Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я искренне не понимаю, почему в найме считается нормой тратить время соискателя.
Сначала — 30-минутное собеседование с HR. Потом, дай бог через неделю, техническое интервью на 1,5–2 часа. Ещё через неделю — знакомство с командой на час. В сумме выходит около четырёх часов чистого времени, и это не считая ожиданий между этапами.

И даже после последнего раунда ты легко можешь остаться без оффера. Хотя всё шло «как по маслу», просто в какой-то момент нашли кандидата чуть лучше — или такого же, но подешевле.

При этом HR на первом этапе с серьёзным лицом спрашивают: «А нет ли у вас уже оффера на руках?» И в такие моменты хочется ответить честно, но резко: даже если бы оффер и был, вряд ли нормальный работодатель стал бы ждать месяц, пока я пройду все ваши круги ада — если вообще их пройду.

Самое забавное, что такое количество этапов никак не улучшает качество подбора. Более того, на входе легко отсекаются сильные кандидаты — особенно те, кто недавно вышел на рынок и ещё не выучил, что сейчас принято правильно отвечать на собеседованиях.

Дополнительно ситуацию усугубляют длинные паузы между этапами. Кандидат теряет контекст, забывает детали предыдущих разговоров, и если в начале он был мотивирован и заряжен, то спустя пару недель ему становится попросту всё равно — возьмут его или нет.

В этой статье я разберу, почему многоэтапный найм не работает, какие проблемы он создаёт на практике, и в конце предложу альтернативу — как эффективно нанимать разработчиков всего за один этап, без потери качества и здравого смысла.

Продолжаю разбираться в GPU (ИИ) вычислениях, в это статье с типичными сценариями использования GPU. Крупные компании, например Wildberries, строят под ИИ собственные и специализированные дата - центры. Средние - покупают сервера с GPU себе в стойку. Мне возможно подойдет аренда в облаке.

Уважаемые читатели, меня зовут Ольга Чикова и я бизнес-аналитик компании «МегаФон». Долгие годы я работала в сфере закупок и проектов оптимизации стока, а в 2025 году перешла в аналитику, чтобы помогать другим представителям бизнеса лучше доносить свои требования до it команды. 

Самым большим проектом в 2025 году для меня сталовнедрение системы маркировки «Честный знак». Я хотела бы поделиться своим опытом подготовки к вступлению в систему маркировки, рассказать, каких ошибок можно избежать, на что сделать упор в подготовке и как не потратить зря время и деньги.

Кратко о том, что необходимо знать при знакомстве с «Честным знаком»:

Обязательная система маркировки «Честный знак» запущена в России в 2018 году. В октябре 2025 года система маркировки действовала уже в 33 товарных категориях, и еще 13 сейчас являются пилотными. Кто в РФ решает, какую категорию товаров включать в систему «Честный знак»? Решение принимает Правительство РФ по представлению Минпромторга. Это длительный процесс, который состоит из нескольких этапов: сначала проходитэксперимент, после его завершения выпускается постановление правительства, затем наступает этап обязательной маркировки для всех участников рынка.  

Товарные категории разделены по направлениям: шины и покрышки, лекарства, товары легкой промышленности и т.д. У каждой товарной категории свои правила, где-то они совпадают, а где-то различаются, причем достаточносильно. Если ваш товар относится к экспериментальной группе, то настоятельно рекомендуем вам вступить в эксперимент как участник (как вступить в эксперимент описано на сайте «Честный знак»). Во-первых, вы будете в курсе всех изменений, во-вторых, вы сможете задавать вопросы по товарной категории не только по электроннойпочте, но и онлайн на общих встречах с организаторами.

"Вайб-кодинг – это кошмар, и я готовлюсь его запретить", – сказал "Клинт", технический директор среднего финтех-стартапа.

Он не шутит.

Во второй половине прошлого года я слышал от растущего числа технологических лидеров и нынешних и бывших разработчиков об их хаотичном путешествии с AI-кодированием в корпоративных технологиях. Это почти всегда было путешествие, которое начиналось с "вайб-кодинга" как первого экспериментального шага.

Теперь эти лидеры и разработчики намекают, что вайб-кодинг – это просто причуда, возможно, маркетинговый трюк для продажи AI-кодирования в корпоративный сектор, потому что если ИИ позволяет кому угодно кодить, это вызывает вопрос:

"Сколько этих дорогих разработчиков нам действительно нужно?"

UX сегодня «продают» в индустрии как набор инструментов,  фреймворки, канвасы, Customer Journey Maps и аккуратные экраны в Figma. Но в реальной работе — особенно в секторе B2B, внутренних системах и сложных цифровых продуктах — UX почти всегда оказывается разговором о деньгах, рисках, приоритетах и людях, принимающих решения с обеих сторон сделки. Книга Джоэла Марша «UX для бизнеса» — редкий пример полезного разговора о том, почему без понимания специфики целевой аудитории и их бизнеса, UX быстро превращается в декоративное ремесло. Несмотря на то, что оригинал вышел в 2023 году, обсуждение концепции UX  для аудитории 2026 года по-прежнему актуально, как и в момент релиза.

Медицинские технологии обычно обещают нам меньше боли, меньше риска, больше точности. Во многих случаях так и происходит. Но иногда у прогресса появляется побочный эффект, о котором говорят реже: некоторые решения не столько пугают, сколько ломают ощущение личной безопасности. Технология подходит слишком близко к зонам, где мы привыкли держать контроль у себя: к телу и праву остановить процедуру, к ответственности и пониманию, кто отвечает за ошибку, к приватности и тому, что именно становится данными, к близости и горю.

Давайте рассмотрим несколько примеров из разных областей (где-то уже есть клиническое применение, где-то ещё прототипы и эксперименты). Я буду смотреть на них не как на «подборку странностей», а как на тест: в какой момент помощь начинает ощущаться как вмешательство и почему.

Всем привет! Я Светлана Давыдова, работаю менеджером проектов в команде Поиска. В моём отделе поисковых интерфейсов работает 24 команды. За 5 лет мы выстроили множество процессов, но перед нами всё ещё стоят вызовы: разный уровень развития команд, специфичные задачи и нехватка времени на улучшения. Из-за этого не все команды могут одинаково эффективно развиваться и повышать качество своих продуктов.

Чтобы избежать стагнации и обеспечить более высокий уровень работы всех команд, мы разработали модель зрелости команд. Это инструмент, который помогает определить направления развития, внедрить необходимые процессы и ускорить адаптацию новых команд. Модель позволяет выявлять слабые места в рабочих процессах, улучшать качество разрабатываемых продуктов и, как следствие, повышать удовлетворённость пользователей. 

В статье расскажу, как мы отбирали ключевые критерии для модели, проводили оценку текущего состояния команд, составляли планы развития и что из этого получилось.

Последние полтора года я почти каждый будний день работаю с графовой СУБД Neo4j. В эту статью я поместил основы, которые в худшем случае сильно расширят ваш технический кругозор, а в лучшем - станут отправной точкой для изучения графовых СУБД. Я постарался понятно изложить важные моменты из книг и статей, который читал сам, чтобы вам было проще начать это увлекательное путешествие.

18 ноября 2025 года в 11:20 UTC в сети Cloudflare начались серьезные сбои в процессах доставки сетевого трафика. Пользователи по всему миру, пытаясь получить доступ к сайтам, использующим эту платформу, получали сообщение о сбое в сети Cloudflare.

Из-за этого сбоя пропал доступ ко множеству ресурсов, таких как Indeed, Uber, Canva, Spotify, соцсетям и к ChatGPT тоже. Несмотря на всю масштабность инцидента, через пару недель он уже сошел с первых полос и почти канул в прошлое… Однако в начале декабря Cloudflare снова оказался в центре внимания — и, кажется, по тем же причинам. Снова были зафиксированы массовые перебои в работе интернет‑ресурсов, компания официально задекларировала «внутреннюю деградацию сервисов».  К слову, «лежал» и сам DownDetector, служащий для отслеживания сбоев.

Сбои происходили по всему миру. Правда, в России, где использование данного сервиса не рекомендовано, число жалоб на порядок ниже среднемирового: по данным издания «Коммерсант», на сбои в работе платформы пожаловались 384 пользователя из России, в Британии – 5,5 тысяч пользователей, в Нидерландах — 3 тысячи, в США и Германии — по 2 тысячи, во Франции — 1,6 тысячи.

Два случая — уже тенденция, поэтому и сегодня, спустя некоторое время после инцидентов, эта тема достойна обсуждения. Тем более, что она наглядно иллюстрирует ответ на вопрос: «Да зачем она вообще нужна, эта ваша “безопасная разработка”?», — который, к сожалению, все еще актуален. Представляю вашему вниманию небольшой анализ причин сбоев на основе сообщений Cloudflare.

Меня зовут Дима Синявский, я SRE-инженер в Ви.Tech — это IT-дочка ВсеИнструменты.ру. Я решил написать о работе с инцидентами, ведь мы часто говорим, что "тушим пожары". Так вот мне стало интересно, можно ли что-то полезного взять у реальных пожарных и чрезвычайных служб к нам в IT.

В центре всех галактик скрываются колоссальные чудовища. Эти гравитационные зверюги, известные как сверхмассивные чёрные дыры, могут иметь массу в миллионы и миллиарды раз превышающую массу Солнца.

На протяжении десятилетий астрономы задавались вопросом, откуда взялись эти гиганты и как они стали такими огромными. Вначале физики полагали, что сверхмассивные чёрные дыры формируются так же, как и другие, более мелкие чёрные дыры — когда большие звёзды коллапсируют и превращаются в чёрные дыры размером с Солнце, которые медленно поглощают окружающую материю и сливаются друг с другом в течение миллиардов лет.

Но чем дальше, тем яснее становится, что эта модель неверна.

В последнем наборе YC появился запрос на AI-Native Agencies, — это компании, которые не продают софт, а используют софт (и AI) внутри, чтобы продавать услугу радикально эффективнее и с "софтверной" маржой. В YC это формулируют так: вместо того чтобы продавать инструменты клиенту "делай сам", ты делаешь результат сам - быстрее, дешевле и в итоге можешь брать за него больше.

И вот яркий представитель того, что хочет YC: Lawhive - британский стартап, который строит AI-native юридическую фирму, и только что поднял $60 млн Series B (после $40 млн Series A менее года назад). Они не продают подписку юристам (как многие "AI для адвокатов"), они сами юристы, со своей собственной платформой “AI operating system”, которая автоматизирует рутину.
Она начинали с попытки продавать автоматизацию традиционным небольшим юрфирмам, но столкнулись с сопротивлением (и культурным, и экономическим, “как обосновывать стоимость, если времени тратится меньше”).

11 000 строк кода, 95% Zig, 0% стандартной библиотеки: история создания NovumOS с поддержкой SMP, FAT32 LFN и Huge Pages.

Привет, Хабр!

Когда много задач и мало ясности, можно автоматически уйти в один из трёх сценариев. Первый — «решу потом»: задача висит, избегаешь её всем способами. Второй — «задолбали»: давишь на коллег и ищешь виноватых, потому что хочется вернуть контроль. Третий — «сделаю сам»: забираешь чужое, потому что так проще и быстрее, в итоге тащить всё на себе.

Задачи часто закрываются и так, у кого-то это даже считается нормой. Вопрос в том, стоит ли оно того. Растёт усталость, копится раздражение,  с людьми разговариваешь резче или вообще отстраняешься от них. При такой нагрузке иногда хочется вырубить интернет, уволиться, уехать за город, чтоб никого ни слышать и не видеть. 

Психолог Стивен Карпман описал модель, в которой под стрессом человек действует на автопилоте и скатывается в одну из трёх ролей: жертвы, преследователя или спасателя. Обычно её обсуждают в контексте отношений, но на работе она тоже проявляется: в переписке, на встречах, в дедлайнах. Я не считаю эту схему доказанным психологическим инструментом и не использую её, чтобы навешивать ярлыки на людей. Для меня это короткие названия реакций, которые помогают вовремя заметить, что со мной что-то происходит, и вернуться к осознанным действиям без лишней драмы.

Я Вика, руководитель проектов в Outlines Tech. Хочу поделиться, как можно переключаться на более спокойные реакции, отключить автопилот и в первую очередь заботиться о себе. Чтобы проще донести мысль, буду использовать названия ролей из модели Созидания (The Empowerment Dynamic) как альтернативу модели Карпмана.

В мире есть две вещи, которые ненавидит каждый: стоять в очереди и заполнять веб-формы. Кажется, спасение найдено — это дружелюбные и общительные ИИ-агенты. Но они, как и люди, могут «заболтать» вас и уйти в сторону, потому что умеют говорить, но не понимают сути бизнес-процессов.

В статье предлагается решение: не отпускать ИИ в свободное плавание, а поставить его на службу и направить с помощью BPMN (Business Process Model and Notation).

Для меня машинное обучение - это прежде всего экспериментальная наука. Выигрывает не тот, кто придумал самую сложную архитектуру, а тот, кто быстрее проходит итерации (анализирует кривые потерь, меняет гипотезы и снова запускает обучение).

И именно в этой постоянной гонке я всё чаще задаю себе один и тот же вопрос, а нужно ли вообще обучать модель с нуля?

Когда я говорю «обучать с нуля», я имею в виду именно пустые веса. Не fine-tuning и не до обучение, а старт с нулевой инициализацией (PyTorch-модель без пред обученных параметров или YOLO с отключёнными pretrained-весами).

Каждый раз перед началом обучения я задаю себе два простых вопроса: зачем я собираюсь тренировать модель и какая архитектура мне действительно нужна? Если ответы на эти вопросы расплывчатые, есть большой риск просто потратить ресурсы и время, а в итоге получить модель хуже готовых решений. Если же после этих вопросов сама цель становится ясной и обоснованной, тогда стоит двигаться дальше.

В прошлом году кривая хайпа Гартнера мелькала буквально везде. На совещаниях, в телеграм-каналах, в презентациях коллег. Кто-то размахивал ей как аргументом: "Смотрите, генеративный ИИ на пике, скоро всех накроет разочарование!" Кто-то, наоборот, доказывал, что модель устарела и ничего не предсказывает. Спорили все, разбирался мало кто.

Я тогда каждый раз думал: надо бы сесть и нормально разобраться, что это за кривая, откуда взялась, и правда ли она работает. Руки дошли только сейчас. Зато получилось основательно: с историей, с разбором конкретных отчётов и с честным ответом на вопрос, стоит ли вообще ей доверять.

TL;DR Роль Agile Coach должна умереть, чтобы переродиться в роль Change Agent (или Organizational Architect). И работать такие спецы должны не "вечно", а проектно - как спецназ внедрения изменений.

Здесь и далее: скрам-мастер и аджайл коуч тождественны.

1. Выделенная роль в команде — это кража ответственности

Постоянно приставленный к команде Agile Coach (или Scrum Master, или Delivery Manager в роли «няньки») - это прямое забирание ответственности у руководителей.

Зачем компания платит продактам и тимлидам хорошие деньги? Наверное, не для того, чтобы кто‑то другой создавал атмосферу безопасности, фасилитировал и работал с людьми.

Всем привет! Хочу рассказать не столько про свою модель, сколько про инженерные компромиссы, с которыми я столкнулся во время работы над проектом. Буду рад любой критике.

Речь пойдет о моем проекте edge-weather-forecast — лёгкой нейросетевой модели прогнозирования температуры, которую можно запускать прямо на метеостанции или на простом CPU-устройстве вроде Raspberry Pi.

Одна из частых и важных тем, которую мы обсуждаем с заказчиками — как будет разделяться готовый блок плат на отдельные изделия. Казалось бы, мелочь, но неправильный выбор метода может испортить идеальную плату на самом финише, добавить или усложнить монтаж. Давайте разберем два основных способа — фрезерование и скрайбирование (V-Cut) — простыми словами и с практическими выводами.

Способ 1: Фрезерование — универсальный «скульптор» .

Как это работает?
Представьте станок с ЧПУ и тонкую фрезу (диаметром 0.8–2.5 мм), которая, как карандаш, вырисовывает контур вашей платы, прорезая материал насквозь. Платы в блоке изначально скреплены небольшими перемычками, которые фреза аккуратно перерезает.