Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Семь лет в Angular. Позиция lead frontend-разработчика на проекте. Архитектура, оптимизация, legacy-код и Node.js для серверной логики. И при этом — «Гдэ ваши доказатэльства?». Знакомая ситуация? Я прошёл через это и понял, где кроется фундаментальная ошибка.

Это история о том, почему ваш опыт ничего не значит, если вы не умеете его транслировать. Дело не в банальном умении «себя подать» (продать). Дело в том, что нужно сделать это доказательно и желательно быстро, а в GitHub за 7 лет лежит толстый слой пыли. Что показать работодателям, если все это время ты работал? Да, надо было думать раньше, но — «как на охоту, так собак кормить».

Но начнем, конечно, сначала.

Проблема: Пропасть между реальным опытом и его восприятием.

Осознаем простой факт: в современном найме на работу ваш опыт оценивают три разные группы людей, и только одна из них — технические специалисты.

Когда ты в n-й раз получаешь шаблонный отказ от HR-специалиста, ты злишься: «Они ничего не понимают в коде!». И будешь прав, но ошибёшься в другом — ты ожидаешь, что они должны понимать. Их задача иная: отсеять 95% кандидатов по косвенным признакам, чтобы техлидам остались только релевантные.
Что видит HR за 30 секунд просмотра резюме:
Несоответствие уровня и зарплаты. Например, Senior/Lead, указывающий желаемые 2000$ — сумму для Middle-разработчика. Это мгновенно создаёт подозрение в неадекватности или заниженной самооценке.
Размытое описание проектов. Фразы типа «разрабатывал архитектуру» без конкретики масштаба (MAU, количество модулей, команда) звучат пусто.
Отсутствие публичного следа. И это самая большая засада - GitHub с парой заброшенных репозиториев или без него вовсе. Это красный флаг для любого рекрутера в 2026 году.

Продолжаем наш рассказ о концептуальных отличиях цифровой фотографии и тех новшествах, что принесли нам изобретения компании Kodak во второй половине XX века. Заодно и сам Kodak вспомним.

В марте в Москве пройдет INFOSTART TEAM EVENT 2026, и организаторы уже подтвердили и одобрили доклады потока «ИТ-анализ, управление требованиями, проектирование систем». Это тот самый трек, который обычно интересует не “ради вдохновения”, а ради ответа на практические вопросы: как формулировать требования так, чтобы они выполнялись в реальных условиях, как проектировать сложные взаимодействия между системами и как ускорять изменения без потери управляемости и качества.

Если коротко, в 1С-проектах стало заметно больше “взрослой” сложности. И это не абстрактная “цифровая трансформация”, а конкретика:

Я работаю руководителем в компании НОРБИТ, и с 2005 года веду тренинги, как выступать перед коллегами и клиентами. Часто замечаю, что даже опытные докладчики совершают одну и ту же ошибку – выходят к слушателям без четкой цели: ее либо сложно отследить, либо она уходит с первого плана. И это большая проблема. 

Прежде чем спикер начнет говорить, он должен точно определить, зачем он это делает, какой цели хочет достичь своей публичной речью. Это самый правильный и интересный первый шаг подготовки, но, как оказалось, для многих - не самый очевидный и простой.

Давайте разбираться, что же такое цели выступления, как их верно сформулировать и раскрыть, чтобы аудитория ахнула, а каждая мысль зазвучала громко и уверенно.

Распределенные agile-команды стали организационным стандартом во многих отраслях прежде всего благодаря высокой эффективности разработки. При этом данный формат работы заключает в себе ряд рисков, источником которых является как лидер, так и члены команды. Среди них – квазилидерство, утрата коллективной идентичности, снижение социализации, «тихий уход», социальная неопределенность, размывание статуса, возрастной ценз, работа 24/7 вместо баланса работы/личной жизни. Управление данными рисками возможно благодаря тому, что распределенные agile-команды стали в свое время одной из «первых ласточек» шестого технологического уклада, или "желтого" уровня развития организаций, согласно теории "спиральной динамики". Интеграция ценностей и достижений предыдущих уровней позволяет сосредоточиться на вызовах ИИ-эпохи, сохраняя смелость, коллективные смыслы, эффективность и человеческую теплоту.

Продолжаем разговор про АСУ ТП и устройство котельной, начатый в прошлой статье. Сегодня поговорим про программное обеспечение (ПО), которое ей управляет.

Конец 18-го века. Вы — купец из провинциального городка. Торгуете пшеницей и кожей. Всё хорошо, но, чтобы развернуться по-настоящему, нужны деньги. Желательно в обозримом будущем, а не когда-нибудь там, после продажи товара.

Вы идёте за кредитом, и тут начинается самое интересное.

Дворянину, как правило, выдавали деньги из государственного фонда. Купцу — нет, отправляли      к ростовщикам, те возьмут 10–12%, а то и все 20. При такой ставке значительная часть прибыли уходит на обслуживание долга, а не на развитие бизнеса.

Так выглядела финансовая реальность для большинства торговцев и ремесленников. Формально торговля поощрялась, но доступных кредитов не существовало. Альтернатива появилась не сразу. Её создал парень из семьи государственных крестьян.

Правда, сначала ему пришлось заработать миллионы.

Эрику Барони было 25 лет, когда он начал писать код. Юноша уже год как окончил университет, но степень по информатике никак не помогала ему найти работу — компании не бывают заинтересованы в кандидатах без опыта. Тогда Эрик решил попрактиковаться в программировании на C# и разработать проект для своего портфолио.
 
 Оставалось понять, за что бы взяться? А с детства Барони был фанатом игр Harvest Moon (теперь называется Story of Seasons), которые можно описать как «RPG о сельской жизни». У него появилась идея создать свою альтернативу любимой игре, дополнив и улучшив её так, как ему всегда хотелось. Работа над Stardew Valley заняла четыре года (и почти всё это время будущего гения содержала его девушка, которая работала на двух работах, вот так она в него верила!).  

Симулятор жизни на ферме Stardew Valley разошёлся тиражом в миллион копий всего за два месяца после выхода и был номинирован на премию The Game Awards 2016 в категории «Лучшая независимая игра». Игроки полюбили его за особую атмосферу и разнообразие геймплея. Давайте посмотрим, как Барони удалось сделать такой проект в одиночку.

Управлять нужно не временем, а энергией... «О, прекрасная Лора Мэй! — подумал я. — Можно мне не есть лягушку? И слона тоже бы не хотелось. Вообще-то я эстет и гурман, а гадость ем, потому что так велит тайм-менеджмент». Лора сказала, можно. И добавила, что главное себя не есть. «Наверное, — снова подумал я, — тут есть какое-то большое "но"». Но Лора лишь улыбнулась: «Запомни, мой мальчик, — сказала она, — главное себя не есть...».

Что ж, попробуем в этом разобраться.

Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.

Авторизация пользователя в Telegram mini-app сейчас как никогда важна. Но что если вам необходимо сделать это в вашей сервисной/микросервисной архитектуре с отправкой смс-кода?

Клонировать голос на своем пк и синтезировать речь бесплатно? Теперь это возможно, Alibaba выпустила новое семейство моделей для генерации речи, которые можно запустить на любом холодильнике. Давайте разбираться в этом коротком обзоре

Множество Мандельброта. 60 fps. Вращение палитры - анимация. 256 цветов. Делал я. Сразу посмотрите на видео. Потому что не статичная а движется! И это - программа! Я сделал на g++. Свободно распространяемого компилятора языка C++. Почитайте! Очень интересно. Используя OpenMP, вы занимаетесь параллельным программированием на уровне многопоточности. И суперсэмплингом (антиалиасингом), выполняют сглаживание 8x8 (всего 64 прохода на один пиксель). Это позволяет получить плавные градиенты, которые 24-битного цвета TrueColor! И как делать видео с 255 файлов bmp - TrueColor анимация.

Разработка AI-агентов сегодня — одна из самых «горячих» тем в IT. Кодинг-агенты уже оформились в отдельный класс продуктов с понятными лидерами: терминальные (Claude Code, Opencode) и IDE-ориентированные решения (Cursor, плагины для VS Code и т.д.).

Но что делать, если нужен универсальный помощник для повседневных задач: работы с файлами, ресёрча, анализа данных и OPS-активностей? В этой нише пока нет доминирующего архитектурного подхода.

В статье я рассматриваю один из возможных вариантов архитектуры универсального AI-агента: какие идеи за ним стоят, как они реализованы на практике, и какие сценарии уже сегодня выглядят реально рабочими.

Нейросети обещали магию: закидываешь код, получаешь оценку. На практике магия плохо масштабируется — разные результаты при каждом запуске, невозможность объяснить оценку, растущие счета за API. Тогда я сделал шаг назад и спросил: а что именно я пытаюсь автоматизировать? Оказалось, всё можно сделать детерминированно. Один скрипт, нулевые зависимости, одинаковый результат при каждом запуске. Завершающая часть серии про методологию EVA — от философии до готового инструмента.

10 новых российских продуктов для быстрого выполнения рекламных интеграций у блогеров, поиска работы с помощью ИИ, анализа постов для авторов ТГ-каналов и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Автоматизируем создание виртуальных машин в Proxmox с помощью Terraform: от подготовки единого образа и настройки провайдера до управления инфраструктурой как кодом и хранения state в GitLab.

Межпроцессное взаимодействие в iOS - штука хитрая. Apple выстроила целую систему песочниц и ограничений, и просто так передать данные из одного приложения в другое не получится. Зато когда разберёшься, открывается масса возможностей: от банальной передачи изображений до выстраивания целых экосистем приложений. Давай разберем все основные способы обмена данными между приложениями (от URL Schemes до App Groups) с акцентом на безопасность и реальные проблемы, которые могут возникнуть. Покажу код, расскажу, где какой метод уместен, и объясню, как не наделать дыр в защите данных пользователя.

В первой части было разобрано, как настроить RLS в Go, почему is_local=true спасает от утечек в PgBouncer, и как покрыть это интеграционными тестами. Если вы еще не настроили базовую изоляцию, начните оттуда.

Сегодня мы пойдем глубже. Мы не будем говорить о синтаксисе. Мы поговорим об архитектуре. О том, почему RLS - это не просто "удобный фильтр", а нативный механизм инкапсуляции, который решает проблемы распределенных систем и рисков безопасности прямо в слое данных, не раздувая Ops-сложность до сотен схем и баз.

Кому и зачем читать?

Junior/Middle: Поймете, почему RLS - это архитектурный выбор, а не просто WHERE tenant_id = ?. Узнаете про TOCTOU и как его избежать.

Senior/Architect: Увидите паттерны для highload (партиционирование + RLS) и production-грабли (матвьюхи, репликация).

После того как я начал делиться своим опытом построения стартапа ($1.35 млн инвестиций, 300к юзеров, экзит) в статьях на Хабре — получил большое количество сообщений с просьбой продолжать. Мы уже обсудили базовые уроки, планирование в условиях неопределенности и тему управленческого долга.

Сегодня я хочу копнуть еще глубже и поговорить о первопричине всех проблем и успехов – о психологии. О том, как наши внутренние установки помогают и мешают управлять командой, создавать продукт, продавать его – и сохранять себя на этом пути.

Как всегда, для придания веса своим словам я призову на помощь Бена Хоровица (легендарный CEO с экзитом на $1млрд+, сооснователь фонда Andreessen Horowitz) для обсуждения психологии руководителя. А влияние психологии на продажи и маркетинг мы разберем с привлечением опыта Ноя Кагана, основателя AppSumo — в нашем стартапе мы на этой площадке сделали продаж на сотни тысяч долларов благодаря их маркетинговым тактикам.

Недавно я пробовал машинное обучение на Московской бирже, пытаясь найти полезные признаки и при этом опираясь в поисках этих признаков на советы ИИ ассистентов, а поиск самого алгоритма переложил на ML.

Технически всё заработало, но уже после экспериментов я понял что есть один нюанс — все ИИ помощники энциклопедически умны и знают абсолютно все алгоритмы и подходы, но у них нет практического опыта и для них все стратегии «на одно лицо». Попытки предсказания цены — это самый очевидный и простой путь, в который ИИ помощник легко уводит пользователя.

Многие в статье про машинное обучение на Московской бирже пришли ко мне с советами или с критикой моего подхода в комментариях, но один человек связался со мной и подсказал, что на рынок можно смотреть совершенно по‑другому. Без угадывания цен, без работы с таймфреймами, опираясь только на цену.

Человека зовут Дмитрий Шалаев. Эта наша совместная с ним статья.