Что будет с проджект и продакт-менеджерами через 20 лет?
Мы продолжаем расспрашивать чат-бот с искусственным интеллектом о будущем IT-профессий. Первую часть этого материала можно найти тут – IT-профессии, которые не заменит ИИ 👩🔧
В сегодняшнем посте поговорим о судьбе менеджеров в IT через 20 лет. Вот, что думает по этому поводу ChatGPT:
Продакт и проджект-менеджеры продолжат играть важную роль в IT-отрасли и других индустриях. Однако эти профессии будут адаптироваться под окружающий мир. Вот несколько тенденций их изменений:
▪️ ИИ и автоматизация: использовать инструменты ИИ и автоматизации для оптимизации своей работы, анализа данных, предсказания трендов и улучшения принятия решений.
▪️ Фокус на междисциплинарности: менеджеры будут работать с командами разных специализаций, поэтому им придется хорошо разбираться в разных областях, чтобы гармонизировать работу команды.
▪️ Управление удаленными командами: менеджеры все чаще станут управлять многонациональными и удаленными командами, что требует освоения новых навыков и методов коммуникации.
▪️ Продолжительное обучение: менеджеры будут постоянно обновлять свои знания и навыки, чтобы успешно применять новые инструменты и методологии.
К чему можно свести рассуждения чат-бота?
📍 Обучение – это база, оно должно быть непрерывным и актуальным.
📍 ИИ – это не мимолетный тренд, а мощный инструмент для оптимизации работы.
📍 Налаживание коммуникаций – это то, что человеку пока удается лучше, чем роботу.
Как распорядится этой информацией, решайте сами, а впереди нас ждет заключительная часть этого материала. Ставьте реакции, если вам интересно увидеть прогноз ChatGPT для профессии разработчик 👩💻
Stay tuned ✨
#лонгрид #карьера_в_IT
Мы продолжаем расспрашивать чат-бот с искусственным интеллектом о будущем IT-профессий. Первую часть этого материала можно найти тут – IT-профессии, которые не заменит ИИ 👩🔧
В сегодняшнем посте поговорим о судьбе менеджеров в IT через 20 лет. Вот, что думает по этому поводу ChatGPT:
Продакт и проджект-менеджеры продолжат играть важную роль в IT-отрасли и других индустриях. Однако эти профессии будут адаптироваться под окружающий мир. Вот несколько тенденций их изменений:
▪️ ИИ и автоматизация: использовать инструменты ИИ и автоматизации для оптимизации своей работы, анализа данных, предсказания трендов и улучшения принятия решений.
▪️ Фокус на междисциплинарности: менеджеры будут работать с командами разных специализаций, поэтому им придется хорошо разбираться в разных областях, чтобы гармонизировать работу команды.
▪️ Управление удаленными командами: менеджеры все чаще станут управлять многонациональными и удаленными командами, что требует освоения новых навыков и методов коммуникации.
▪️ Продолжительное обучение: менеджеры будут постоянно обновлять свои знания и навыки, чтобы успешно применять новые инструменты и методологии.
К чему можно свести рассуждения чат-бота?
📍 Обучение – это база, оно должно быть непрерывным и актуальным.
📍 ИИ – это не мимолетный тренд, а мощный инструмент для оптимизации работы.
📍 Налаживание коммуникаций – это то, что человеку пока удается лучше, чем роботу.
Как распорядится этой информацией, решайте сами, а впереди нас ждет заключительная часть этого материала. Ставьте реакции, если вам интересно увидеть прогноз ChatGPT для профессии разработчик 👩💻
Stay tuned ✨
#лонгрид #карьера_в_IT
«Вышла из бара и попала в IT»
Куда только не приводят бар-туры в студенческие годы… Сегодняшняя история рубрики «День с участницей» будет не о безбашенном кутеже, а о карьере прекрасной Елены Никитиной.
Лена расскажет:
✔️ Про свой вход в IT без опыта и с гуманитарным образованием;
✔️ Про работу в технической поддержке;
✔️ Про устройство в международную компанию EPAM.
А причем здесь бар, вы узнаете, заглянув в комментарии.
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Лена — это удивительная девушка, которая вошла в IT с первой попытки, а сейчас удаленно работает в международной компании. Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет, меня зовут Лена, родом из Петербурга, живу год в солнечном Ташкенте. В этом году стукнуло 10 лет как я вошла в IT и хочу рассказать о своём пути нашему сообществу. Сейчас я старший специалист технической поддержки в международной компании ЕПАМ. Я расскажу как я «случайно» попала в IT и это стало моей огромной важной частью жизни. Я обожаю свою работу, но у меня был опыт серьёзного выгорания, с которым я успешно справилась. Буду рада любым вопросам».
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Куда только не приводят бар-туры в студенческие годы… Сегодняшняя история рубрики «День с участницей» будет не о безбашенном кутеже, а о карьере прекрасной Елены Никитиной.
Лена расскажет:
✔️ Про свой вход в IT без опыта и с гуманитарным образованием;
✔️ Про работу в технической поддержке;
✔️ Про устройство в международную компанию EPAM.
А причем здесь бар, вы узнаете, заглянув в комментарии.
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Лена — это удивительная девушка, которая вошла в IT с первой попытки, а сейчас удаленно работает в международной компании. Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет, меня зовут Лена, родом из Петербурга, живу год в солнечном Ташкенте. В этом году стукнуло 10 лет как я вошла в IT и хочу рассказать о своём пути нашему сообществу. Сейчас я старший специалист технической поддержки в международной компании ЕПАМ. Я расскажу как я «случайно» попала в IT и это стало моей огромной важной частью жизни. Я обожаю свою работу, но у меня был опыт серьёзного выгорания, с которым я успешно справилась. Буду рада любым вопросам».
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
6 правил написания резюме от HR-специалиста ✏️
Мы уже говорили, что у нас самые талантливые подписчицы? Если нет, то самое время это сделать!
Сегодняшний материал был подготовлен совместно с Ангелиной Ващенко, специалистом по привлечению IT-талантов, участницей нашего сообщества и подписчицей канала. Она в течение двух лет просматривала сотни резюме в день и точно знает толк в их написании. Вот основные правила, которые она выделила за годы своей работы:
▪️ Кастомизируйте резюме под вакансию
1 резюме = 1 должность, описанный опыт = название резюме.
Резюме – составляется под вакансию, особенно если вы ищете работу в разных специализациях, так как навыки везде нужны разные. Исключение – если вы составляете на разных языках.
▪️ Внедряйте ключевые слова
Обычно поиск выстраивается именно по ним, чтобы создать воронку от «идеального» кандидата (подходящего по всем требованиям вакансии), до приемлемого (подходящего только по обязательным требованиям)
🔑 Примеры ключевых слов для должности «Project Manager»: сервисы (MS Project, Trello, Jira, Miro), методологии (Agile, Waterfall), подходы (Scrum, Kanban, Lean), глаголы-обязанности (планировал, анализировал, управлял), сертификаты и стандарты (IPMA, PMI)
▪️ Пишите грамотно
Не допускайте орфографических ошибок, особенно в ключевых словах: название должности, инструменты, навыки и методологии. Проверить себя можно через Спеллер.
▪️ Указывайте распространенное название должности
«Директор по счастью» – вот так не надо.
«HR-директор» – 👌
▪️ Используйте глаголы
При описании своего опыта используйте глаголы: разработала, написала, создала, улучшила, ускорила, переработала, внедрила и подобные.
🚫 У меня в подчинении был чудесный отдел прогеров, я привила им любовь к тайм-менеджменту и поглядывала на то, как они делают задачки.
✅ Планировала работу команды разработчиков, распределяла и контролировала задачи.
▪️ Заполняйте поле «О себе»
В нем стоит описать дополнительные данные о вас: что изучаете, к чему стремитесь, что вам важно в работе. Можно указать хобби, если это не что-то запрещенное , а то мало ли….
#коротко_о_главном #карьера_в_IT
Мы уже говорили, что у нас самые талантливые подписчицы? Если нет, то самое время это сделать!
Сегодняшний материал был подготовлен совместно с Ангелиной Ващенко, специалистом по привлечению IT-талантов, участницей нашего сообщества и подписчицей канала. Она в течение двух лет просматривала сотни резюме в день и точно знает толк в их написании. Вот основные правила, которые она выделила за годы своей работы:
▪️ Кастомизируйте резюме под вакансию
1 резюме = 1 должность, описанный опыт = название резюме.
Резюме – составляется под вакансию, особенно если вы ищете работу в разных специализациях, так как навыки везде нужны разные. Исключение – если вы составляете на разных языках.
▪️ Внедряйте ключевые слова
Обычно поиск выстраивается именно по ним, чтобы создать воронку от «идеального» кандидата (подходящего по всем требованиям вакансии), до приемлемого (подходящего только по обязательным требованиям)
🔑 Примеры ключевых слов для должности «Project Manager»: сервисы (MS Project, Trello, Jira, Miro), методологии (Agile, Waterfall), подходы (Scrum, Kanban, Lean), глаголы-обязанности (планировал, анализировал, управлял), сертификаты и стандарты (IPMA, PMI)
▪️ Пишите грамотно
Не допускайте орфографических ошибок, особенно в ключевых словах: название должности, инструменты, навыки и методологии. Проверить себя можно через Спеллер.
▪️ Указывайте распространенное название должности
«Директор по счастью» – вот так не надо.
«HR-директор» – 👌
▪️ Используйте глаголы
При описании своего опыта используйте глаголы: разработала, написала, создала, улучшила, ускорила, переработала, внедрила и подобные.
🚫 У меня в подчинении был чудесный отдел прогеров, я привила им любовь к тайм-менеджменту и поглядывала на то, как они делают задачки.
✅ Планировала работу команды разработчиков, распределяла и контролировала задачи.
▪️ Заполняйте поле «О себе»
В нем стоит описать дополнительные данные о вас: что изучаете, к чему стремитесь, что вам важно в работе. Можно указать хобби, если это не что-то запрещенное , а то мало ли….
#коротко_о_главном #карьера_в_IT
10 советов по заполнению профиля в LinkedIn 💥
Не так давно мы публиковали пост с правилами по написанию резюме. Но не только с помощью него можно найти работу мечты! Давайте поговорим про LinkedIn.
LinkedIn – это крупнейшая в мире сеть профессиональных контактов. В ней можно вести свой блог, искать работу и знакомиться с классными людьми. Как оформить профиль и продвигать его?Бесплатно, но долго
Что важно учесть при оформлении профиля:
1⃣ Правильное фото – ваш портрет, желательно на нейтральном фоне, но не обязательно в пиджаке:) Для некоторых стран существует функционал аудио-видео-представления, доступен только в приложении. Помните, что профиль можно скачать как резюме, и фото, будет первым, что увидит рекрутер.
2⃣ Обложка. Вещь не обязательная, но говорит о том, что вы уделили много времени оформлению профиля. Установите брендированную обложку вашей компании, если вы действительно любите свою работу, в иных случаях природу или хобби. Если вы дизайнер, то референсы ваших работ.
3⃣ Headline (место под фото). Лучше всего указать там только должность и то, что будет подчеркивать вашу экспертность. Почему? Это поможет быстро оценить ваш профиль не заходя в него! Можно написать о членстве в ассоциации или каком-то значимом сертификате. Например: для DevOps – AWS certification.
4⃣ О себе. Опишите ваши профессиональные навыки, опыт и обучение. Всё, что может раскрыть вас, как классного специалиста. Используйте хэштеги, через них вас могут заметить. Добавьте в это поле ссылку на портфолио/резюме/персональный сайт, как тут. Все читают этот блок, поэтому напишите кратко – почему вы настоящий профессионал.
5⃣ Опыт работы: коротко опишите компанию (если она не на слуху) и проект, чтобы было видно и специфику. В идеале использовать рекомендации сервиса относительно названия должности (так вас проще идентифицировать), расскажите о задачах и достижениях. Фриланс – это тоже опыт, его нужно отражать в профиле.
🌟 Лайфхак – поищите пользователей с должностями, которые вам интересны, изучите как оформлены их профили.
6⃣ Навыки. Стек или умение, которое отражает ключевой опыт. После выбора навыка LinkedIn предложит пройти тестирование. Тесты не самые простые и лучше к ним готовиться заранее. Ваша задача: получить бэйджик от LinkedIn. Чтобы получить бэйджик надо сдать тест лучше большинства сдающих. Важно: навыки можно передвигать, первые 3 видны без дополнительного раскрытия списка.
7⃣ Сертификаты – важная часть вашего портфолио, особенно для международного рынка. Не забывайте добавлять их по мере получения. Важно: указывайте точные названия, формулировки,
так как они являются ключами для поиска.
8⃣ Рекомендации. Будет здорово, если вам их оставят коллеги и руководители с ваших мест работы. Очень полезно если вы ищете работу вне РФ, рекрутеры обязательно обратят внимание!
9⃣ Публикации. Выкладывайте профессиональный контент, сертификаты. Самое интересное добавляйте в «избранное», в том числе внешние материалы о вас. По вашей активности можно отслеживать актуальность профиля, но будьте осторожны, видно всю вашу активность, в том числе реакции и комментарии.
1⃣0⃣ Услуги. Заполняйте это поле, если хотите привлечь проекты с частичной занятостью.
🌟 Больше примеров – в этом видео.
За советы спасибо специалисту по привлечению IT-талантов, участнице нашего сообщества и подписчице канала – Ангелине Ващенко 💜
Ваш профиль – визитная карточка профессионала. Особенно, если вы ищете работу за пределами России. Заполняйте его грамотно и не забывайте обновлять 👌
#коротко_о_главном #карьера_в_IT
Не так давно мы публиковали пост с правилами по написанию резюме. Но не только с помощью него можно найти работу мечты! Давайте поговорим про LinkedIn.
LinkedIn – это крупнейшая в мире сеть профессиональных контактов. В ней можно вести свой блог, искать работу и знакомиться с классными людьми. Как оформить профиль и продвигать его?
Что важно учесть при оформлении профиля:
1⃣ Правильное фото – ваш портрет, желательно на нейтральном фоне, но не обязательно в пиджаке:) Для некоторых стран существует функционал аудио-видео-представления, доступен только в приложении. Помните, что профиль можно скачать как резюме, и фото, будет первым, что увидит рекрутер.
2⃣ Обложка. Вещь не обязательная, но говорит о том, что вы уделили много времени оформлению профиля. Установите брендированную обложку вашей компании, если вы действительно любите свою работу, в иных случаях природу или хобби. Если вы дизайнер, то референсы ваших работ.
3⃣ Headline (место под фото). Лучше всего указать там только должность и то, что будет подчеркивать вашу экспертность. Почему? Это поможет быстро оценить ваш профиль не заходя в него! Можно написать о членстве в ассоциации или каком-то значимом сертификате. Например: для DevOps – AWS certification.
4⃣ О себе. Опишите ваши профессиональные навыки, опыт и обучение. Всё, что может раскрыть вас, как классного специалиста. Используйте хэштеги, через них вас могут заметить. Добавьте в это поле ссылку на портфолио/резюме/персональный сайт, как тут. Все читают этот блок, поэтому напишите кратко – почему вы настоящий профессионал.
5⃣ Опыт работы: коротко опишите компанию (если она не на слуху) и проект, чтобы было видно и специфику. В идеале использовать рекомендации сервиса относительно названия должности (так вас проще идентифицировать), расскажите о задачах и достижениях. Фриланс – это тоже опыт, его нужно отражать в профиле.
🌟 Лайфхак – поищите пользователей с должностями, которые вам интересны, изучите как оформлены их профили.
6⃣ Навыки. Стек или умение, которое отражает ключевой опыт. После выбора навыка LinkedIn предложит пройти тестирование. Тесты не самые простые и лучше к ним готовиться заранее. Ваша задача: получить бэйджик от LinkedIn. Чтобы получить бэйджик надо сдать тест лучше большинства сдающих. Важно: навыки можно передвигать, первые 3 видны без дополнительного раскрытия списка.
7⃣ Сертификаты – важная часть вашего портфолио, особенно для международного рынка. Не забывайте добавлять их по мере получения. Важно: указывайте точные названия, формулировки,
так как они являются ключами для поиска.
8⃣ Рекомендации. Будет здорово, если вам их оставят коллеги и руководители с ваших мест работы. Очень полезно если вы ищете работу вне РФ, рекрутеры обязательно обратят внимание!
9⃣ Публикации. Выкладывайте профессиональный контент, сертификаты. Самое интересное добавляйте в «избранное», в том числе внешние материалы о вас. По вашей активности можно отслеживать актуальность профиля, но будьте осторожны, видно всю вашу активность, в том числе реакции и комментарии.
1⃣0⃣ Услуги. Заполняйте это поле, если хотите привлечь проекты с частичной занятостью.
🌟 Больше примеров – в этом видео.
За советы спасибо специалисту по привлечению IT-талантов, участнице нашего сообщества и подписчице канала – Ангелине Ващенко 💜
Ваш профиль – визитная карточка профессионала. Особенно, если вы ищете работу за пределами России. Заполняйте его грамотно и не забывайте обновлять 👌
#коротко_о_главном #карьера_в_IT
«В IT через HR или как построить карьеру, если умеешь работать с людьми»
Сегодня в рубрике «День с участницей» Ангелина Ващенко со своей историей входа в HR и IT.
Геля расскажет:
✔️ Как пережила стресс-интервью и получила заветный оффер;
✔️ О том, что делает сорсер;
✔️ Про создание нового направления внутри компании.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я – Геля, мне 24 года, из которых последние 2 я работаю в IT. Мои должности в компаниях так или иначе связаны с процессом подбора персонала (моя матушка называет меня кадровичка). Сейчас я работаю в Б1 (ex. E&Y) и погружаюсь в IT как консалтинг. Изначально в эту сферу меня привело отвратительное стресс-интервью и хорошо составленное резюме».
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня в рубрике «День с участницей» Ангелина Ващенко со своей историей входа в HR и IT.
Геля расскажет:
✔️ Как пережила стресс-интервью и получила заветный оффер;
✔️ О том, что делает сорсер;
✔️ Про создание нового направления внутри компании.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я – Геля, мне 24 года, из которых последние 2 я работаю в IT. Мои должности в компаниях так или иначе связаны с процессом подбора персонала (моя матушка называет меня кадровичка). Сейчас я работаю в Б1 (ex. E&Y) и погружаюсь в IT как консалтинг. Изначально в эту сферу меня привело отвратительное стресс-интервью и хорошо составленное резюме».
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Инструменты QA-инженера в 2023 году 🛠
Инженеров по тестированию называют QA-инженерами, где QA — это сокращение от quality assurance, что означает «контроль качества». Есть MQA и AQA, ручные тестировщики и специалисты по автоматизированному тестированию. О них мы рассказывали раньше в этой статье. А сегодня поговорим о том, какими технологиями и инструментами должен владеть тестирощик.
✅ Технологии:
JSON — JavaScript Object Notation. Это способ передать структурированные данные от одной программы к другой, используя при этом строку текста. В этой строке зашифрованы объекты, их свойства и значения. Тестировщики смотрят на обмен JSON-сообщениями между программами, чтобы понять, нет ли ошибок в передаче данных.
XML, XSD — это сокращения от eXtensible Markup Language и XML Schema Definition. Смысл этих технологий в том, чтобы выстроить внутри документа логическую структуру — чтобы было видно, что к чему относится и как всё связано между собой, в каком формате представлены данные.
SQL— Structured Query Language, язык структурированных запросов, он нужен для работы с базой данных.
✅ Автоматизация тестирования:
JUnit — фреймворк для автоматизации тестирования для Java. Считается базовым инструментом тестирования, потому что многие другие программы для тестов по логике очень напоминают работу с JUnit.
Jenkins — приложение, которое помогает автоматизировать разные этапы работы с кодом — например сборку и анализ. Если новый код прошёл все тесты и получил одобрение на всех этапах, Jenkins может автоматически добавить его в новую версию программы.
Selenium WebDriver — программа, которая позволяет имитировать действия пользователей в браузере. Нужна, чтобы автоматизировать тестирование графического интерфейса веб-приложений.
Selenide — фреймворк для тестирования веб-приложений на основе Selenium WebDriver. В нём уже есть готовые куски автотестов, из которых, как из конструктора, можно быстро собирать нужные тесты.
✅ Тестирование API и трафика:
REST Assured — Java-библиотека для тестирования REST API, а REST API — это способ общения сайтов и веб-приложений с сервером. REST Assured имитирует запросы приложений и смотрит, что ответит сервер.
apiDoc и Swagger — инструменты документации API. С их помощью тестировщики узнают, какие сообщения, какого содержания и в какие части приложения можно отправлять.
Postman — инструмент для тестирования API. Части приложения обмениваются сообщениями, а Postman позволяет тестировщику самому создавать эти сообщения, отправлять их в разные части приложения и проверять, что всё работает правильно.
Charles — приложение, которое позволяет просматривать трафик и подставлять в него тестовые значения. С ним можно изменить трафик, чтобы посмотреть, что будет делать приложение при некорректном ответе от сервера или, наоборот, какой ответ присылает сервер при некорректном запросе.
✅ Рабочие инструменты:
Git — система контроля версий. Помогает работать с кодом в команде и сохранять историю изменений.
IntelliJ IDEA — интегрированная среда разработки, в которой можно писать, компилировать и отлаживать код. Считается довольно сложной, но крутой — для неё есть плагины на все случаи жизни.
Android Studio — программа, которая позволяет имитировать работу мобильного устройства с разными параметрами и функциональностью.
✅ Прикладные инструменты:
Allure — инструмент, в котором можно формировать наглядные отчёты о тестировании. Работает так: вы собираете все автотесты, на которых нужно проверить программу, закидываете их в Allure, а на выходе получаете полный отчёт о том, как сработал каждый тест, что он делал и на каких этапах появились ошибки.
Maven — система сборки для Java. Помогает подготовить код к запуску, например скомпилировать и запустить тесты.
Есть у нас тестировщики 👋 Что активно используете в работе?
#подборка #карьера_в_IT
Инженеров по тестированию называют QA-инженерами, где QA — это сокращение от quality assurance, что означает «контроль качества». Есть MQA и AQA, ручные тестировщики и специалисты по автоматизированному тестированию. О них мы рассказывали раньше в этой статье. А сегодня поговорим о том, какими технологиями и инструментами должен владеть тестирощик.
✅ Технологии:
JSON — JavaScript Object Notation. Это способ передать структурированные данные от одной программы к другой, используя при этом строку текста. В этой строке зашифрованы объекты, их свойства и значения. Тестировщики смотрят на обмен JSON-сообщениями между программами, чтобы понять, нет ли ошибок в передаче данных.
XML, XSD — это сокращения от eXtensible Markup Language и XML Schema Definition. Смысл этих технологий в том, чтобы выстроить внутри документа логическую структуру — чтобы было видно, что к чему относится и как всё связано между собой, в каком формате представлены данные.
SQL— Structured Query Language, язык структурированных запросов, он нужен для работы с базой данных.
✅ Автоматизация тестирования:
JUnit — фреймворк для автоматизации тестирования для Java. Считается базовым инструментом тестирования, потому что многие другие программы для тестов по логике очень напоминают работу с JUnit.
Jenkins — приложение, которое помогает автоматизировать разные этапы работы с кодом — например сборку и анализ. Если новый код прошёл все тесты и получил одобрение на всех этапах, Jenkins может автоматически добавить его в новую версию программы.
Selenium WebDriver — программа, которая позволяет имитировать действия пользователей в браузере. Нужна, чтобы автоматизировать тестирование графического интерфейса веб-приложений.
Selenide — фреймворк для тестирования веб-приложений на основе Selenium WebDriver. В нём уже есть готовые куски автотестов, из которых, как из конструктора, можно быстро собирать нужные тесты.
✅ Тестирование API и трафика:
REST Assured — Java-библиотека для тестирования REST API, а REST API — это способ общения сайтов и веб-приложений с сервером. REST Assured имитирует запросы приложений и смотрит, что ответит сервер.
apiDoc и Swagger — инструменты документации API. С их помощью тестировщики узнают, какие сообщения, какого содержания и в какие части приложения можно отправлять.
Postman — инструмент для тестирования API. Части приложения обмениваются сообщениями, а Postman позволяет тестировщику самому создавать эти сообщения, отправлять их в разные части приложения и проверять, что всё работает правильно.
Charles — приложение, которое позволяет просматривать трафик и подставлять в него тестовые значения. С ним можно изменить трафик, чтобы посмотреть, что будет делать приложение при некорректном ответе от сервера или, наоборот, какой ответ присылает сервер при некорректном запросе.
✅ Рабочие инструменты:
Git — система контроля версий. Помогает работать с кодом в команде и сохранять историю изменений.
IntelliJ IDEA — интегрированная среда разработки, в которой можно писать, компилировать и отлаживать код. Считается довольно сложной, но крутой — для неё есть плагины на все случаи жизни.
Android Studio — программа, которая позволяет имитировать работу мобильного устройства с разными параметрами и функциональностью.
✅ Прикладные инструменты:
Allure — инструмент, в котором можно формировать наглядные отчёты о тестировании. Работает так: вы собираете все автотесты, на которых нужно проверить программу, закидываете их в Allure, а на выходе получаете полный отчёт о том, как сработал каждый тест, что он делал и на каких этапах появились ошибки.
Maven — система сборки для Java. Помогает подготовить код к запуску, например скомпилировать и запустить тесты.
Есть у нас тестировщики 👋 Что активно используете в работе?
#подборка #карьера_в_IT
Как презентовать себя на собеседовании 🤔
— Расскажите о себе?
Если вы не гуру собеседований, то этот вопрос приведет вас в замешательство и заставит чувствовать себя неуверенно.
О чем рассказать? Как рассказать? На что повлияет мой рассказ?
Без паники! Обо всем по порядку 👇🏻
1. Про что рассказывать:
— Образование
— Релевантный опыт
— Курсы
— Почему уходили с предыдущих мест работы
— Какую компанию/вакансию ищите сейчас
2. Как рассказывать:
— По порядку
— Честно
— Спокойно
— Уверенно
— Не теряя логику повествования
3. На что повлияет рассказ?
Чаще всего потенциальный работодатель желает понять кто вы, про что вы и какая от вас польза. Самая важная информация в рассказе — это релевантный опыт. Кроме этого собеседующий обратит внимание на ваше красноречие: получается ли у вас складывать слова в предложения и рассказывать историю?
Чтобы посмотреть на себя глазами рекрутера, используйте проверенный лайфхак.
⭐️ Нужно записать информацию о себе, выучить ее, затем рассказать так, как вы бы делали это на собеседовании. Снять это действо на камеру, и воочию увидеть и услышать свой монолог.
А как вы готовитесь к самопрезентации?
#лонгрид #карьера_в_IT
— Расскажите о себе?
Если вы не гуру собеседований, то этот вопрос приведет вас в замешательство и заставит чувствовать себя неуверенно.
О чем рассказать? Как рассказать? На что повлияет мой рассказ?
Без паники! Обо всем по порядку 👇🏻
1. Про что рассказывать:
— Образование
— Релевантный опыт
— Курсы
— Почему уходили с предыдущих мест работы
— Какую компанию/вакансию ищите сейчас
2. Как рассказывать:
— По порядку
— Честно
— Спокойно
— Уверенно
— Не теряя логику повествования
3. На что повлияет рассказ?
Чаще всего потенциальный работодатель желает понять кто вы, про что вы и какая от вас польза. Самая важная информация в рассказе — это релевантный опыт. Кроме этого собеседующий обратит внимание на ваше красноречие: получается ли у вас складывать слова в предложения и рассказывать историю?
Чтобы посмотреть на себя глазами рекрутера, используйте проверенный лайфхак.
⭐️ Нужно записать информацию о себе, выучить ее, затем рассказать так, как вы бы делали это на собеседовании. Снять это действо на камеру, и воочию увидеть и услышать свой монолог.
А как вы готовитесь к самопрезентации?
#лонгрид #карьера_в_IT
День с участницей основательницей!
Сегодня у нас необычный выпуск рубрики «День с участницей». Вы узнаете карьерную историю Даши Губановой — основательницы сообщества Girls do IT.
Она расскажет:
✔️ Про свой вход в IT без опыта и с гуманитарным образованием;
✔️ Про пользу стартапов для начала карьеры;
✔️ Про то, с чего началось Girls do IT.
Даша — это неиссякаемый источник энергии, удивительная девушка, способная и продукт запустить, и сообщество возглавить. Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Даша — продакт-менеджер Future Crew (МТС) и соосновательница Girls do IT. На работе занимаюсь секретным проектом про умную приватность. В сообществе популяризирую IT и digital для девушек. В сферу меня привел интерес к технологиям и желание работать в классной компании. А войти в IT помогло знакомство с Китаем и умение вести проекты. Свою историю более подробно я рассказала в комментариях».
Если вы хотите прочитать другие истории, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня у нас необычный выпуск рубрики «День с участницей». Вы узнаете карьерную историю Даши Губановой — основательницы сообщества Girls do IT.
Она расскажет:
✔️ Про свой вход в IT без опыта и с гуманитарным образованием;
✔️ Про пользу стартапов для начала карьеры;
✔️ Про то, с чего началось Girls do IT.
Даша — это неиссякаемый источник энергии, удивительная девушка, способная и продукт запустить, и сообщество возглавить. Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Даша — продакт-менеджер Future Crew (МТС) и соосновательница Girls do IT. На работе занимаюсь секретным проектом про умную приватность. В сообществе популяризирую IT и digital для девушек. В сферу меня привел интерес к технологиям и желание работать в классной компании. А войти в IT помогло знакомство с Китаем и умение вести проекты. Свою историю более подробно я рассказала в комментариях».
Если вы хотите прочитать другие истории, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Из стажера-программиста на iOS в ведущую разработчицу на Java🪜
Сегодня в рубрике «День с участницей» Фаина Шистерова со своей историей входа в профессию.
Фаина расскажет:
✔️ Как искала первую работу;
✔️ Как совмещала заочную учебу и работу разработчицей;
✔️ Как переходила из IOS-разработки в backend-разработку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Фаина – ведущая разработчица в «МТС Диджитал». На работе я пишу бекенд на java, изучаю новые библиотеки и ищу то, что закроет текущие потребности проекта. Поступила на программиста еще до того, как это стало мейнстримом, хотя в тот момент особо не задумывалась, кем хочу быть. Про учебу и работу подробнее рассказала в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня в рубрике «День с участницей» Фаина Шистерова со своей историей входа в профессию.
Фаина расскажет:
✔️ Как искала первую работу;
✔️ Как совмещала заочную учебу и работу разработчицей;
✔️ Как переходила из IOS-разработки в backend-разработку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Фаина – ведущая разработчица в «МТС Диджитал». На работе я пишу бекенд на java, изучаю новые библиотеки и ищу то, что закроет текущие потребности проекта. Поступила на программиста еще до того, как это стало мейнстримом, хотя в тот момент особо не задумывалась, кем хочу быть. Про учебу и работу подробнее рассказала в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
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
Топ-5 технических профессий в области искусственного интеллекта 🤖
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Telegraph
Data Scientist
Что такое Data Science? Data Science — это применение научных методов при работе с большими данными, чтобы найти нужное решение. Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов…
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
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
Из Fashion Retail в BI-аналитика 💃
Сегодня в рубрике «День с участницей» Татьяна Старцева со своей историей входа в профессию.
Татьяна расскажет:
✔️ Как и зачем она перешла в IT;
✔️ Почему переехала в Южную Африку;
✔️ Как войти в IT через стажировку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет! Меня зовут Татьяна, я живу в Южной Африке и работаю BI-аналитиком в стартапе. Сначала я занималась административным управлением магазина, но потом влюбилась в данные и через обучение и стажировку пришла в IT. Сейчас совмещаю работу, изучение английского языка и путешествия. Подробнее рассказала о своём пути в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня в рубрике «День с участницей» Татьяна Старцева со своей историей входа в профессию.
Татьяна расскажет:
✔️ Как и зачем она перешла в IT;
✔️ Почему переехала в Южную Африку;
✔️ Как войти в IT через стажировку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет! Меня зовут Татьяна, я живу в Южной Африке и работаю BI-аналитиком в стартапе. Сначала я занималась административным управлением магазина, но потом влюбилась в данные и через обучение и стажировку пришла в IT. Сейчас совмещаю работу, изучение английского языка и путешествия. Подробнее рассказала о своём пути в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Как выбрать профессию в IT?
Этот вопрос остается одним из самых популярных на протяжении всей жизни нашего сообщества. Мы писали на эту тему статьи, организовывали эфиры и публиковали посты. А сегодня решили собрать все это в одном месте!
📕 Материалы на тему:
➤ Статья:Как выбрать профессию в IT?
➤ Эфир: Куда пойти в IT: какую профессию выбрать, чтобы не начинать с нуля?
➤ Посты о профессиях в ИИ: Топ-5 технических и гуманитарных профессий в области искусственного интеллекта.
➤ Тег: #карьера_в_IT сейчас по этому тегу вы найдете все материалы про карьеру.
Но мы хотим сделать новый. По которому можно будет найти именно наши лонгриды и статьи о профессиях.
Такие, к примеру: Кто такой киберкриминалист? И как им стать?
Ставьте 🔥, если отдельный тег нужен. И пишите в комментарии, какие еще материалы на эту тему вы бы хотели видеть на канале.
#коротко_о_главном
Этот вопрос остается одним из самых популярных на протяжении всей жизни нашего сообщества. Мы писали на эту тему статьи, организовывали эфиры и публиковали посты. А сегодня решили собрать все это в одном месте!
📕 Материалы на тему:
➤ Статья:Как выбрать профессию в IT?
➤ Эфир: Куда пойти в IT: какую профессию выбрать, чтобы не начинать с нуля?
➤ Посты о профессиях в ИИ: Топ-5 технических и гуманитарных профессий в области искусственного интеллекта.
➤ Тег: #карьера_в_IT сейчас по этому тегу вы найдете все материалы про карьеру.
Но мы хотим сделать новый. По которому можно будет найти именно наши лонгриды и статьи о профессиях.
Такие, к примеру: Кто такой киберкриминалист? И как им стать?
Ставьте 🔥, если отдельный тег нужен. И пишите в комментарии, какие еще материалы на эту тему вы бы хотели видеть на канале.
#коротко_о_главном
Уехала искать искать лучшую жизнь и создала ее сама!
Инженер-роботехник, основательница EdTech-стартапа, руководитель факультета бэкенд-разработки. И все это одна очаровательная девушка 💥
Сегодня в рубрике «День с участницей» Морозова Елена со своей историей поиска себя и создания собственного Edtech-стартапа.
Елена расскажет:
✔️ Точно ли нужно переходить в айти?
✔️ Как прожила состояние, когда поняла, что цели всей жизни были не ее и начала искать свои;
✔️ Как отложила свою жизнь из-за страха и в один день стала и блогером и автором Хабра;
Вот ее представление:
🙋♀️ «В техническом мире я с 16 лет, по образованию инженер-робототехник. Долго строила свой путь в науку, написала научную работу и поняла, что все цели были не моими, сожгла мосты и ушла в айти. Год назад оставила всю работу в найме, уехала за лучшей жизнью из Питера в Таиланд, не нашла ее там, зато посетила 7 стран, открыла свой edtech-стартап, сходила с ним в акселератор для IT-стартаперок и стала руководителем факультета бэкенд-разработки.
Подробности смотрите в комментариях».
❓Заглядывайте в комментарии и задавайте вопросы Елене. Она будет на связи сегодня до 21:00.
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Инженер-роботехник, основательница EdTech-стартапа, руководитель факультета бэкенд-разработки. И все это одна очаровательная девушка 💥
Сегодня в рубрике «День с участницей» Морозова Елена со своей историей поиска себя и создания собственного Edtech-стартапа.
Елена расскажет:
✔️ Точно ли нужно переходить в айти?
✔️ Как прожила состояние, когда поняла, что цели всей жизни были не ее и начала искать свои;
✔️ Как отложила свою жизнь из-за страха и в один день стала и блогером и автором Хабра;
Вот ее представление:
🙋♀️ «В техническом мире я с 16 лет, по образованию инженер-робототехник. Долго строила свой путь в науку, написала научную работу и поняла, что все цели были не моими, сожгла мосты и ушла в айти. Год назад оставила всю работу в найме, уехала за лучшей жизнью из Питера в Таиланд, не нашла ее там, зато посетила 7 стран, открыла свой edtech-стартап, сходила с ним в акселератор для IT-стартаперок и стала руководителем факультета бэкенд-разработки.
Подробности смотрите в комментариях».
❓Заглядывайте в комментарии и задавайте вопросы Елене. Она будет на связи сегодня до 21:00.
#карьера_в_IT #день_с_участницей
