В технических текстах есть целый пласт «устоявшихся словосочетаний», которые по сути являются неправильным или некорректным употреблением слов. Да, это не грубые ошибки, вроде «за ранее» или «по мимо», во многих случаях это скорее просто неточности. Но на поверку эти формы оказываются неблагозвучными, неоднозначными или вообще непонятными читателю.

Вспомним наш любимый мультфильм «Падал прошлогодний снег» с его шикарными крылатыми фразами. Одна из них: «Уж послала, так послала». Вот и система так же — вместо отправки запроса посылает его куда-то далеко. А запросу обидно.

Привет, Хабр! Я Анастасия Дмитриева, работаю ведущим техническим писателем в компании “Актив”. Долгое время я была единственным техническим писателем в компании. Но в какой-то момент мне стало понятно, что задач очень много, и одной мне просто не справиться. Я начала поиск junior-а. Особой спешки не было, и я понимала, что я могу потратить какое-то время и научить его всему. 

В этой статье я опишу первый этап поиска: формирование требований к кандидатам и просмотр их резюме. Здесь вы увидите только моё мнение, и я не возражаю, если в комментариях появится ваше личное видение процесса поиска. Мне также хочется рассказать молодым специалистам про профессию “технический писатель”. Может, кто-то увидит себя в ней. 

Как их только не называют: техписы, техрайтеры, документаторы... Хорошо, хоть не архивариусы!

Спрос на хорошую, качественную документацию к программам и системам постоянно растёт. При этом сейчас на рынке наблюдается серьёзный дефицит профессиональных технических писателей. Опытные технические писатели сейчас буквально на вес золота. Во всём мире профессия technical writer (или technical author) считается престижной и перспективной. Техническое документирование — это одна из замечательных пограничных областей для тех, кто так и не смог смириться в школе с разделением на гуманитариев и математиков.

Меня зовут Юлия Седова, и я представляю команду технических писателей ГК «Цифра». В рамках масштабной работы по повышению качества документации мы столкнулись с проблемой отсутствия культуры предварительного планирования трудозатрат технического писателя. В этой статье я хочу поделиться нашим решением проблемы.

Здравствуй Хабр! А мы тут продолжаем цикл статей об OSINT и, самое главное, о полезных для этого нелегкого дела инструментах.

Сегодня мы разберем расширения для Google Chrome которые помогут нам собирать и анализировать данные из открытых источников, ну и в целом улучшат наш опыт проведения расследований.

DISCLAIMER: Данная статья написана в ознакомительных целях и не является руководством к неправомерным действиям или обучающим материалом для сокрытия правонарушений.

Привет, Хабр! В этом посте мы расскажем, как прошли путь от просто энтузиастов и посетителей до организаторов собственного стенда на ИБ-конференции OFFZONE. Будут описания активностей, фото и наши впечатления!

Новости о достижениях нейронных сетей появляются практически каждый день — ChatGPT, Midjourney и другие являются суперпопулярными историями в Google Trends. Нейронные сети, похоже, стали всемогущими и могут заменить людей на рабочих местах.

Да, машины в состоянии решить множество задач, но их «мозги» недостаточно хороши. Например, роботы вообще не обладают творческими способностями. Кроме того, у ИИ часто случаются галлюцинации, а потому он не является надёжной заменой человеку. Особенно в тех областях, где речь идёт о жизни и здоровье.

Системный аналитик — одна из наиболее востребованных профессий на российском ИТ-рынке. Хороших, как обычно, на всех не хватает. Согласно статистике за первую половину 2023 года, средний ежемесячный размер дохода такого специалиста составляет 200 тыс. руб. Джуны зарабатывают раза в два меньше мидлов, а сеньоры — всего на 15% больше. Но это лишь статистика. А в реальной жизни на собеседования в российские ИТ-компании часто приходят кандидаты с нулевым опытом системного анализа, весьма посредственными профессиональными знаниями и нереальными зарплатными ожиданиями. И, надо признать, трудоустраиваются, и годами получают зарплату сильно выше рынка, принося минимальную пользу компании.

Однако, как показывает практика, долго такая перегретость рынка не держится. Относительно низкий порог входа вкупе с высокими зарплатами привлекает на него новые кадры. Постепенно рынок оказывается перенасыщен кандидатами без серьёзного опыта, и их востребованность снижается. Мы видим этот тренд на примере ИТ-специалистов: по данным исследования hh.ru, в июне 2021-го на одну вакансию приходилось порядка трёх резюме, а в июне 2023-го — уже более шести. На этом фоне предсказуемо снижаются зарплатные предложения для джунов: начинающие ИТ-специалисты сейчас почти всегда сталкиваются с низким зарплатным стартом.

Аналогичное развитие ситуации можно прогнозировать и для системных аналитиков, поэтому у начинающих специалистов в этой сфере есть два пути: либо ещё несколько лет пожинать плоды «рынка соискателя», оставаясь на текущем уровне профессионального развития с риском потерять востребованность в перспективе, либо уже сейчас начать активно наращивать хард-скилы, расширять компетенции, тем самым повышая свою стоимость.

Логично, отлично — погнали! Но, как обычно, есть нюансы…

По данным HeadHunter за первое полугодие 2023 года российские работодатели разместили 71 000 вакансий в сфере «Информационные технологии и телеком». Кажется, что это большая цифра. Но за первые 6 месяцев прошлого года вакансий было на 9% больше. При этом за это же время активными было 480 000 резюме, что на 11% больше, чем в прошлом году в первые полгода.

Еще пару лет назад ситуацию можно было описать как кадровый голод — вакансий много, а активных соискателей мало. Сейчас вакансий становится меньше, а тех, кто ищет работу — больше. Получается, что все ровно наоборот? И голод закончился, все сыты? Попробуем разобраться.

Когда я рассказываю о своих исследованиях редактирования текста на мобильных в Google, то обычно сталкиваюсь с непониманием и немного враждебным «Разве на телефонах нельзя редактировать тексты? В чём проблема?»

Редактирование текста на мобильных поломано. На самом деле, оно гораздо хуже, чем вы думаете, это невидимая проблема, на которую никто не обращает внимания. Я написал этот пост, чтобы вы поняли, насколько это важно. Так как проблема имеет много нюансов, вам может наскучить чтение, поэтому я разбросал по тексту множество заголовков; если надоест, просто пропускайте раздел.

Собрали комментарии специалистов из разных компаний и агентств. Это выжимка из третьего выпуска НЕОЧПОП про грейды. Кому нравится смотреть и слушать, просим на Ютуб.

Вступление

В ходе работы над проектами бизнес-аналитик сталкивается с различными маркетинговыми явлениями. Часть из них воспринимается однозначно или достаточно близко друг к другу даже в разных предметных областях, однако есть и такие, подход к анализу которых отличается от отрасли к отрасли. Эффект каннибализации – одно из таких многогранных явлений. О нем и пойдет речь в статье. Сразу оговорюсь, что материал в большей степени будет интересен начинающим аналитикам в сфере банковского маркетинга и информационных технологий ввиду специфики данных отраслей. Тем не менее описанный взгляд на эффект каннибализации может быть полезен и для специалистов других сфер деятельности. 

Эффект каннибализации, на первый взгляд, в различных источниках определяется однозначно: как сокращение объема продаж одного продукта компании за счет вывода на рынок другого продукта. Однако, изучая причины возникновения и отношение компаний к данному процессу, становится очевидно, что в практической деятельности присутствуют расхождения в его понимании и, как следствие, методологии анализа. 

В статье я попробую агрегировать имеющуюся на текущий момент теоретическую информацию об эффекте каннибализации с целью формирования у читателя, неравнодушного к теме, комплексного понимания данного явления. Но сначала представлюсь: меня зовут Наталья Столбецова, работаю старшим бизнес-аналитиком в GlowByte. Основная моя специализация – автоматизация задач целевого маркетинга. В моем портфолио есть опыт работы как на проектах банковского маркетинга, так и ритейла. И я сама не раз на проектах сталкивалась с тем, что при проведении исследований существует конфликт терминологий и понимания бизнес-процессов, в том числе эффекта каннибализации.  

В продажах, на собеседовании, и даже в разговоре с собственной мамой мы проходим по одному сценарию — по Модели Такмана. Если мы довольны результатом, значит прошли по сценарию правильно. Нет, — нет. В этой статье я постарался интересно и вдумчиво описать эту модель.

25 лет мои понельники начинаются в субботу. Не всегда думал, что это нормально. Но то ли заветы Алисы Розенбаум не зашли, то ли зашкаливает «толерантность к фрустрации из за раннего удовлетворения потребностей». В общем, сферой моих интересов стали переводы оригинальных публикаций и исследований в области нейробиологии и психологии потребителей. В четвертой статье по Маслоуской теме предлагаю познакомится с наследием мэтро — методологиями оценки ценностей и потребительского поведения: VALS и LOV.

В корпоративной среде «прорывные» продукты не создаются руками одаренных индивидуалистов, на сколько бы они не были талантливы. Даже если речь касается продуктовой страницы. Шаблонные проекты и wow-кейсы — все это результат корпоративной культуры, в которой либо, на продакшн уходит «огрызок» хорошей идеи или «рукастый середнячок», как винтик системы, делает микро революции. 

Что мы получим в 2023 году, если возьмем обычных исполнителей и окунем их в бизнес-культуру эппла? Предлагаю посмотреть на эволюцию и микрореволюции в коммуникации и интерфейсах посадочной / продуктовой страницы iPhone 15.

Всем привет! Меня зовут Артём Важенцев, я аспирант в Сколтехе и младший научный сотрудник AIRI. Я работаю в группе под руководством Александра Панченко и Артёма Шелманова. Мы занимаемся исследованием и разработкой новых методов оценивания неопределенности для языковых моделей. Этим летом мы представили две статьи на конференции ACL 2023. В одной из них мы описали новый гибридный метод оценивания неопределенности для задачи выборочной классификации текстов для данных с неоднозначными примерами — его внедрение поможет нейросетям лучше находить токсичность в комментариях или угадывать тональность сообщений. В этом тексте я бы хотел рассказать подробнее о нашем методе и процессе его разработки.