5 страхов начинающих разработчиков и что с ними делать 😱
Страх №1: Потратить много времени, сил и денег на обучение, а потом не найти работу
👉 Что делать?
Изучить вопрос. Не прочитать статью о том, что IT-специалисты сейчас востребованы и будут востребованы в ближайшее время, а увидеть это своими глазами. Зайти на Hh, посмотреть сколько предложений будет там по вашей будущей профессии. Зайти на сайты известных компаний и посмотреть сколько туда нужно айтишников. Так вы увидите реальную картину.
Если страх не пропадет, то значит, вы думаете, что не сможете найти работу из-за собственных навыков. В себе сомневаться не нужно, нужно в себя верить. Эта вера поможет вам сделать первый шаг. А потом учитесь, учитесь ответственно и качественно, тогда этот страх отпадет сам собой.
Страх №2: Быть замененной ИИ
Вы боитесь, что искусственный интеллект в скором будущем сможет сделать вашу работу лучше, быстрее и дешевле, чем вы.
👉 Что делать?
Понять, что ИИ не может заменить вас, а может только дополнить ваш функционал. ИИ – это не враг, а друг, который может помочь вам в вашей работе, упростить вам жизнь, улучшить ваши результаты. ИИ – это не чудо, а инструмент, который требует вашего управления, контроля, анализа, оценки, корректировки, обучения.
Страх №3: Испортить реальный проект на новой работе
Вы боитесь, что не готовы к реальной работе, что обязательно сделаете что-то неправильно: уроните прод, вызовите сбой, случайно удалите базу данных.
👉 Что делать?
Успокоиться и вспомнить, что не ошибается только тот, кто ничего не делает. Да и более опытные коллеги вряд ли допустят, чтобы вы создали какую-то серьезную проблему. Если в чем-то сомневаетесь, идите за помощью к команде. Не стесняйтесь задавать неприличное количество вопросов, если вы впервые выполняете ответственную работу.
Страх №4: Быть рассекреченной: на самом деле я еще не разработчица, а работу вообще получила случайно
Страх новичка, который ничего не знает, а все вокруг кажутся квалифицированными и умными — самый распространённый страх при выходе на первую работу. Есть ощущение, что все сразу как будто заметят, что вы ничего не знаете, не умеете и гуглите каждый шаг.
👉 Что делать?
Повторять себе, что на самом деле это не так: про вас никто не думает плохо и не начнёт сразу топить, когда вы предложите не самое лучшее решение. Все понимают, что на новом месте нужно освоиться и разобраться. Если вы прошли отбор, то занимаете место по праву. Рассекречивать вас никто не будет, у ваших коллег полно других задач:)
Страх №5: Понять, что IT — это не ваше
Вы боитесь, что инвестируете свои деньги, время и силы в обучение, затем выйдете на первую работу и поймете, что это не ваша сфера.
👉 Что делать?
Можно посмотреть ролики на ютубе перед стартом обучения, как проходит типичный рабочий день фронтендера/бэкендера или другого разработчика перед началом обучения. Это вас немного отрезвит.
Но и при самом скурпулезном подходе к выбору профессии, можно ошибиться. Просто потому, что за время обучения меняется сам человек, его предпочтения, мотивация, жизненные обстоятельства. Уходить из той области, которая разонравилась и искать себя в новой — это нормально! Дело всей жизни вполне может быть и не одно.
Если у вас есть свои страхи или советы, то поделитесь ими в комментариях 👇🏻
#лонгрид #карьера_в_IT
Страх №1: Потратить много времени, сил и денег на обучение, а потом не найти работу
👉 Что делать?
Изучить вопрос. Не прочитать статью о том, что IT-специалисты сейчас востребованы и будут востребованы в ближайшее время, а увидеть это своими глазами. Зайти на Hh, посмотреть сколько предложений будет там по вашей будущей профессии. Зайти на сайты известных компаний и посмотреть сколько туда нужно айтишников. Так вы увидите реальную картину.
Если страх не пропадет, то значит, вы думаете, что не сможете найти работу из-за собственных навыков. В себе сомневаться не нужно, нужно в себя верить. Эта вера поможет вам сделать первый шаг. А потом учитесь, учитесь ответственно и качественно, тогда этот страх отпадет сам собой.
Страх №2: Быть замененной ИИ
Вы боитесь, что искусственный интеллект в скором будущем сможет сделать вашу работу лучше, быстрее и дешевле, чем вы.
👉 Что делать?
Понять, что ИИ не может заменить вас, а может только дополнить ваш функционал. ИИ – это не враг, а друг, который может помочь вам в вашей работе, упростить вам жизнь, улучшить ваши результаты. ИИ – это не чудо, а инструмент, который требует вашего управления, контроля, анализа, оценки, корректировки, обучения.
Страх №3: Испортить реальный проект на новой работе
Вы боитесь, что не готовы к реальной работе, что обязательно сделаете что-то неправильно: уроните прод, вызовите сбой, случайно удалите базу данных.
👉 Что делать?
Успокоиться и вспомнить, что не ошибается только тот, кто ничего не делает. Да и более опытные коллеги вряд ли допустят, чтобы вы создали какую-то серьезную проблему. Если в чем-то сомневаетесь, идите за помощью к команде. Не стесняйтесь задавать неприличное количество вопросов, если вы впервые выполняете ответственную работу.
Страх №4: Быть рассекреченной: на самом деле я еще не разработчица, а работу вообще получила случайно
Страх новичка, который ничего не знает, а все вокруг кажутся квалифицированными и умными — самый распространённый страх при выходе на первую работу. Есть ощущение, что все сразу как будто заметят, что вы ничего не знаете, не умеете и гуглите каждый шаг.
👉 Что делать?
Повторять себе, что на самом деле это не так: про вас никто не думает плохо и не начнёт сразу топить, когда вы предложите не самое лучшее решение. Все понимают, что на новом месте нужно освоиться и разобраться. Если вы прошли отбор, то занимаете место по праву. Рассекречивать вас никто не будет, у ваших коллег полно других задач:)
Страх №5: Понять, что IT — это не ваше
Вы боитесь, что инвестируете свои деньги, время и силы в обучение, затем выйдете на первую работу и поймете, что это не ваша сфера.
👉 Что делать?
Можно посмотреть ролики на ютубе перед стартом обучения, как проходит типичный рабочий день фронтендера/бэкендера или другого разработчика перед началом обучения. Это вас немного отрезвит.
Но и при самом скурпулезном подходе к выбору профессии, можно ошибиться. Просто потому, что за время обучения меняется сам человек, его предпочтения, мотивация, жизненные обстоятельства. Уходить из той области, которая разонравилась и искать себя в новой — это нормально! Дело всей жизни вполне может быть и не одно.
Если у вас есть свои страхи или советы, то поделитесь ими в комментариях 👇🏻
#лонгрид #карьера_в_IT
Как выбрать первый язык программирования?
В мире существует более 200 языков программирования, но только несколько десятков используются большинством разработчиков. Выбрать свой среди чужих вам поможет – востребованность языка, его сложность и область, в которой вы хотите работать.
1️⃣ Востребованность языка можно оценить с помощью специальных рейтингов:
TIOBE – рейтинг основан на проценте запросов в поисковиках конкретного языка от запросов по всем языкам и ежемесячно составляется на основе данных из Google, Baidu, Wikipedia, Amazon и Ebay (Яндекс не учитывается).
PYPL (Popularity of Programming Language index) — рейтинг GitHub оценивает по Google Trends, к каким языкам чаще всего ищут уроки;
Stack Overflow — сервис вопросов и ответов по теме программирования проводит масштабные исследования рынка и опросы разработчиков;
IEEE — Институт инженеров электротехники и электроники ежегодно публикует на своем сайте рейтинг языков программирования, основанный на 11 параметрах и восьми источниках, включающих соцсети и GitHub.
☝️ Если обобщить данные из всех рейтингов, то самым востребованным языком на январь 2024 года является Python. Также в топе находятся: Java, JavaScript, С, С++ и C#.
А если вы хотите оценить популярность языка среди работодателей в конкретном регионе, зайдите в любой сервис по поиску работы и вбейте в строку поиска название языка.
2️⃣ Теперь давайте разберемся со сложностью. Это довольно субъективный вопрос, но общие рекомендации такие:
> Для изучения с нуля лучше всего подходят Python и JavaScript.
> PHP, Swift и Kotlin — немного сложнее.
> Java и C# — еще сложнее.
> C++ – самый сложный.
3️⃣ И, наконец, самое главное – краткий список наиболее широко используемых языков в тех или иных областях разработки:
> Веб-разработка – JavaScript, Java, HTML5, Ruby, TypeScript;
> Мобильная разработка – Kotlin, Swift, Objective-C, C#, C++, Java, JavaScript;
> Data Science – Python, R, SQL, Scala, Julia, MATLAB;
> Искусственный интеллект и машинное обучение – Python, R, Java, Lisp, Prolog, JavaScript;
> Облачные вычисления – Java, Python, JavaScript, Golang, .Net Core;
> Кибербезопасность – Perl, C++, SQL, Ruby, Rust, Assembly.
> Разработка игр – Java, C++, Python
В будущем мир программирования будет сосредоточен вокруг искусственного интеллекта и машинного обучения. Пока все складывается так: Python (движущая сила ИИ), JavaScript (доминирует в веб-браузерах), Java (широко распространен в корпоративной среде), Kotlin (часто используется в приложениях), C++ (системное программирование и разработка игр) и вместе они будут играть ключевую роль в формировании цифрового мира. Но не за горами появление новых языков программирования, более удобных и универсальных.
А какой язык программирования изучаете вы? Почему выбрали его в качестве первого? Поделитесь своей историей в комментариях)
#лонгрид #мир_IT
В мире существует более 200 языков программирования, но только несколько десятков используются большинством разработчиков. Выбрать свой среди чужих вам поможет – востребованность языка, его сложность и область, в которой вы хотите работать.
1️⃣ Востребованность языка можно оценить с помощью специальных рейтингов:
TIOBE – рейтинг основан на проценте запросов в поисковиках конкретного языка от запросов по всем языкам и ежемесячно составляется на основе данных из Google, Baidu, Wikipedia, Amazon и Ebay (Яндекс не учитывается).
PYPL (Popularity of Programming Language index) — рейтинг GitHub оценивает по Google Trends, к каким языкам чаще всего ищут уроки;
Stack Overflow — сервис вопросов и ответов по теме программирования проводит масштабные исследования рынка и опросы разработчиков;
IEEE — Институт инженеров электротехники и электроники ежегодно публикует на своем сайте рейтинг языков программирования, основанный на 11 параметрах и восьми источниках, включающих соцсети и GitHub.
☝️ Если обобщить данные из всех рейтингов, то самым востребованным языком на январь 2024 года является Python. Также в топе находятся: Java, JavaScript, С, С++ и C#.
А если вы хотите оценить популярность языка среди работодателей в конкретном регионе, зайдите в любой сервис по поиску работы и вбейте в строку поиска название языка.
2️⃣ Теперь давайте разберемся со сложностью. Это довольно субъективный вопрос, но общие рекомендации такие:
> Для изучения с нуля лучше всего подходят Python и JavaScript.
> PHP, Swift и Kotlin — немного сложнее.
> Java и C# — еще сложнее.
> C++ – самый сложный.
3️⃣ И, наконец, самое главное – краткий список наиболее широко используемых языков в тех или иных областях разработки:
> Веб-разработка – JavaScript, Java, HTML5, Ruby, TypeScript;
> Мобильная разработка – Kotlin, Swift, Objective-C, C#, C++, Java, JavaScript;
> Data Science – Python, R, SQL, Scala, Julia, MATLAB;
> Искусственный интеллект и машинное обучение – Python, R, Java, Lisp, Prolog, JavaScript;
> Облачные вычисления – Java, Python, JavaScript, Golang, .Net Core;
> Кибербезопасность – Perl, C++, SQL, Ruby, Rust, Assembly.
> Разработка игр – Java, C++, Python
В будущем мир программирования будет сосредоточен вокруг искусственного интеллекта и машинного обучения. Пока все складывается так: Python (движущая сила ИИ), JavaScript (доминирует в веб-браузерах), Java (широко распространен в корпоративной среде), Kotlin (часто используется в приложениях), C++ (системное программирование и разработка игр) и вместе они будут играть ключевую роль в формировании цифрового мира. Но не за горами появление новых языков программирования, более удобных и универсальных.
А какой язык программирования изучаете вы? Почему выбрали его в качестве первого? Поделитесь своей историей в комментариях)
#лонгрид #мир_IT
Биометрия зарегистрирована!
Многим такое уведомления не так давно пришло на «Госуслуги», если вам не приходило, загляните в приложение, есть вероятность, что найдете его там:) А причиной этому – быстрая передача данных от ведущих банков в государственный реестр, с нашего номинального согласия. Если ввели пинкод в банкомате или случайно нажали «разрешить» на баннере в сторис – считай согласились.
Поговорим сегодня о том, как работает биометрия 👁
Биометрические системы идентификации работают на основе сбора, обработки и сравнения уникальных физических или поведенческих признаков человека. В процессе регистрации биометрическая система создает шаблон, который представляет собой цифровое представление характеристик человека. При попытке идентификации или верификации система сравнивает полученные данные с ранее сохраненными шаблонами для определения совпадения.
– Распознавание отпечатков пальцев, например, включает анализ узоров, вихрей и линий, которые уникальны для каждого человека.
– Технология распознавания лица анализирует черты лица, такие как расстояние между глазами, форма носа и контуры челюсти.
– Распознавание голоса исследует характеристики голоса, включая тон, интонацию и динамику речи.
Безопасность и приватность
С развитием биометрических технологий возрастает внимание к вопросам безопасности и приватности. Защита биометрических данных становится критически важной, поскольку утечка такой информации может привести к необратимым последствиям. Разработчики технологий постоянно работают над улучшением методов шифрования и безопасного хранения данных, чтобы минимизировать риски и защитить личную информацию пользователей.
Будущее биометрии
Смотрели «Особое мнение»? Помните, как Том Круз вставляет себе другие глаза, чтобы обойти систему контроля и проникнуть на бывшую работу?
Надеемся, не такое у биометрии будущее.
Перспективы биометрии впечатляют. Исследователи и разработчики изучают новые методы идентификации, включая распознавание походки, анализ паттернов вен и даже биометрию на основе ДНК. Эти технологии обещают еще большую точность и безопасность, открывая путь к созданию умных городов. И дух захватывает, и сердце уходит в пятки от таких перспектив 🤯
А что вы думаете об этой технологии?
#лонгрид #мир_IT
Многим такое уведомления не так давно пришло на «Госуслуги», если вам не приходило, загляните в приложение, есть вероятность, что найдете его там:) А причиной этому – быстрая передача данных от ведущих банков в государственный реестр, с нашего номинального согласия. Если ввели пинкод в банкомате или случайно нажали «разрешить» на баннере в сторис – считай согласились.
Поговорим сегодня о том, как работает биометрия 👁
Биометрические системы идентификации работают на основе сбора, обработки и сравнения уникальных физических или поведенческих признаков человека. В процессе регистрации биометрическая система создает шаблон, который представляет собой цифровое представление характеристик человека. При попытке идентификации или верификации система сравнивает полученные данные с ранее сохраненными шаблонами для определения совпадения.
– Распознавание отпечатков пальцев, например, включает анализ узоров, вихрей и линий, которые уникальны для каждого человека.
– Технология распознавания лица анализирует черты лица, такие как расстояние между глазами, форма носа и контуры челюсти.
– Распознавание голоса исследует характеристики голоса, включая тон, интонацию и динамику речи.
Безопасность и приватность
С развитием биометрических технологий возрастает внимание к вопросам безопасности и приватности. Защита биометрических данных становится критически важной, поскольку утечка такой информации может привести к необратимым последствиям. Разработчики технологий постоянно работают над улучшением методов шифрования и безопасного хранения данных, чтобы минимизировать риски и защитить личную информацию пользователей.
Будущее биометрии
Смотрели «Особое мнение»? Помните, как Том Круз вставляет себе другие глаза, чтобы обойти систему контроля и проникнуть на бывшую работу?
Надеемся, не такое у биометрии будущее.
Перспективы биометрии впечатляют. Исследователи и разработчики изучают новые методы идентификации, включая распознавание походки, анализ паттернов вен и даже биометрию на основе ДНК. Эти технологии обещают еще большую точность и безопасность, открывая путь к созданию умных городов. И дух захватывает, и сердце уходит в пятки от таких перспектив 🤯
А что вы думаете об этой технологии?
#лонгрид #мир_IT
Кто такой промт-инженер и как им стать?
Промт-инженер — это специалист, занимающийся разработкой и оптимизацией запросов (промтов) для языковых моделей, чтобы максимально точно и корректно извлекать нужную информацию.
Роль промт-инженера – тонкая настройка взаимодействия с ИИ. Другими словами, необходимо максимально быстро получить от нейросети именно то, что хочет бизнес.
1️⃣ Требования к промт-инженеру (взяты из реальной вакансии):
– Большой интерес к инновациям в области медиа и технологий;
– Знание рынка существующих нейронных сетей и вариантов их применения;
– Проактивная позиция в вопросе применения нейронных сетей для задач производственной компании;
– Желание исследовать и креативить;
– Системное мышление, внимательность, нацеленность на результат, умение работать в команде, ответственность;
– Высшее образование;
– Аналитический склад.
Профессия еще совсем свежая, поэтому требования к специалистам не устаканились. Где-то от кандидатов просят технических навыков, а где-то – нет.
2️⃣ К примеру, вот требования из другой вакансии:
– Опыт работы с большими языковыми моделями (ChatGPT, GPT-4, GigaChat, YandexGPT, midjorney и др.);
– Понимание принципов работы с плагинами GPT;
– Опыт работы с API;
– Понимание архитектуры LLM;
– Понимание принципов работы с промптами (zero shot, few shot, step-by-step);
– Опыт тестирования написанных промптов на работоспособность и устойчивость к повторной генерации и входным данным;
– Навыками программирования.
Как стать промт-инженером?
Сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе и идти пробовать устраиваться!
Может не получиться, но российский рынок пока сам не до конца понимает, кто такой этот промт-инженер. Поэтому любой уверенный специалист, который покрывает потребность бизнеса в использовании ИИ и ускорении работы, имеет шанс заполучить желаемое место.
👩🎓 Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. Если пройдете их до того, как это станет мейнстримом, получите конкурентное преимущество.
Профессия очень перспективная, сейчас каждая компания хочет внедрить у себя инструменты ИИ, но далеко не все знают, как с ними работать.
#карьера_в_IT #лонгрид
Промт-инженер — это специалист, занимающийся разработкой и оптимизацией запросов (промтов) для языковых моделей, чтобы максимально точно и корректно извлекать нужную информацию.
Роль промт-инженера – тонкая настройка взаимодействия с ИИ. Другими словами, необходимо максимально быстро получить от нейросети именно то, что хочет бизнес.
1️⃣ Требования к промт-инженеру (взяты из реальной вакансии):
– Большой интерес к инновациям в области медиа и технологий;
– Знание рынка существующих нейронных сетей и вариантов их применения;
– Проактивная позиция в вопросе применения нейронных сетей для задач производственной компании;
– Желание исследовать и креативить;
– Системное мышление, внимательность, нацеленность на результат, умение работать в команде, ответственность;
– Высшее образование;
– Аналитический склад.
Профессия еще совсем свежая, поэтому требования к специалистам не устаканились. Где-то от кандидатов просят технических навыков, а где-то – нет.
2️⃣ К примеру, вот требования из другой вакансии:
– Опыт работы с большими языковыми моделями (ChatGPT, GPT-4, GigaChat, YandexGPT, midjorney и др.);
– Понимание принципов работы с плагинами GPT;
– Опыт работы с API;
– Понимание архитектуры LLM;
– Понимание принципов работы с промптами (zero shot, few shot, step-by-step);
– Опыт тестирования написанных промптов на работоспособность и устойчивость к повторной генерации и входным данным;
– Навыками программирования.
Как стать промт-инженером?
Сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе и идти пробовать устраиваться!
Может не получиться, но российский рынок пока сам не до конца понимает, кто такой этот промт-инженер. Поэтому любой уверенный специалист, который покрывает потребность бизнеса в использовании ИИ и ускорении работы, имеет шанс заполучить желаемое место.
👩🎓 Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. Если пройдете их до того, как это станет мейнстримом, получите конкурентное преимущество.
Профессия очень перспективная, сейчас каждая компания хочет внедрить у себя инструменты ИИ, но далеко не все знают, как с ними работать.
#карьера_в_IT #лонгрид
Как использовать Chat GPT в работе?
Скажем сразу, всю работу Chat GPT делать за вас не будет. Но может помочь.
2️⃣ Идеи
Не факт, что нейросеть сможет предложить вам шедевр. Но подтолкнуть, направить, создать вам условия для брейншторма – может.
💡 Вам нужно придумать название IT-блога или дизайн-концепцию для сайта, а может выделить конкурентные преимущества вашего продукта?
Спросите Chat GPT. Попросите сгенерировать 20-50-100 вариантов. Некоторые из них будут ничего, некоторые — полной чушью. Но суть не в этом, а в том, что вы преодолеете чистый лист и сами начнете генерировать такие идеи, что мама не горюй! Опробовано на себе.
2️⃣ Технические задания
Если вы просто отправите в чат «Сделай ТЗ на редизайн сайта по продаже светильников-капибар», то ничего хорошего от нейросети не ждите:)
Но! С помощью чата можно разбивать большие проекты на множество задач для всей команды. Подробно опишите свою задумку, а потом спросите Chat GPT, как бы он организовал ее выполнение.
Чат предложит алгоритм, вы его скорректируете. Далее предложите Chat GPT написать ТЗ для каждого из участников процесса.
Так у вас на руках будут черновики технических заданий. Но помните, это только черновики, их нужно дорабатывать и дополнять!
3️⃣ Тексты
Кажется, что это самое очевидное. Такая работа, которую Chat GPT может сделать от и до.
Естественно, есть нюансы 😈
По простому текстовому запросу Chat GPT генерит нейротекст, от которого пахнет роботом за версту.
Можно это преодолеть, скормить чату несколько текстов, которые вам нравятся. Слегка обучить языковую модель.
Так мы уберем роботизированность. Дальше надо будет внимательно прочитать текст, сканируя его смысл. У GPT бывают провалы в логике, до сих пор изредка встречаются фактические ошибки и неумолимое желание использовать инфоцыганский тон 💃
После корректировок у вас выйдет где-то 30% роботекста и 70% вашего. Или 50 на 50, если уникальность не сильно важна.
Сценариев использования Chat GPT в работе намного больше, но это уже в следующий материалах.
А как насчет кода в Chat GPT? Здесь мнения разнятся: кто-то уже давно активно использует нейросеть в разработке, кто-то говорит, что она генерит слишком плохой код. Ставьте 🔥если хотите пост об этом)
А вы используете Chat GPT в работе?
#мир_IT #лонгрид
Скажем сразу, всю работу Chat GPT делать за вас не будет. Но может помочь.
2️⃣ Идеи
Не факт, что нейросеть сможет предложить вам шедевр. Но подтолкнуть, направить, создать вам условия для брейншторма – может.
💡 Вам нужно придумать название IT-блога или дизайн-концепцию для сайта, а может выделить конкурентные преимущества вашего продукта?
Спросите Chat GPT. Попросите сгенерировать 20-50-100 вариантов. Некоторые из них будут ничего, некоторые — полной чушью. Но суть не в этом, а в том, что вы преодолеете чистый лист и сами начнете генерировать такие идеи, что мама не горюй! Опробовано на себе.
2️⃣ Технические задания
Если вы просто отправите в чат «Сделай ТЗ на редизайн сайта по продаже светильников-капибар», то ничего хорошего от нейросети не ждите:)
Но! С помощью чата можно разбивать большие проекты на множество задач для всей команды. Подробно опишите свою задумку, а потом спросите Chat GPT, как бы он организовал ее выполнение.
Чат предложит алгоритм, вы его скорректируете. Далее предложите Chat GPT написать ТЗ для каждого из участников процесса.
Так у вас на руках будут черновики технических заданий. Но помните, это только черновики, их нужно дорабатывать и дополнять!
3️⃣ Тексты
Кажется, что это самое очевидное. Такая работа, которую Chat GPT может сделать от и до.
Естественно, есть нюансы 😈
По простому текстовому запросу Chat GPT генерит нейротекст, от которого пахнет роботом за версту.
Можно это преодолеть, скормить чату несколько текстов, которые вам нравятся. Слегка обучить языковую модель.
Так мы уберем роботизированность. Дальше надо будет внимательно прочитать текст, сканируя его смысл. У GPT бывают провалы в логике, до сих пор изредка встречаются фактические ошибки и неумолимое желание использовать инфоцыганский тон 💃
После корректировок у вас выйдет где-то 30% роботекста и 70% вашего. Или 50 на 50, если уникальность не сильно важна.
Сценариев использования Chat GPT в работе намного больше, но это уже в следующий материалах.
А как насчет кода в Chat GPT? Здесь мнения разнятся: кто-то уже давно активно использует нейросеть в разработке, кто-то говорит, что она генерит слишком плохой код. Ставьте 🔥если хотите пост об этом)
А вы используете Chat GPT в работе?
#мир_IT #лонгрид
Кто такой специалист по внедрению AI и как им стать?
Специалист по внедрению AI — это профессионал, который отлично разбирается в нейросетях (с точки зрения пользователя), создает качественные промты, при этом имеет опыт работы с бизнес-процессами и умеет считать выгоду от автоматизации.
Роль специалиста по внедрению AI – быстро и безболезненно внедрить AI-инструменты в работу компании, обучить сотрудников и оптимизировать часть рутинных задач
1️⃣ Требования (взяты из реальной вакансии):
– Аналитический склад ума;
– Понимание принципов и основ работы AI, базовые знания теории вероятности;
– Умение вычленять и формулировать ключевые мысли из большого объема информации;
– Умение грамотно составлять запросы и добиваться нужного от нейросети;
– Активная генерация идей и предложений для развития;
– Работа не только с текстами и изображениями, но и реализация с помощью ИИ внутренних и внешних задач компании.
Приветствуются знания:
– Английского языка;
– Python (Fast API, HttpX, Asyncio, Pydantic, Motor), Mongo DB;
– Умение планировать свое время, правильно расставлять приоритеты и ответственно подходить к соблюдению сроков решения задач и качеству исполнения;
Профессия новая, поэтому в каждой вакансии требования будут отличаться, но суть одна: уметь работать с нейросетями и закрывать с помощью них запросы бизнеса.
Как стать специалистом по внедрению-AI?
Тут все схоже с профессией промт-инженер: сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе, посчитать, какую выгоду принесет та или иная автоматизация в компании (или уже принесла на вашем предыдущем месте) и идти устраиваться!
Есть два основных пути развития у этой профессии:
1) Специалист по внедрению AI (в найме) – вас нанимают в штат и вы помогаете внедрить ИИ в работу одной компании (такие вакансии уже есть, но их пока мало)
2) Коуч по нейросетям – вы тот же специалист по внедрению AI, но в свободном плавании. Предлагаете свои услуги (консультации, полное внедрение, анализ процессов с чек-листом для автоматизации) разным компаниям и находите клиентов сами.
🎓 Курсов по профессии пока нет, но очень полезны будут обучающие программы по работе с нейросетями. Глубокое понимание работы ИИ, чтение официальной документации, умение создавать надстройки над нейросетями (GPTs, к примеру) – станут вашими конкурентными преимуществами.
Если вы увлечены нейросетями и уже поняли, насколько они могут помочь в работе и жизни и даже посчитали выгоду, то эта работа для вас.
#карьера_в_IT #лонгрид
Специалист по внедрению AI — это профессионал, который отлично разбирается в нейросетях (с точки зрения пользователя), создает качественные промты, при этом имеет опыт работы с бизнес-процессами и умеет считать выгоду от автоматизации.
Роль специалиста по внедрению AI – быстро и безболезненно внедрить AI-инструменты в работу компании, обучить сотрудников и оптимизировать часть рутинных задач
1️⃣ Требования (взяты из реальной вакансии):
– Аналитический склад ума;
– Понимание принципов и основ работы AI, базовые знания теории вероятности;
– Умение вычленять и формулировать ключевые мысли из большого объема информации;
– Умение грамотно составлять запросы и добиваться нужного от нейросети;
– Активная генерация идей и предложений для развития;
– Работа не только с текстами и изображениями, но и реализация с помощью ИИ внутренних и внешних задач компании.
Приветствуются знания:
– Английского языка;
– Python (Fast API, HttpX, Asyncio, Pydantic, Motor), Mongo DB;
– Умение планировать свое время, правильно расставлять приоритеты и ответственно подходить к соблюдению сроков решения задач и качеству исполнения;
Профессия новая, поэтому в каждой вакансии требования будут отличаться, но суть одна: уметь работать с нейросетями и закрывать с помощью них запросы бизнеса.
Как стать специалистом по внедрению-AI?
Тут все схоже с профессией промт-инженер: сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе, посчитать, какую выгоду принесет та или иная автоматизация в компании (или уже принесла на вашем предыдущем месте) и идти устраиваться!
Есть два основных пути развития у этой профессии:
1) Специалист по внедрению AI (в найме) – вас нанимают в штат и вы помогаете внедрить ИИ в работу одной компании (такие вакансии уже есть, но их пока мало)
2) Коуч по нейросетям – вы тот же специалист по внедрению AI, но в свободном плавании. Предлагаете свои услуги (консультации, полное внедрение, анализ процессов с чек-листом для автоматизации) разным компаниям и находите клиентов сами.
🎓 Курсов по профессии пока нет, но очень полезны будут обучающие программы по работе с нейросетями. Глубокое понимание работы ИИ, чтение официальной документации, умение создавать надстройки над нейросетями (GPTs, к примеру) – станут вашими конкурентными преимуществами.
Если вы увлечены нейросетями и уже поняли, насколько они могут помочь в работе и жизни и даже посчитали выгоду, то эта работа для вас.
#карьера_в_IT #лонгрид
Люди-сканеры или мультипотенциалы 🤹
Кем ты хочешь стать, когда вырастешь?
– Космонавтом, конечно! Ну или писателем. В крайнем случае – ветеринаром.
*в итоге стала айтишницей*
Этот простой вопрос не так безобиден, как кажется. Он, во-первых, говорит о том, что человек способен заранее определить свое настоящее призвание, в котором он сможет целиком раскрыть свой потенциал. Во-вторых: что это призвание должно быть одно. Так считает Эмили Вапник – предприниматель, писатель и спикер.
👏 Вот ее выступление на TED – Почему не у всех есть одно истинное призвание.
Больше всего от этого страдают люди, которых называют мультипотенциальными. Они испытывают интерес ко многим (порой очень далеким друг от друга) сферам деятельности и пробуют себя во всех, одновременно или по очереди.
На эту же тему написала книгу Барбара Шер. Она называет мультипотенциалов по-другому – люди-сканеры, но транслирует схожие смыслы.
🤛 Здесь можно прочитать наш обзор на эту книгу – Отказываюсь выбирать!
У мультипотенциалов есть свои сверхспособности:
⁃ Синтез идей
⁃ Быстрая обучаемость
⁃ Приспособляемость
Узнали в этих словах себя? Пишите в комментариях, как вы совмещаете разные сферы в своей жизни.
Ставьте 🔥 если вам интересна эта тема и мы напишем о том, как строить карьеру мультипотенциалам.
#личная_эффективность #лонгрид
Кем ты хочешь стать, когда вырастешь?
– Космонавтом, конечно! Ну или писателем. В крайнем случае – ветеринаром.
Этот простой вопрос не так безобиден, как кажется. Он, во-первых, говорит о том, что человек способен заранее определить свое настоящее призвание, в котором он сможет целиком раскрыть свой потенциал. Во-вторых: что это призвание должно быть одно. Так считает Эмили Вапник – предприниматель, писатель и спикер.
Больше всего от этого страдают люди, которых называют мультипотенциальными. Они испытывают интерес ко многим (порой очень далеким друг от друга) сферам деятельности и пробуют себя во всех, одновременно или по очереди.
На эту же тему написала книгу Барбара Шер. Она называет мультипотенциалов по-другому – люди-сканеры, но транслирует схожие смыслы.
У мультипотенциалов есть свои сверхспособности:
⁃ Синтез идей
⁃ Быстрая обучаемость
⁃ Приспособляемость
Узнали в этих словах себя? Пишите в комментариях, как вы совмещаете разные сферы в своей жизни.
Ставьте 🔥 если вам интересна эта тема и мы напишем о том, как строить карьеру мультипотенциалам.
#личная_эффективность #лонгрид
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Все совершают ошибки 🤐
В прошлом посте говорили про то, как пережить факапы на работе, а в этом решили их вспомнить.
🗣️ Проджект Оля:
Мои факапы скучные, самый крупный был связан с тем, что с моей подачи выпустили в прод забагованный функционал.
Расскажу лучше про случай со своей коллегой и подругой, свидетельницей которого я стала.
История:
Как-то мы всей компанией собирались на отчетном демо в зуме. Это такое длииинное совещание, где директора департаментов рассказывают о том, что хорошего они сделали за квартал/год.
Время начинать, первый спикер разбирается с демонстрацией экрана, все молчат и ждут. Презентацию наконец удается показать. И тут все сотрудники, включая генерального, слышат это 👇🏻
«Леш, ты посмотри! Я же говорила, это не презентация, это х@&ня какая-то! Ну скажи же?»
Это моя подруга забыла выключить микрофон и поделилась мнением о презентации нашего нового директора по маркетингу со своим парнем 🙈
Из последствий: генеральный директор лично провел для нее лекцию на тему: «Как экологично давать обратную связь».
А с ее отзывом на презу, если честно, почти вся компания была согласна:)
Расскажите о своих факапах на работе и на собеседованиях.
💬 Ждем ваши истории в комментариях.
#мир_IT #лонгрид
В прошлом посте говорили про то, как пережить факапы на работе, а в этом решили их вспомнить.
🗣️ Проджект Оля:
Мои факапы скучные, самый крупный был связан с тем, что с моей подачи выпустили в прод забагованный функционал.
Расскажу лучше про случай со своей коллегой и подругой, свидетельницей которого я стала.
История:
Как-то мы всей компанией собирались на отчетном демо в зуме. Это такое длииинное совещание, где директора департаментов рассказывают о том, что хорошего они сделали за квартал/год.
Время начинать, первый спикер разбирается с демонстрацией экрана, все молчат и ждут. Презентацию наконец удается показать. И тут все сотрудники, включая генерального, слышат это 👇🏻
Это моя подруга забыла выключить микрофон и поделилась мнением о презентации нашего нового директора по маркетингу со своим парнем 🙈
Из последствий: генеральный директор лично провел для нее лекцию на тему: «Как экологично давать обратную связь».
А с ее отзывом на презу, если честно, почти вся компания была согласна:)
Расскажите о своих факапах на работе и на собеседованиях.
💬 Ждем ваши истории в комментариях.
#мир_IT #лонгрид