Всем привет! Данная статья посвящена регистрации и аутентификации с помощью JWT что помогает нам избавиться от тяжёлых сессий и куки и быть более крутыми и современными разработчиками

Событийно-ориентированная архитектура красиво выглядит на схеме — пока не встречается с требованиями реального времени.

В переводе от команды Spring АйО разбирается опыт масштабирования Java-платформы контакт-центра: почему локальные кеши начали расходиться, как повторное воспроизведение Kafka-событий почти сделало бесполезным автомасштабирование, откуда взялось получасовое отставание потребителей и почему часть критических путей пришлось вернуть к синхронному взаимодействию.

Без войны с Kafka и без универсальных рецептов — только архитектурные компромиссы, которые становятся видны под рабочей нагрузкой.

Массовый средний класс появился относительно недавно — после промышленной революции. И сейчас он постепенно сужается. Рутинный и офисный труд вымывается, но растёт спрос на высококвалифицированных специалистов — STEM, медицина — и то, чем не смогут заниматься роботы. Сложнее всего роботам приходится в непредсказуемой физической среде: уход за людьми, стройка, монтаж, ремонт, полевые работы, ручная доводка на производстве. То есть там, где нужно постоянное адаптивное суждение, с которым алгоритмы справляются хуже всего.

ИИ не уничтожает профессии целиком, но очень меняет рынок. В первую очередь это бьёт по образованию, а уже потом по всему остальному. Сильнее всего под удар попадают менеджерские задачи, которые держатся на сборе статусов, пересказе документов, базовой аналитике и типовых решениях — потому что анализировать информацию и обобщать сведения ИИ уже в среднем умеет лучше людей.

Полгода назад мой друг провалил собес в Иннотехе на одной фразе: «Напиши State Machine без локальной переменной». Это был его четвёртый отказ за месяц. Тем вечером я завёл табличку — и за полгода собрал базу из 247 разобранных Java-интервью по 27 компаниям: от Сбера и ВТБ до ERP-вендора, о котором почти никто не слышал.

В статье — три вещи: 12 вопросов, которые повторяются в 80% собесов; почему совет «возьми топ-50 с Хабра» в 2026 уже не работает; и почему вопрос №7 стабильно валит 9 кандидатов из 10 — включая тех, кто читал Bloch и Goetz.

Мир Enterprise-разработки на Java/Kotlin и мир нейронных сетей кажутся параллельными вселенными. С одной стороны - статическая типизация, многопоточность, Spring-контейнеры, а с другой - Python-скрипты, тензорные операции и эксперименты в Jupyter Notebook. Между ними - пропасть, через которую многие команды не решаются перешагнуть.

Однако необходимость строить этот мост возникает всё чаще. Заказчик хочет «искусственный интеллект» в новом фиче, аналитики мечтают о реализации чат-бота  с преферансом и барышнями, а менеджеры слышали, что конкуренты уже всё автоматизировали. Как же совместить надежность и структуру JVM-проекта с гибкостью и мощью AI? В этой статье постараемся разобраться какие инструменты для этого есть на данный момент и как с ними работать.