Меня зовут Ксения. Я продакт-менеджер с бэкграундом аналитика.
Эта статья о моем пути к офферу в международной компании (в моём случае в PLATA), про решения, которые я принимала на каждом этапе, и про то, что реально сработало.
Занимаюсь изучением использования рабочего времени на производстве и в офисах, устранении потерь и повышении производительности труда.
Начал работать в этом направлении в 2008 году, сначала в качестве консультанта в чешской компании. Работал на проектах повышения производительности труда в Чехии, далее компания открыла филиал в России — я продолжил работу в России.
В 2012 году был приглашен во вновь образованную российскую компанию в качестве руководителя проектов.
За эти годы лично изучил порядка 20 000 рабочих мест, работал на предприятиях практически всех видов деятельности — от урановых рудников до вертолетного завода.
Будут вопросы — пишите, с удовольствием отвечу максимально подробно.
Разбор 5-ти кластеров ИТ‑сред и тест на совместимость для тех, кто хочет построить карьеру, сохранив нервную систему.
Так сложилось, что моя профессиональная ИТ кривая прошла через стартапы, галеры, продуктовку, бигтех, энтерпрайз и госуху. И если в юности я делал выбор места работы не осознанно и не всегда удачно, то с возрастом появлялось настойчивое желание эту тему отрефлексировать, чтобы ответить на вопрос: «Чего ж тебе ещё надо собака?». У меня есть предположение, что я не одинок в этом вопросе выбора, поэтому хочу поделиться тем что из этого получилось. Погнали...
Надпись на храме Аполлона в Дельфах иногда высмеивают, но в управлении карьерой это может оказаться весьма неплохим инструментом. «Познай себя» означает честную инвентаризацию своей толерантности к хаосу, амбициям и типам давления. На мой взгляд, большинство профессиональных неудач — это не от недостатка скиллов, а чаще конфликт личности и среды. Я часто наблюдал как один и тот же человек, совершенно непригодный к одной ситуации, буквально «расцветал» в другой. Когда ваша внутренняя прошивка несовместима с операционной системой компании, трение сжигает ресурс быстрее, чем работа. Когда ваша внутренняя прошивка совпадает с операционной системой компании, трение минимально. Энергия уходит в работу, а не в преодоление среды.
Рынок IT гетерогенен и давно уже кристаллизовался в кластеры с мало‑пересекающимися правилами игры. Ошибка в выборе кластера стоит 2–3 лет жизни и куска нервной системы. Специалисты часто мечутся между средами, пытаясь играть по чужим правилам, и закономерно проигрывают.
Мы прогнали через o4-mini больше 300 вариантов промптов с разными режимами reasoning_effort и обнаружили, что чем «умнее» модель рассуждает, тем хуже она извлекает структуру: начинает «улучшать» схему по своему усмотрению, объединять то, что должно быть раздельным, и ломать детерминизм пайплайна.
Это технический отчёт о том, как мы строили Superagent Memory OS — систему агентной памяти, которая на сегодня удерживает граф из десятков тысяч концептов и почти 2.4 миллиона рёбер поверх ~106.7 миллиона токенов из четырёх разных корпусов. Внутри: переход от flat RAG к Memory OS, парадокс reasoning и слой Semantic Mapper (–48% токенов, качество с 5.2 до 7.11), staging database и сжатие 34 805 сырых mention'ов до 7 339 канонических концептов, иерархический retrieval через UMAP+HDBSCAN+Optuna и 7 220 weighted links, четыре фазы отладки агента на LongMemEval (22+ шагов → 4–6), эксперимент EXP-GARDENER-001 про то, почему Flash-модель плодит ложные связи, bi-temporal модель фактов, MCP как суверенный интерфейс памяти и психологический слой с контролируемым словарём эмоций.
Главный тезис: retrieval не равен памяти.
Меня зовут Семён. Я живу в небольшой деревне на севере, где до ближайшего города — несколько часов по разбитой дороге, а зима иногда кажется длиннее календаря. Здесь интернет — не «развлечение перед сном», а единственный способ работать, учиться и не чувствовать себя отрезанным от мира.
До недавнего времени мой «канал связи» — это телефон на подоконнике в режиме модема. Днём он упрямо прыгал между 2G и 3G, ночью иногда показывал заветные буквы LTE, но стабильным это назвать было сложно. Скорость 1–3 Мбит/с с обрывами, видеосвязь через раз, обновления и большие файлы — только «поставить качаться и идти пить чай». Спутниковый интернет я пробовал пару раз, но быстро понял: платить много за пинг под несколько секунд и стабильный, но дорогой канал — не мой вариант.
В какой‑то момент я всерьёз задумался, что проблема не только в вышке, но и в том, как я к ней подключаюсь. Телефон с маленькой антенной, спрятанный за стенами и утеплителем, — так себе модем, если ближайшая базовая станция в десятках километров.
Так я случайно наткнулся на NR‑712 — уличный 4G‑роутер с LTE Cat.12, панельной антенной MIMO 4×4 и двумя SIM‑карточками в одном всепогодном корпусе. На картинке — обычная белая коробка, в характеристиках — сухая фраза: «рассчитан на работу в зонах со слабым сигналом, монтаж на улице, питание по PoE». Для моей глухомани это звучало уже не как маркетинг, а как шанс.
Я долго сомневался: цена для деревенского бюджета была ощутимой. Но перспектива вытащить интернет из режима «помолиться и подождать» перевесила — заказал. Пара недель ожидания, и вот я стою с коробкой на кухне и думаю: «Ну что, попробуем поговорить с вышкой на нормальном языке».
31 марта 2026 года ThreatLabz/Zscaler опубликовали разбор последних версий XLoader. Начиная с версии 8.1, авторы трояна переработали механизм связи с управляющим сервером: в бинарнике зашито 65 C2-адресов. За проход XLoader случайно опрашивает 16 из них; процесс повторяется, пока не будут перебраны все. Реальный C2 различим только после установления соединения и проверки ответа. Дополнительно используются несколько слоёв шифрования и две реализации HTTP-запросов с разными User-Agent’ами.
Для аналитика это задача различения: по наблюдаемому транскрипту — набору соединений и ответов — восстановить скрытую связь «бот → реальный C2». Задача выглядит чисто инженерной. Но за ней стоит математический вопрос: сколько информации о скрытой связи содержит транскрипт, и от чего зависит ответ?
Каждое Android-приложение, которое хранит данные на устройстве, рано или поздно сталкивается с базой данных. Встроенная SQLite — надёжное решение, но работа с ней через SQLiteOpenHelper требует написания SQL-запросов вручную, преобразования курсоров в объекты и постоянного контроля за закрытием соединений. Это отнимает время и довольно часто вызывает ошибки.
Google предложил библиотеку Room, которая является оберткой над SQLite и реализует паттерн ORM (Object-Relational Mapping). В этой статье мы на конкретном примере сравним, как выглядят операции добавления и чтения данных на чистом SQLite и на Room. Вы увидите, почему Room избавляет от «шаблонного кода» и делает работу с БД простой и безопасной.
Почему Cache Read и Cache Write стоят денег и как работает Prompt Caching? Разбираем KV-Cache через 9 ключевых вопросов.
Рассказываю, как создал расширение для Chrome, которое автоматически отменяет рейды на Twitch. Разбираю архитектуру на Manifest V3, логику обнаружения модальных окон через текстовый анализ и подводные камни при работе с динамическим DOM.
Современная разработка погрязла в driven, first и based подходах, недавно этот зоопарк пополнился еще одним заморским зверем под названием AI-driven (пусть меня простят свидетели AGI, но я сознательно не выделяю этот подход на фоне остальных и в конце объясню почему). Но не пытаются ли все эти подходы на самом деле решить одну и ту же проблему, известную еще с середины прошлого века, проблему "абстрактного перехода"?
С интересом прочитала статью @maybe_elf «Проекту IPv6 исполнилось 30 лет». Но очень удивилась некоторым комментариям к ней. К сожалению, у многих российских ИТ инженеров до сих пор нет понимания неизбежности перехода на IPv6. Поддерживаю позицию Сергея Федотова @FSA. И полностью согласна с мнением Сергея @kovserg, что «на самом деле проблема не в ipv6, а в том что людям лень разбираться в дебрях спецификаций».
Решила поделиться опытом проектирования и внедрения IPv6 соблюдая отраслевые спецификации. Накопился внушительный объем материала (разработка, внедрение, безопасность), но начинать надо сначала и сверху. Так что цель этой статьи – предоставить информацию и рекомендации, касающиеся аспектов планирования адресации при развертывании IPv6.
Но прежде, чем начать я бы хотела добавить еще один аргумент за IPv6. Ну, согласитесь – это красиво!
Действующие лица:
МП (Молодой Пол) — год в индустрии, глаза горят, в голове свежий Clean Architecture. Верит, что облако бесконечно, а new — почти как комментарий: написал и забыл.
ДП (Дядя Паша) — 47 лет, седая борода, архитектор. Первый продакшен — в 12: школьная программа по астрономии, которая мерила знания и ломала нервы отличникам. Сейчас — терраса в Палермо, бокал холодного Мальбек, на экране — метрики и паузы GC.
Max мессенджер появился недавно, и пока экосистема вокруг него только формируется. YandexGPT - мощная языковая модель с OpenAI-совместимым API. Казалось бы, собрать из этого бота - задача на вечер. На практике оказалось, что готового инструмента, который бы связал эти две вещи, просто нет.
Я написал max-yandexgpt - Python-фреймворк, который позволяет запустить AI-бота в Max мессенджере с YandexGPT за 5 строк кода. Со стримингом ответов, выбором модели и нормальной конфигурацией.
В этой статье расскажу, как он устроен и зачем.
Создание интерактивной модели разводного моста для изучения его устройства
Я работаю над учебным проектом Создание интерактивной модели разводного моста для изучения его устройства, в котором продуктом является схематичный макет, демонстрирующий работу данного инженерного сооружения. Каркас механизма собран из пластика и распечатан на 3D-принтере, а его модель сделана в Компасе 3D v23. Движение створки моста реализовано благодаря ESP32. Данный пост я публикую с целью продвижения продукта и проведения рефлексии.
В своей публикации я оставил ссылки на 3D-модель прототипа разводного моста, а также на код для Arduino IDE, сделанные мной в ходе работы, чтобы каждый мог воспользоваться ими с целью создания своих проектов или чего-либо ещё.
Разбираем реальный IR-кейс: ClickFix → Emmenhtal Loader → банковский троян с Telegram C2. Форензик переформатированного диска на 930 ГБ, VDM-дисамбигуация ложноположительных и восстановление артефактов из hibernation-файла.
Когда тебя решили заменить ИИ-агентом и слить по-тихому.
Китайский проект Colleague Skill завирусился на GitHub с идеей оцифровать коллегу перед его увольнением — и случайно вскрыл юридическую и этическую бомбу, которая уже тикает в каждой компании.
Когда мы говорим о генерации ландшафтов в компьютерных играх или симуляторах, перед разработчиком всегда встает вопрос: хранить огромные карты высот на диске или генерировать их на лету? Хранение готовых текстур требует места, а их загрузка - времени и пропускной способности памяти. Процедурная генерация решает эту проблему, позволяя создавать уникальные, детализированные и невероятно большие миры, имея в распоряжении лишь математические формулы и несколько входных параметров он же сид.
Однако генерация сложных ландшафтов на CPU может стать узким местом, особенно когда речь идет о streaming-мирах или динамическом разрушении окружения. На помощь приходит вычислительная мощь графического процессора. Используя Compute Shaders, мы можем перенести тяжелые математические расчеты на тысячи ядер видеокарты, получая готовую карту высот или же heightmap за доли миллисекунд. В этой статье мы разберем, как устроены процедурные текстуры, почему GPU идеален для этой задачи, и напишем собственный генератор местности с эрозией на HLSL.
Представьте: вы наняли идеального сотрудника. Он пишет код как senior, разбирается в архитектуре за минуты, работает 24/7 без выгорания. Но у него одна особенность - каждое утро он забывает абсолютно всё. Не помнит, что делал вчера. Не знает, почему в платёжном модуле реализован тот самый workaround. Не помнит, что его коллега уже разбирался с тем же багом и нашёл решение.
Эта особенность работы с ИИ-агентами в 2026 году до сих пор многим доставляет неудобства.
Запуск нового устройства — это всегда выбор. Один из первых и самых непростых вопросов, с которым сталкиваются как стартаперы, так и крупные компании при выводе нового продукта на рынок: стоит ли разрабатывать уникальный корпус с нуля или лучше использовать готовое покупное решение?
Кажется, что для опытных разработчиков ответ очевиден, но на деле он далеко не однозначен. Чтобы этот вопрос не стал для вас камнем преткновения, давайте разберем несколько практических примеров. Наш обзор поможет вам взвесить все «за» и «против» и принять верное решение.
Добрый день, это моя первая статья на Хабре, прошу не судить.
Я хочу рассказать вам немного о моём исследовании и то как стоит честно относиться к LLM моделям, так как вы скорее всего знаете, что такое LLM модель не будем терять времени на её определение давайте перейдём к сути моей работы: LLM не дают гарантии правильности ответа особенно операций с большим количеством шагов и формальным рассуждением, даже когда ответ правдоподобный или оказывается верный. (Вы же все видели дисклеймер ChatGPT can make mistakes.Check important info)
Начнём с самого начала 4 сентября 2025 года прошло исследование о галлюцинациях в моделях (в котором участвовали инженеры OpenAI), и одно из утверждений было, что даже при наличии безошибочных обучающих данных статистическая целевая функция, минимизируемая в процессе предварительного обучения, приведет к языковой модели, генерирующей ошибки, почему же это так потому, что сама природа LLM моделей вероятностная.
Но так как мы живём в мире где мы внедряем системы LLM повсюду появляется закономерный вопрос как же верифицировать LLM и тут у инженеров есть готовый по их мнению инструментарий, который массово внедряется: