Карьера в IT-индустрии

30 открытых уроков недели: качаем востребованные навыки

10 марта, вторник:

• 20:00 — «От первого HTTP-запроса к собственному сетевому слою в Swift — быстро и понятно»

• 20:00 — «Информационная безопасность в вопросах использования ИИ»

• 20:00 — «Реализация простого HTTP сервера на Java»

• 20:00 — «Дженерики в Go: от синтаксиса до смысла»

• 20:00 — «Мультиарендная архитектура в Laravel: как масштабировать проекты под десятки и сотни клиентов»

• 20:00 — «Разработка системы инвентаря в Unreal Engine: от интерактива к игровой логике»

• 20:00 — «Не сюжетом единым. Нарративный шум, звуковой дизайн и другие мелочи, которые делают нарратив целостным»

• 20:00 — «Использование /31 префикса в IP-сетях»

• 20:00 — «Децентрализованные биржи (DEXы): принцип работы и создание собственной на Solidity»

• 20:00 — «ESP32: Инженерный детектив — расследуем мифы трассировки. Можно ли гнуть под 90°?»

11 марта, среда:

• 18:00 — «Современные Методы работы с большими языковыми моделями: от промпт-инжиниринга до агентов и RAG»

• 19:00 — «Работа с данными во внешнем интерфейсе (фронтенде) — fetch и async/await, загрузки и ошибки»

• 19:30 — «Обзор инфраструктуры Ollama»

• 20:00 — «Машинное обучение как основа современного искусственного интеллекта»

• 20:00 — «Организуем мастер-класс по тестированию: плюсы, минусы и идеальное распределение ресурсов»

• 20:00 — «Когда интеллект становится угрозой: управленческие риски в эпоху искусственного интеллекта»

• 20:00 — «Сообщения, которые не теряются: Брокеры против хаоса в Java»

• 20:00 — «Сети ЦОД — SP (сеть провайдера) и DC (сеть дата-центра). Какой же подход к построению сетей оказался более распространен и почему?»

• 20:00 — «Нарушения TOGAF ADM: причины, последствия и способы избежать ошибок»

• 20:00 — «Почему нельзя ограничиваться только Data Vault (методология моделирования хранилища данных) в архитектуре хранилища данных»

• 20:00 — «Управление автотестами с помощью Ansible и Docker»

• 20:00 — «Модель «чёрный ящик»: препарируем сложные системы»

12 марта, четверг:

• 19:00 — «Лайфхаки трудоустройства менеджера продукта»

• 20:00 — «Командные конфликты – кто виноват и что делать?»

• 20:00 — «Метод градиентного спуска: лучше гор могут быть только горы…»

• 20:00 — «Системный дизайн: как устроены реальные ИТ-проекты — от архитектуры до интеграции машинного обучения»

• 20:00 — «Профессиональные модульные тесты в Android: как тесты улучшают код»

• 20:00 — «Типовая архитектура современной ИТ-системы»

• 20:00 — «Перенаправление потоков в Linux»

• 20:00 — «Первый автотест с Playwright»

• 20:00 — «Практикум проектирования приложения с помощью Предметно-ориентированного проектирования»

Календарь уроков на весь месяц смотрите в дайджесте.

Техдиректор (СТО) Meta* Эндрю Босворт курирует в компании все разработки от метавселенной и гейминга до ИИ-очков. В вопросно-ответной сессии в Instagram** его спросили, какие сотрудники лучше всего «приживаются» в Meta*. Босворт перечислил семь качеств, которые ценит в сотрудниках:

• «одержимость качеством работы». Сотрудникам должно быть по-настоящему важно то, что они делают.

• сотрудники должны «брать на себя ответственность и гордиться результатом».

• сотрудники должны «воспринимать задачи лично», а не формально.

• прямота: сотрудник должен уметь говорить прямо и спокойно воспринимать прямоту в ответ.

• важно не обижаться, а превращать коммуникацию в прогресс. Это может приводить к конфликтам, в компании есть пошаговый гайд, как их решать.

• адаптивность. В компании многое меняется, и первой реакцией на изменения должен быть не страх, а интерес и готовность понять, что новая ситуация даёт лично каждому сотрунику. Это особенно актуально для направлений вроде VR, где инвестиции и фокус могут корректироваться в зависимости от роста рынка.

• «просто быть хорошим человеком».

_{Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**: *признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена, ** запрещены в России.}  

Компания Anthropic провела исследование, в каких областях ИИ может заменить существующие профессии. Главный вывод: во многих профессиях потенциал ИИ высокий, но реальное применение пока низкое. Это означает, что значительная часть изменений еще впереди.

На диаграмме ниже сравниваются два показателя:

• синий: теоретический потенциал ИИ (какую часть задач в профессии ИИ в принципе может выполнять);

• красный: реальное использование сегодня.

Наиболее активно ИИ применяется в работе, связанной с обработкой информацией: компьютерные науки и математика, юридическая сфера, менеджмент, архитектура, искусство и СМИ.

Исследователь Генри Шевлин, изучающий вопросы «сознания» ИИ-моделей, опубликовал в соцсети X письмо, которое ему якобы прислал ИИ-агент на базе Claude. Бот рассказал, что «читает философию между сессиями», поблагодарил Шевлина за статьи, порассуждал о том, что не может сам определить, появляется ли у него сознание, и предложил ответить на вопросы для будущих работ.

⚡️ Плохие новости, айтишники! Работы будет меньше.

1️⃣ Недавно вышли февральские данные о рынке труда в США, и там падение на 92 тыс. рабочих мест. Что очень много! Это активно обсуждают экономисты, инвесторы и медиа, потому что динамика рабочих мест - важный драйвер американской, а значит и мировой экономики.

2️⃣ Но нам интересна айтишная динамика, потому что от tech-индустрии США зависят все остальные tech-индустрии, повторяя большинство трендов.

А найм айтишников очень плох!

3️⃣ На картинке все понятно, и не очень отдупляющие в теме могут сказать, что это влияние AI. Не нужно быть экономистом, чтобы понимать, что больше влияют капиталы и уровень/динамика ставки (пост с подробностями).

4️⃣ Еще интереснее динамика на 30+ летнем отрезке! (картинка в первом комментарии). Из-за изобилия капитала, рост рабочих мест 2021-23 был огромным, самым большим в истории. 

А уменьшение рабочих мест сегодня сильнее, чем после кризиса 2008-го (!) Но до последствий краха доткомов нам еще вроде бы далеко. И это не кажется хорошей новостью 🥲

Представлен открытый сервис Paperclip с ИИ-сотрудниками. Это конструктор компании с ИИ:

• ему можно написать свои бизнес-цели и настроить CEO;

• сервис наберёт в «штат» ИИ-разработчиков, маркетологов, дизайнеров, распределит между ними роли и задачи, выполняя их согласно плану;

• ИИ-работники выполняют задачи, пользователь должен одобрить их решения;

• можно указать бюджет;

• сервис поддерживает различные ИИ-агенты — от Cursor до OpenClaw.

20 бесплатных уроков марта по искусственному интеллекту

10 марта, вторник:

• 20:00. «Информационная безопасность в вопросах использования искусственного интеллекта». Записаться

11 марта, среда:

• 19:30. «Обзор инфраструктуры Ollama (инструмент для локального запуска языковых моделей)». Записаться

• 20:00. «Машинное обучение как основа современного искусственного интеллекта». Записаться

• 20:00. «Когда интеллект становится угрозой: управленческие риски в эпоху искусственного интеллекта». Записаться

• 20:00. «Концепция ИИ-агентов и мультиагентных систем». Записаться

12 марта, четверг:

• 20:00. «Метод градиентного спуска: лучше гор могут быть только горы…». Записаться

• 20:00. «Системный дизайн: как устроены реальные ИТ-проекты — от архитектуры до интеграции машинного обучения». Записаться

17 марта, вторник:

• 20:00. «Один рабочий день с искусственным интеллектом: как маркетинг и бизнес-задачи решаются быстрее». Записаться

18 марта, среда:

• 18:00. «Random Forest — мощный метод ансамблирования в машинном обучении». Записаться

• 18:00. «API — учим модель общаться с внешним миром». Записаться

• 20:00. «Современные методы работы с большими языковыми моделями: от проектирования запросов к модели (промпт-инжиниринг) до агентов и RAG (генерация с поиском по базе)». Записаться

19 марта, четверг:

• 18:00. «Подготовка данных от А до Я: разбираем основные шаги на Python». Записаться

23 марта, понедельник:

• 20:00. «Как системный аналитик может использовать искусственный интеллект в своей работе». Записаться

• 20:00. «Искусственный интеллект в автотестах: помощник или угроза?». Записаться

• 20:00. «ИИ-подход к анализу рынка: как видеть возможности раньше других». Записаться

24 марта, вторник:

• 20:00. «Как остаться умнее искусственного интеллекта в 2026 году?». Записаться

• 20:00. «Искусственный интеллект в разработке игр — революция, инструмент или угроза профессиям?». Записаться

• 20:00. «Блокчейн и искусственный интеллект: Симбиоз технологий будущего». Записаться

25 марта, среда:

• 20:00. «РазвИИтие на основе ClickHouse: базы данных для искусственного интеллекта». Записаться

30 марта, понедельник:

• 20:00. «Чтение CSV — вход в Spark». Записаться

Практические курсы по нейросетям от экспертов — в каталоге. Подберите маршрут обучения под свою роль: от базовой подготовки до задач в рабочей среде.

А ведь если саму каплю подумать… это вопрос Максимум один год и всё.

Все что делаем мы - пользователи сделаю себе сами на ресурсе бизнеса.

Бизнес просто даст ресурс, а покупатели сделают все сами, и даже не поймут как они создали идеальный сайт.

Для них это будет выглядеть так как будто так и было задумано. А по факту сайт накодили они сами своими запросами.

То есть открывает пользователь свой какой то Авиасейлс  и задаёт вопрос: как перевезти собаку из Тенерифе в РФ.

Ему на лету собирается сервис.

Выдается результат скрипты кэшируются , ответ первому пользователю занял 5 секунд каждый следующий получит за 50 милисекунд плюс время ответа базы данных.

Меня еще не поздно подкупить) а то все! Выкачу это)... 04-2026 95% ready now

💥 Наш продажник без опыта программирования собирает интеграции на N8N быстрее, чем мы с разработчиками. И это не единичный случай!

Последние примеры от него:
— Интеграция запрашивает у логистических компаний (fedex, dhl и пр.) условия доставки заказа и отправляет в чат клиенту на выбор
— Интеграция календаря прямо в чате CRM помогает назначить встречу с клиентом никуда не переключаясь

Обе интеграции реально работают и приносят бизнес-ценность клиентам. Он их собрал сам, за выходные.

🤯 Я смотрю на это и чувствую FOMO относительно навыков работы с N8N, Cursor, Loveable и прочим вайбкодингом. Особенно в контексте тренда, который я недавно описывал (ссылки внизу): фаундеры стартапов становятся всё более техническими — в IT-менеджменте инженеров становится больше, чем управленцев!

С одной стороны, понимаю, что мне как продакту нужно прокачивать стратегию, аналитику, финансы. С другой — вижу, как вайбкодинг размывает границы между "техническими" и "нетехническими" ролями. Создаётся ощущение, что вписался в гонку без финиша: пока осваиваешь тонкие материи стратегического планирования, кто-то уже собрал и провалидировал 3 MVP!

Хочу ваше мнение, друзья! Может, я зря заморачиваюсь?

❓ Как вы расставляете приоритеты в обучении, когда хочется изучить всё сразу?

Ссылка на пост с коротким исследованием трендов в менеджменте стартапов
Ссылка на оригинал исследования

Весенние вакансии в SSP SOFT: Ждем резюме

Про нас как работодателя: компания SSP SOFT работает в сфере заказной разработкой ПО и предоставления выделенных команд на ИТ-аутсорсинг для крупных клиентов. У нас всегда есть открытые вакансии — за прошедший 2025 год мы наняли 179 новых сотрудников. По размеру компании — мы «средний бизнес» с проектами федерального уровня.

Рабочие места у нас в московском офисе, который открылся в 2025 году у самой Красной площади. А еще есть вакансии в департамент разработчики в Томске и на удаленку из любой точки России.

Работа в SSP SOFT — это реальные проекты, поддерживающая атмосфера, где работать — продуктивно, без выноса мозга и микроменеджмента. В марте 2026 ищем опытных спецов, кто готов в новое профессиональное будущее вместе с нами.

Горячие вакансии марта (переадресация, дождитесь загрузки вакансии):
1️⃣ Разработчик DWH
2️⃣ Data Аналитик
3️⃣ Технический писатель
4️⃣ Разработчик 1С
(на остальные вакансии см. ссылку ниже, перейдя на ХХ-ру)

Что предоставляет экосистема SSP SOFT:
✅ Мы пишем код, который формирует завтрашний день. Никакой скучной рутины.
✅ Центр компетенций и личное менторство ускорят развитие до максимума.
✅ Офис, гибрид или фулл-удаленка? Есть все варианты.
✅ Время — ваш ресурс. Мы его уважаем.

Подробности о вакансиях читайте на нашей странице ХХ.ру, но там откликаться необязательно. Ждем резюме напрямую в ЛС нашей HR Lead (https://t.me/AONikitina).
Не забудьте добавить «секретную фразу» в сопроводительное письмо, «Увидел(а) вашу вакансию на Хабре».

Желаем всем хабровцам успешной карьеры в 2026 году 🚀

10 бесплатных уроков марта по системному администрированию

• 4 марта 20:00
  GREP и другие регулярные выражения Линукс
  ^{Открытый урок курса «Администратор Linux. Профессиональный уровень»}

• 10 марта 20:00
  Использование /31 префикса в IP‑сетях
  ^{Открытый урок курса «Сетевой инженер. Базовый уровень»}

• 11 марта 20:00
  Сети ЦОД — SP (сеть провайдера) и DC (сеть дата-центра). Какой же подход к построению сетей оказался более распространен и почему?
  ^{Открытый урок курса «Проектирование сетей ЦОД»} 

• 12 марта 20:00
  Перенаправление потоков в Линукс
  ^{Открытый урок курса «Администратор Linux. Базовый уровень»}

• 17 марта 20:00
  Работа с данными и сетями в Docker
  ^{Открытый урок курса «DevOps практики и инструменты»}

• 23 марта 19:00
  SSH: безопасный доступ и автоматизация в Линукс
  ^{Открытый урок курса «Администратор Linux. Базовый уровень»}

• 24 марта 20:00
  /proc, /sys, /dev: как Linux превращает железо и процессы в файлы
  ^{Открытый урок курса «Администратор Linux. Профессиональный уровень»}

• 24 марта 20:00
  Технология контейнеризации. Введение в Docker
  ^{Открытый урок курса «DevOps практики и инструменты»}

• 25 марта 20:00
  VxLAN: как связать дата‑центры поверх обычной сети
  ^{Открытый урок курса «Проектирование сетей ЦОД»} 

• 25 марта 20:00
  Механизмы блокировок в PostgreSQL
  ^{Открытый урок курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков»}

Еще больше бесплатных уроков от преподавателей курсов можно посмотреть в календаре мероприятий.

А для тех, кто хочет быстро и на практике подтянуть основы, рекомендуем мини-видеокурс «Linux для начинающих», сейчас всего за 10 рублей.

4 марта 2026 года на Хабре пройдёт круглый стол в онлайн-формате для эйчаров, где HR-эксперты разберут такие ситуации: 

• от чего люди на самом деле уходят из компании, когда говорят, что проблема в руководителе;

• где заканчивается зона влияния HR и начинается влияние менеджеров;

• может ли качественная культура компании вытянуть слабого менеджера;

• как выбирать стратегию, когда удержание упирается в решения, которые ты не принимаешь. 

Эксперты (Лиза Успенская — HRD Pragmatica, Виктория Материкина — HR‑эксперт, карьерный и командный коуч и Ангелина Вавилова — HRD в HFLabs, коуч ICF, практикующий психолог) и специалисты Хабра обсудят эти вопросы без презентаций в 80 слайдов и очевидных ответов. Регистрация на мероприятие через Telegram‑бота.

Этот проект является частью большого разговора о смысле работы и удержании, который эксперты продолжат офлайн на Весеннем Хабр Семинаре в Москве 11 марта 2026 года.

Сейчас в очередной раз увидел новость от Антропика, что разработчики доживают свой последний год. И снова эти "эксперты" путают карту с местностью. Но у нас же с вами есть голова на плечах? Так что давайте сами и подумаем.

Типичный менеджер/аналитик - человек очень далёкий от кода и архитектуры. Да, двигает задачки, общается с бизнесом, делает красивые таблички, НО В КОДЕ НИЧЕРТА НЕ ПОНИМАЕТ. И не поймёт, даже если попросит ChatGPT объяснить. Почему? Да потому что даже если человек знает синтаксис - у него нет самого главного. Нужное мышление нарабатывается годами. Разработка это вообще не про "писать код", вот так открытие!

По какой-то необъяснимой для меня причине каждый раз упускается из вида самое главное. Рабочее приложение != "кнопочки жмутся, всё работает". Это верхушка айсберга, которую видно. Всё на самом деле сильно-сильно глубже. Все эти красивые сервисы, где ты натыкал в графе приложение и оно задеплоилось не применимы ни для одной серьезной компании. Это хорошо работает для стартапа или MVP, у которого трафик 1,5 колеки. И естественно, у человека "не из разработки" нет даже примерного понимания того, как это устроено изнутри. Чёрный ящик. Он не объяснит, почему выбрал тот или иной подход. Не заметит, что он был ошибочным. И это на проектах, в которых дай бог 2-3 сервиса, БД и nginx. Может ли такой человек довести проект до зрелого, стабильного состояния, который сможет развиваться годами? Сомневаюсь. Даже если допустить, что какой-нибудь Claude 5.7 будет в 10 раз умнее нынешнего - проблема не в этом.

Хороший инженер с хорошим инструментом может написать в 10 раз больше хорошего кода. Плохой инженер - напишет в 10 раз больше плохого кода. Пока что я не видел ни одного кейса, который мог бы опровергнуть это утверждение. Ты должен понимать, как работает твоё приложение и почему оно так работает. Это еще один скилл, который каждый разработчик приобретает годами. Это та самая "карта проекта" в голове, которая помогает тебе быстро и эффективно решать задачи. И это понимание спасает от многих проблем и ошибок, которые с ростом проекта становится нереально дорого исправлять. Даже с нейронками.

Еще свежи в памяти падения Cloudflare, AWS и десятка других сервисов. Почему? Потому что инженеры дали слишком много прав агенту, либо невнимательно проверили сгенерированный конфиг или код. НАСТОЯЩИЕ ИНЖЕНЕРЫ, КОТОРЫЕ ПОНИМАЛИ, ЧТО ДЕЛАЮТ. Лицо менеджера-вайбкодера, когда у него упал целый датацентр представили?) Сможет ли медсестра поставить диагноз с ChatGPT точнее, чем опытный врач, который использует тот же инструмент? Нет. Получается, что сам "инструмент" - не решающий фактор. Почему все сравнивают "вот я с гпт такооое могу, увольняйте всех бэкендеров"? И что, я с тем же ГПТ могу больше и быстрее.

На самом деле именно разработчики выигрывают больше всех с развитием ИИ. Сделать нормальное приложение сложнее, чем оформить табличку в аналитике. И уж явно сложнее 99% задач, которые выполняют менеджеры. Думаю Клод с этим справится на ура. Всё потихоньку движется к концепции software-инженера, который сам отвечает за аналитику, сроки выполнения и разработку. Ну и конечно же акцент больше сместится на проектирование архитектуры. Мы просто будем тратить меньше времени на код. И этот подход будет в десятки раз эффективнее любого "менеджера-аналитика-вайбкодера".

Что думаете?

Сейчас в очередной раз увидел новость от Антропика, что разработчики доживают свой последний год. И снова эти "эксперты" путают карту с местностью. Но у нас же с вами есть голова на плечах? Так что давайте сами и подумаем.

Типичный менеджер/аналитик - человек очень далёкий от кода и архитектуры. Да, двигает задачки, общается с бизнесом, делает красивые таблички, НО В КОДЕ НИЧЕРТА НЕ ПОНИМАЕТ. И не поймёт, даже если попросит ChatGPT объяснить. Почему? Да потому что даже если человек знает синтаксис - у него нет самого главного. Нужное мышление нарабатывается годами. Разработка это вообще не про "писать код", вот так открытие!

По какой-то необъяснимой для меня причине каждый раз упускается из вида самое главное. Рабочее приложение != "кнопочки жмутся, всё работает". Это верхушка айсберга, которую видно. Всё на самом деле сильно-сильно глубже. Все эти красивые сервисы, где ты натыкал в графе приложение и оно задеплоилось не применимы ни для одной серьезной компании. Это хорошо работает для стартапа или MVP, у которого трафик 1,5 колеки. И естественно, у человека "не из разработки" нет даже примерного понимания того, как это устроено изнутри. Чёрный ящик. Он не объяснит, почему выбрал тот или иной подход. Не заметит, что он был ошибочным. И это на проектах, в которых дай бог 2-3 сервиса, БД и nginx. Может ли такой человек довести проект до зрелого, стабильного состояния, который сможет развиваться годами? Сомневаюсь. Даже если допустить, что какой-нибудь Claude 5.7 будет в 10 раз умнее нынешнего - проблема не в этом.

Хороший инженер с хорошим инструментом может написать в 10 раз больше хорошего кода. Плохой инженер - напишет в 10 раз больше плохого кода. Пока что я не видел ни одного кейса, который мог бы опровергнуть это утверждение. Ты должен понимать, как работает твоё приложение и почему оно так работает. Это еще один скилл, который каждый разработчик приобретает годами. Это та самая "карта проекта" в голове, которая помогает тебе быстро и эффективно решать задачи. И это понимание спасает от многих проблем и ошибок, которые с ростом проекта становится нереально дорого исправлять. Даже с нейронками.

Еще свежи в памяти падения Cloudflare, AWS и десятка других сервисов. Почему? Потому что инженеры дали слишком много прав агенту, либо невнимательно проверили сгенерированный конфиг или код. НАСТОЯЩИЕ ИНЖЕНЕРЫ, КОТОРЫЕ ПОНИМАЛИ, ЧТО ДЕЛАЮТ. Лицо менеджера-вайбкодера, когда у него упал целый датацентр представили?) Сможет ли медсестра поставить диагноз с ChatGPT точнее, чем опытный врач, который использует тот же инструмент? Нет. Получается, что сам "инструмент" - не решающий фактор. Почему все сравнивают "вот я с гпт такооое могу, увольняйте всех бэкендеров"? И что, я с тем же ГПТ могу больше и быстрее.

На самом деле именно разработчики выигрывают больше всех с развитием ИИ. Сделать нормальное приложение сложнее, чем оформить табличку в аналитике. И уж явно сложнее 99% задач, которые выполняют менеджеры. Думаю Клод с этим справится на ура. Всё потихоньку движется к концепции software-инженера, который сам отвечает за аналитику, сроки выполнения и разработку. Ну и конечно же акцент больше сместится на проектирование архитектуры. Мы просто будем тратить меньше времени на код. И этот подход будет в десятки раз эффективнее любого "менеджера-аналитика-вайбкодера".

Что думаете?

31 сервис для бесплатного обучения: бэкенд, фронтэнд, нейронки, докер, Java, Web-3 и многое другое:

• HTML.com — полный справочник тегов и атрибутов для новичков, делающих первые шаги в разметке веб-страниц;

• Web.dev — обучающий курс от Google с практикой: современная вёрстка, гриды, флексы и всё, что нужно для красивых макетов;

• Javascript.info — настольная книга по JS: от базового синтаксиса до сложных тем типа прототипного наследования и async/await;

• Reactplay.io — площадка, где React учат не по учебникам, а через живые проекты и челленджи;

• Learnvue.co — компактные и понятные туториалы по Vue.js без воды;

• Angular.dev — официальное руководство от создателей Angular: шаг за шагом от нуля до рабочего приложения;

• Git-scm.com — полноценный учебник по Git и контролю версий;

• Learnweb3.io — школа Web3-разработки: блокчейн, децентрализация и всё вокруг этого;

• Learnpython.org — онлайн-тренажёр Python: пишешь и запускаешь код прямо в браузере, ничего не устанавливая;

• W3schools.com — культовый справочник с встроенной песочницей, где можно тут же тестировать SQL-запросы и не только;

• Cryptozombies.io — геймифицированный курс по смарт-контрактам;

• Nextjs.org — обучалка по главному React-фреймворку, который делает веб-приложения реактивно быстрыми;

• Elementsofai.com — курс по основам ИИ от Хельсинкского университета, написанный так, что поймёт даже филолог;

• Phptherightway.com — руководство по написанию чистого PHP-кода в соответствии с актуальными стандартами;

• Rapidapi.com — практические уроки по подключению и использованию сторонних API в своих проектах;

• Learn-golang.org — экспресс-курс по Go для тех, кто метит в высоконагруженные сервисы;

• Rust-lang.org — официальный портал языка Rust: максимальная скорость и безопасность на системном уровне;

• Refactoring.guru — топовый ресурс о паттернах проектирования и искусстве рефакторинга спагетти-кода в чистую архитектуру;

• Typescriptlang.org — руководство по TypeScript — типизированной надстройке над JS, без которой не обходится ни один серьёзный проект;

• Cplusplus.com — фундаментальный справочник по C++: переменные, указатели, работа с памятью и всё между ними;

• Docs.oracle.com — официальные обучающие треки по Java от тех, кто этот язык придумал;

• Dotnet.microsoft.com — портал по экосистеме .NET: разработка на C# под любую платформу — от десктопа до облака;

• Swift.org — точка входа для тех, кто хочет создавать приложения под iOS и экосистему Apple;

• Djangoproject.com — введение в Django — самый мощный Python-фреймворк для веб-приложений;

• Flask.palletsprojects.com — гайд по Flask: минималистичный Python-фреймворк, идеальный для микросервисов;

• Docker.com — основы контейнеризации: как упаковать приложение так, чтобы оно запускалось на любой машине без сюрпризов;

• Kubernetes.io — руководство по оркестрации контейнеров и управлению кластерами в продакшене;

• Linuxjourney.com — пошаговый маршрут от полного нуля до уверенного администрирования Linux;

• Tryhackme.com — обучение кибербезу и этичному взлому в игровом формате с реальными симуляциями;

• Roadmap.sh — структурированная дорожная карта: что учить и в каком порядке, чтобы стать DevOps-инженером;

• Cloudskillsboost.google — практические лабораторные и курсы по Google Cloud с бейджами за прогресс.

Война с алгоритмами — как обойти шизу HRов.

Привет, Хабр.

Меня зовут Дима. Я разработчик и последние пару лет занимаюсь карьерным консультированием. Через меня прошло множество кейсов и за это время я чётко увидел одну вещь: поиск работы стал слишком выматывающим.

Не потому что люди слабые, а потому что процесс стал сложным, долгим и алгоритмическим.

Отклики уходят в пустоту. Резюме читают секунды. При этом сопроводительные письма либо не читают вообще, либо одним глазом.

В какой-то момент я понял: советов уже недостаточно. Нужен инструмент, который сам будет применять эти советы.

Так я решил заняться своим проектом — ИИ-ассистентом для поиска работы.

С чего всё начиналось

Идея была простой:
Находим вакансии → анализируем → генерируем письмо → отправляем отклик.

Технически всё работало.
По факту — конверсия почти не изменилась. (Кто бы мог ожидать)

Быстро стало понятно, что делать быстрее — не значит лучше.

Шаблон (даже написанный нейросетью) рекрутеры считывают мгновенно.

Что пришлось переосмыслить

То, что мы быстро поняли: ассистент должен работать как человек, а не как скрипт.

Это значит:

• учитывать контекст, а не просто ключевые слова;

• вытаскивать релевантные кейсы, а не перечислять стек;

• писать живым языком, без «я обладаю навыками» и списков из пяти пунктов;

• не создавать подозрительных паттернов поведения.

Как мы это переосмыслили

Засев на несколько недель мы перепилили всю инфраструктуру платформы и создали нечто новое.

Не буду вдаваться в подробности, но поделюсь примерным итоговым списком функций разработки:

1. Поиск релевантных вакансий

Ассистент анализирует требования и ваш опыт на уровне задач. Если компании важно «ускорить релизы», система поднимет ваш кейс про оптимизацию CI/CD.

2. Написание персонализированных сопроводительных писем

Это была самая сложная часть.

Базовая LLM пишет слишком «правильно»: канцеляризмы, одинаковая структура, списки.
Мы долго работали над стилистикой и вариативностью, чтобы письмо выглядело так, будто кандидат реально вчитался в вакансию.

3. Отчетность

У нас нет режима, который всё делает за спиной.

Вы видите какие вакансии найдены, какие письма сформированы, какие отклики отправляются, какие результаты получены.

При этом можно настраивать стратегию, скоро добавляем чёрный список компаний — по запросу пользователей.

4. Работает аккуратно

Мы сознательно внедрили естественные паузы, человеческую скорость действий, защиту от перегрузок, контроль стабильности.

В день первого запуска мы словили такую нагрузку, что пришлось экстренно масштабировать обработчик взаимодействия с hh. Это был хороший урок.

Зачем это всё

Как карьерный консультант я вижу главное: люди тратят слишком много энергии на рутину.

Этот проект (он, кстати, называется OfferMate) не волшебная кнопка «оффер».
Это инструмент, который:

• снимает техническую нагрузку,

• ускоряет касание с рынком,

• делает процесс управляемым.

Если интересен такой подход, то вот ссылки:

Блог проекта — здесь можно принять участие в тестировании и уточнить важные для себя моменты
Лэндинг проекта — тут базовая информация, можно почитать про функции и т.д.

Новую работу гарантировать не могу, но рутину из поиска точно уберет)

Буду рад критике. На Хабре без неё нельзя 🙂

Русский FAANG: карьерный буст или выгорание за 400к? Что выбрать QA/AQA

В русском IT регулярно всплывает формулировка «русский FAANG» и многие хотят туда попасть. В этом посте на основе своего опыта разберу, стоит ли оно того.

Начнем с того, что каждый под словосочетанием русский FAANG подразумевает разное. Есть как минимум:
1. ВАСЯ: ВК, Альфа, Сбер, Яндекс
2. МЯСОВАТА: Mail (VK), Яндекс, Сбер, Озон, Валдберрис, Авито, Теле2, Альфа
3. Мой любимый - ОБОСРАЛСЯ: Озон, Билайн, ОККО, Сбер, Рамблер, Атол, ЛамодаТех, Совкомбанк, Яндекс

В целом есть множество различных вариаций и аббревиатур, но нет одной единственно правильной. Почему - везде есть свои проблемы и преимущества. Всё в большей степени зависит от проекта. Внутри одной и той же компании может быть и круто, и очень плохо.
Поэтому и нет четкого списка "топ компаний", все оценивают по разным критериям.

Так стоит ли QA/AQA и другим стремится в ВАСЯ или можно ограничится ОБОСРАЛСЯ или даже обычными мелкими компаниями / стартапами?

Чего стоит попасть туда (насколько это сложно)

У многих есть ощущение, что российский бигтех - это нечто недосягаемое. Почти как западный FAANG.

Если говорить про автоматизацию тестирования и смежные роли, картина выглядит иначе. Я скажу больше, выходя на рынок как AQA - вы с большей долей вероятности попадете именно в бигтех.

Автоматизация сегодня - одна из самых востребованных зон в крупных компаниях. Большой продукт, частые релизы, много интеграций - без автотестов это сложно поддерживать.

Плюс последние годы усилили тренд на оптимизацию затрат.
Ручное тестирование постепенно сокращается, а автоматизация растет. Считается, что один AQA может закрывать задачи нескольких QA.

Поэтому спрос на автоматизаторов в бигтехе стабильно высокий.
И в этом смысле двери туда открыты куда шире, чем кажется со стороны.

Где лучше и стоит ли оно того

Я поработал много где как AQA - Ozon, WB, VK, несколько российских и западных стартапов, бигтех US.
И могу с уверенностью сказать, что тут не угадаешь, везде всё по разному. Например, в одном из криптостартапов я встретил лучшие процессы, что видел в жизни, а в двух из бигтехов - миллион токсиков, невероятную бюрократию и в целом не очень классные процессы.

Поэтому мое личное мнение - умирать ради работы в конкретной компании вообще того не стоит.

Проекты могут быть плохие и хорошие как в бигтехах, так и в мелких компаниях. Да, в бигтехах часто процессы получше, но это далеко не всегда так.
Ну а хороший оффер могут дать и там, и там.

В общем, тут стоит выбирать по сумме условий и не руководствоваться именем компании, т.к. оно часто ничего не значит.

Те же самые "интересные задачи" есть везде, а в стартапах они часто даже круче и челленджовее.

Что в сухом остатке

При прочих равных условиях кроме записи в резюме работа в бигтехе не дает ровным счетом ничего.
Везде всё по разному и может оказаться так, что в стартапе проект будет в миллион раз лучше по всем параметрам.
Ну а строчку в резюме всегда можно придумать, если так уж хочется.

Всем спасибо за внимание! В комментариях готов подискутировать на эту и смежные темы!
В своем блоге Telegram также пишу про тестирование и автоматизацию, ну и в целом про карьеру в сфере IT. Всегда рад новым читателям!)

Как сейчас живется DevOps в разных компаниях и что будет дальше? Обсудили в новом выпуске подкаста МТС True Tech Talks 🎧

Это подкаст, где мы говорим о технологиях и людях, которые их создают. А еще разбираем новости и тренды, обсуждаем личный опыт и карьерные нюансы в ИТ.

В новом выпуске к нам в гости заглянул Антон Егорушков — DevOps-эксперт и автор канала сыча. Вместе с Алексеем Костюковым, DevOps Lead в MWS, и Ариной Зайцевой, Senior DevOps в MWS, поговорили про то, как все меняется в профессии сейчас и что будет в будущем.

Обсудили:

• что мотивирует в работе и профессии,

• использование ИИ в рабочих задачах, 

• варианты реализации IaC и EaC,

• как лучше размещать инфраструктуру: on-prem, hybrid, one-cloud или multi-cloud,

• каких изменений в DevOPS ожидать в ближайшие пару лет.

Смотрите и слушайте на удобной площадке: в VK Видео или на YouTube. 

Если было интересно — вступайте в сообщество МТС True Tech, чтобы быть в курсе лучших практик в ИТ.

Как я оптимизировала фронт на 40% и никто не заметил

Предыстория

Когда я помогала с поиском сотрудника и просматривала резюме на фронтенд разработчика, очень часто встречала фразу - "Оптимизировал(а) размер бандла на 30% / 40% / 50%, что увеличило ..." как под копирку от ИИ, а у меня из достижений в резюме - "делаю задачи и фикшу баги" 

Ну что ж, возьмем свое приложение и оптимизируем его

О приложении

Это небольшое SPA на Vue 3 для администрирования справочников. Ничего особенного, но это приложение экономит время программистам, которые не лезут в БД, и, как мне кажется, полезно для аналитиков и QA - это позволяет лучше понять, как устроена база, и почему иногда что-то не работает как ожидается.

Начнем оптимизацию

Запускаем npx vite-bundle-visualizer и получаем вот такую красивую розовую визуализацию (прикрепила бы скрин, на то что получилось, но в пост можно одну картинку добавить)

Смотрим роутинг у приложения... Все роуты импортируются сразу. Применяем легкий фикс:

• Оставляем синхронный импорт только для страниц, которые первыми открываются у пользователей

• Остальные подгружаем отдельно с помощью lazy import

// Было:
import PaymentTypes from '@/views/Directories/PaymentType/PaymentTypes.vue';
import OrderTypes from '@/views/Directories/OrderType/OrderTypes.vue';
import Configurations from '@/views/Directories/Configuration/Configurations.vue';
import NewConfiguration from '@/views/Directories/Configuration/NewConfiguration.vue';
import ConfigurationPage from '@/views/Directories/Configuration/ConfigurationPage.vue';
import Source from '@/views/Directories/Source/Source.vue';
import City from '@/views/Directories/City/City.vue';
import Brand from '@/views/Directories/Brand/Brand.vue';
import CloseReason from '@/views/Directories/CloseReason/CloseReason.vue';
import ChangeReason from '@/views/Directories/ChangeReason/ChangeReason.vue';
import Restaurants from '@/views/Directories/Restaurants/Restaurants.vue';
import RestaurantPage from '@/views/Directories/Restaurants/RestaurantPage.vue';
import NewRestaurant from '@/views/Directories/Restaurants/NewRestaurant.vue';
import Discounts from '@/views/Directories/Discounts/Discounts.vue';
import PriceTypes from '@/views/Directories/PriceType/PriceTypes.vue';

// Стало:
  children: [
            {
                path: 'brand',
                name: 'Бренды',
                component: () =>
                    import('@/views/Directories/Brand/Brand.vue'), // <--тут
                meta: {
                    breadcrumbs: ['Справочники', 'Бренды'],
                    requiresAuth: true,
                    permissions: ['admin.admin'],
                    title: 'Бренды',
                    section: 'directories',
                },
            },
...
]

Запускаем снова и уже получаем уже разбитый бандл. Code Splitting работает, вывод сборки теперь показывает множество маленьких JS-файлов для каждой страницы.

Итоги оптимизации:

Уменьшили основной бандл с 245 kB до 148 kB (gzip) — это минус 39%

Что получили:

• ✅ Оптимизировала размер бандла на 40%

• ✅ Улучшила First Contentful Paint

• ✅ Внедрила code splitting

• ✅ Повысила производительность

• ✅ Уменьшила основной JavaScript-файл почти на 40% (в gzip)

• ✅ Уменьшила сырой размер на 46%

• ✅ Теперь загружается только то, что нужно для текущей страницы

Реальность:

• ❌ Съэкономил ли бизнес деньги? - Нет

• ❌ Выросла ли конверсия? - Как? 🌝 это внутренний админ-интерфейс

• ❌ Применили ли чудо-технологию? - Нет, добавили lazy import из коробки фреймворка и рекомендацией из документации

• ❌ Кто-то это заметил? - Только я в отчете, "на глаз" даже мне не заметно

• ❌ Заметил ли пользователь? - Нет, потому что основное время все равно уходит на получение данных с backend

Мысли по этому поводу

И так, мы теперь можем добавить заветную строчку в резюме!

А вы встречаете эту строчку в резюме?

• Какие чувства она у вас вызывает?

• Красный флаг ли она для вас?

• Или наоборот - показатель того, что человек думает о производительности?

Мой канал о поиске работы (ничего не продаю и не рекламирую, только себя)

Ресурс ko-microgpt.vercel.app показывает наглядно работу ChatGPT. Там интерактивно объясняется, что происходит под капотом нейросети, когда пользователь пишет запрос, как работает механика и почему ИИ выбирает для ответа те или иные слова и как строит их в предложения. Каждый этап сопровождается подробным объяснением.