Skill от Грега Брокмана, одного из основателей OpenAI, который поможет раскрутить хороший проект:
вставляем ссылку на стартап, и скилл начинает работу;
автоматически анализирует целевую аудиторию и выдаёт портрет идеального клиента;
проверяет все публичные обсуждения на предмет болей и потребностей потенциальных клиентов;
квалифицирует каждого лида и оценивает по соответствию продукту;
генерит персональные предложения для покупателя;
собирает все в подробный и аккуратный HTML‑отчёт со ссылками на все источники;
устанавливается одной командой.
Писатель, аналитик и немного администратор: сколько стоит такая роль?
Продолжаю разбирать вакансии, связанные с управлением знаниями и технической документацией. Сегодня смотрим позицию писателя базы знаний в Яндекс 360. Вакансия описана достаточно подробно, но границы роли и предлагаемая зарплата вызывают вопросы.
Дисклеймер. Я больше 15 лет внедряю менеджмент знаний в российских компаниях. Запустил эти разборы, чтобы работодатели могли увидеть спорные места в вакансиях, а специалисты – точнее оценить задачи и подготовиться к собеседованию. Анализирую только опубликованные тексты, а не реальные процессы внутри компаний.
Начну с плюсов
Понятно описаны задачи. Кандидату предстоит писать и обновлять инструкции, следить за изменениями в продуктах, работать с метриками и развивать базу знаний. Уже по тексту можно составить общее представление о работе и сопоставить её со своим опытом и интересами.
Требования логично связаны с обязанностями. Компания ищет не просто автора текстов, а специалиста, который умеет разбираться в процессах, структурировать информацию, общаться с внутренними заказчиками и работать с данными.
Основные условия указаны. Сотрудника оформляют на полную занятость. Указаны зарплатная вилка, квартальная премия, компенсация амортизации личного оборудования, оплачиваемое обучение. Также заявлена возможность развиваться и переходить на другие позиции.
Удалённый формат. График известен заранее – с 10:00 до 19:00 мск. Для многих кандидатов возможность работать без привязки к офису по-прежнему остаётся важным преимуществом.
Дальше начинаются вопросы
Первый – срочные запросы. В вакансии не объясняется, как часто они возникают и укладываются ли в обычный график. Лучше заранее уточнить, нужно ли оставаться на связи после 19:00 или в выходные.
Второй – зарплата. В вакансии указана вилка от 55 до 85 тысяч рублей в месяц до вычета налогов. На мой взгляд, она выглядит скромно для заявленного набора обязанностей: кроме подготовки текстов, сотруднику предстоит заниматься аналитикой, взаимодействовать с внутренними заказчиками, развивать структуру базы и работать с инструментами поддержки.
Третий – границы роли. В одной позиции объединены разные функции. При этом непонятно, какие задачи будут основными и за какие результаты сотрудник отвечает лично.
Четвёртый – мало информации о команде. Не указаны размер команды, распределение обязанностей, рабочие инструменты и траектория профессионального развития.
Мой вывод
Вакансия может подойти специалисту из поддержки, обучения, аналитики или контента, который хочет перейти в управление знаниями и поработать с крупным IT-продуктом.
Здесь есть официальное оформление, удалённый формат, чёткий график и возможность получить опыт работы с текстами, метриками и структурой базы. Перечень задач понятен, но их приоритеты и границы ответственности не обозначены.
Для специалиста из смежной области это может быть хороший, хотя и довольно интенсивный старт. Кандидату с опытом в управлении знаниями стоит внимательно сопоставить зарплатную вилку с фактическим объёмом задач.
Перед откликом стоит уточнить:
как распределяется время между текстами, аналитикой и развитием базы;
сколько человек работает в команде и как разделены обязанности;
какие платформы и инструменты используются;
что входит в настройку и автоматизацию инструментов поддержки;
как часто возникают срочные задачи и требуют ли они работы вне графика;
от чего зависит сумма внутри вилки и как рассчитывается премия;
каких результатов ждут от сотрудника в первые три месяца.
Вакансию можно посмотреть тут.
Я веду свой телеграм-канал про управление знаниями, делюсь в нём граблями из проектов для лидеров рынка: Банк СПб, Билайн, Делимобиль, Купер, МЭС и других. А ещё рассказываю про ИИ-находки для дома и не только. Подпишитесь, чтобы не пропустить следующие посты.
Разработчик Тарун Гупта представил открытый проект autopilot-jobhunt. Это — ИИ-инструмент, который автоматически ищет вакансии в интернете, сравнивает их с профилем пользователя и присылает наиболее подходящие варианты в Telegram.
Перед запуском пользователь указывает желаемые должности, требования к работе и условия, которые считает неприемлемыми. После этого система сканирует сайты компаний и площадки с вакансиями, оценивает каждое объявление по степени соответствия резюме и формирует рейтинг.
По запросу ИИ-инструмент может адаптировать резюме под конкретную вакансию и подготовить сопроводительное письмо. При этом решение не отправляет отклик автоматически: пользователь должен самостоятельно проверить документы и решить, подавать ли заявку.
Сервис задуман как бесплатный. Для поиска вакансий он использует веб-агента TinyFish, а для анализа — бесплатные модели через OpenRouter. По умолчанию система переключается между Llama, Nvidia Nemotron, Google Gemma 4 и Alibaba Qwen3, если у одной из моделей заканчивается лимит. Вместо OpenRouter можно подключить Claude Code и API Anthropic, но в этом случае понадобится подходящая подписка или оплаченные токены.
Разработчик отдельно описал меры защиты данных. Файл с настройками и ссылкой на локальное резюме исключён из Git, поэтому его нельзя случайно опубликовать вместе с кодом проекта. Однако содержимое резюме все равно передаётся моделям, подключённым через OpenRouter. Тем, кто не хочет отправлять данные через этот сервис, автор предлагает использовать Claude Code.
По умолчанию autopilot‑jobhuntt настроен на поиск вакансий для разработчиков, но список профессий, компаний и требований можно изменить — нужно отредактировать файл конфигурации проекта.
Профессор Брауновского университета устроил для своих студентов промежуточный домашний экзамен. Решив, что многие выполнили эту работу с помощью ИИ, итоговый экзамен преподаватель провёл очно. Оранжевыми точками обозначены оценки за промежуточный экзамен, серыми — за итоговый. Похоже, на промежуточном экзамене ИИ помог многим, кроме нескольких студентов.
Теперь ты тимлид: роль, майндсет и границы ответственности
Сегодня мы начинаем серию постов о переходе из роли старшего инженера в трек начинающего технического менеджера — тимлида.
Важный момент при переходе на менеджерский трек — смена майндсета: фокус смещается от обычной инженерной работы в команде к ответственности за то, насколько эта работа хорошо организуется и отвечает потребностям компании в достижении целей. Для эффективности в роли технического менеджера необходимо выстраивать стратегию работы команды, основанную на данных и метриках.
Начинающему тимлиду на старте своего менеджерского пути часто бывает сложно работать с множеством активностей разного приоритета и из разных областей, требующих постоянного переключения контекста. Для упрощения, на начальном этапе все активности можно рассматривать через призму трёх крупных направлений: цели, процессы и команда.
Три направления работы тимлида
Первое направление — цели. В этом направлении затрагиваются вопросы стратегического видения, квартального целеполагания, краткосрочного планирования спринтов, составления роадмапов различной глубины, управления дедлайнами, эффективного использования ресурсов команды, рациональной работы с приоритетами и рисками.
Второе направление — процессы. Оно предполагает системный подход к развитию на основе метрик и данных. Универсальный план работы: определение метрики, её фиксация, изменение процесса, контроль метрики, коррекция плана и продолжение при необходимости.
Третье направление — команда. Оно включает активности по определению структуры и компетенций команды, развитию зрелости и лояльности, а также росту и развитию инженеров в зависимости от потребностей продукта и стейкхолдеров.
Границы ответственности и принятие решений
Роль тимлида предполагает широкую зону ответственности с зачастую размытыми границами. При этом в разных компаниях эта зона может существенно отличаться — в зависимости от специфики и культуры. Часть функций может распределяться, например, между системными аналитиками, инженерами-фичалидами, техническими менеджерами проектов и т. п.
Широкая зона ответственности предполагает обширную коммуникацию с различными функциями. Можно выделить следующие крупные точки взаимодействия:
discovery составляющая — продакт-оунер, дизайнер, аналитик, редакторы и т. д.;
техническое руководство — руководители разработки и функциональные руководители направлений;
delivery-составляющая — инженеры команды различных функциональных направлений;
смежники: соседние команды, партнеры, HR-функция, административный персонал и т.д.
Наиболее важный момент для новоиспеченного тимлида — умение принимать решения в новой роли в условиях динамично меняющейся обстановки и стресса. Для эффективного принятия решений нужен опыт и лучший вариант его получения это практика за счет делегирования активностей от своего руководителя. Но подобная возможность появляется не всегда и не у всех. В таком случае помогают практические упражнения по разбору ситуационных кейсов, основанных на распространенных ситуациях из реальной практики.
От теории к практический кейсам
В следующих статьях мы рассмотрим наиболее распространённые ситуационные кейсы:
Варианты старта: тимлид в новой команде или в существующей.
Целеполагание: как планировать, когда всё горит и ничего непонятно.
Команда и люди: офферы, лоу-перформинг, увольнение, друзья, лояльность.
Процессы: «и так нормально», бюрократия, эксперименты.
Менеджерские кейсы: приоритеты, риски, разделение команд.
Сложные ситуации: конфликты, смена продукта, откат обратно в инженеры, микроменеджмент.
Разбор таких кейсов позволяет накопить опыт и сформировать видение того, как действовать в новой для себя роли в сложных и неоднозначных ситуациях. Такой подход позволяет в безопасной среде потренировать навыки принятия решений применительно к различным ситуациям.
Почему хорошие вопросы ценятся не меньше хороших ответов
Вопрос может направить работу в нужную сторону, а может растянуть обсуждение на несколько кругов уточнений. Часто все упирается не в сложность задачи, а в то, насколько понятно сформулирован запрос.
Хороший вопрос не обязан быть длинным. Достаточно обозначить, что происходит, где нужна помощь и какого результата вы ждете. Так собеседнику проще включиться, дать точный ответ и не тратить время на догадки.
Вот несколько ошибок, из-за которых вопросы чаще запутывают, чем помогают.
Спрашиваем «как», не разобравшись с «зачем»
❌ «Как нам реализовать эту фичу?»
✔️ «Какую задачу решаем этой фичей? Есть ли другие способы?»
В первом варианте обсуждение сразу уходит в реализацию, хотя цель еще не до конца понятна. Во втором — сначала проясняем задачу, а уже потом выбираем решение. Так меньше риск потратить время на работу, которая не закрывает настоящую потребность.
Не проверяем, был ли похожий опыт в команде
❌ «Как правильно настроить X?»
✔️ «Кто-нибудь в команде уже настраивал X или сталкивался с похожей задачей?»
Документация и самостоятельный поиск полезны, но иногда быстрее сначала проверить, был ли похожий опыт внутри команды. Возможно, кто-то уже сталкивался с такой задачей, знает внутренние договоренности, помнит ограничения или может подсказать, где не стоит терять время.
Не даем контекста
❌ «У меня ошибка, можете помочь?»
✔️ «Получаю ошибку X при действии Y. Уже проверил A и B, но проблема осталась. Вот лог / скрин / ссылка. Подскажите, где еще посмотреть?»
Вопрос без контекста заставляет собеседника сначала разбираться в исходных данных: что произошло, где именно, после каких действий и что уже пробовали. Чем понятнее вводные, тем быстрее человек сможет перейти к сути и предложить решение.
Просим оценку, когда нужна обратная связь
❌ «Правильно ли я сделал?»
✔️ «Что можно улучшить в этом решении? Есть ли риски, которые я не учел?»
Вопрос «правильно ли?» часто сводит ответ к короткому «да» или «нет». Но в работе важны нюансы: возможные риски, альтернативы, слабые места. Если сразу попросить не оценку, а обратную связь, обсуждение получится полезнее.
Не задаем фокус для ответа
❌ «Что думаешь?»
✔️ «Посмотри, пожалуйста, логику: понятно ли, какую проблему решаем и почему предлагаем именно такое решение?»
«Что думаешь?» кажется удобным вопросом на все случаи, но в нем слишком много свободы для ответа. Собеседник может оценить формулировки, логику, детали реализации, сроки и при этом не попасть в то, что действительно важно. Когда фокус задан сразу, обратная связь получается точнее.
В Anthropic раздают бесплатно доступ на полгода к Claude Max для разработчиков, кто делает коммиты и занимается Open Source проектами. Если поддерживаете важный пакет или сервис или активно участвуете в жизни открытых проекта, то можете подать заявку.
Требования к участникам открытых проектов, которые могут отправить заявку на получение бесплатной 6-месячной подписки Claude Max 20x:
Авторы и сопровождающие открытых библиотек, пакеты с которыми насчитывают более 200 тысяч загрузок из каталогов, таких как npm, PyPI, crates.io и RubyGems, или которые используются как минимум в 500 репозиториях или в 100 зависимых пакетах.
Ключевые разработчики крупных открытых проектов, имеющие право коммита или входящие в число сопровождающих. В качестве примеров уровня проектов упомянуты CPython, Rust, Node.js, Apache, CNCF, Kubernetes, ядро Linux, Django и Rails.
Активные участники разработки, от которых было принято более 100 pull‑запросов в не аффилированные с ними проекты.
Создатели сообществ, в разработке которых участвуют 20 и более сторонних разработчиков, от которых принимались pull‑запросы за последний год.
Репозитории, применяемые в работе критически важной инфраструктуры (вес 0.4+ в рейтинге OpenSSF).
Ближайшие события
Технический писатель за 110 000: вход в профессию или испытание на прочность?
Запускаю новый формат: буду разбирать вакансии, связанные с управлением знаниями и технической документацией. Не в формате «всё плохо», а по-честному: что хорошо, что вызывает вопросы и кому такая позиция может подойти.
Сегодня смотрим вакансию технического писателя/контент-менеджера базы знаний в компании «Сканпорт». Наткнулся на эту вакансию на днях. Она уже закрыта, но на ней можно наглядно разобрать плюсы и минусы.
Начну с плюсов
Первое: работодатель дал ссылку на публичную базу знаний. Кандидат может заранее посмотреть, с каким продуктом, структурой и контентом ему предстоит работать. Уже на этом этапе можно примерно оценить объём задачи и понять, что ждёт впереди.
Второе: зарплата указана – 110 000 рублей. Соискатель может сразу решить, подходит ему такая сумма или нет.
Третье: компания пишет, что готова рассматривать начинающих специалистов и обучать их. Это немного расширяет воронку поиска. Для человека, который хочет перейти в технические писатели из других направлений, это может быть хорошей точкой входа. По крайней мере, из описания не складывается ощущение, что новичка посадят перед незнакомым продуктом и скажут: «Ну, разбирайся».
Теперь к вопросам
Главный – кого всё-таки ищут: начинающего специалиста или самостоятельного сотрудника? Формально компания готова рассматривать новичков, но одновременно хочет видеть опыт от года, понимание таксономии баз знаний, Markdown, Confluence, таск-трекеры и Kanban. Знания REST API, JSON, складских и логистических процессов указаны как преимущество, а не обязательное требование, но даже без них задачи выглядят не совсем стартовыми.
Нужно будет не только работать с текстами, но и разрабатывать стандарты документации, переводить материалы разработки на человеческий язык, анализировать обратную связь, поддерживать базу в актуальном состоянии. Для новичка это может быть тяжело.
При этом более опытного специалиста может насторожить ширина роли. Здесь и техническая документация, и развитие структуры базы знаний, и взаимодействие с поддержкой, и фактчекинг маркетинговых материалов. То есть название должности одно, а рабочих направлений внутри несколько. Отсюда ещё один вопрос: какая часть времени будет уходить непосредственно на базу знаний, а какая – на сопутствующие задачи?
Отдельный момент – удалёнка. Она предусмотрена, но обсуждается индивидуально. При этом график фиксированный: пять дней в неделю с 9:15 до 18:00. Работать из дома, вероятно, можно. А вот работать из любого часового пояса и самостоятельно выбирать часы – надо уточнять. Если нет, для кандидатов из удалённых регионов это заметно сужает возможности.
Мой вывод
Вакансия может подойти не абсолютному новичку, а скорее начинающему специалисту с некоторой базой. Например, человеку из технической поддержки, тестирования, аналитики или контента, который уже сталкивался с документацией и хочет развиваться в этом направлении.
Перед откликом я бы уточнил:
кто и как будет обучать нового сотрудника;
какие задачи займут большую часть рабочего времени;
что компания ожидает получить в первые три месяца;
действительно ли можно работать полностью удалённо и насколько строго привязан график.
***
Напишите, если было полезно. Стоит продолжать такой формат?
Я веду свой телеграм-канал про управление знаниями, делюсь в нём граблями из проектов для лидеров рынка: Банк СПб, Билайн, Делимобиль, Купер, МЭС и других. Подпишитесь, чтобы не пропустить следующие посты.
Промпт‑инженер: почему это уже не «просто писать в чат» - и что это значит для маркетинга
Недавно разбирал, как работодатели описывают роль промпт‑инженера, и поймал себя на стереотипе: я думал, что это человек, который просто формулирует запросы к нейросетям. Оказалось, картина сложнее.
Например, в требованиях часто встречается не только работа с LLM, но и навыки доработки контента. Потому что генерация - это половина дела: чтобы получить результат под реальные задачи, нужно уметь быстро «докрутить» картинку в графическом редакторе, причесать текст, адаптировать под тон бренда. То есть промпт‑инженер - это не только про слова, а про умение доводить генерацию до продакшн‑качества.
Ещё интересный момент про стек: в российских вакансиях заметно смещение в сторону локальных решений. Компании хотят строить процессы на инструментах, которые гарантированно доступны внутри инфраструктуры и не зависят от внешних ограничений. Для маркетинга это значит, что шаблоны, чек‑листы и рабочие процессы всё чаще будут «заточены» под локальные модели и интеграции.
Роль молодая, требования ещё формируются, и это создаёт и возможности, и неопределённость: сегодня нанимают под расплывчатые ожидания, а завтра могут появиться чёткие профили компетенций.
Для маркетолога это сигнал: навык «промпт + быстрая постобработка» становится конкурентным преимуществом. Это не про то, чтобы стать инженером, а про то, чтобы быстрее закрывать типовые задачи и не зависеть от подрядчиков.
А как у вас в работе? Используете ли вы промпты как часть регулярного процесса (контент, креативы, аналитика)? Что реально экономит время, а что пока выглядит как «ещё один инструмент ради инструмента»? Поделитесь в комментариях. 👇
Совпадает ли ваш идеальный работодатель с реальностью?
Вы листаете вакансии. На что обращаете внимание в первую очередь — на продукт компании, ценности команды или на возможность профессионального роста?
Хабр и ЭКОПСИ ежегодно задают этот вопрос десяткам тысяч айтишников по всей России. В исследовании 2025 года участвовали 30 000 специалистов, и их ответы оказались неожиданными: впервые за 6 лет в топ вышла стабильность. На фоне масштабных сокращений и заморозки зарплат по рынку люди хотят не только интересных задач, но и уверенности в завтрашнем дне.
Не можем не похвастаться, что итогам рейтинга Cloud.ru вошел в топ-25 лучших ИТ-работодателей России. И раз уж мы снова участвуем в исследовании 2026 года — расскажите, что важно вам прямо сейчас:
А вот за что по итогам 2025 ценят в нас соискатели.👇
Качество продукта — мы строим облачные платформы, где каждый инженер решает реальные нетривиальные задачи, например:
Ценности и культура — мы открыто говорим о том, как работаем и чего ждем друг от друга.
Профессиональная среда — проводим внутреннее обучение, даем возможность расти без смены компании и использовать ИИ там, где это действительно нужно.
🔥 Кстати, мы растем и ищем новых коллег
Центральный офис в Москве, коворкинги по всей России, множество вакансий с гибридным графиком и удаленкой.
Руководитель направления внедрения>>
Google бесплатно раздаёт миллион токенов для работы с искусственным интеллектом Gemini. Чтобы воспользоваться предложением, достаточно зайти в Google AI Studio, выбрать или создать проект и сгенерировать API-ключ. После этого можно настроить квоты под свои задачи — процесс не требует дополнительных подтверждений или регистрации. Миллион токенов можно использовать с моделями Gemini 2.5 Flash, 2.5 Flash-Lite и 2.5 Pro. Этого объёма хватит на месяцы активной работы: генерацию и анализ текстов, написание кода, дизайн, обработку данных и другие задачи. Подробная инструкция по получению ключа и активации токенов размещена на официальной странице Google AI Studio.
C-level в кулуарах: о миссии, ошибках и AI — семь топов говорят честно
Что происходит, когда IT-руководители высшего звена собираются не на сцене, а в кулуарах? Правильно — начинается настоящий разговор.
Этот выпуск «Свободного слота» записали прямо на конференции SouthHub в Красной Поляне. Саша Афёнов и Саша Прокшина поговорили с семью топами из крупнейших IT-компаний: Алексеем Молчановым (Cloud.ru), Татьяной Фоминой (HeadHunter), Александром Швецом (Авито), Иваном Самсоновым (MWS), Дмитрием Молочниковым (Альфа-Банк), Сергеем Паращенко (Product Vision) и Кириллом Евсеенко (Звук).
Что обсудили
Зачем CTO и CPO вообще ездят на конференции, если они и так всё знают. Кто такой настоящий C-level — и почему «уникальная снежинка» на высокой должности это проблема. Как превратить личную мечту в рабочую миссию и не спутать её с синдромом отложенной жизни. Как бизнесу не сливать бюджеты на LLM — и почему разговор об AI всё равно случился, хотя никто не планировал.
Слушайте и смотрите новый выпуск на площадках:
📺 YouTube
🔵 ВК Видео
📌 RuTube
🎧 Яндекс Музыка
Ⓜ️ Mave
Ещё больше новостей — в нашем телеграм-канале
«Свободный слот» — терапевтичный контент для тимлидов и тех, кто хочет ими стать
Автоматизировать, нельзя делать вручную
С помощью ИИ можно автоматизировать почти что угодно, и именно поэтому многим сложно встроить его в повседневную работу. Непонятно, с чего начинать и какие процессы действительно стоит отдавать ИИ. В итоге идеи часто остаются на уровне «надо бы попробовать», но до реального использования так и не доходят.
Константин, специалист по ИИ в Naumen, рассказал, какие задачи стоит автоматизировать в первую очередь и по каким признакам понять, что процесс действительно подходит для ИИ.
Проверьте процесс по трем критериям
Перед тем как автоматизировать любую задачу, ответьте на три вопроса.
Боль. Насколько процесс раздражает, отнимает время или приводит к ошибкам?
Частота. Как часто вы его выполняете: каждый день, каждую неделю или раз в месяц?
Стоимость автоматизации. Есть ли понятные правила, по которым выполняется задача, или каждый делает ее по-своему?
Идеальный процесс для автоматизации выглядит так: часто повторяется, на него уходит много времени и это раздражает, выполняется по понятным правилам.
В первую очередь автоматизируйте работу с информацией
Практически любая задача, связанная с обработкой информации, — хороший кандидат для автоматизации.
Например:
Парсинг сайтов конкурентов, изучение технической документации, сбор данных из отчетов — в 90% случаев это можно доверить ИИ. Человек подключается только для валидации результата: проверить, не упущено ли что‑то важное, адекватен ли вывод.
Изучение документации — нет смысла читать 50 страниц документации вручную, когда ассистент справляется за минуту и выдает выжимку.
Любая работа с форматированием данных — привести таблицу к единому виду, объединить информацию из нескольких документов, удалить дубли или преобразовать данные в нужный формат.
Следующий шаг — база знаний команды
Во многих командах нужная информация существует, но хранится сразу в нескольких местах: в чатах, документах, личных заметках, папках или переписках.
Если собрать материалы по конкретным рабочим сценариям в единую базу знаний, можно создать ассистента, который:
отвечает на вопросы;
находит нужные фрагменты;
помогает новым сотрудникам быстрее разобраться в теме;
снижает количество однотипных вопросов внутри команды.
Важно, чтобы в базе была только полезная и актуальная информация. Чем больше шума и лишних документов, тем выше вероятность ошибок и неточных ответов.
Например, вместо поиска по нескольким чатам можно просто спросить ассистента: «Как у нас проходит релиз продукта?» или «Какие требования сейчас действуют для этой интеграции?».
А еще ИИ помогает командам лучше понимать друг друга. У каждой команды постепенно появляется свой язык: внутренние термины, сокращения, привычные формулировки. То, что разработчики считают очевидным, может быть непонятно продажам или менеджерам. Ассистент помогает быстрее переводить этот контекст между командами и снижает количество недопониманий в коммуникации.
Например, менеджер по продажам может попросить: «Объясни простыми словами, как работает эта функция, чтобы я мог рассказать о ней заказчику без технических терминов».
Создать такого ассистента сегодня можно несколькими способами
Для команды
Мы, например, создали платформу на базе Open WebUI. Любой сотрудник может создать ассистента, загрузить в него документы и открыть доступ коллегам. Ассистент помогает быстро находить информацию по вебинарам и рабочим материалам.
Для общей базы знаний
Можно подключить Claude Code к внешним репозиториям и использовать их как общую базу знаний команды. В таком сценарии ассистент получает доступ к рабочим материалам, заметкам и документам, которыми пользуются сразу несколько сотрудников.
Для личной работы
Можно собрать локальную базу знаний для себя: все рабочие материалы хранятся прямо на компьютере и никуда не передаются.
Главное — не пытаться автоматизировать все сразу. Найдите процесс, который часто повторяется, действительно мешает работать и выполняется по понятным правилам. Именно он обычно дает самый заметный результат.
А вам знакомо ощущение, когда тревога стала постоянным спутником жизни, когда привык к ней и просто перестаешь замечать?
У меня так было, причем очень долго. Последние лет пять тревожность была моей личной проблемой, с которой я пыталась как-то жить. Держала всё в голове, героически молчала, ночью раскручивала сценарии катастроф, гуглила симптомы, пережёвывала рабочие ситуации и делала вид, что всё нормально. Классика жанра: прод горит, но мы уверенно называем это «просто период такой».
В новой статье я попробовала посмотреть на тревожность через инженерную оптику: как на систему, где есть алерты, инциденты, мониторинг, ранбуки, команда поддержки, план отката и право не держать стопроцентный аптайм каждый день.
Но эта статья больше про мой личный опыт. И мне очень интересно, а как вы справляетесь с тревожностью? Что вам реально помогает, а что оказалось бесполезным советом?
Буду рада, если придёте в комментарии к статье и поделитесь своим опытом. Возможно, для кого-то чужой рабочий способ станет тем самым маленьким действием, которое сегодня не ухудшит ситуацию.