Опубликовано свежее интервью с Альманом

В недавнем интервью со Стенфордом глава OpenAI поделился своими воспоминания о стажерстве, советами и прогнозам:

➡️ Альтман рассказал, что в самом начале своей карьеры он почти пошел по пути однокурсников в инвестиционный банкинг и получил стажировку, хотя сама работа ему не нравилась. Но ему повезло и он воспользовался возможностью провести лето, разрабатывая проект в рамках первого набора Y Combinator, и переключился на стартапы. Изначально Альтман представлял OpenAI как исследовательскую лабораторию, которой можно будет заняться после завершения основной карьеры, но позже передумал. Потому что для создания полезного ИИ необходима полноценная компания. Так собственно и получилось.

➡️ Отдельной темой для обсуждения было образование. Условия мягко говоря изменились, теперь когда машины способны выполнять все больше задач, Альтман разделил освоение навыков и развитие мышления. В качестве примера - владение письмом. По мнению главы, важнее не сам навык, а способность использовать этот навык для записи и организации идей. Альтман также отметил важность человеческого суждения, коммуникации и создания вещей, которые интересны другим людям, и предложил студентам исследовать новые возможности, а не ориентироваться исключительно на популярные карьерные направления прошлого.

Junior Data Analyst в Т1 Холдинг
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Обработка и подготовка больших объемов данных для дальнейшего анализа: терминальное оборудование, устройства самообслуживания; Анализ ключевых показателей; Сверка, интеграции и выводы в расхождениях между системами… Узнать подробнее 🔵

Реалии работы Data Scientist в ИИ-стартапе: один специалист поделился своей неуспешной поппыткой трудоустройства и вызвал жаркую дискуссию в комментариях.

Дело в том, что его уволили всего через 20 дней после выхода на работу. По его словам, ему не дали нормального онбординга и документации, от него ожидали, что он быстро разберется сам в существующем коде, бизнес-логике и агентах, а затем начнет выдавать результат.

Работа раньше, работа сейчас наглядно 😭

Аналитик данных в Точка
До 390.000₽
Удаленно

Предстоит: Валидировать и обогащать данные о рынке, используя внутренние данные по клиентам; Выдвигать гипотезы о рынке и конкурентах на основе нашей клиентской базы и помогать их проверять; Моделировать влияние внешних трендов и принимаемых решений на клиентскую базу и ключевые бизнес-метрики компании… Узнать подробнее 🔵

Стажер Data Engineer в МТС
Офис в Москве

Предстоит: Разрабатывать ETL-процедуры с использованием Python, PySpark, Hadoop, Airflow; Собирать данные из разных реляционных и нереляционных источников (Kafka, Redis, Hadoop); Создавать и наполнять витрины данных в Hive/Postgres/Greenplum… Узнать подробнее 🔵

Amazon называет своих разработчиков - разработчиками ренессанса 🏛️

Amazon недавно опубликовала внутреннюю записку для инженеров, в которой описала концепцию разработчика эпохи Возрождения. Это небольшие правила, о которых стоит помнить и учитывать:

🟦Спад на токенмаксинг продолжается. Компания призывает не измерять эффективность инженеров количеством использованных токенов или объемом сгенерированного кода. Главный критерий – результат работы. Универсальной метрики в Амазон не придумали, но обсуждают следующую: feature velocity — скорость поставки функциональности.

🟦В компании также призывают использовать ИИ там, где он действительно помогает. Руководство Амазон считает, использование технологии само по себе не должно становиться целью. Поэтому ожидают от сотрудников понимания, когда инструмент полезен, а когда его применение не оправдано.

🟦Менеджерам тоже придется меняться. Руководители должны самостоятельно использовать ИИ в рабочих задачах, разбираться в его возможностях и ограничениях и понимать, почему одни команды добиваются лучших результатов, чем другие.

Не вайбкодер, а инженер эпохи Ренессанс 🗽

Senior Data Scientist/ML Engineer в X5 Tech
Удаленно

Предстоит: Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды; Строить модели машинного обучения, улучшать качество; Писать код, проводить code-review… Узнать подробнее 🔵

Прекрасная возможность для студентов: Google в поисках стажеров-ресерчеров на 2027 год

Среди обязанностей поисковый гигант предлагает решать интересные научно-технические задачи, работать над исследовательскими проектами в области ИИ/МЛ и, конечно, сотрудничать с исследовательскими и инженерными командами Google.

Среди стран, где можно будет пройти стажировку Швейцария, Германия, Франция, Гана, Нидерланды, Швеция и Великобритания.

Дедлайн подачи: 13 декабря 2026 года, но сами рекрутеры рекомендуют подавать заявку как можно раньше. Удачи ☺️

Милая история вам в ленту: муж создал приложение для поиска работы для своей жены

Как мы уже наслышаны младшим сотрудникам сейчас крайне тяжело устроиться на работу, так и поиски работы для жены автора реддита не увенчались успехами.

После 10 месяцев поиска работы на должность Junior Software Engineer, муж решил помочь и разработал инструмент, который сам ищет объявления, пишет сопроводительные письма и резюме. И да, в итоге она устроилась на работу.

На что только не пойдешь ради любви 💕️️️️️️

Data engineer в Сбер
До 480.000₽
Офис в Москве

Предстоит: разработка DWH/DataLake/LakeHouse; построение поставки данных в Batch/NRT/RealTime; оптимизация ETL; повышение актуальности данных; снижение latency доступа к даннымений на клиентскую базу и ключевые бизнес-метрики компании… Узнать подробнее 🔵

Что посмотреть в пятницу вечером: лекцию от Google про Harness engineering ☕️

Будет полезно всем тем, кто хочет перейти от простых ИИ-агентов к полноценным автономным системам. За два часа покажут весь процесс создания агента: от настройки харнеса с нуля и разработки первого агента до внедрения системы оценки качества, циклов автоматического улучшения.

Создано движение, цель которого – разработка полностью опенсорсных аналогов популярных закрытых платформ

Как говорят сами протестующие, OccupySaaS – движение протеста, выраженное в коде. Уволенные инженеры, вооруженные ИИ и документацией, создают открытые аналоги закрытого софта с нуля.

Среди основных причин появления OccupySaaS:

⭐Недовольство увольнениями. Разработчики создавали продукты стоимостью в миллиарды долларов, а затем сами попадали под сокращения.

⭐Вторая причина – бизнес-модель крупных SaaS-компаний, а именно per-seat pricing. Разработчики считают, что базовая корпоративная инфраструктура не должна превращаться в платную аренду, стоимость которой растёт вместе с бизнесом.

Сейчас движение занимается разработкой аналогов Auth0 и Salesforce (ZeroAuthy и SalesCompel соответственно), но проекты пока сырые и не готовы к продакшену.

Звучит, конечно, очень амбициозно, особенно один из заголовков: "Saas-компания для 1 млн уволенных разработчиков", а на гитхабе всего 172 подписчика. Протесты разработчиков в 2к26 🌚

Опубликованы результаты исследования IT-рынка от МТС

Для анализа рынка IT-найма в 2025–2026 годах использовались данные HR-платформ «Хабр Карьера», HeadHunter и LinkedIn, а также опросы HR-специалистов крупных IT-компаний. Исследование охватило четыре направления: разработку, DevOps, аналитику и управление продуктами. Итак, к цифрам:

➖ Конкуренция среди соискателей растет. Количество IT-вакансий сократилось на 36–38%, а число резюме увеличилось на 30%. На одну позицию приходится более 20 откликов. Работодатели все чаще отдают предпочтение сеньорам и узкопрофильным специалистам.

➖ Рост зарплат замедлился. В среднем он составляет 7–10%, тогда как для востребованных AI/ML-специалистов может достигать 12–15%. Зарплаты специалистов по разработке ИИ (ML, Data, AI) находятся в диапазоне 500 000–1 млн рублей. По оценкам аналитиков, спрос на такие кадры продолжит расти. Так что можно пока выдохнуть.

➖ Спрос на специалистов по данным сохраняется. В 1 квартале 2026 года найм в направлениях AI, ML, Data Science и Data Engineering вырос на 78% год к году. При этом растет востребованность гибридных инженеров – специалистов, которые умеют работать с кодом и ИИ-инструментами, понимают бизнес-задачи и отвечают за конечный результат.

Советы от инженера Anthropic о том, как не перестать мыслить критически при работе с агентами

Инженер из Anthropic, работающий над инструментами для агентной разработки, обратил внимание на проблему: чем больше задач мы делегируем ИИ, тем меньше поводов самостоятельно анализировать информацию, проверять решения и разбираться в деталях. В общем-то проблема действительно обретает массовый характер, поэтому для себя он выделяет три стадии взаимодействия с ИИ:

Cognitive Offloading – делегирование мышления
Мы поручаем ИИ выполнение задач, но сохраняем ответственность за результат. Агент делает работу, а мы проверяем ее и принимаем окончательные решения. Сам автор считает такой подход естественной частью своей повседневной работы.

Deferral – передача инициативы.
Здесь происходит незаметный сдвиг: результат ИИ перестает быть гипотезой и становится отправной точкой для следующих действий. Мы уже не столько оцениваем ответ, сколько используем его для дальнейшей работы.

Cognitive Surrender – капитуляция мышления.
Самая опасная стадия: мы настолько привыкаем доверять агенту, что перестаем проверять его ответы. Автор описывает, как это происходит постепенно: сначала внимательно читаем результат, потом бегло просматриваем, а однажды обнаруживаем, что не можем объяснить даже отдельные решения в собственной работе.

Чтобы избежать такого исхода и оставаться на первой стадии инженер предлагает несколько практик:

➖ Прежде чем обращаться к агенту с нетривиальной задачей, подумайте сами, каким может быть решение. Даже если предположение окажется неверным, это поможет не подменять собственное мнение ответом ИИ.

➖ Проверяйте доказательства, а не слова модели. Проведи серию тестов, задавайте уточняющие вопросы, попросите разные модели привести контраргументы, в общем, обязательно ищите альтернативные варианты. И только на основе этого делайте выводы (самостоятельно!).

➖ Проверяйте то, что написал агент. Даже если тесты прошли успешно, то необходимо иметь понимае того, что именно проверка подтвердила, а что осталось за ее пределами. Даже успешно пройденный тест может не обнаружить ошибку, если она заложена и в самом тесте.

➖ Чтоб совсем не растерять свои навыки, инженер предлагает хотя бы раз в неделю выполнять какую-то привычную задачу без агента, а раз в месяц спрашивать себя, какие действия вы уже перестали делать самостоятельно и готовы ли вы действительно отказаться от этих навыков.

В X завирусился пост бывшего сотрудника Anthropic, который рассказал об уходе из компании и переходе к конкуренту – Kimi.

По его словам, за три года работы он освоил обучение моделей, элаймент ресерч и, главное (!), все тонкости блокировки китайских (и не только) пользователей Claude.

Не пов, а рил: устраиваешься в компанию, чтобы потом слить все конкурентам 🫡

Динамика спроса на инженеров от StackOverflow

По сравнению с 2022 годом спрос на разработчиков изменился:
Количество вакансий для джунов сократилось на 64%; для спеицалистов уровня мидл снижение на 13%; а вот сеньерам и лидам все нипочем, у них рост на 11%.

Сильнее всего изменения на рынке труда затронули молодых специалистов 22–25 лет. По данным Stanford Digital Economy Lab, в профессиях, где ИИ активнее всего автоматизирует рабочие задачи, занятость этой возрастной группы оказалась на 19% ниже ожидаемого уровня. При этом среди более опытных специалистов аналогичного снижения не наблюдается.

Самые быстрорастущие навыки у разработчиков:
Cursor +643% упоминаний; Claude +483% (до момента пока аккаунт в бан не улетит 💀); Google Vertex AI +238%; MLflow рост примерно в 3 раза.

Также растет спрос на LangChain, LangGraph, мультиагентные системы, ИИ-интеграцию и системную архитектуру.

По данным анализа более 23 000 вакансий в 116 технологических компаниях медианное время закрытия позиций составляет:
➖AI Engineer 74 дня
➖Product Security Engineer 62 дня
➖ML Engineer 50 дней
➖Engineering Manager 50 дней
➖Software Engineer 44 дня.

Аналитики также выяснили, что компании, которые медленно проводят найм, закрывают вакансии на 28–51 день позже тех, кто делает это быстрее. Такие задержки обходятся бизнесу потерей производительность и упущенной прибыли. Так, например, незакрытая вакансия Engineering Manager может привести к потерям более $23 000.