Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Читая о процессе найма в разных командах и, временами, участвуя в нем непосредственно, я не перестаю удивляться тому, насколько все плохо. Люди прячут свою неуверенность и страх ответственности за бессмысленными ритуалами и избыточными фильтрами с отрицательной эффективностью, и никак не хотят признавать простой факт того, что умение проводить даже самое техническое интервью - это персональный софт-скилл, который можно и нужно развивать любому, кто сталкивается с такой задачей.

У индустрии есть любимая форма самоуспокоения. Каждый раз, когда речь заходит про AI в разработке, люди начинают обсуждать качество кода. Смотрят на демки, ловят модель на галлюцинации, смеются над кривыми PR, вспоминают, что она не понимает бизнес-контекст, и на этом месте выдыхают. Кажется, что профессия снова отбилась. Ну да, игрушка интересная, местами полезная, местами смешная, но до реальной инженерной работы ей еще бесконечно далеко.

Легко поддаться этому успокоению, вспомнив первые версии Claude, Copilot или ChatGPT. Многие говорят, что это просто очередной инструмент, как экскаватор вместо лопаты. Ошибка этой аналогии в том, что Copilot - это действительно экскаватор, которым управляет человек. Но агентные системы, работающие в цикле CI/CD, это не инструмент. Когда у вас появляется система, способная самостоятельно делать десятки итераций проверки и исправления за секунды, без участия человека, единица человеческого труда меняется необратимо.

Мне кажется, в этот момент люди смотрят мимо главного.

Скажу прямо. Под угрозой оказалась сама суть ежедневной рутины большинства инженеров. Тот процесс, когда вы получаете задачу, лезете в кодовую базу, руками вносите основную массу изменений, сами крутите цикл правок и доводите все до финального результата. Эта привычная модель труда больше не выглядит жизнеспособной.

И проблема здесь глубже, чем очередной скачок в генерации кода.

Статья написана на основе интервью с Ильей Кравченко, владельцем федеральной сети микромаркетов самообслуживания RefreshTech.

Я 13 лет проработал в крупной федеральной вендинговой компании. Отвечал за 2,5 тысячи вендинговых аппаратов и около 200 микромаркетов. Микромаркет — это холодильник в офисе: внутри готовая еда, супы, салаты, горячее, напитки. Подошел, открыл, взял, оплатил через приложение или картой. Никакого кассира, никакой очереди.

За 13 лет я насмотрелся, чем обрастает этот бизнес, когда им занимается большая компания: склады с температурным контролем, штатные ремонтные бригады, торговые представители, которые решают, что поставить на полку, службы безопасности, которые тратят тысячи рублей, чтобы поймать вора на 300.

Когда в 2021 году я ушел и открыл свои микромаркеты, решил строить иначе. Не думал, что добавить — думал, что можно убрать.

Первый холодильник поставил сам. Сам искал офисы, договаривался с поставщиками готовой еды, сам ездил загружать на своей машине. На четвертый месяц вышел на стабильную прибыль. Когда точек стало около десяти, нанял первого водителя. Перевалило за двадцать — второго. Позже появился человек в офис на заказы и отчетность. С этими тремя людьми мы спокойно дошли до сорока холодильников и пережили ковид. Масштаб рос, команда почти нет — значит, все правильно устроено.

Расскажу, как устроен этот бизнес

Обычно звание первого программируемого калькулятора отдают изящному «итальянцу». Однако настоящий первопроходец появился на два года раньше.

В 1963 году анонсирован калькулятор весом 36 кг и на первый взгляд — обычный настольный аппарат: арифметика, регистры, печать результатов.

Но со временем он подключился к телетайпу, получил расширенную память, обзавелся трансцендентными функциями и даже удалённо работал в многопользовательском режиме. Для тех лет звучало почти фантастически.

И самое главное — именно он был первым программируемым калькулятором в истории.

Во второй статье цикла — история Mathatron. От расцвета до заката…

Я поставил себе OpenClaw — технология, которая взорвала интернет. Куча роликов, ии-экспертов и блоггеров начали показывать как они настроили себе личного помощника. Я две недели активно им пользуюсь. Решил записать ролик и собрать статью про важные аспекты работы с ним.

Сразу обозначу: не будет «это меняет мир», «я уволил всех сотрудников», «агенты работают вместо меня». Будет сухо, по делу: скучная, но реальная польза без хайпа. У данной статьи есть также видео-версия: VKVideo / YouTube.

Начальник склада или собственник бизнеса знает, что без аналитики склад — это чёрный ящик. Даже, если вы уверены, что все хорошо, то проблемы отсутствия никуда не деваются. Данные собираются уже постфактум. В конце периода в отчете вы смотрите план и факт, какие сложности возникли и т.д. В такой ситуации управлять складом довольно не просто.

А что, если бы вы могли видеть картину в реальном времени: какая смена работает продуктивнее, какой кладовщик эффективнее всего, где тормозят документы, что замедляет операции. И не просто отчеты, а интерактивные дашборды. Такой инструмент напрямую поможет вам эффективнее управлять складом, сокращать ошибки персонала и увеличивать производительность склада.

И такой инструмент уже есть, а главное: такую аналитику можно получить из коробки, без доработок 1С, найма аналитиков и разработчиков. Разберём на примере «Склада 15» от Клеверенс.

Если человечество намерено осваивать дальний космос, жить и работать на других планетах, нам придётся взять с собой земную среду. Это включает системы жизнеобеспечения, использующие биологические процессы (так называемые биорегенеративные системы), а также множество видов микробов, необходимых для нормальной жизнедеятельности. Люди уже берут с собой микробы, отправляясь в космос, в частности на Международную космическую станцию (МКС). Эти микробы становятся частью естественной среды, прилипая к поверхностям, разрастаясь в укромных уголках и проникая повсюду.

Учитывая их постоянное присутствие, крайне важно понять, как они выживают в космосе. Кроме того, их способности потенциально могут обеспечить бо́льшую самодостаточность в космосе. Например, некоторые виды бактерий и грибов извлекают минералы из горных пород в качестве источника питательных веществ. В недавнем исследовании на борту МКС учёные из Корнеллского университета и Эдинбургского университета изучали, как эти виды можно использовать для извлечения платины из метеорита в условиях микрогравитации. Их результаты показывают, что это может быть эффективным методом получения минеральных ресурсов в космосе и уменьшения зависимости от Земли.

2025 год можно с уверенностью назвать годом ИИ-трансформации: стремительный прогресс в развитии ИИ-инструментов и помощников, улучшение качества ответов популярных генеративных моделей и, как следствие, массовая «агентизация» в ИТ-компаниях. Тем не менее, мы наблюдаем одну закономерность: код стал создаваться быстрее (IDE-ассистенты, генераторы тестов, документации, ИИ-рецензенты кода), но поставка ценности в целом ускорилась незначительно. Фокус трудозатрат сместился с написания кода на проверку, что его можно безопасно и надёжно эксплуатировать в проде. Выросли затраты на рецензирование, тестирование и отладку, рефакторинг, безопасность и проверки на соответствие требованиям регулятора, интеграцию с архитектурными стандартами и платформой, наблюдаемость и готовность к инцидентам — и именно эти стадии теперь определяют lead time, а не скорость создания кода.

В результате многие команды попадают в ситуацию, когда быстрый этап разработки с использованием ИИ-инструментов нивелируется длительностью последующих этапов, стоящих на пути к поставке ценности в промышленную среду.

На этом фоне AWS (Amazon Web Services) в 2025 году предложили подход AI-Driven Development Life Cycle (AI-DLC), суть которого заключается, не в том, чтобы «внедрить ИИ в существующий SDLC», а перестроить цикл разработки с учётом того, что ИИ теперь умеет планировать и выполнять, а человек должен контролировать и проверять.

Еще недавно работа в одном офисе с роботами и ИИ-агентами казалась утопией, уделом далекого будущего. Но это будущее внезапно наступило. В 2025 году Microsoft объявила в своем отчете о появлении в мире нового типа фирм — frontier firms, где люди работают бок о бок с ИИ-агентами, и все процессы автоматизированы. В этом новом мире ИИ помогает нанимать людей на работу, сотрудники развивают навыки работы с искусственным интеллектом и метанавыки, чтобы адаптироваться к новым реалиям. А HR-специалисты становятся стратегами и маркетологами, которые привлекают в организацию лучшие таланты и управляют гибридными командами из людей и машин. Новые вызовы рождают новые тренды в развитии HR. Каковы будут эти тренды в 2026 году?

Полгода назад была статья как Яндекс обновляет процесс найма разработчиков - а недавно, в феврале 2026 я вновь опробовал этот "процесс" - и вот поделюсь, насколько он реально "обновился" (т.к. я проходил его и раньше). Одновременно шёл аналогичный процесс с ВК - постараюсь описать сходства и различия по всем этапам, в которых участвовал - может быть полезно и тем кто проходит подобные собеседования - и тем кто формирует процессы найма.

Краткий вывод такой: описанные в той статье "обновления" присутствуют, но значительных изменений не ощущается. В конце выявился "один нюанс", который портит целесообразность процесса изначально (можно сразу пролистать в конец статьи если любопытно). Так что "обновлениям" впереди ещё немалый путь!

В этой статье разбираются все случаи, когда под в кластере может исчезнуть сам — без kubectl delete и без вашего ведома. Перезапуск kubelet, нехватка памяти, taint с эффектом NoExecute, высокоприоритетный под в очереди планировщика — любой из этих сценариев способен остановить под, даже если вы настроили плавное завершение.

В конце удобная шпаргалка, чтобы держать ситуацию под контролем даже в небольшом кластере.

Продолжаем проектировать нашу солнечно-аэродинамическую электростанцию. В этот раз мы подробнее рассмотрим турбины, их устройство и особенности работы

Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются.

Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter».

В этой статье разбираем аугментации глубже:
— два режима аугментаций (in-distribution и out-of-distribution)
— почему нереалистичные трансформации могут улучшать обобщающую способность
— когда аугментации начинают вредить
— как строить устойчивый пайплайн аугментаций

Материал основан на ~10 годах практики обучения моделей компьютерного зрения (на работе, при написании научных статей, в ML соревнованиях) и ~7 годах разработки библиотеки Albumentations.