Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

“Больше не возьмут! Как я потратил год на обучение, а ИИ забрал работу моей мечты.”

Как справиться с нападками ИИ автоматизации и пробиться на работу мечты.

Привет! Меня зовут Илья Благородов, я разработчик с 30-летним стажем и эксперт в онлайн-магистратуре от Яндекса и ИТМО «Фронтенд- и бэкенд-разработка». В этой статье я расскажу, какие тренды появились в разработке за последние годы, какие навыки нужны специалистам, чтобы соответствовать трендам, и что ждёт сферу в будущем.

Эту историю для моего блога рассказал архитектор-концептуалист Александр Гаст

Я работаю удаленно над архитектурными проектами от Приморья до Петербурга.  Проектирую и частные дома, и комплексные планы развития городских районов. За последний год нейросети стали частью моего рабочего процесса. Расскажу, где ИИ помогает, а где создает проблемы.

Привет, это снова Oldzoomer, и я сегодня расскажу (в формате FAQ) про то, как сейчас поживает 2:5015/519, и как оно до сих пор держится, да ещё и на энтузиазме.

Почему при сложениии одинаковых чисел в разном порядке получаются разные результаты?
Как мининмизировать ошибки округления или избавиться от них совсем?

За семь лет проведения воркшопов по Story Points я наблюдаю одну и ту же картину: команды изучают технику, применяют её несколько спринтов, а затем постепенно возвращаются к старым паттернам. И если на маленьких масштабах работы с одной командой или тремя кажется что Story Points прекрасный подход, на текущем масштабе — около 50 команд в IT — 60% используют Story Points, 40% не используют - я вижу совершенно иную картину. И вот что интересно: те 60%, которые используют, делают это крайне по-разному.

Причем конверсия в правильное использование Story Points 3 месяца после тренингов составляет дай бог 20%. Проблема не в самом инструменте, а в том, как мы его используем и для каких целей.

Кажется, что главное в поиске работы — хорошее резюме и успешное собеседование. Оказывается, это не так. 19% работодателей учитывают знак зодиака кандидата при найме. А 79% изучают соцсети кандидата и могут отказать из-за неудачного поста.

Звучит абсурдно? Разберёмся, что происходит с рынком труда, и почему даже идеальные кандидаты получают отказы.

Реставрация старых картин — процесс, требующий и художественного чутья, и усидчивости. На восстановление одного полотна уходят месяцы и даже годы. Алекс Качкин, аспирант Массачусетского технологического института (MIT), предложил метод, который использует искусственный интеллект и полимерные маски для быстрого и обратимого восстановления поврежденных произведений искусства. Его разработка, описанная в журнале Nature, обещает вернуть к жизни тысячи картин, спрятанных в запасниках музеев.

Привет, Хабр! Меня зовут Полина Лукичева, я инженер команды AI ML Kit в YADRO. Наша задача — улучшить ночной режим камеры в планшете KVADRA_T. В статье я расскажу об основных ограничениях камеры мобильного устройства при съемке в условиях низкой освещенности, а также поделюсь алгоритмами, с помощью которых можно получить качественный снимок даже в темноте.

Привет, меня зовут Анатолий Чикирев, и сегодня я расскажу вам о Lean-практиках сокращения потерь в IT-сфере. Для начала давайте договоримся о терминологии. Lean и бережливое производство — это синонимы. Я буду использовать оба термина, но речь пойдёт об одном и том же. Но сначала пара слов обо мне и моём опыте. 

Я работаю продактом в SM Lab с 2022 года, в целом в IT пришел  в 2018 году — тогда я занимался заказной разработкой. Впервые я узнал о бережливом производстве в Высшей школе экономики, где изучил базовую теорию и основные понятия. Уже тогда мне показалось это интересным, но, разумеется, практики ещё не было никакой. Потом я пришел на свою первую работу на завод, где участвовал в пилотном проекте по внедрению Lean с привлечением консультантов. Там я руководил проектным офисом, поэтому сам проект видел больше с административной точки зрения и только несколько раз выходил «в поле» с руководителем проекта, а глубже в суть методологии погрузился уже позже.

Следующим этапом стала работа в международной FMCG-компании, где бережливое производство уже было внедрено, и я пришёл, как говорится, «на готовенькое»: моей задачей было поддерживать систему, развивать её и внедрять новые инструменты и практики, которые предлагала международная команда. Именно тогда я по-настоящему прочувствовал пользу и мощь Lean, увидев, как эти принципы работают на практике в производстве и какой эффект они могут приносить бизнесу.

Когда я перешёл в IT (сразу после той самой FMCG-компании), у меня возник большой вопрос: «А работает ли Lean здесь?». Я понимал, что теоретически — должно. Но как именно это применять? Как перенести инструменты, которые я применял на производстве, на IT-процессы? Поначалу это было неочевидно. Со временем, когда я освоился и в IT, и в роли продакта, и в самой SM Lab, всё встало на свои места. Я разобрался, как Lean может работать здесь, начал внедрять его на практике — и применяю до сих пор.

Привет, Хабр! На связи Кирилл Савин, я — архитектор SDN в Облаке Рег.ру. Недавно мы с командой начали большой переезд OpenStack облака на OVN, который идет и сейчас. Это непростое путешествие, в котором мы пробовали разные решения, извлекали уроки из ошибок и продолжали двигаться вперед. Так появилась идея рассказать о рабочих кейсах и идеях, которые мы почерпнули. 

Мыслей на этот счет получилось много, поэтому решил сделать серию статей об инструментах для сетевой виртуализации. В первой начнем с обзора OVN: об архитектуре, преимуществах и недостатках. Будет полезно тем, кто в контексте OpenStack работает с сетевой виртуализацией и уже «трогал» OVN.

Так ли нужно хранить 3 ТБ метрик за 180 дней? Устали от компромисса между детализацией мониторинга и размером storage?
В статье разберём, как разделить метрики на два независимых потока без Multi Retention из Enterprise-версии. Solution inside: простое, но эффективное решение с сохранением детализации для оперативного мониторинга и разумным использованием дискового пространства. Идём организовывать хранение сырых метрик на 30 дней и агрегированных — на 180!

Представьте: ваша организация закупила 100 новых компьютеров, на каждый из которых нужно установить десяток различных программ (текстовые редакторы, браузеры, средства коммуникации, разработки и тд.). Ручная установка займёт огромное количество времени, а ошибки и человеческий фактор удвоят затраченное время вдвое.

Но есть способ лучше - автоматизация через Chocolatey и PowerShell. В этой статье разберём:

1. Как развернуть ПО на всех машинах за кратчайший срок;
2. Как создать собственные пакеты и управлять ими;
3. Как внедрить данное решение в вашу организацию.

Если вы системный администратор, DevOps, ИТ-инженер или специалист ТП - постараюсь помочь сэкономить вам десятки часов рутинной работы.

Патент или ноу-хау? Как выбрать формы охраны технологии от копирования? Разбираем мифы и даем алгоритм выбора: когда патентовать, а когда хранить в секрете. Несколько реальных кейсов — от конструкций изделий до облачных алгоритмов — и стратегии их защиты. Спойлер: универсальных правил нет, но есть рабочие принципы.

Когда мне было 16, я устроился работать в небольшую студию. Это была по факту официальная работа: с реальными задачами, пайплайном, дедлайнами и даже большим издателем. Тогда это казалось чем-то невероятным. Игра, над которой мы работали, выглядела амбициозно. У неё были красивые промо, целевая аудитория, маркетинг — всё как у взрослых.

А в центре команды был парень, старший разработчик, которому на тот момент было 23. Для меня он был почти как герой: я только начинал, а он уже 7 лет программировал. Уверенный, спокойный, очень самостоятельный. Я всерьёз думал, что именно к этому и стоит стремиться.

Но потом к нам присоединились более опытные ребята. Разработчики, у которых за плечами были и запущенные проекты, и провальные — но главное — была реальная практика и мышление архитектора. Они сразу начали задавать вопросы: — Почему у нас 6000 строк в одном скрипте? — Почему нет нормального разделения логики? — Почему переменные называются a, b1, mainLogic, veryImportantManager?

Код, который мы считали рабочим, оказался большой горой хрупкого говнокода, которая могла рухнуть от любого изменения. И когда она рушилась — её латали так же вслепую. Без юнит-тестов, без понимания, почему оно работает. Главное, чтобы запускалось.