Месть дата-сайентиста: почему LLM не отменили нашу профессию
Закончилась ли золотая эпоха дата-сайентистов? Когда-то Harvard Business Review назвал эту профессию «самой сексуальной работой XXI века». В технологической индустрии позиции data scientist часто входили в число самых высокооплачиваемых. При этом работа требовала необычного сочетания навыков:Data Scientist (сущ.): человек, который знает статистику лучше любого разработчика и разбирается в разработке лучше любого статистика.— JosH100 (@josh_wills), 3 мая 2012 года
Пять ошибок в работе с ожиданиями в UI‑автотестах, из‑за которых тесты падают через раз
Знакомый сюжет в любом проекте с UI‑автотестами. Один и тот же тест на CI ведёт себя по‑разному: вчера прошёл, сегодня упал, завтра снова прошёл. Локально работает всегда. В логах непонятное «Element not interactable», в скриншоте на момент падения элемент вроде на месте. Команда списывает на «flaky test», добавляет ретрай через JUnit Extension, через месяц добавляет ещё один уровень ретраев на CI. Пайплайн билда растёт с трёх минут до двадцати, потому что ретраи теперь срабатывают на половине прогонов. Доверие к автотестам падает, через полгода менеджмент возвращает ручное тестирование на критичные релизы.
AI Gateway для микросервисов: гайд по интеграции LLM в 2026
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев. В этой статье расскажу про одну из самых горячих тем 2026 года — интеграцию AI/ML как самостоятельных сервисов в микросервисную архитектуру. Я Tech Lead и руководитель направления Java/Kotlin разработки в FinTech & E-commerce, также преподаю на курсах разработки и архитектуры в OTUS.
Превращаем бухгалтера группы компаний в data-инженера
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу книги. Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению подобного пайплайна. Две реальности одной отчетности
62 бесплатных урока июня: Java, Docker, LLM, SRE, DWH и другие темы для роста в IT
Привет, хабровчане. В июньском дайджесте собрали 62 бесплатных открытых урока по ключевым IT‑направлениям: разработке, архитектуре, инфраструктуре, информационной безопасности, тестированию, ML, аналитике и управлению. В программе — Java 21, Docker, Kubernetes, LLM, Kafka, SRE, DWH, Data Mesh, REST API, Linux, DevOps и другие темы, которые сейчас регулярно всплывают в реальных проектах и технических обсуждениях.
Cursor пишет вам unit‑тесты за минуту. 5 паттернов, на которых эти тесты пропустят любой баг
Cursor пишет тесты быстро. Открыл класс, нажал Ctrl+I, кинул промпт «напиши unit‑тесты» — через минуту в файле сорок строк с моками, ассертами и красивыми именами вроде shouldReturnUserWhenIdIsValid. Прогнал — зелёные. Закоммитил, замержил, побежал дальше. Покрытие в проекте растёт, скорость написания тестов раза в три‑четыре выше, чем руками.А потом замечаешь, что тесты есть, а толку от них всё меньше. Регрессия пролетает мимо них и падает в проде. Открываешь тот самый тест, который должен был это ловить, — формально зелёный, но если присмотреться, не проверяет вообще ничего.
Приручаем железо: внедряем DevOps в промышленной разработке
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я независимый эксперто в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу книги. На просторах сети можно найти множество статей, посвященных внедрению DevOps. В них рассказывается о контейнерах, веб серверах, базах данных и прочих корпоративных сервисах, и их реализации.
Почему AI-агенты ломаются на длинных задачах — и как обвязка помогает им дописывать приложения
Архитектура обвязки (harness design) играет ключевую роль в производительности на переднем крае агентной разработки. В этой статье расскажу о том, как мы смогли расширить возможности Claude в проектировании фронтенда и длительной автономной разработке ПО.Последние несколько месяцев я работал над двумя взаимосвязанными задачами: научить Claude создавать качественный дизайн фронтенда и собирать полноценные приложения без вмешательства человека.
Нехватка CUDA-памяти при обучении с GRPO: как перестать гадать и начать считать
Недавно я собирал для заказчика модель обучения с подкреплением с использованием GRPO и
Архитектура AI-сервисов: почему монолит убивает latency и GPU
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про реальную архитектуру ИИ-сервисов, которые выдерживают high-load и отвечают за десятки миллисекунд. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E-commerce, а ещё преподаю на курсах разработки и архитектуры в OTUS. За моими плечами — несколько проектов, где мы встраивали генеративные модели в прод, и каждый раз одно и то же: на нагрузочном тестировании всё летает, а в проде — латенси скачет, GPU греются, бюджет тает. На недавнем открытом уроке курса «ИИ-архитектор»
