Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

Многие слышали о таких макроэкономических понятиях, как инфляция, гиперинфляция, девальвация, дефолт. Теперь нам нужно разобраться в термине «стагфляция» — он важен и может существенно повлиять на нашу жизнь. В статье я объясню, что такое стагфляция и чем она опасна.

Всякие Бум‑бац‑тсс, расходимся. Серьёзно, на рынке всё ещё дефицит кадров, дерзайте!

Привет! Я директор по аналитике в небольшой российской компании и это моя «пробапера» на habr. Про аналитиков много пишут. Парадокс, но про аналитику, как её знаю я, удивительно мало пишут. Про аналитиков, которые реализуют подход принятия решений на цифрах где‑то помимо it‑гигантов.

Я про специализированные подразделения аналитиков. Не бизнес‑аналитиков, не инвестиционных, финансовых, web или системных, и даже не про data‑scientist или ml специалистов.

Да, я знаю кто это такие и на отдельных этапах своей карьеры работал и с такими специалистами. В этом, пожалуй, и главное отличие больших проектов от малых — специалист из малого проекта в работе решает задачи всех возможных вариантов своего профиля, в гигантах стараются максимально специализировать и разделить труд на отдельные типовые задачи.

В аналитике малых‑средних проектов я работаю уже 12+ лет. Потому что нравится и платят хорошо.

Опыт только в найме и только в РФ.

Я собрал с 0 3 команды от 10 до 20 человек в аналитических подразделениях. В общем‑то, часто собеседую, нанимаю и даже увольняю аналитиков. И не редко встречаю очень талантливых людей, которым не могу сделать офер, потому что понимаю, что работу аналитика хорошо работать они не будут.

Не будут хорошо работу работать на меня, или будут, но после серьёзных вложений времени в их доформирование.

Вот моя «пирамида ценности» кандидатов на позицию аналитика.

Несколько лет назад, проходя собеседование в одну из компаний, я столкнулся с задачей, которая выделялась на фоне стандартных вопросов про алгоритмы и структуры данных. Вместо привычной реализации алгоритма мне предложили отревьюить легаси-код. Это было гораздо легче, чем алгоритмы, но не менее эффективно для проверки широты знаний. С тех пор я не расстаюсь с этой задачей уже как собеседующий.

Это ответ, точнее мысли по статье, опубликованной на Хабре: «Зарплаты в IT: сравнение Германии и России — где программисты и айтишники получают больше». Советую сначала ее прочитать и потом уже здесь продолжить.

Думаю, в настоящее время у большинства нет понимания истинных причин. Со стороны разработчиков распространено мнение, что «найм сломан» — на собеседованиях не проверяют нужные навыки, сотрудники отдела найма недостаточно компетентны и не знают, кого и как нанимать. Менеджмент, в свою очередь, считает, что проблема в самих программистах — хороших специалистов найти сложно, а айтишники, по их мнению, зажрались, требуя слишком высокую зарплату за простую работу.

Ментально зрелые люди, однако, понимают, что нельзя считать всех вокруг некомпетентными. Необходимо попытаться разобраться, почему система оказалась в таком состоянии и почему это состояние стало равновесным.

Проблема кроется в противоречиях самой индустрии. Ключевая мысль в том, что IT‑индустрия может существовать только в формате глобальных инноваций и бурного роста — или исчезнуть.

Если рассматривать софт‑скиллы, то люди делятся на лидеров и подчинённых, на склонных к риску и на стремящихся к стабильности. Я убеждён, что программирование по своей сути — это искусство. Любая полностью автоматизированная сфера в IT делает человека ненужным. Следовательно, тот, кто создаёт автоматизированные системы, должен выходить за рамки автоматизации — это и есть творчество. В других профессиях роль работника более однозначна: маляр оттачивает навык покраски до автоматизма, врач нарабатывает опыт и интуицию в лечении. Почти везде профессиональный опыт только помогает. Парадокс программирования в том, что, доведя навык до совершенства, специалист рискует остаться без работы, так как его умения переходят на плечи машин. Хороший инженер создаёт устройство, которое не нуждается в поддержке.

Спортивный блоггер из YouTube: "Делай это упражнение всего 5 минут в день и у тебя будет стальной пресс"
Твой менеджер проекта: "Чтобы пройти этот опрос нужно 2 минуты, неужели так сложно?"
Онлайн-школа английского языка: "В изучении английского языка - главное регулярность!"
Тренинг по тайм-менеджменту: "Просто заносите все в список задач и проводите еженедельные обзоры."

Часто вам приходится слышать такое, а иногда и говорить другим? Почему сколько бы раз мы не повторяли подобные мантры мы так редко переходим от слов к делу? Как все просто в формулировках… от этого чувство вины от очередного похода к холодильнику вместо пробежки еще сильнее. А помните как хорошо все начиналось? Как плавно шел новый язык программирования, с каким энтузиазмом мы оповещали окружающих о начале здорового образа жизни и утренних пробежек? Методично, но не без усилий, мы разберемся в этом вопросе и сформируем практические советы в ситуации, когда очень хочется начать что-то новое (свой проект, привычку и т.п.), но мы соответствуем этому желанию и сбиваемся с пути. Будет много полезных ссылок, без изучения которых, опыт от прочтения статьи не будет полным.

Придется начать немного издалека. Долгие века основой любого европейского (и, соответственно, российского тоже) мировоззрения была философия. Это был обязательный элемент в кругозоре любого публичного интеллектуала. Фактически, послевоенное поколение стало первым, которое отошло от этой традиции — и это дало свои плоды. Во многих вопросах современные публичные интеллектуалы, не зная истории мысли, выглядят абсолютно невежественными.

Многие концепции, кажущиеся нам банальными, имеют конкретных авторов. Например, естественная для современных технарей мысль о том, что «природа написана языком математики», была высказана Галилеем. До того, веками безраздельно господствовал Аристотель, который выдвинул тезис о том, что миры математики и физики ортогональны, и физика может быть постигнута лишь чувственно. Простейший формальный тезис опередил историю человечества на века.

На данный момент вся наука написана языком математики, а математика — это строгое и стройное здание, построенное на длинной цепочке логических выводов из нескольких самоочевидных аксиом. Мы знаем, что из нескольких формально простых правил дискретной математики и формальной логики выстроена вся инфраструктура IT.

Теперь немного ближе к теме. Несмотря на то что ИИ создан с помощью IT и математики, на самом деле нет понимания того, как он действительно устроен. Конечно, существуют модели трансформеров, различные алгоритмы градиентного спуска, тензоры и матрицы, но мы понятия не имеем, что именно они означают. Определенно, это не модель Галилея. Человеческий мозг и человеческая культура устроены совсем иначе. Все объяснения, которые мне удалось найти о том, почему расчет статистической вероятности следующего токена в цепочке ведет к имитации человеческого мышления, весьма эффективной во многих областях, сводятся к понятию «эмерджентности». Но эта самая эмерджентность почти не фигурирует ни в физике, ни в философии. По сути, объяснение «потому что так сложилось» было бы не менее убедительным.

Мы на Хабр Карьере помогаем IT-специалистам зарабатывать больше, а компаниям — быть в курсе трендов на рынке найма.

Думаем, многие, кто изучает рынок найма, заметили, как за последний год выросла потребность в аналитиках: на Хабр Карьере количество вакансий для системных аналитиков на втором месте среди всех специализаций, сразу после бэкендеров. 

Зашли в калькулятор зарплат, посмотрели, как изменились оклады аналитиков в первом полугодии 2024, построили диаграммы и принесли вам. 

Миллионы статей с советами как войти в айти, а я проявлю оригинальность и напишу историю как я вошёл и вышел из айти, и вообще не жалею. Периодически меня зовут назад бывшие коллеги, но меня в ужас приводит сама мысль вернуться. Я напишу те минусы сферы, о которых почему-то говорить не принято. Мы каждый день видим миллионы статей как люди вошли в айти и счастливы, а неудачники вроде меня стараются промолчать и забыть. Но я стану исключением, вдруг кому-то поможет данная информация и знайте, дорогой читатель: выход из айти есть.

Признавать свои ошибки — непросто. Никто не хочет сталкиваться с неудачами, все стремятся к успеху. А когда неудача касается работы и статуса, отношение к ошибкам становится еще более острым. Если под сомнением оказывается наш профессионализм, мы часто инстинктивно защищаемся. Мы не хотим осознавать свою некомпетентность или неспособность решить проблему, и нам не хочется, чтобы наша репутация пострадала в глазах коллег.

Общество в целом имеет противоречивое отношение к ошибкам. Мы можем оправдывать свои провалы, но, когда ошибаются другие, мгновенно начинаем выдвигать обвинения.

Частично из-за того, что мы склонны критиковать других за их ошибки, мы сами скрываем свои неудачи. Мы осознаем, как окружающие отреагируют на наши ошибки, и не можем представить, чтобы они поняли нашу сложную ситуацию.

Мы так остро переживаем свои провалы, что порой делаем свои цели неопределенными, чтобы избежать обвинений в их невыполнении. Мы стремимся сохранить лицо, даже не начав путь к достижению чего-либо.

Мы прячем свои ошибки, чтобы защититься не только от других, но и от самих себя. Вместо того чтобы учиться на своих промахах, мы вычеркиваем их из памяти и удаляем из своей официальной биографии.

Если вам это знакомо, то вам точно стоит прочитать книгу Мэтью Сайеда "Принцип черного ящика. Почему ошибки - основа наших достижений в спорте, бизнесе и жизни".

Книга предлагает совершенно другой взгляд на ошибки и неудачи и посвящена тому, как добиться успеха, пересматривая отношения с неудачей на индивидуальном, корпоративном и социальном уровнях.

В 2022 сообщения в СМИ звучали как оживший научно-фантастический роман: Инженер Google утверждал, что новый чатбот компании с искусственным интеллектом обладает самосознанием. Основываясь на взаимодействии с компьютерной программой, названной LaMDA, Блейк Лемуан заявил, что программа может отстаивать свою разумность, утверждая, что «у неё есть чувства, эмоции и субъективный опыт». Лемуан даже сказал, что у LaMDA «богатая внутренняя жизнь» и что он хочет, чтобы её понимали и уважали «как личность».

Сейчас, когда спекуляции улеглись, мы можем взглянуть на эту ситуацию со стороны и проанализировать, а что же это такое было и как подобное можно объяснить с точки зрения психологии. В статье также будут затронуты современные проблемы ИИ, такие как проблемы с определением самосознания, авторских прав, творчества и галлюцинаций у ИИ.

Performance Review — это процесс, который компании выставляют как справедливый способ для карьерного роста и распределения благ между сотрудниками. На деле, этот процесс далёк от справедливости и невыгоден сотрудникам по следующим причинам:

Помните те времена, когда понятие «сениор-разработчик» ещё что-то значило? Я —да, и я не могу избавиться от ностальгии по этому чёткому разделению. В последние годы наша отрасль стала свидетелем ужасной инфляции названий должностей, превратившей чёткую градацию «джуниор-мидл-сениор» в хаотичный парад обесценившихся титулов.

Звание «сениор», когда-то бывшее признаком большого опыта и знаний, обесценилось больше всего. Сегодня разработчиков начинают величать «сениорами» невероятно быстро, часто всего спустя три-четыре года работы. Как будто путь к «сениорству», бывший когда-то марафоном нарабатывания навыков и разнопланового опыта, превратился в спринтерский забег.

Такой резкий рост количества громких должностей не просто сбивает с толку, но и разрушает весь смысл карьерных ступенек в сфере технологий. Каждое новое название должности стремится превзойти предыдущее в громкости, при этом парадоксально знача всё меньше и меньше. Для всех затронутых этим, от ищущих работу до менеджеров по найму, такая инфляция затуманила понимание профессионального развития и признания заслуг.

В своей первой статье на Хабре решила поделиться личной историей. Я учусь программировать на Python и работаю онлайн — копирайтером, менеджером маркетплейсов, email-маркетологом и модератором телеграм-канала. И проблема в том, что доходы — в рублях общая боль россиян, а расходы — в валюте. Да еще инфляция… пАразительная. А на зарплату мою живут четыре человека. И жилье — съемное, за доллары. Нет-нет, фразы «подайте кто сколько может» не будет 🙃 Я справилась и хочу рассказать, как с помощью нейросетей увеличить количество часов в сутках. Спойлер: делегирование всех задач искусственному интеллекту — инфоцыганская сказка (увы и ах).

30 сентября завершился зарплатный опрос, который мы проводим раз в полгода. В этот раз, помимо классических вопросов о грейдах и зарплатах, мы попросили респондентов указать уровень образования, чтобы проанализировать взаимосвязь между зарплатой, условиями труда и академическим образованием.

Писать код — несложно, сложно писать хороший код.

Я всегда знала, что смогу найти работу. Предложений было множество, и что ещё важнее, требования работодателей не зашкаливали. Если ты умел выполнять sling для HTML или работать с командной строкой, рано или поздно находились желающие платить тебе зарплату.

Была ли я гением, родившимся в обнимку с компьютерной клавиатурой? Конечно, нет. Всё, что я узнала о компьютерах, я узнала на работе, будучи системным администратором на кафедре информатики в университете.

Вспоминая сейчас всё это, я понимаю, что попала в ИТ в очень удачный момент. Меня бросает в дрожь при мысли, что было бы, если бы я начинала позже на несколько лет. Все карьерные лестницы в ИТ, по которым взбирались я и мои друзья, давно развалились.

Джесси Уотсон — руководитель группы разработки, ИИ-консультант и сторонник человеко-ориентированного стиля управления персоналом — размышляет о том, насколько слова и поступки руководства могут быть пагубными для подчинённых. Неосторожное слово может не только испортить атмосферу доверия в коллективе, но и напрочь разрушить устоявшиеся отношения между тимлидом и ведущим разрабом. 

Делитесь в комментариях своими идеями: что, с вашей точки зрения, лучше — сильная рука тимлида или доверительные отношения в команде?