Это видно, не спорю. В части компаний. А еще видно, что в других компаниях штат растет. А еще видно, что там, где перестарались с заменой людей на ИИ, местами хватаются за голову и зовут людей обратно.
Без сомнения - ИИ меняет рынок. Но разумный подход - не избавиться от людей, а оставить лучших из них (и набрать еще) и дать им в руки новые инструменты
Во-первых, текущий уровень ИИ (а особенно доступных в закрытом контуре крупных компаний в РФ), требует сеньорных специалистов для ревью, критической оценки и доработки того, что этот ИИ выдает. Иначе получается неподдерживаемый хаос в коде и повышение рисков. Даже AWS от этого пострадал, хотя там возможностей больше.
Во-вторых, очень грустно наблюдать, что многие забыли для чего были придуманы микросервисы. Они не всегда (читай редко) требуются именно для оптимизации производительности систем. И даже часто мешают этой производительности. Микросервисы в первую очередь призваны оптимизировать работу команд разработки, за счет разделения ответственности. Когда одна команда отвечает за 10+ сервисов - это выглядит печально.
Все еще постоянно встречаю претензии к Python про отсутствие типизации. Но это не совсем корректно.
Ну то есть да - там динамическая типизация. И в самом начале работы с Python у меня к ней был только один вопрос: "Какой же тип данных прилетит в аргументы этой функции?". Но в последние годы во многих проектах уже за правило считается указывать типы при объявлении функций (да - в Python это можно делать). И проблема исчезла. А по читаемости кода c Python мало какой язык может сравниться. И это я говорю с позиции Go лида сейчас.
Многие почему-то забывают, что в процессе работы над продуктом мы в разы больше читаем код, чем пишем его. И это один из факторов, почему разработка на Python быстрее.
Не смотря на то, что большой нагруженный проект за большие деньги я скорее всего буду делать на Go (в любом случае не Java), но когда мне нужно быстро сделать MVP продукта, успешность которого еще неизвестна, я конечно беру Python и получаю первые результаты через неделю-две, а не полгода-год.
Если это на самом деле увлечение — оно и так занимает все возможное время (по моему опыту), а если за него еще и деньги платят — это же замечательно! )
Это видно, не спорю. В части компаний. А еще видно, что в других компаниях штат растет. А еще видно, что там, где перестарались с заменой людей на ИИ, местами хватаются за голову и зовут людей обратно.
Без сомнения - ИИ меняет рынок. Но разумный подход - не избавиться от людей, а оставить лучших из них (и набрать еще) и дать им в руки новые инструменты
Во-первых, текущий уровень ИИ (а особенно доступных в закрытом контуре крупных компаний в РФ), требует сеньорных специалистов для ревью, критической оценки и доработки того, что этот ИИ выдает. Иначе получается неподдерживаемый хаос в коде и повышение рисков. Даже AWS от этого пострадал, хотя там возможностей больше.
Во-вторых, очень грустно наблюдать, что многие забыли для чего были придуманы микросервисы. Они не всегда (читай редко) требуются именно для оптимизации производительности систем. И даже часто мешают этой производительности. Микросервисы в первую очередь призваны оптимизировать работу команд разработки, за счет разделения ответственности. Когда одна команда отвечает за 10+ сервисов - это выглядит печально.
Все еще постоянно встречаю претензии к Python про отсутствие типизации. Но это не совсем корректно.
Ну то есть да - там динамическая типизация. И в самом начале работы с Python у меня к ней был только один вопрос: "Какой же тип данных прилетит в аргументы этой функции?". Но в последние годы во многих проектах уже за правило считается указывать типы при объявлении функций (да - в Python это можно делать). И проблема исчезла. А по читаемости кода c Python мало какой язык может сравниться. И это я говорю с позиции Go лида сейчас.
Многие почему-то забывают, что в процессе работы над продуктом мы в разы больше читаем код, чем пишем его. И это один из факторов, почему разработка на Python быстрее.
Не смотря на то, что большой нагруженный проект за большие деньги я скорее всего буду делать на Go (в любом случае не Java), но когда мне нужно быстро сделать MVP продукта, успешность которого еще неизвестна, я конечно беру Python и получаю первые результаты через неделю-две, а не полгода-год.
У Яндекса есть managed gitlab)