Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В выходные я просматривал Твиттер, чтобы узнать, что происходит в сфере ИИ. И снова DeepSeek привлек внимание всего мира.

Это не просто очередной инструмент для распознавания текста, а новая технология контекстного оптического сжатия, которая использует визуальные методы для решения проблемы обработки длинных текстов, предлагая новый подход к работе с огромными массивами информации.

Любой, кто пользовался большой языковой моделью (LLM), сталкивался с такой проблемой:

Когда вы просите модель обобщить десятки тысяч слов из конспектов конференций или научных статей, она начинает терять память.

Это происходит потому, что квадратичная сложность длины последовательности по своей сути ограничивает GPT, Gemini и Claude - чем длиннее входные данные, тем больше вычислительной мощности требуется.

Я собрал и изучил 100 вакансий от 68 компаний, чтобы понять, на что работодатели обращают внимание и что скрывается под формулировками «Аналитический склад ума» или «Крепкий UI».

В этой статье:

• Что требуют от дизайнера продукта в 2025 году?
• Какие харды и софты стоит качать в первую очередь?
• Должен ли дизайнер проводить исследования и разбираться в коде?
• Какой навык упоминается лишь в 20% вакансий, но при этом остаётся критически важным для получения оффера?

Привет, Хабр!

Я – Сергей, ведущий системный аналитик в Альфа-Банке. В системном анализе 3.5 года.

На предыдущей работе выпала возможность поучаствовать в стажировке внутри компании: меня привлекли к составлению программы, а также я взял под свое крыло одного из стажеров. В итоге успешно провел человека с нуля до технического собеса.

Потом была еще одна стажировка, и в моменте у меня было 2 джуна на постоянном менторстве. А год назад, задумываясь о жизни после Senior и дополнительном заработке, решил взять новую планку в менторстве и выйти на внешний рынок. И это было очень насыщенно!

Решил поделиться этим опытом как есть – как стартовал год назад и почему первая попытка была неудачной, на каких площадках искал менти, как провожу сессии, с какими проблемами приходят, сколько заработал и какие понял неочевидные истины про менторство. Устраивайтесь поудобнее – впереди история целого года моей жизни и бесценный опыт.

Устраивайтесь поудобнее, доставайте из закромов памяти картридж с любимой игрой и сдуйте с него пыль — мы начинаем путешествие в самое сердце игровой ностальгии. В этот раз мы рекомендуем книгу, которая оживляет целую эпоху.

Стив Макнил — один из авторов и соведущий культового комедийного шоу о видеоиграх Go 8-Bit. Человек, который брал с собой консоль в путешествия и однажды — даже в медовый месяц. Работая над текстом, он и сам открыл для себя множество ранее неизвестных ему игр.

Как бывший бизнес‑аналитик, и тот, у кого журнал абсурда, под конец года, начал трещать по швам, хотел бы описать мой самый любимый процесс.
Начинается процесс, как обычно, с благих намерений. С желания сделать идеально. Но где‑то на полпути к «идеально» происходит незаметный и фатальный сдвиг. Цель подменяется процессом. Достижение результата становится не главным, главным становится бесконечная полировка и оптимизация пути к нему.

Это и есть Процесс Вечного Улучшения (ПВУ) — форма перфекционизма, выдающая себя за добродетель.

Коллектив российских физиков из МФТИ, Института теоретической и прикладной электродинамики РАН и ВНИИА им. Н.Л. Духова теоретически доказал и смоделировал удивительное явление: временное охлаждение самого холодного объекта в сложной квантовой системе без использования внешнего холодильника, за счет передачи его тепла более горячим объектам. Этот парадоксальный процесс не нарушает второе начало термодинамики, но бросает вызов нашему интуитивному пониманию тепловых потоков. Результаты работы опубликованы в журнале Physical Review A.

В этой части добавил Claude Opus 4.5 и GPT 5.1-Codex-Max

Предыдущая часть

Для тех, кто не любит читать, результат сразу тут:

Ранее уже писал статью о поднятии AWX-Ansible но тот способ уже не работает так как в DEV образе слишком много изменений и с стабильной версии повторно не удалось развернуть (хотя полностью DEV версия прекрасно работает).

Одна из главных проблем B2B и технологических стартапов - это известный замкнутый круг: ты можешь быть исполнителем работ для крупных корпораций только в том случае, если у тебя уже есть опыт работы с этой компанией и хорошая репутация. Но как получить этот опыт, если его нет? Корпорации и госкомпании требуют доказательства эффективности, кейсы и рекомендации, но у нас их еще нет.

Знаю это на личном опыте, так как 10 лет работала в крупных корпорациях - и в том числе выбирала подрядчиков. Покажу вам взгляд с другой стороны.

Давайте разберем два работающих подхода, которые помогают выйти из этого круга:
стратегия «холодного субподряда» и «португальское мышление» (сильный нетворкинг как инструмент продаж).

При разработке программных продуктов иногда может появиться задача разработки многосоставного ступенчатого процесса. На каждом этапе которого нужно предусмотреть обработку ошибок, повторное выполнение операции, откат с начальному состоянию в случае ошибки и тд. В этой статье я расскажу, как в таких случаях можно применить temporal и покажу пример кода на java. В конце приложу ссылку на исходный код, так что можно будет скачать и самому поиграться с настройками, процессами и тд.

Попросили Claude Code CLI сделать AI-чатбот для нашей платформы. Через 4 часа получили рабочее решение: контекстно-зависимый виджет, база знаний на markdown, эскалация в Telegram, автоматический сбор багов. Работает в production, выложили в open source.

GitHub
Лицензия: MIT

В программировании мы привыкли торговаться временем против памяти, но есть ещё один, менее очевидный, компромисс — между тем, что система в принципе умеет выражать, и тем, что о ней потом вообще можно строго сказать. Машины Тьюринга, PDA и DFA, Rust и Python, SAT и SMT, системы типов, макросы и метапрограммирование — всё это разные точки в одной и той же решётке «выразительность против разрешимости», просто по разным осям.

В статье разберемся, почему достаточно «мощные» модели и языки неизбежно становятся плохо анализируемыми, почему это не линейный спектр, а набор пересекающихся измерений, и как этот компромисс проступает в очень практичных вещах — от систем типов и статанализа до архитектурных решений в реальных проектах.

Всем привет!

Это моя первая статья на Хабре, решил поделиться с общественностью своей идеей и тем, чем последнее время я занимаюсь в свободное время.

Любая критика (а также предложения и/или пожелания) категорически приветствуются.
Приятного чтения!

Идея

Не так давно по состоянию здоровья вынужден был погрузиться в мир глюкозы и ее мониторинга. В продаже довольно много всяких‑разных глюкометров, которые с более‑менее приемлемой точностью помогают мониторить уровень глюкозы. Но, в наш век информационных технологий, электромобилей и умных домов подавляющее количество этих устройств — это просто «экранчики с кнопками», показания которых никуда нельзя передать, никак нельзя экспортировать (ну кроме банального переписывания в тетрадку с экрана). В общем, говоря «современным языком» умных домов — по большей части эти устройства «глупые». К слову, да — я в курсе про системы непрерывного мониторинга уровня глюкозы и про них здесь тоже будет сказано (спойлер — не все так радужно в тамошних королевствах).

На днях мне понадобился новый лендинг для тестирования гипотезы. В прошлые разы я тратил на такое десятки тысяч рублей и недели времени, причем не всегда успешно. Примерно 50% работ фрилансеров улетало в корзину. С No-code и ИИ выход годных результатов получался ещё ниже. Но время идет, и, вот, мы дожили — 100% работы делают агенты.

В начале ноября после очередной шок-статьи, оказавшейся пустышкой, у меня появилась идея сервиса, который будет анализировать новости при помощи ИИ — рассказываю, что я делаю, и что из этого всего получается.

Это реальная история, не байт.

Когда‑то в старых сказках короли теряли волю не от вражеских чар, а от тонкого обольщения. В их дворы приходили странствующие мудрецы и обещали золотые города, говорящие машины, вечные источники власти. Король слушал, забывая войска и казну, ведь слова звучали как обещание нового мира. Тот, кто говорил убедительно, казался гением. И пока монарх грезил о будущем, реальность тихо распадалась на куски.

Современный руководитель переживает ту же историю, только вместо сказочников перед ним выступают апостолы новых технологий, ссылками и презентациями рисующие сияющие горизонты. Он, подобно зачарованному правителю, перестает делать различия между знанием и красноречием, между реальной компетенцией и мастерством внушения. Очарование перспективами лишает способности трезво смотреть на людей и задачи, превращая управление в игру ожиданий и иллюзий.

Современная ATS (Applicant Tracking System) давно уже не является просто «электронной картотекой» с резюме. Сегодня ATS - это центр управления всем циклом найма, начиная с публикаций вакансий, заканчивая оффером и онбордингом. Система собирает отклики с десятков площадок, структурирует данные, ведёт коммуникации с кандидатами, синхронизируется с календарями команды и строит аналитику по качеству найма.

Искусственный интеллект позволяет вывести ATS на новый уровень за счет скорости, точности, автоматизации рутины, аналитики и прогнозов. 

Перевод статьи "A million ways to die from a data race in Go" от Philippe Gaultier, которую он опубликовал в личном блоге. Предполагается, что изложенный материал будет полезен разработчикам, уже имеющим какой-то практический опыт работы с Go.

При обработке широкополосных сигналов часто возникает задача подавления узкополосных помех. Сложность задачи подавления узкополосной помехи зависит от степени информированности о ее наличии, основной частоте и степени изменчивости этой частоты. Если помеха стационарна, ее частота заранее известна и источник помехи не перемещается в пространстве, для ее подавления достаточно узкополосного режекторного фильтра.  

Для подавления нестационарных помех необходимо использовать адаптивные методы фильтрации. Кроме традиционных цифровых фильтров к ним можно отнести  использование  адаптивной антенной решетки. В этом случае подавление помех обеспечивается формированием  провалов (нулей в диаграмме направленности) цифровой антенной решетки и основной задачей является расчет вектора весовых коэффициентов, изменяющих диаграмму направленности антенной решетки. Второй способ режектирования узкополосных помех с заранее неизвестными частотой и мощностью – это поиск пиков в спектре сигнала и замена всех найденных отсчетов, превышающих среднюю амплитуду спектра, на среднее значение спектра.  

Волею судеб мне по работе пришлось посмотреть несколько занятий по подготовка к сертификации 1С:Специалист. И от одного лектора вдруг услышал, что использование в условиях виртуальной таблицы массивов, когда можно применить таблицу, — это плохо и медленно. А на сомнения слушателя он ответил: «Я гарантирую это». Думаю, ошибается человек, чего не бывает. И тут в другом занятии другой лектор говорит то же самое. Тут уже волей-неволей задумаешься: а вдруг я чего не помню уже? Но ведь не раз ускорял запросы, меняя таблицы на массивы. И захотелось проверить. Чем не повод для первой статьи на Хабре?