В 2020 мне регулярно писали рекрутеры, описывая уделенку как большое преимущество. Между строк читалось: "Нам так выгоднее, но мы делаем вид, что это выгодно соискателю". На тот момент я жил в относительной близи от делового центра, но в стесненных условиях. Привыкши к бесплатным орешкам, кондиционеру и тишине в офисе, я удаленку рассматривал как способ сэкономить на мне.
Сейчас первым же вопросом HR допытывается, "буду ли я счастлив ездить в офис пять дней в неделю". Уже не буду, т.к. купил дом, свежий воздух неминуемо компенсируется удаленностью от центра, и трата времени на транспорт рассматривается как недостаток. Что же случилось, почему не хотят экономить на офисе? Выяснилось, что на удаленке требуется особо талантливый менеджмент.
И в том, и в другом случае обе крайности -- это продукт бездарного менеджмента. И наоборот: гибкий график, когда сотрудник сам решает (или договаривается с непосредственным руководителем), когда и откуда работать -- это свидетельство здорового управления в компании.
Сейчас ситуация повторяется с ИИ. Все хотят чтобы сотрудники максимально его использовали. Между строк читается: хотим сэкономить деньги, со временем заменив вас ИИ-агентами. Предвижу года через два обратный тренд: когда дыры с безопасностью, да и вообще неприемлемо низкое качество заставит работодателей отказаться от ИИ. Но истина опять же не в двух крайностях, а в адекватности менеджмента.
И, связывая две темы воедино: как эти два тренда (принудиловка возврата в офис и навязывание ИИ) уживаются в этих головах? ИИ-агент -- это как удаленный сотрудник, который никогда не покажется в офисе. И его обучать, и им управлять нужно максимально точно давая инструкции. Между обучением ИИ и онбордингом много общего, но мы не пытаемся наладить процессы, наивно полагая, что заперев в душном офисе сеньора и джуниора, мы обеспечим передачу знаний... Ну и также наивно считаем, что ИИ научится у нас всему сам (при том, что мы сами уже перестали понимать, что мы делаем).
А зачем вообще нужно запоминать определения? Опытный интервьюер вынесет вас с таким подходом за пять минут.
Ознакомьтесь с Таксономией Блума, моделью, которую изучают профессиональные педагоги. Она описывает шесть стадий процесса обучения: Запоминание -> Понимание -> Применение -> Анализ -> Оценка -> Создание. Вы описываете лишь первый уровень, но на собеседовании оцениваются более высокие. Если это теоретический вопрос ("Что такое GIL в Python?"), запоминанием не отделаться: без понимания вы ничего толком не расскажете. Если это практическое задание типа Хакер Ранка, то даже понимание не поможет, важно умение применять. В продвинутых случаях даже рабочего кода мало, важно уметь находить баланс требований, а это Анализ и Оценка.
Короче, понимание системы правил убирает необходимость запоминать. Костыли для запоминания -- ложный путь, по крайней мере в IT.
Добавлю от себя. В банковской сфере топ-менеджмент полагает, что контролирует финансовый долг: в конце концов это он подписывает разрешение на его увеличение, или стоит за мерами по урезанию расходов. То есть о том, какие финансовые долги у организации, топ-менеджмент доподлино знает из отчетности. В их головах прочно укореняется: то о чем я не знаю, не существует... А кто-нибудь приходит к ним с отчетами о техническом долге?..
Причем здесь это? Вам повезло с работой. Многим не повезло. И переезд здесь ни при чем. Видимо его одного не хватает для всей "последовательности верно принятых решений".
Так и поделитесь с нами опытом, что за решения такие вы приняли. Мы рады прислушаться. И желательно как-то обрисовать тот доход, который вам приносит работа. По моему наблюдению, за то, что не приводит к выгоранию, особенно не стремятся платить...
Это скорее секретарша не на своем месте. Но именно так и думает менеджмент, заменяя инженера его "секретаршей". Только ИИ инженера не заменяет, как бы менеджменту этого ни хотелось.
Тут вопрос в том, нужна ли документация для читателя, для писателя или для галочки. Сгенеренная нужна именно для последнего. Документация "для писателя" -- это научные статьи: нет статьи -- нет исследования, и особо разжевывать информацию там никто не стремится. Для читателя -- это ситуация, когда писатель сам заинтересован в том, чтобы его читали и понимали. И в таком случае ему даже "мильон" не нужен.
Но я ничего про документацию не говорил. Я о требованиях, и то, в какой форме они выражены, это уже второй вопрос. Могут быть в виде Requirements Book. А могут быть в виде тестов, где каждая процедура четко демонстрирует, какое требование она проверяет. нет требований -- любая реализация может считаться корректной. И AI этим радостно пользуется, ибо стыда испытывать не научился.
С учетом того, что я за последние семь лет не видел ни одного мешка с костями, который бы формулировал явные требования, эта ниша не закрыта нисколько. И мой прогноз в том, что в ней людей нужно больше, чем сейчас тех, то пишет какие-то процедуры, которые по неопытности называют тестами.
Потому что тестирование -- это не только "написание тестов", но и тщательное продумывание требований. Ведь тест -- это не любая процедура, а только та, что проверяет конкретное понимаемое требование. Но документация, о которой вы писали -- это скорее описание того, что уже сделано, а не того, что надо было сделать, и генерация тестов по ней опять становится техасским стрелком.
И?.. Где здесь "работа за еду"? Даже если смотреть на младший медицинский персонал.
Меня не сильно пугает сертификация и обучение. Меня наоборот очень бесит низкая квалификация большинства коллег, особенно менеджеров, и особенно высшего звена. Продолжая сравнение с врачами, это как медику быть под руководством антиваксера Роберта Кеннеди.
Вы еще не упомянули о том, что значительные издержки профессии врача в США составляют страховки и юридические услуги. Было бы неплохо, чтобы инженеров судили за баги. Посмотрите мой первый пост в этом топике, там я как раз фантазирую на тему о том, что именно так все и может обернуться. Лично я за.
Кстати, врачей судят за ошибки, бухгалтеров тоже. Почему инженеров не судят за недотестированный код? Не над компанией, а над конкретными ответственными людьми? Мне это кажется нелогичным, и объясняется лишь молодостью профессии. С ИИ мы, кажется, уткнемся в необходимость это зарегулировать.
Я смотрю в окно. Или читаю сводки в LinkedIn, вижу, как увеличилось количество ищущих работу среди знакомых или их друзей. У самого у меня в компании только что были сокращения, самые масштабные с 2009 года. А эта компания не делает ничего без оглядки на конкурентов в индустрии: там так же. Сам я попал под это сокращение, так что испытываю все на своей шкуре. И новости в Bloomberg, CNN и иже с ними подтверждают наблюдения. Хотя официальная статистика безработицы может отставать, т.к. она учитывает только тех, кто зарегистрирован на бирже труда, а высококвалифицированные кадры часто этого не делают. Но новостям о сокращениях в ведущих компаниях можете верить.
Никакого парадокса. Я выше уже приводил анекдот про "чем круче джип, тем дальше бежать за трактором". В английском варианте это звучит как поговорка "the better your jig, the deeper you stuck": у джуниора jig завязнет быстрее. Хотя у сеньора есть опасность завязнуть позже, но глубже. И вот тут приходят на помощь все хорошие инженерные практики: они как раз и направлены на то, чтобы по возмжности не увязнуть, на крайняк уметь выйти из неприятности с минимальными потерями. И именно пониманием (и использованием) этих практик хороший инженер отличается от проходимца. Беда в том, что сейчас этого понимания у индустрии еще не сложилось.
Можно спросить ещё уборщиц банкротиушихся компаний, хотят ли они разделить проблемы компании.
А почему бы и не спросить? Вдруг согласятся.
Но вы не уловили мой посыл, а он в том, что каждому свое. Например, касательно посещения офиса, для уборщицы оно обязательно, и, думаю, она не против. У CEO совершенно другие и компетенции, и обязанности. Инженер -- он и не уборщица, и не CEO. А вот стричь всех под одну гребенку -- IMHO, признак некомпетентности CEO.
Нужно будет таких людей существенно больше, но за вычетом вкатунов и бездарностей предложение окажется весьма скромным. Далее, если заполнить важные позиции реально хорошими специалистами, то откроются важные ниши и для людей попроще: ну вот тот же QA. Вы думаете, AI будет продукт тестировать? Он же техасский стрелок: стреляет в стену, а потом рисует мишень. Что интересно, сейчас большинство мешков с костями являются техасскими стрелками; критическая же масса высоких специалистов, принимающих решение, может изменить ситуацию. И тут AI как каша из топора: поможет начать видеть проблему с тем, чтобы мы ее решали собственными же средствами.
В 2020 мне регулярно писали рекрутеры, описывая уделенку как большое преимущество. Между строк читалось: "Нам так выгоднее, но мы делаем вид, что это выгодно соискателю". На тот момент я жил в относительной близи от делового центра, но в стесненных условиях. Привыкши к бесплатным орешкам, кондиционеру и тишине в офисе, я удаленку рассматривал как способ сэкономить на мне.
Сейчас первым же вопросом HR допытывается, "буду ли я счастлив ездить в офис пять дней в неделю". Уже не буду, т.к. купил дом, свежий воздух неминуемо компенсируется удаленностью от центра, и трата времени на транспорт рассматривается как недостаток. Что же случилось, почему не хотят экономить на офисе? Выяснилось, что на удаленке требуется особо талантливый менеджмент.
И в том, и в другом случае обе крайности -- это продукт бездарного менеджмента. И наоборот: гибкий график, когда сотрудник сам решает (или договаривается с непосредственным руководителем), когда и откуда работать -- это свидетельство здорового управления в компании.
Сейчас ситуация повторяется с ИИ. Все хотят чтобы сотрудники максимально его использовали. Между строк читается: хотим сэкономить деньги, со временем заменив вас ИИ-агентами. Предвижу года через два обратный тренд: когда дыры с безопасностью, да и вообще неприемлемо низкое качество заставит работодателей отказаться от ИИ. Но истина опять же не в двух крайностях, а в адекватности менеджмента.
И, связывая две темы воедино: как эти два тренда (принудиловка возврата в офис и навязывание ИИ) уживаются в этих головах? ИИ-агент -- это как удаленный сотрудник, который никогда не покажется в офисе. И его обучать, и им управлять нужно максимально точно давая инструкции. Между обучением ИИ и онбордингом много общего, но мы не пытаемся наладить процессы, наивно полагая, что заперев в душном офисе сеньора и джуниора, мы обеспечим передачу знаний... Ну и также наивно считаем, что ИИ научится у нас всему сам (при том, что мы сами уже перестали понимать, что мы делаем).
А зачем вообще нужно запоминать определения? Опытный интервьюер вынесет вас с таким подходом за пять минут.
Ознакомьтесь с Таксономией Блума, моделью, которую изучают профессиональные педагоги. Она описывает шесть стадий процесса обучения: Запоминание -> Понимание -> Применение -> Анализ -> Оценка -> Создание. Вы описываете лишь первый уровень, но на собеседовании оцениваются более высокие. Если это теоретический вопрос ("Что такое GIL в Python?"), запоминанием не отделаться: без понимания вы ничего толком не расскажете. Если это практическое задание типа Хакер Ранка, то даже понимание не поможет, важно умение применять. В продвинутых случаях даже рабочего кода мало, важно уметь находить баланс требований, а это Анализ и Оценка.
Короче, понимание системы правил убирает необходимость запоминать. Костыли для запоминания -- ложный путь, по крайней мере в IT.
Добавлю от себя. В банковской сфере топ-менеджмент полагает, что контролирует финансовый долг: в конце концов это он подписывает разрешение на его увеличение, или стоит за мерами по урезанию расходов. То есть о том, какие финансовые долги у организации, топ-менеджмент доподлино знает из отчетности. В их головах прочно укореняется: то о чем я не знаю, не существует... А кто-нибудь приходит к ним с отчетами о техническом долге?..
Ну так это ж вам было интересно, "почему все вокруг выгорают, а вы нет", и не готовы принять, что вам именно что повезло.
Причем здесь это? Вам повезло с работой. Многим не повезло. И переезд здесь ни при чем. Видимо его одного не хватает для всей "последовательности верно принятых решений".
Я сделал это через 16 лет после знаменательной речи. С одной стороны, не жалею, с другой -- профессиональное выгорание лишь усилилось.
Так и поделитесь с нами опытом, что за решения такие вы приняли. Мы рады прислушаться. И желательно как-то обрисовать тот доход, который вам приносит работа. По моему наблюдению, за то, что не приводит к выгоранию, особенно не стремятся платить...
Выгорают не программисты, а инженеры.
Это скорее секретарша не на своем месте. Но именно так и думает менеджмент, заменяя инженера его "секретаршей". Только ИИ инженера не заменяет, как бы менеджменту этого ни хотелось.
Подобная же проблема описана в "Трудно быть богом."
Тут вопрос в том, нужна ли документация для читателя, для писателя или для галочки. Сгенеренная нужна именно для последнего. Документация "для писателя" -- это научные статьи: нет статьи -- нет исследования, и особо разжевывать информацию там никто не стремится. Для читателя -- это ситуация, когда писатель сам заинтересован в том, чтобы его читали и понимали. И в таком случае ему даже "мильон" не нужен.
Но я ничего про документацию не говорил. Я о требованиях, и то, в какой форме они выражены, это уже второй вопрос. Могут быть в виде Requirements Book. А могут быть в виде тестов, где каждая процедура четко демонстрирует, какое требование она проверяет. нет требований -- любая реализация может считаться корректной. И AI этим радостно пользуется, ибо стыда испытывать не научился.
С учетом того, что я за последние семь лет не видел ни одного мешка с костями, который бы формулировал явные требования, эта ниша не закрыта нисколько. И мой прогноз в том, что в ней людей нужно больше, чем сейчас тех, то пишет какие-то процедуры, которые по неопытности называют тестами.
Потому что тестирование -- это не только "написание тестов", но и тщательное продумывание требований. Ведь тест -- это не любая процедура, а только та, что проверяет конкретное понимаемое требование. Но документация, о которой вы писали -- это скорее описание того, что уже сделано, а не того, что надо было сделать, и генерация тестов по ней опять становится техасским стрелком.
И?.. Где здесь "работа за еду"? Даже если смотреть на младший медицинский персонал.
Меня не сильно пугает сертификация и обучение. Меня наоборот очень бесит низкая квалификация большинства коллег, особенно менеджеров, и особенно высшего звена. Продолжая сравнение с врачами, это как медику быть под руководством антиваксера Роберта Кеннеди.
Вы еще не упомянули о том, что значительные издержки профессии врача в США составляют страховки и юридические услуги. Было бы неплохо, чтобы инженеров судили за баги. Посмотрите мой первый пост в этом топике, там я как раз фантазирую на тему о том, что именно так все и может обернуться. Лично я за.
Кстати, врачей судят за ошибки, бухгалтеров тоже. Почему инженеров не судят за недотестированный код? Не над компанией, а над конкретными ответственными людьми? Мне это кажется нелогичным, и объясняется лишь молодостью профессии. С ИИ мы, кажется, уткнемся в необходимость это зарегулировать.
Я смотрю в окно. Или читаю сводки в LinkedIn, вижу, как увеличилось количество ищущих работу среди знакомых или их друзей. У самого у меня в компании только что были сокращения, самые масштабные с 2009 года. А эта компания не делает ничего без оглядки на конкурентов в индустрии: там так же. Сам я попал под это сокращение, так что испытываю все на своей шкуре. И новости в Bloomberg, CNN и иже с ними подтверждают наблюдения. Хотя официальная статистика безработицы может отставать, т.к. она учитывает только тех, кто зарегистрирован на бирже труда, а высококвалифицированные кадры часто этого не делают. Но новостям о сокращениях в ведущих компаниях можете верить.
Никакого парадокса. Я выше уже приводил анекдот про "чем круче джип, тем дальше бежать за трактором". В английском варианте это звучит как поговорка "the better your jig, the deeper you stuck": у джуниора jig завязнет быстрее. Хотя у сеньора есть опасность завязнуть позже, но глубже. И вот тут приходят на помощь все хорошие инженерные практики: они как раз и направлены на то, чтобы по возмжности не увязнуть, на крайняк уметь выйти из неприятности с минимальными потерями. И именно пониманием (и использованием) этих практик хороший инженер отличается от проходимца. Беда в том, что сейчас этого понимания у индустрии еще не сложилось.
А почему бы и не спросить? Вдруг согласятся.
Но вы не уловили мой посыл, а он в том, что каждому свое. Например, касательно посещения офиса, для уборщицы оно обязательно, и, думаю, она не против. У CEO совершенно другие и компетенции, и обязанности. Инженер -- он и не уборщица, и не CEO. А вот стричь всех под одну гребенку -- IMHO, признак некомпетентности CEO.
Вы еще забыли про эффективного менеджера-государя, носящегося с ИИ-блохой как с писаной торбой.
Нужно будет таких людей существенно больше, но за вычетом вкатунов и бездарностей предложение окажется весьма скромным. Далее, если заполнить важные позиции реально хорошими специалистами, то откроются важные ниши и для людей попроще: ну вот тот же QA. Вы думаете, AI будет продукт тестировать? Он же техасский стрелок: стреляет в стену, а потом рисует мишень. Что интересно, сейчас большинство мешков с костями являются техасскими стрелками; критическая же масса высоких специалистов, принимающих решение, может изменить ситуацию. И тут AI как каша из топора: поможет начать видеть проблему с тем, чтобы мы ее решали собственными же средствами.
Рост безработицы в США есть. Причем не "отрицательный рост" ;)