🤖 Супер-джуниоры OpenAI - кто они и зачем нужны?

OpenAI всё чаще берёт в команду молодых ИИ-нативных инженеров, так называемых super junior: людей, выросших в эпоху больших моделей, которые не просто используют LLM, а умеют запускать параллельно несколько агентов/экземпляров моделей и заставлять их "общаться" друг с другом. Об этом Сулман Чоудри рассказал в разговоре с Гергели Оросом (The Pragmatic Engineer). Вот одна из таких историй: джун разработчик обиделся, когда его спросили, не использовал ли он Codex , потому что он применил не один Codex (Codex - это модель ИИ, разработанная OpenAi), а несколько экземпляров, настроенных на разные части задачи и проверяющих работу друг друга.

Как это работает?

- "супер-сеньор и супер-junior" работают в связке: старший отвечает за архитектуру и продукт, младший отвечает за скорость и новые практики работы с ИИ;

- super-juniorы умеют запускать параллельно несколько экземпляров моделей и связывать их работу;

- OpenAI это формализует: существуют программы Residency и Emerging Talent, которые привлекают людей «на переходе», то есть тех, кто ещё в начале карьеры, с минимальным формальным опытом, но с практическим навыком работы с ИИ.

Это может быть сигналом рынку: параллельно многие компании сокращают позиции для джунов из-за автоматизации, а OpenAI показывает другой путь: ценить тех, кто "с пеленок" работает с ИИ и умеет его масштабировать.

А вы как думаете — что в ближайшие годы важнее для команды: глубокие CS- знания или навыки владения ИИ-инструментами и креативный подход?

Стрем или норм: версия разработчика

Решила поделиться своим личным списком того, что считаю нормальным в работе, а что - полным стремом. Может, найдёте что-то близкое или, наоборот, захотите поспорить 🙂

Норм:
- Делать много ошибок в начале работы над проектом - это часть процесса обучения
- Задавать "глупые" вопросы коллегам - лучше переспросить, чем сделать неправильно
- Рефакторить старый код, даже если "и так работает"
- Признаваться, что чего-то не знаешь - никто не знает всего
- Тратить время на изучение новых технологий в рабочее время

Стрем:
- Отказываться от задачи просто потому, что "ничего не понятно"
- Писать в описании задачи "сделать точно так же как в той другой задаче" вместо развёрнутого объяснения
- Копировать код из интернета, не разобравшись как он работает
- Игнорировать code review комментарии со словами "потом исправлю"
- Делать вид, что всё понятно, когда на самом деле нет
- Писать код "на авось" без тестирования

Как то так! Что вас удивило в моём списке? А что бы вы добавили? 🤔

Кстати, по опыту скажу - чем раньше начнёшь признавать свои "стремные" привычки, тем быстрее от них избавишься

🔅В субботу в рамках программы Mentor in Tech 7.0 участвовала в групповой менторской сессии по направлению фронтенд разработки.

Участниц было немного, поэтому мне досталась всего одна менти (группа ментор+менти создавалась по совпадению запроса и возможностей помочь), и групповая сессия превратилась в индивидуальную✨.

Мы с моей менти Маргаритой разобрали актуальные требования к фронтенд разработчикам на рынке и обсудили немного архитектуру.
Выяснили, зачем и что конкретно нужно работодателям, когда в вакансиях пишут требование опыта работы с AI агентами и AI API. Кстати, напишите в комментариях, если нужна подборка материалов по этой теме!

Также обсудили, как развиваться во фронтенде и где искать новые практики, когда ты единственная фронтенд разработчица в команде.

А советы такие:
🔵Вступать в сообщества разработчиков и расширять сеть связей
🔵Найти study buddy - человека, который заинтересован в обучении и обмене опытом. Можно созваниваться и делиться прочитанным/изученным.
🔵Пробовать парное программирование и код ревью. Если кажется, что не к кому обратиться, то можно поискать менторов в сервисе getMentor или в сообществах.

Напоследок вспомнила про лайфхак:
⚡️Можно составить план своего развития вместе с Chatgpt.
Для этого можно рассказать ему о своем текущем положении, опыте, знаниях и интересах, определить свою цель на полгода/несколько месяцев и попросить его задать вопросы, чтобы лучше понять ваши компетенции.
Далее просим Chatgpt составить подробный план развития навыков и умений с учебными материалами и статьями из интернета.

Расскажите, а вы когда нибудь обращались к менторам в своей профессии?

📘30 ноября — Международный день защиты информации

Всё началось с "червя Морриса": 2 ноября 1988 года, когда вредоносная программа вывела из строя около 6000 узлов ARPANET. Суд над Робертом Моррисом и последовавший резонанс показали, что сети далеко не так надёжны, как нам хотелось бы. С тех пор защита информации перестала быть только темой для специалистов, это проблема общественная.

Инцидент 1988 года стал отправной точкой. После него безопасность перестали воспринимать как опцию, а начали строить процессы и привычки защиты. В день защиты информации проводятся просветительские акции и простые напоминания о том, что защитить свои данные можно базовыми, но рабочими приёмами.

Практические советы, которые я рекомендую и сама соблюдаю:

1. Используйте сложные и уникальные пароли для каждого сервиса, а лучше - менеджер паролей.
2. Не переходите по подозрительным ссылкам, особенно из писем с "подарками" или "подтверждениями", где часто просят ввести код или телефон.
3. Не скачивайте файлы с неизвестных сайтов; на всякий случай поставьте антивирус.
4. Будьте осторожны при работе в общественных Wi-Fi - по возможности подключайтесь через VPN.
5. Меньше личного в соцсетях и ни в коем случае не сообщайте посторонним три цифры с оборота карты❗️❗️❗️

Что бы добавили вы в этот короткий чек-лист? Были ли у кого-то случаи мошенничества или взлома? Поделитесь постом, это полезно для всех.

Привет! 💎

Сегодня я хочу поговорить о том, что ChatGPT - не единственная модель ИИ, которая заслуживает вашего внимания. Конечно, он у всех на слуху, но есть еще множество других моделей, которые могут быть даже лучше для конкретных задач. Давайте посмотрим на некоторые из них!

🔴Claude (Anthropic): Многие говорят, что по креативу и пониманию сложных запросов он даже круче ChatGPT. Отлично подходит для задач, где нужен "человеческий" текст, например, написание статей или сценариев.
Попробовать можно тут
🔴Gemini (Google): Интеграция с другими сервисами Google – его сильная сторона. Хорош в анализе данных, работе с изображениями и вообще "в широком профиле".
Ссылка на Gemini
🔴 Mistral AI: Европейский проект, который быстро набирает популярность. Отличается скоростью и эффективностью, особенно если у вас ограничены ресурсы. Mistral - попробовать
🔴Llama (Meta): Открытый исходный код - это всегда здорово! Можно кастомизировать и адаптировать под свои нужды. Хороший вариант, если вы хотите контролировать модель полностью.
Llama 3 - сайт
🔴Cohere: Сфокусирован на корпоративном использовании, с упором на безопасность и конфиденциальность данных. Полезен, если вам нужна модель для рабочих задач с чувствительной информацией.
Cohere - сайт

Коротко:

➖Для креатива и сложных текстов: Claude
➖Для интеграции с Google и анализа данных: Gemini
➖Для скорости и экономии ресурсов: Mistral AI
➖Для кастомизации и контроля: Llama
➖Для корпоративного использования и безопасности: Cohere

Не зацикливайтесь на одном инструменте! Экспериментируйте, пробуйте разные модели и находите те, которые лучше всего подходят именно для ваших задач. ☺️

Делитесь в комментариях, какими моделями пользуетесь вы и для чего!