Учебный процесс в IT

Привет, Хабр! На связи Анна Куделина — заместитель технического директора РТЛабс по аналитике. Отвечаю за эффективность и качество бизнес- и системного анализа в компании, а также за оптимизацию связанных процессов. Один из таких процессов — контроль достаточности кадровых ресурсов в продуктовом кластере: наём, адаптация, рост.

Об этом и поговорим.
Я расскажу о том, как мы нашли способ закрывать вакансии системных аналитиков в короткий срок за счёт внутренних ресурсов компании, существенно сэкономив на поиске и адаптации сотрудников.

Игровая индустрия — одно из IT-направлений, где многим интересно работать. Ещё в школе играл в игры — теперь хочешь их делать. Этот импульс понятен. Но геймдев часто окутан мифами: что туда берут только гениев, что зарплаты низкие, что без профильного образования нечего делать.

Давайте с мифами разберёмся. По данным исследований рынка труда 2025 года, мировой игровой рынок оценивается примерно в 200 млрд долларов и продолжает расти. Российские студии Gaijin, Wargaming, Mundfish, MyGames активно нанимают сотрудников. Зарплаты в геймдеве сопоставимы с другими IT-направлениями, а в ряде специализаций они даже выше.

В геймдеве нет одной профессии «разработчик игр». Это большая экосистема ролей: одни рисуют, другие программируют, третьи тестируют, четвёртые выстраивают инфраструктуру, пятые анализируют поведение игроков. В статье разберём пять ключевых направлений и расскажем, чем занимаются специалисты, сколько зарабатывают и куда пойти учиться.

Меня зовут Юлия Аравина, я карьерный стратег и коуч IT-руководителей, а также ведущая кейс-клубов на курсе «Технический директор — СТО» в Яндекс Практикуме PRO. В своей практике я замечаю одну закономерность: многие кризисы после повышения выглядят одинаково.

Человек становится тимлидом, и сначала всё идёт хорошо. Но через несколько месяцев начинает происходить что-то странное: он работает больше, несёт большую ответственность, принимает более сложные решения — и при этом всё чаще думает: «Кажется, я стал хуже работать». Появляется тревога, синдром самозванца, хроническая усталость от встреч.

Многие объясняют это нехваткой навыков: кажется, что нужно лучше делегировать, увереннее принимать решения или пройти ещё один курс по менеджменту. Но чаще всего проблема глубже. После повышения человеку приходится перестраивать не только набор навыков, ему приходится заново отвечать на вопрос: «За что я вообще себя уважаю?» 

Давайте разбираться.

Привет, Хабр. Давненько не списывались....

Я 1С-аналитик, работаю в Hugo Boss (да, та самая модная компания). Мой опыт 4 года, есть сертификат «1С:Профессионал по платформе 8.3». Параллельно веду проекты на себя.

Я заметил, что рынок ценит не только глубину в одной конфигурации, но и способность быстро разобраться в любой. Заказчики всё чаще спрашивают: «А сможете ли вы проконсультировать по ДО? А по УНФ? А по МСФО в УХ?»

Поэтому я решил пройти системное обучение по всем ключевым направлениям 1С, от базовой бухгалтерии до бюджетирования в холдинге. И сдать экзамены «1С:Специалист-консультант» там, где это возможно.

Ниже таблица курсов, которые я отобрал. Цены указаны на 9 июня 2026 года (а рядом, для сравнения, на 1 января, потому что рост впечатляет, хотя скорее всего я просто ранее смотрел цены с учетом новогодних скидок и акций :) ). Я буду рад, если те, кто уже это проходил, подскажут:

TL;DR: Привет, Хабр. С 2 по 12 мая я в режиме нон-стоп писал Doday — кросс-платформенный todo: web, Telegram Mini App, чат-бот. Получилось 317 коммитов, ~40 000 строк кода, 633 теста, 38 модулей в app/. Стек — FastAPI + HTMX + Alpine.js + Tailwind, без единой строчки React. Писал в паре с Claude Code, и не скрываю этого — расскажу как именно и какая часть кода реально моя голова, а какая — клавиатура. Грабли, цифры, ссылки внутри.

Недавно мы в Beeline Cloud делали подборку руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов. Сегодня решили поговорить о распространенном подходе к семантическому поиску на основе косинусного расстояния, а также альтернативных методах. Заодно посмотрим на несколько любопытных проектов, использующих векторные представления на практике — среди них сервис, позволяющий сравнить свои технологические предпочтения с интересами разработчиков вроде Линуса Торвальдса.

Был у меня знакомый стажёр. Толковый, исполнительный, делал всё, что скажешь, и ровно так, как скажешь. Проблема была одна: если в задании написали глупость, он делал глупость. Не потому что дурак — потому что доверял написанному больше, чем себе.

Так вот, ИИ-браузер — это тот самый стажёр. Только теперь у него ваша почта, ваш банк и корпоративный портал, а вы ушли пить кофе.

Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса «Нейросети для работы» и ревьюер на курсе «Нейросети для бизнеса» в Яндекс Практикуме. В этом тексте я расскажу, какие риски несёт использование ИИ-браузеров, какие кейсы уже случились и какие правила стоит соблюдать, чтобы сохранить данные и деньги на счету.

Интернет дал человеку доступ к практически неограниченному объему информации. До его появления знания приходилось добывать буквально вручную: искать книги, выписывать цитаты и сопоставлять источники. Интернет радикально упростил этот процесс, но оставил человеку важную работу — поиск, фильтрацию и интерпретацию информации. Если ответов на вопрос миллион, все равно приходится самостоятельно решать, каким из них доверять и как собрать из разрозненных фрагментов цельную картину.

Генеративный ИИ сделал следующий шаг. Теперь он не просто помогает найти информацию, а сразу выдает готовый результат: объяснение, конспект, аргументацию, решение задачи или даже целую статью. По запросу «объясни мне преобразования Фурье» можно за несколько секунд получить ответ, на который раньше ушли бы часы работы с учебниками и поисковиками. 

С технической точки зрения это огромный прорыв. Но, как говорится, есть нюанс. Если раньше мы были вынуждены активно участвовать в процессе получения знания, то теперь появился соблазн передать часть этой работы ИИ, доверившись готовому ответу: не проверить данные, не разбирать выводы по шагам, не строить собственное понимание, а просто принять как данность. Глобально мы к этому не были готовы.

Один мой товарищ любит повторять, что образование — это форма насилия. И я с ним согласна. Задачи решают не потому, что хочется, а потому, что только через повторяющееся когнитивное усилие формируется и тренируется нейронная «мышца». И чем проще становится обход этого усилия, тем выше требования к намерению самого человека учиться. Здесь-то и начинаются сложности. 

Предлагаю обсудить, как генеративный ИИ постепенно усиливает кризис доверия в системе образования…

Читатели хабра, категорически вас приветствую! Я прошел путь от стажера до разработчика Java с опытом в 5+ лет. За это время было принято не мало хороших решений, но плохие тоже не отставали, о последних и возможном способе их решения я хочу рассказать, и возможно кому то это поможет не наступить на те же грабли что и я, или же менее болезненно “отодрать” их от своих ног, если вы уже попали на них.

В самом начале я думал: «Вряд ли есть что-то настолько же важное как сам код», а как оказалось вокруг есть еще очень много важных аспектов, о которых было бы здорово услышать заранее. Материал будет разбит на две части, в этой: люди, задачи и код: онбординг, работа с задачами, код-ревью, тесты и чистые код и архитектура.

Полгода назад я узнал о крутом инструменте — Apps Script. Это расширение Google для их приложений, например, Таблицы, Документы, Презентации и т. д. Сначала при помощи этого инструмента я автоматизировал выгрузку данных из CRM в Google таблицу для спортивной школы и настроил удобное отображение этих данных, а потом, когда распробовал инструмент на вкус, сделал личного Telegram-бота. Об этом и пойдет дальше речь.

Я не мечтал попасть в IT. У меня вообще не было ощущения, что это «моя история». Но в какой-то момент появилась возможность, которой я просто воспользовался, — и дальше всё закрутилось.

Меня зовут Максим Никитин, я техлид разработки в крупном банке и выпускник курса «Веб-разработчик» в Яндекс Практикуме. Хочу рассказать свою историю, проанализировать опыт и пофантазировать, что бы я посоветовал себе, если бы начинал путь в IT сегодня.

Всем привет. Я сделал бесплатную обучающую платформу shlyk.tech с упором на визуализацию идей и структур. Графы, системы счисления, логику, комбинаторику, индукцию здесь можно потрогать, покрутить, прошагать и понять, почему оно так работает.

Ребёнок сдал ДЗ - но понял ли он тему? Вместо разбора тетради я завёл диалог по сократическому методу: наводящие вопросы, петля любопытства, ловушки на типичные заблуждения и пересказ "как для младшего брата". Рассказываю, как из университетской философии и маркетинговых приёмов собрался system prompt для чата с LLM (DeepSeek), что дало temperature=0, обрезка истории и function calling - и почему это не замена мотивации, а инструмент, когда интерес уже есть.

Docker уже давно перестал быть «модной новинкой» и превратился в минимум для любого бэкендера, DevOps-инженера или QA. Строчка с Docker есть почти в каждом резюме, поэтому на собеседованиях технические специалисты любят копать глубже.

Вызубрить десяток флагов для docker run — недостаточно. Интервьюеры хотят видеть, что вы понимаете саму архитектуру контейнеризации: как работает изоляция процессов, почему данные внезапно исчезают после рестарта, чем слои отличаются от томов и что будет, если PID 1 внутри контейнера завершит работу.

Стоимость создания IT-решений для автоматизации заметно упала благодаря появлению ИИ-инструментов. При этом ИИ по-прежнему плохо умеет извлекать из повседневной корпоративной суеты чёткие процессы, границы ответственности, правила принятия решений и другие нюансы реальной бизнес-деятельности. 

Именно это провоцирует появление новой роли на стыке бизнеса и инженерии — той, которая превращает операционную логику компании в структурированный, машиночитаемый контекст, пригодный для ИИ-автоматизации. 

Всем привет! Это команда курса по вайбкодингу в Практикуме. В этой статье хотим поразмышлять о формирующейся роли Business Logic Owner: что это, почему стало актуальным и какие специалисты станут первыми BLO. 

7 апреля 2026 года Anthropic сделала то, чего не делала раньше: опубликовала 244-страничную System Card для модели, которую не собирается выпускать в открытый доступ. Модель называется Claude Mythos Preview. Причина закрытости проста — она умеет автономно ломать программное обеспечение, которым пользуются миллиарды людей.

Меня зовут Валерий Линьков, я эксперт в безопасности, облаках и сетях, а также наставник на курсах по ИБ в Яндекс Практикуме. Предлагаю разобраться, что в этой новости — маркетинг, что — реальный технологический сдвиг, и что теперь делать специалистам по безопасности.

Как измерить скорость печати? Для этого существуют различные программы, онлайн и оффлайн. Я сделал свой вариант в виде файла Excel, расскажу о его особенностях.

Продолжаем серию о Linux. В прошлой части разбирали права доступа, а теперь переходим к одной из самых важных тем в Linux — процессам. Любая программа в системе в конечном итоге существует как процесс: nginx, postgres, docker, sshd, systemd, ваш shell и даже потоки ядра. Понимание того, как процессы создаются, живут, взаимодействуют с ядром и завершаются, — это база для понимания и диагностики Linux-систем. Цель этой статьи — рассказать кратко и простым языком всю нужную информацию как для начинающих, так и для опытных пользователей и админов, чтобы освежить знания. Важно: для практики, если обучаетесь, лучше всего использовать виртуалку с Linux.

Почти у всех курсов Практикума есть бесплатная вводная часть — можно изучить несколько тем, протестировать формат учёбы и прикинуть нагрузку. 

В статье разбираем, что зашито во вводную часть на курсе «Вайбкодинг». Спойлер: за три часа занятий придумаете продукт, потренируетесь брифовать ИИ и соберёте прототип одностраничного сайта. 

Квантовые вычисления – это сложно. Сложная математика, сложные инструменты, и всё это только в рамках вузовских программ. Я решил это исправить и сделал эмулятор квантовых схем прямо в Telegram – бесплатно, без установки, только кнопки. Внутри статьи – история создания, технические подробности и демонстрация работы.