карьера ит-специалиста.

JavaScript без мифов: синтаксический сахар, карьера и рынок — интервью с Дмитрием Колотильщиковым

продолжить чтение

Рынок труда ИТ-2025: зарплаты, конкуренция, общее состояние

Каждый год мы проводим исследования рынка труда, в том числе, конечно, сферы ИТ. И делимся результатами с Хабром — у нас в блоге можно посмотреть предыдущие, за 2023 и 2024 годы. А сегодня предлагаем читателям свежие сводки.

продолжить чтение

Код личности: разбор характера аналитика вместе с психотерапевтом

Принято считать, что работа аналитика — это сухие цифры, SQL-запросы и работа с графиками. Безусловно, hard skills наш фундамент, но на деле львиная доля времени аналитика уходит на другое. Это множественная коммуникация с заказчиками, упаковка пожеланий в строгие требования и последующий (а часто и параллельный) перевод этих смыслов на язык, понятный разработке. Чтобы эта цепочка не распалась, одних hard skills мало, здесь в целом нужен определенный склад ума. 

продолжить чтение

Анализ юридических рисков в области HR-технологий: баги, ИИ, персональные данные

Всем привет! На связи снова Карьерный Хакер, амбассадор здравого смысла на рынке труда и в HR Tech :)Обзор, как я поймала баги в популярной ATS разлетелся по сети, что доказывает, думаю, насколько тема является общественно важной. Ведь из-за таких ошибок соискатели могут так и не найти работу и получить "ложный отказ", компании и рекрутеры могут терять отклики, принять неверное решение в отношении кандидата и отправить ему долгожданное "ОТКАЗАНО".Но есть и более важная составляющая технологий для HR — это риски (как для компаний, так и для соискателей).

продолжить чтение

Рецензия на книгу «Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели»

Генеративный ИИ развивается так быстро, что книги устаревают еще до того, как доходят до читателя. Тогда почему для рецензии мы выбрали книгу

продолжить чтение

Совкомбанк подвел итоги внедрения ИИ

2025 год стал для Совкомбанка этапом масштабного внедрения больших языковых моделей. Банк не просто протестировал технологию, а сделал её полноценным рабочим инструментом для десятков тысяч сотрудников:Более 80% сотрудников используют ИИ ежедневно95% сотрудников – свыше 34 000 человек – прошли многоуровневое обучениеВ ИТ-подразделениях регулярное применение ИИ достигло 95%За 2025 год сотрудники реализовали более 4 000 инициатив — от оптимизации рутинных операций до создания новых клиентских сервисов. Количество проверенных гипотез исчисляется десятками тысяч.

продолжить чтение

«Я слишком стар для этого… джуна». Карьерный переход 2026: как сменить профессию и не сломаться

Помните нашу прошлую «разборку» рынка труда 2025/26?

продолжить чтение

Стек начинающего дата-сайентиста в 2026: инструменты для роста

Краткий гид: от хаоса к профессиональной разработке моделей машинного обученияПривет! Я Максим Катрушенко, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. В свое предыдущей статье

продолжить чтение

Супергероев нет (и, скорее всего, не будет): как брать на работу неидеальных кандидатов

продолжить чтение

Деплой ML-моделей: что от вас реально ждут на работе

Новички часто не понимают, что именно считается деплоем ML-модели и насколько глубоко в этом нужно разбираться. Ниже я покажу, как деплой выглядит на практике, насколько он важен для начинающего ML-инженера и с какими технологиями имеет смысл познакомиться в первую очередь.Деплой ML-модели — это момент, когда обученная модель становится частью продукта. Модель перестаёт жить в ноутбуке и начинает работать в бизнес-логике: её можно вызывать из других сервисов и систем.В вакансиях ML-инженеров часто упоминают десятки технологий, связанных с деплоем: Docker, Kubernetes, CI/CD и другие. 

продолжить чтение

Rambler's Top100