Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вселенная взрывается.

Или, по крайней мере, её фрагменты. Ночное небо может казаться спокойным, даже безмятежным, но это маскирует события катастрофического и почти невообразимого масштаба. По всей галактике и по всей Вселенной происходят огромные выбросы энергии, которые могут легко испарить нашу планету. К счастью, космос огромен, и расстояния между этими событиями и нами ослабляет эти вспышки до слабого свечения — как правило. Очень редко наша Земля подвергается прямому воздействию таких взрывов, но иногда это всё же происходит, хотя и с минимальными последствиями.

Как писал Дуглас Адамс в «Автостопом по галактике»: «Без паники».

Привет, Хабр! Я Максим Коробов, 12 лет работаю в Т-Банке и занимаюсь клиентскими интерфейсами для физических лиц. Все, что фронт, желтое приложение или интернет-банк, — в моей зоне ответственности.

Расскажу про опенсорс, который сейчас есть в Т, и про то как он развивался. Надеюсь, наш опыт поможет кому-то сэкономить силы в аналогичной ситуации, а если будет что посоветовать — жду в комментариях.

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.