Как AI меняет разработку прямо сейчас — приглашаем на прямой эфир 31 октября в 11:30
«Забудьте всё, чему вас учили в университете!» — построить карьеру, ни разу не услышав этой фразы, не удалось, пожалуй, ещё ни одному разработчику. Сегодня всё, что казалось нам очевидным и понятным, снова ставится под сомнение. Искусственный интеллект стремительно меняет правила игры, пока вы даже не догадываетесь об этом.
Если для вас AI — это просто умный поисковик, который помогает с небольшими задачами, готовьтесь. Впереди вас ждёт дивный новый мир и масса открытий.
Евгений Сатуров, CTO мобильной разработки Surf, расскажет, какие «умные» инструменты уже используют в серьёзной разработке сегодня, что они умеют и как изменят рынок труда и роль разработчика в ближайшие годы.
Бонусы для участников:
1. Вы уйдёте с несколькими практическими советами — как превратить AI из услужливого, но вредного помощника в настоящего ментора, готового работать на вас круглосуточно.
2. Самым активным — приятные призы, которые мы распределим в конце с помощью небольшого челленджа, подробности будут в Telegram.
Когда эфир: 31 октября, 11:30 (МСК). Где:VK Video.
Новые лекции Python + AI выпустили в Microsoft. В них эксперты собрали самую актуальную информацию про кодинг и создание продвинутых нейропомощников на основе последних разработок с подробными презентациями и примерами кода, в том числе RAG, эмбеддинги, агенты и MCP-протокол.
17 открытых репозитариев, чтобы выучить Python с нуля:
30-Days-Of-Python — пошаговый курс на 30 дней: синтаксис, типы, функции, ООП, файлы, модули, мини-проекты и задания с решениями;
Python Basics — вся база и примеры по основам для новичков;
Learn Python — конспект тем с наглядными примерами и ссылками; удобно как быстрый справочник и повторение;
Python Guide — лучшие практики: окружение, управление пакетами, стиль, тестирование, деплой, инструменты;
Learn Python 3 — понятные ноутбуки и упражнения по Python 3. Лучший репо для самостоятельной практики;
Python Programming Exercises — 100+ задачек по базовым темам с решениями; Coding Problems — алгоритмические задачи, разбитые по темам и сложности. Идеально для подготовки к собеседованиям;
Токсичная продуктивность: чит-код или верный путь к выгоранию?
Что делать, если результат стал важнее процесса, но получать удовольствие от работы по-прежнему хочется? Как быть, если сотрудники не поспевают за вашим темпом? И где эта грань между «эффективностью» и «токсичной продуктивностью»?
Гость нового выпуска «Свободного слота» — Максим Ульянов, Head of Client Development в RUTUBE, автор ULYANOV.LIFE и ведущий подкаста «Куда расти?». Вместе с ведущими Сашей Прокшиной, Пашей Федотовым и Сашей Афёновым разбираемся:
как оставаться собой в погоне за результатом?
действительно ли токсичная продуктивность — двигатель карьеры?
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
Сегодня — тот самый день, когда решительность имеет цену.
Скидка 15% на все IT-курсы, стартующие в октябре, действует до конца суток. Завтра она снизится до 10%. Ещё через несколько дней — до 5%. А потом и вовсе исчезнет.
Сроки программ — от 3 месяцев до полугода, за которые вы научитесь создавать современные цифровые продукты под руководством ведущих экспертов Альфа-Банка в разработке, системной аналитике, QA и бизнес-аналитике.
Выбирайте курс, переходите по ссылке, изучайте программу и подавайте заявку. Успейте присоединиться до 27 октября! ❤️
Обучение бесплатно.
А если хотите узнать, есть ли польза от курсов, как проходит обучение (на примере факультета аналитики), и подойдет ли вам онлайн-обучение IT-специальности, читайте нашу статью по ссылке ниже. На примере факультета системной аналитики рассказали, как готовится программа, как проводятся собеседования с людьми и помогло ли ученикам обучение:
Вы когда-нибудь задумывались, почему одни цифровые продукты становятся популярными, а другие тихо умирают?
Меня зовут Егор Пахомов, в Альфе я работаю 3 с лишним года и занимаюсь развитием цифровых продуктов в каналах web и mobile, управляю несколькими командами разработки.
Написал статью, где собрал методичку для PO — это честный, без деловых клише, разговор о том, как создавать продукты, которые действительно нужны людям. Без воды, без пафоса, с иронией и реальными выводами из практики.
Когда люди слышат «QA-инженер», они обычно думают: «А, это тот человек, который нажимает все кнопки подряд и заносит баг-репорты в Jira». Ха-ха, мимо.
Всем привет! Я Настя, QA-инженер в «Финаме». Мой путь в тестировании начался с эксплуатации торгово-клиринговой системы «СПБ Биржи», а последние несколько лет я тестирую бэк-офисные и торговые системы. И за это время я убедилась: QA в финансовой компании — это отдельная вселенная.
Сегодня я хочу поделиться чек-листом навыков выживания и развития, которые просто необходимы любому QA в финтехе, — три кота, на которых всё держится.
Кот Смыслюня — с умным видом объясняет, что лимитка не равно рыночка, и спокойно может мурлыкать лекцию про хеджирование в три часа ночи.
В обычном QA баг-репорты выглядят как «пользователь нажал кнопку — система упала». В финтехе сценарий может звучать как «один трейдер выставил заявку на опционы через API ЦБ, а в это время сработала маржинальная проверка, в результате чего вышло несхождение в клиринговом отчете». Ничего не понятно?
Поэтому знание предметной области — основа QA в финансовой сфере. Здесь важно понимать терминологию, специфику работы и все бизнес-процессы: как проходят сделки, что такое дисконтирование, и почему неправильный расчет одного показателя может стать причиной ошибки на миллионы. Я пришла в IT из финансов, работала с брокерами и депозитариями, поэтому мне было немного проще.
Как прокачать предметку? Изучите бизнес-процессы. Разберите базовые термины. И не ленитесь изучать теорию финансов, а не только учебники по Java и Python.
Кошка Табличка —ловко таскает данные из разных таблиц и всегда возвращается домой с добычей. Иногда кусается, если забыли про типы данных.
Без знания SQL вы потеряетесь в финансовом секторе. Тут лучше иметь продвинутые SQL-навыки, например:
агрегаты (COUNT, SUM, AVG) — быстро сворачивают кучу данных в удобный формат;
временные таблицы — магический инструмент. Данные не лежат «готовыми», их нужно поймать, сохранить и присоединить к основной таблице;
JOIN’ы — мостики между таблицами. Без них ваши данные просто стоят отдельно, как несогласованные депозиты на разных счетах;
типы данных и кастинг — часто разные источники хранят одно и то же по-разному. Не забудьте привести к одному виду.
И не храните текст — ID гораздо быстрее. Умение работать с SQL в финтехе — не просто навык, а мастхэв для QA: чем лучше владеете этим языком, тем увереннее двигаетесь в мире цифр и транзакций.
Кот Скриптик —ленивый, но гениальный: «Зачем делать руками, если я могу запустить автотесты и спать дальше?» Избавляет QA от рутины, оставляя время на умные проверки и кофе.
Без автотестов в финтехе никуда, слишком много данных и проверок. Для меня топ — Python, идеален для тестирования SQL-запросов. Конечно, можно и на других языках, всё зависит от задач. Но если только начинаете, Python, простой и с кучей бесплатных курсов, будет вашим спасательным кругом. Я, кстати, стартовала на «Питонтьюторе» — и ничего, выжила!
Пара фишек:
pytest — швейцарский нож для автотестов. Параметризация позволяет запускать кучу тестов с разными данными, не плодя сотни копий кода;
и подружитесь со словариками: они как маленькие контейнеры для данных, очень удобны при работе с результатами SQL или параметрами тестов.
Мой главный совет — выбирайте одну-две рутинные проверки и автоматизируйте их хотя бы по одной в неделю. Через месяц вы не только прокачаете свои навыки, но и покрытие тестами вырастет, и ваша жизнь станет на порядок проще.
Что мы поняли из истории про трех котов? Предметка рулит. Для работы в финтехе нужно знать термины, процессы и специфику инструментов. SQL — ваш супергерой. Без него вы потеряетесь в горах таблиц и хранимок. Автотесты спасают ваши нервы и время. Даже пара тестов в неделю увеличит покрытие и прокачает навыки.
В следующих постах мы с коллегами расскажем больше о работе в финтехе. До скорых встреч!
Снежные вершины и карьерные высоты: как все совмещать?
В гостях у «AviTalk» — Егор Гартман, технический руководитель команды в вертикали Авито Недвижимость. Его история — это 4 года интенсивного роста от мидла до руководителя, где первый же проект сразу проверил его на прочность. Но это не помешало двигаться дальше! В беседе с ведущим Виктором Раевым Егор расскажет:
как выглядят команды внутри Авито и как различается их функционал?
как меняется жизнь, когда ты теперь тимлид?
как проводить собеседования и качать софт-скиллы?
и конечно, как расслабляться, покоряя снежные вершины?
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
Бывшему сотруднику Apple Сэм Сунгу (Sam Sung) пришлось сменить фамилию из-за проблем с работой и его знаменитостью в IT-кругах.
В 2012 году в интернете появилась фото визитки сотрудника Apple Store по имени Sam Sung. Сунг рассказал о реакции Apple и о том, почему принял решение сменить фамилию. Apple быстро отреагировала на его знаменитость. В компании его не уволили, а запретили общаться с клиентами и выдавать визитки. Также коллег Сунга попросили не называть его имя при покупателях.
В 2013 году Сэм уволился из Apple, а в 2014 году выставил свою визитку на благотворительный аукцион, собрав $2500 для фонда Children’s Wish. После ухода из Apple он сменил фамилию на Струан (Struan), чтобы его не воспринимали как интернет-мем и чтобы это не мешало будущей работе
Снова с нами рубрика #крылья_ноги_и_хвосты, в которой мы разбираем социально взаимодействие животных и натягиваем это понимание на наше поведение. И раз уж хорошо зашли мысли про гусей и волков. Сегодня на обед - крабы.
Есть такой общеизвестный эффект〰крабье ведро. Берём ведро, закидываем туда кучку живых крабов. Без крышки. Без охраны. И вот что происходит. Один из крабов решает выбраться. Карабкается по стенке, тянется к краю. Уже почти вылез. Но〰другие цепляют его клешнями… и стаскивают обратно.
Зачем? Они не злы. Не агрессивны. Просто так устроены. Стайный инстинкт: «если я не вылез, то и ты не вылезай. Давай держать вместе». Это не равенство〰это страх остаться одному. Подавленный, злобный, липкий. И самое интересное: если оставить одного краба в веде〰он спокойно уходит.
Сам, без надзора. Просто пока его никто не держит за клешню.
Знакомо? Ты в команде. Растёшь. Берёшь ответственность. Тащишь на себе. И вдруг〰начинают тянуть назад:
— «Ты что, самый умный?»— «Тебе больше всех надо?»— «Мы же так не делаем».— «Не высовывайся, будь как все».— «Ты команду не уважаешь».— «Ты кого за собой тянешь?»
Никто не наезжает прямо. Это не хейт. Это хуже〰бессловесное обнуление.Реакция системы на рост.
Тебя просто стаскивают обратно в ведро. Чтобы не тревожил остальных.
🦀 А вся суть 〰в теории «Крабового ведра». Один краб легко уползает на свободу. Но когда их несколько 〰 они хватают того, кто лезет наверх, и стаскивают его обратно. Никто не сбежит. Никто не вырастет. Пока все сидят в одном ведре.
〰 И вот что важно: Если ты тимлид и видишь, что кто-то растёт〰не мешай. Даже если команда ворчит. Даже если кого-то триггерит чужой успех. Потому что
Стагнация
— это не когда никто не падает.Это когда никому
не дают лезть вверх
〰 Вывод: Иногда лучшая помощь команде〰не фасилитация, а кувалда. Чтобы разломать чёртово ведро. И да〰рост всегда кого-то бесит.
Партнёр Y Combinator Густаф Альстрёмер рассказал, что стартапам не стоит спешить с наймом — новые сотрудники нужны лишь тогда, когда команда уже работает на износ.
«Правильное время для найма — тогда, вы настолько загружены, что в календаре нет ни минуты для интервью с кандидатом», — сказал он. То есть в тот момент, когда компания «на грани», и фаундерам приходится сильно овертаймить, чтобы всё не развалилось. Альстрёмер несколько лет работал продакт-лидом в Airbnb. Он отметил, что наём занимает около трёх месяцев, поэтому важно уметь замечать первые звоночки.
«Ранний признак того, что пора нанимать — когда в компании уже что-то „ломается“ или вот-вот сломается. Это может быть разработка, продажи или онбординг. Главное — честно ответить себе, действительно ли это сигнал, или просто ваше желание видеть его таким», — пояснил Альстрёмер.
По мнению Альстрёмера, рост штата часто ошибочно воспринимают как показатель роста стартапа. «Это опасная ловушка — считать наём критерием успеха. На самом деле это просто способ не утонуть и не дать компании развалиться», — подчеркнул Альстрёмер.
Побеждаем прокрастинацию за 7 простых шагов: учёные нашли быстрый способ перестать откладывать и обрести контроль над собой. Всё, что нужно сделать — честно ответить себе на 7 коротких вопросов:
какую задачу вы сейчас откладываете?
в чём заключается задача?
что в ней вызывает неприятные эмоции?
что хорошего даст выполнение этой задачи?
можно ли разбить её на подзадачи? Назовите простую подзадачу, которую вы можете сделать прямо сейчас.
сколько времени (в минутах) займёт выполнение этой подзадачи?
как бы вы могли наградить себя за выполнение?
Учёные из Калифорнии провели эксперимент и выяснили: участники, отвечавшие на эти вопросы, чаще приступали к делам, чувствовали себя лучше и яснее видели пользу выполнения задачи. Дело не в росте пресловутой мотивации — их психика адаптировалась к предстоящей работе, а человек начинал яснее видеть ценность результата.
Еще немного про доходы разработчиков - вот очень наглядный график диапазонов зарплат по разным странам, до налогов. Данные двухлетней давности, но наглядности это не уменьшает.
Актуально и для других айтишников, там цифры будут поменьше.
К 2035 году час работы робота-гуманоида может стоить менее $1 доллара. Но даже при ставке $14 в час финансовое преимущество по сравнению с человеческим трудом приближается к $200 000 на робота в год. Для сравнения, час работы квалифицированного рабочего при полной загрузке стоит $42,5. У компаний не будет выбора.
Глупый начальник – умный исполнитель: о росте времени автономного выполнения задач нейронками.
Попалась мне на глаза весьма интересная статья, суть которой сводится к простому: «Каждое следующее поколение моделей способно выполнять автономную работу дольше, чем предыдущее».
И вот у меня назрел вопрос: а где мы найдем ту армию творческих людей, которые способны грамотно раскидать задачи этим «Агентам»?
Чуть раскрою свою мысль через призму личного опыта. Я за свои неполые 30 лет успел побывать и в роли исполнителя, и в роли небольшого начальника (около 8 человек в подчинении). И на основании своего опыта смело могу утверждать следующий тезис:
Часто (но не всегда) определить конкретную и длительную по времени задачу– это очень сложный и творческий процесс, требующий определенного интеллекта. И далеко не каждый руководитель - начальник способен подробно расписать, что требуется делать от подчиненного.
Часто (это касается меня как исполнителя и подчиненного как исполнителя) это происходило в режиме: тебе дают на руки бумагу, в трех словах говорят «короче, надо сделать» и ты уже сам догадываешься, что от тебя нужно, в каком объеме, в какие сроки и т.д. Я как бы схватывал на лету и понимал из невысказанного контекста, что нужно. А если человек не понимает, что от него нужно, то «злой начальник» начинает раздражаться, объяснять (не всегда внятно), уходить в дебри, в итоге придется объяснять еще раз, но подробно, потом это работник показывает результат, а оно не то, что нужно, надо переделывать, потом еще раз переделывать… короче знакомая история.
Современные нейронки еще лет 5-10 такое на лету понимать не смогут. Они также не будут понимать, что от них нужно, руководители разочаровываться в возможностях нейросетей. А дальше: рынок видит упадок интереса, акции летят вниз, Армагеддон, потоп, пришельцы…
Все по тому, что среднестатистический начальник низкого звена не может понятно расписать задачи хотя бы на 10 минут.
А завтра нейронки могут выполнять свою работу эквивалентную часу работы простого человека, послезавтра 2 часа, через неделю уже 8 часов (полноценный рабочий день, между прочим).
И на основании всего этого у меня 2 вопроса:
1. Для кого растут возможности нейросетей? Ну очень слабо верится, что миллиарды тратятся для того, чтобы та сотня тысяч людей, умеющих грамотно ставить задачи, смогла развернуться на полную.
2. Сможем ли мы, как общество, воспользоваться этими по истине колоссальными возможностями? (естественно после того, как перерисуем все картинки в интернете в стиль Гибли и сделаем каждому виртуальную кошкодевочку).
Вопрос можно сказать, личный поэтому сегодня пост без рекламы канала.
Google запустила платформу онлайн‑обучения Google Skills, где можно пройти курсы по развитию навыков работы с искусственным интеллектом и получить сертификаты. Платформа предлагает обширный каталог из около 3000 курсов, сертификатов и лабораторных работ, которые ранее были разбросаны по разным онлайн‑порталам. Другими словами, Google Skills — это гигантский комплекс, объединяющий курсы Grow with Google, Google Cloud, Google DeepMind и Google for Education. Конечно, искусственный интеллект и генеративный ИИ — основная специализация Google Skills. Кроме того, вы можете найти курсы по анализу данных, сетевой инфраструктуре, кибербезопасности и производительности труда — от начального до продвинутого уровня.
Пользователи могут бесплатно зарегистрироваться в Google Skills, используя свою учётную запись Google, чтобы получить доступ к каталогу курсов и лабораторных работ, а также 35 бесплатных кредитов в месяц. Однако для доступа к другим возможностям, таким как практические занятия всех уровней и профессиональные сертификаты, им придётся приобрести платную подписку.
Хотите выяснить, где учиться IT? В экосистеме Хабра есть маркетплейс курсов на Хабр Карьере, на котором собраны сотни онлайн-обучений в самых разных специализациях: программировании, аналитике, дизайне, менеджменте и других. Чтобы пользователи могли проверить качество курсов, там показаны отзывы от тех, кто уже прошел обучение — изучайте и выбирайте лучшее для себя.
И все таки, сможет ли ИИ заменить джунов? Короткая аналитика от The Economist
Пока это трудно заметить в официальной статистике. Но исследование 300 000 компаний показывает, где именно ослаб спрос на новых сотрудников.
Американский рынок найма выглядит достаточно неоднозначно: рост остаётся устойчивым, но в августе было создано всего 22 000 рабочих мест против 158 000 в апреле. На этом фоне всё громче звучит вопрос — не начинает ли генеративный ИИ вытеснять человеческий труд?
Пока что признаков «ИИ-апокалипсиса» на рынке труда не видно. За последний год доля офисных профессий, наиболее подверженных автоматизации, осталась стабильной (см. график). Исследование ученых Йельского университета, опубликованное в октябре, также не выявило существенных изменений в структуре занятости с момента появления ChatGPT в конце 2022 года.
Доля белых воротничков (white-collar workers) в экономике США оставалась относительно стабильной
Однако на уровне компаний начинают проявляться едва заметные сдвиги. Работа аспирантов Гарвардского университета Сейеда Хоссейни и Гая Лихтингера отслеживает компании, нанявшие так называемых «интеграторов генеративного ИИ» — специалистов, внедряющих технологии в повседневные процессы. Используя ИИ для анализа 200 миллионов вакансий, исследователи обнаружили около 130 000 таких позиций в 10 600 компаниях, которые они назвали «активными пользователями ИИ». Рост числа подобных вакансий начался в первом квартале 2023 года — примерно в то же время, когда вышел ChatGPT 3.5. Остальные 274 000 компаний стали контрольной группой — они не нанимали сотрудников специально для внедрения ИИ в свои рабочие процессы.
Если бы ИИ не влиял на занятость, динамика найма в обеих группах должна была бы совпадать. Но исследователи выяснили, что после 2023 года число junior-позиций снижалось в целом по рынку, однако у «пользователей ИИ» падение оказалось на 7,7% сильнее за шесть последующих кварталов. При этом на уровне senior-позиций различий не наблюдалось. Работа, типичная для выпускников — вроде тестирования кода или проверки документов, — оказалась особенно лёгкой для передачи машинам. Падение, как отмечают авторы, связано не с массовыми увольнениями, а с сокращением темпов найма.
Какие выпускники оказались под наибольшим давлением? Учёные разделили университеты на пять уровней. Наихудшая ситуация сложилась у выпускников средних по рейтингу вузов — у них шансы на трудоустройство снизились заметно сильнее, чем у выпускников топ-школ и малоизвестных колледжей. Исследователи предполагают, что компании сохраняют выпускников элитных вузов ради их уникальных компетенций, а «нижний эшелон» — из-за более низкой стоимости труда. Таким образом, именно середина оказывается в зоне наибольшего риска автоматизации.
Тем не менее исследователи призывают к осторожности. Во-первых, только 17% сотрудников из выборки работали в компаниях, активно внедряющих ИИ, а значит, пространство для автоматизации пока ограничено. Во-вторых, рынок труда junior-специалистов в последние годы сильно колебался — пандемия COVID-19 нарушила прежние тенденции. Если ИИ и оказывает давление на найм выпускников, то он лишь один из множества факторов.
Хотите узнать, как люди с инвалидностью строят карьеру, преодолевая сложные барьеры и раскрывая свой потенциал? В нашей новой статье «Если эффективность есть, то зрение опционально» раскрываем личный опыт и вдохновляющие истории, которые разрушают стереотипы и мотивируют на активные действия.
Вы узнаете:
Почему важна самомотивация и как она изменяет жизнь.
Как проактивность помогает достигать целей несмотря ни на что.
Что такое байесовское мышление и как обновлять свои стратегии.
Почему саморазвитие и коммуникативность — ключевые переменные успеха.
Как превратить ограничения в сильные стороны и найти своё место в профессии.
Это глубокий взгляд на вызовы и возможности, которые открываются при активной жизненной позиции, а также призыв к обществу быть более осознанным и поддерживающим. Статья помогает понять, что настоящая сила — внутри каждого из нас, вне зависимости от обстоятельств.
Привет, Хабр. Сегодня делимся подборкой открытых уроков, которые пройдут в Otus на этой неделе. Уроки проводят преподаватели курсов в формате живых вебинаров — это шанс не только получить нужные знания, но и задать свои вопросы экспертам. Участие бесплатное (нужно только зарегистрироваться). Присоединяйтесь!
