Методология о людях: как я придумал Projex и зачем это вообще нужно
«Стоит идее завладеть мозгом…»Когда я только начинал выстраивать процессы внутри команды, я экспериментировал с различными подходами: Agile (в основном Kanban), доски в Jira, ретроспективы по понедельникам и пятницам. Работа двигалась, но достаточно тяжело: большинство этих методологии сконцентрированы на процессе, а не на людях, которые в нём работают. Другие руководители в компании говорили, что я слишком мягок со своими сотрудниками и многое им позволяю. Но так или иначе именно это дало импульс в разработке — у нашей команды уже более 6 реализованных продуктов.
Сколько человек нужно для разработки веб-продукта в 2026: разбор жизнеспособного состава
Привет, Хабр! Поделиться этим разбором меня подтолкнула горячая тема — «AI заменит всех разработчиков» и обратная связь по результатам собеседования в одну из компаний. Тезис про AI повторяют на конференциях, его слышат CTO средних компаний и приходят к найму с готовым решением: «соберите мне команду из двух senior fullstack, остальное закроет нейросеть». А когда приходит необходимость масштабироваться, удивляются, что бюджет проекта летит в депрессию.
Как я заставила СТО поговорить со мной про СТО
Привет, Хабр! Меня зовут Надя Скребец, я DevRel СВОЙ Тех.
Почему Proptech — одна из самых сложных ИТ-индустрий (и почему это круто)
Привет, Хабр!Когда говорят про ИТ в строительстве, многие представляют довольно скромную картину: техподдержку, корпоративный сайт и пару интеграций с ERP. На практике всё давно выглядит иначе. Современный девелопер - это десятки цифровых продуктов: BIM-модели зданий, системы управления строительством, аналитические платформы, CRM, мобильные приложения жителей и даже собственные ИИ-платформы.Меня зовут Саша. Я занимаюсь развитием операционной модели ИТ-департамента девелопера Sminex. Кстати, пару лет назад я уже писал на Хабре статью
Простые проблемы с RAG, которые мы решали в ИИ-стартапе
Предыстория. Ну как ИИ-стартап, в общем-то обычный SaaS но с ключевыми задачками в бизнес-процессах для LLM. Задача основателю казалась простой. Нужно было построить систему, которая принимает пользовательский запрос, анализирует контекст пользователя, извлекает релевантные данные и формирует ответ.На первом этапе архитектура ИИ-слоя выглядела очень просто и типично:user request ⭢ RAG retrieval ⭢ LLM ⭢ answerВ прототипе все работало отлично. Но после запуска в реальном продукте начались первые проблемы. Именно тогда этот стартап и попал ко мне.
