Карьерный рост

Освоение нейросетей — это не про хайп, а про выживание и эффективность

Я изучаю нейросети с 2023 года, а в последние полгода — особенно глубоко. За это время я увидел, как стремительно меняется рынок: те, кто умеют работать с ИИ, начинают зарабатывать больше, избавляются от рутины, быстрее принимают решения — и при этом не выгорают.

Поэтому я решил создать AI-комьюнити — пространство, где можно вместе учиться, делиться опытом, разбираться в инструментах и прокачиваться в новом мире ИИ.
Если ты тоже хочешь не просто наблюдать, а действовать, осваивать ИИ, — присоединяйся: https://t.me/+Rbs1ccfTk2BiNjli

Я начал с главного — с кастдева. Провёл клиентские интервью среди друзей и знакомых, чтобы понять их реальные страхи и барьеры. Многие признались: они чувствуют, что отстают, не понимают, с чего начать, боятся остаться не у дел. Именно под эти боли я и создал это комьюнити.

Освоение нейросетей — это не хайп. Это вопрос профессионального выживания и финансовой устойчивости. В мире, где адаптация важнее опыта, выигрывают не те, кто работает дольше, а те, кто быстрее учатся и внедряют новые инструменты.

ИИ больше не «по приколу». Это цифровая грамотность нового уровня, без которой ты рискуешь остаться вне профессии — как когда-то те, кто не освоил компьютер.

А давайте разберёмся, в какие сферы ИИ уже активно вошёл. Я собрал примеры и статьи по ключевым направлениям. Если что-то зацепит — кликайте на ссылку, включайте авто-перевод страницы и почитайте подробнее.

Текущие воздействия ИИ на профессии к 2025 году

Программисты

По прогнозу Gartner, к 2027 году 80% программистов по всему миру будут обязаны пройти переквалификацию из-за генеративного ИИ. Amazon уже увольняет тысячи сотрудников, но AWS нанимает ИИ-разработчиков с надбавкой +31% к зарплате. А по данным Indeed, половина всех ИИ-вакансий в США предлагают от $174 000 в год — это около 17 млн рублей. Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2024-10-11_navyki_i_znaniya_programmistov

Социальные медиа (SMM)

В SMM к 2025 году ИИ активно используется для создания контента, планирования публикаций и анализа данных. Статья Smart Insights показывает, что более половины маркетологов используют генеративный ИИ (GenAI) для копирайтинга в социальных медиа, хотя около трети все еще не применяют его, что указывает на медленное, но растущее внедрение.
Источник: https://www.smartinsights.com/digital-marketing-strategy/ai-marketing-trends-2025/

AI помогает в генераци идей, производстве и публикации, но, как отмечает Infinitymkt.com, важно сохранять человеческий фактор для подлинности и соответствия бренду. Таким образом, SMM-профессионалы, вероятно, будут больше фокусироваться на стратегии и креативе, в то время как ИИ берет на себя рутинные задачи.
Источник: https://infinitymkt.com/ai-and-social-media-marketing/

Копирайтинг

Копирайтинг также подвергается влиянию ИИ к 2025 году, особенно в создании текстов. Статья Forbes отмечает, что инструменты, такие как DALL-E и платформы на базе GPT, уже автоматизируют создание контента, что может повлиять на базовые роли копирайтеров. Однако, как и в SMM, качество, тон и соответствие бренду требуют человеческой проверки, что сохраняет спрос на опытных специалистов. Источник: https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2025/04/25/the-jobs-that-will-fall-first-as-ai-takes-over-the-workplace/

Исследования, такие как Nexford.edu, подчеркивают, что ИИ, например, ChatGPT, уже меняет ландшафт создания текстов, но человеческий надзор остается ключевым. Источник: https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs

Графический дизайн

К 2025 году ИИ активно используется в графическом дизайне, автоматизируя создание дизайнов, логотипов и артов. Статья Creative Boom ссылается на отчёт Всемирного экономического форума, подчёркивая, что почти половина (49%) графических профессионалов считает, что ручное производство дизайна может стать устаревшим в течение пяти лет. Источник: https://www.creativeboom.com/news/its-official-ai-is-coming-for-your-graphic-design-job/

Инструменты, такие как DALL-E и Adobe’s AI, генерируют дизайн на основе текстовых запросов, ускоряя процесс, но требуя человеческого контроля для креативности и соответствия бренду. Статья Artworkflowhq отмечает, что ИИ, например, ClipDrop, использует алгоритмы для быстрого создания вариантов дизайна, но всё ещё нуждается в человеческом вводе для интерпретации концепций. Источник: https://www.artworkflowhq.com/resources/ai-and-graphic-design

Обслуживание клиентов

В сфере обслуживания клиентов ИИ-чатботы, такие как те, что основаны на GPT, уже обрабатывают запросы, снижая потребность в человеческих ресурсах. Статья TechTarget упоминает, что компании, такие как Duolingo, используют ИИ для автоматизации задач, где ранее привлекались подрядчики, а 70% компаний планируют использовать ИИ в найме к концу 2025 года. Это включает автоматизацию ответов на запросы, анализ настроений и самообслуживание клиентов, что снижает нагрузку на сотрудников. Источник: https://www.techtarget.com/whatis/feature/Will-AI-replace-jobs-9-job-types-that-might-be-affected

Анализ данных и ввод данных

ИИ автоматизирует ввод данных и анализ больших объёмов информации, что влияет на роли, такие как клерки по вводу данных. Статья Forbes включает базовый ввод данных, анализ и визуализацию в список ролей, подверженных автоматизации, поскольку ИИ может выполнять эти задачи с высокой точностью и скоростью. Источник: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2025/03/10/11-jobs-ai-could-replace-in-2025-and-15-jobs-that-are-safe/

Переводчики

ИИ-переводчики, такие как Google Translate и DeepL, уже конкурируют с человеческими переводчиками, предоставляя быстрые и точные переводы. Статья Forbes включает переводчиков в список ролей, подверженных риску, из-за улучшенных возможностей ИИ. Источник: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2025/03/10/11-jobs-ai-could-replace-in-2025-and-15-jobs-that-are-safe/

Финансовый анализ

ИИ анализирует финансовые данные, генерирует отчёты и даже принимает инвестиционные решения, влияя на финансовых аналитиков. Статья Winssolutions перечисляет финансовых аналитиков среди 48 ролей, которые ИИ может заменить, ссылаясь на автоматизацию анализа данных и прогнозирования. Источник: https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/

Юридические помощники

ИИ помогает в анализе документов, проверке контрактов и юридических исследованиях, что влияет на роли юридических помощников. Статья Thomson Reuters отмечает, что ИИ может выполнять эти задачи за минуты, что снижает потребность в человеческом труде. Источник: https://legal.thomsonreuters.com/blog/will-ai-replace-paralegals/

Производство

В производстве ИИ и робототехника автоматизируют линии сборки, влияя на рабочих сборочных линий. Статья Forbes цитирует отчёт MIT и Бостонского университета, прогнозирующий замену до 2 миллионов рабочих в производстве к 2025 году. Источник: https://www.forbes.com/sites/ariannajohnson/2023/03/30/which-jobs-will-ai-replace-these-4-industries-will-be-heavily-impacted/

Розничная торговля (кассиры)

Автоматизированные системы оплаты, такие как кассы самообслуживания, заменяют традиционных кассиров. Статья Entrepreneur упоминает кассиров как одну из ролей, наиболее подверженных риску из-за ИИ. Источник: https://www.entrepreneur.com/business-news/ai-is-most-likely-to-replace-these-3-professions-ai-experts/489655

Водители (такси, грузовики, доставка)

Автономные транспортные средства, такие как Waymo, разрабатываются для замены водителей. Статья Forbes включает водителей такси, грузовиков и курьеров в список ролей, подверженных автоматизации. Источник: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2025/03/10/11-jobs-ai-could-replace-in-2025-and-15-jobs-that-are-safe/

Медицинские специалисты (рентгенологи, патологи)

ИИ используется для диагностики медицинских изображений, помогая врачам выявлять заболевания. Статья Winssolutions перечисляет врачей-рентгенологов и патологоанатомов среди ролей, которые ИИ может заменить, ссылаясь на автоматизацию анализа изображений. Источник: https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/

Журналисты

ИИ может генерировать новости на основе данных, особенно для рутинной отчётности, например, спортивных результатов или финансовых обновлений. Статья Entrepreneur включает журналистов в список ролей, подверженных риску. Источник: https://www.entrepreneur.com/business-news/ai-is-most-likely-to-replace-these-3-professions-ai-experts/489655

Бухгалтеры

ИИ автоматизирует ведение бухгалтерского учёта, подготовку налогов и аудиторские задачи. Статья Winssolutions включает бухгалтеров и в список 48 ролей, которые ИИ может заменить. Источник: https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/

Аналитики маркетинга

ИИ выполняет маркетинговые исследования, сегментацию клиентов и прогнозирование. Статья Influencer Marketing Hub подчёркивает, что ИИ уже используется для анализа данных и таргетинга рекламы. Источник: https://influencermarketinghub.com/ai-marketing-benchmark-report/

Кадровые службы (HR)

ИИ просматривает резюме, проводит начальные собеседования и управляет данными сотрудников. Статья TechTarget упоминает, что 70% компаний планируют использовать ИИ в найме к концу 2025 года. Источник: https://www.techtarget.com/whatis/feature/Will-AI-replace-jobs-9-job-types-that-might-be-affected

Образование (репетиторы, ассистенты преподавателей)

ИИ предоставляет персонализированные учебные программы, оценивает задания и помогает в обучении. Статья Analyticsvidhya отмечает, что ИИ уже используется для автоматизации оценки и персонализированного обучения, влияя на роли репетиторов и ассистентов. Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/jobs-that-ai-cant-replace/

Чтобы остаться на плаву, придётся осваивать нейросети. Других вариантов не остаётся.

Это подтверждает и исследование OpenAI и Университета Пенсильвании (март 2023): GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models:

📊 Примерно 80% всей рабочей силы в США могут столкнуться с тем, что хотя бы 10% их задач изменятся из-за внедрения LLM. А у 19% работников более 50% задач могут быть полностью автоматизированы.

Источник: https://arxiv.org/pdf/2303.10130v4

ИИ уже не «где-то там». Он меняет повседневную работу, включая вашу. И либо ты учишься с ним взаимодействовать, либо это делает кто-то вместо тебя.

«Если все внедрят нейросети, а я нет — я отстану»

«Пока я думаю — другие уже используют и растут»

— говорят участники моего кастдева.

ИИ — это не про технологии ради технологий. Это про эффективность, устойчивость и качество жизни. Это способ:

• Выйти из перегруза и чувства «вечной гонки»;

• Перестать делать вручную то, что можно делегировать ИИ;

• Высвободить время на себя, семью, друзей, хобби;

• Меньше выгорать;

• Не потерять свою долю рынка и не стать «устаревшим специалистом».

Освоить нейросети может каждый — вне зависимости от возраста, профессии или технического бэкграунда. Это не про программирование и не про код. Это про следующий шаг в эволюции взаимодействия с технологиями. Когда-то мы учились искать информацию в Google и Яндексе — подбирали точные формулировки, чтобы получить нужный результат. Сегодня всё то же самое, только на новом уровне: теперь мы учимся правильно формулировать запросы (промпты) к LLM — большим языковым моделям вроде ChatGPT. ИИ стал твоим цифровым ассистентом: его не нужно программировать, ему нужно чётко объяснить задачу.

Один из главных принципов — формулируй запрос так, будто даёшь задание живому человеку. Представь, что он сидит напротив тебя: чем конкретнее и яснее объяснишь, что нужно, тем точнее и быстрее получишь результат. Это навык, который можно встроить прямо в свою текущую работу — и в ответ получить десятки часов свободного времени, автоматизацию рутины и рост эффективности. Если хотите научиться использовать нейросети, то welcome в мое сообщество: https://t.me/+Rbs1ccfTk2BiNjli

А тем, кто продолжит откладывать — придётся догонять, когда коллеги, рынок и реальность уйдут вперёд. Но хватит ли потом сил, энергии и денег, чтобы успеть?

И это не просто громкие слова. Это подтверждает и отчёт WEF Future of Jobs 2025 — опубликованный Всемирным экономическим форумом в январе 2025 года. 803 компании из 45 стран, включая лидеров из IT, финансов, логистики и госсектора. Этот документ используют правительства и корпорации для стратегического планирования.

Вот что они зафиксировали:

До 2030 года исчезнут десятки миллионов рабочих мест, связанных с рутиной и ручным трудом. Особенно сильно пострадают:

• Бухгалтеры, кадровики;

• Операторы ввода данных;

• Офис-менеджеры;

• Кассиры;

• Промоутеры;

• Печатники.

• Типографы и графические дизайнеры «старой школы».

В некоторых профессиях — сокращения до 30–45 %.

Если ты не умеешь использовать ИИ — ты в зоне риска уже сейчас.

Зато вырастут сферы, где ценятся интеллект, гибкость и цифровые навыки:

• Big Data (+112%);

• ИИ и ML (+74%);

• Разработчики ПО (+62%);

• UX/UI-дизайнеры (+45%);

• Аналитики;

• Финтех-инженеры;

• DevOps.

Всего появится 170 миллионов новых рабочих мест, связанных с ИИ, автоматизацией и устойчивым развитием.

Дополнительные данные из того же отчёта, которые нельзя игнорировать:

ИИ — главный технологический драйвер 86% компаний называют ИИ, Big Data и LLM ключевыми факторами трансформации. ИИ — это не одна из технологий. Это основа всех изменений на рынке труда.

Изменение структуры задач на работе:

• Cейчас 54% задач делает человек;

• К 2030 году — только 30%;

• 42% задач перейдут под управление технологий. Остальные будут выполняться в связке «человек + ИИ».

Навыки, которые станут базовыми до 2030 года:

• AI и Big Data — 97%;

• Технологическая грамотность — 84%;

• Адаптивность — 78%;

• Креативное мышление — 75%;

• Самообучение — 68%;

85% компаний будут инвестировать в обучение персонала, а 73% — активно ускорять автоматизацию. Работа не исчезнет — но она станет другой.

Ссылка на источник: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025

А что происходит в России?

Правительство РФ делает ИИ одним из главных приоритетов: С 2021 по 2023 год в развитие ИИ инвестировано $181 млн (≈16,5 млрд ₽).

По мере того как Россия продолжает свой путь от готовности к ИИ до его внедрения, правительство ожидает, что к 2030 году страна войдет в пятерку мировых лидеров по ключевым показателям ИИ и внесет значительный вклад в ВВП за счет применения ИИ. Ожидаемый прирост ВВП за счет ИИ может составить 11,2 триллиона рублей (более 123 миллиардов долларов).

Источник: https://daryo.uz/en/2024/01/09/russia-invests181mn-into-ai-growththrough-2021-2023#:~:text=From 2021 to 2023, around,and Emerging Technology, 2023)

По словам Дмитрия Чернышенко, вице-премьера — заместителя председателя правительства РФ по цифровой экономике и инновациям:

Ожидается, что к 2030 году в 10 раз вырастет объём вычислительных мощностей (до 1 экзафлопса минимум). Более чем в 2 раза увеличится число учёных, чьи работы публикуются на конференциях высшего уровня. До 95% вырастет доля отраслей с высоким уровнем внедрения ИИ. До 2030 года будет подготовлено дополнительно 70 тыс. специалистов в области искусственного интеллекта, в 5 раз увеличится объём рынка ИИ-решений.

Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов.

ИИ в России: масштабы распространения и инновационные эффекты:

По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, две трети (65%) обследованных организаций применяют ИИ пока в тестовом (экспериментальном) режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Примерно 3/4 респондентов используют ИИ совместно с другими цифровыми технологиями. В половине случаев речь идет о различных видах промышленного ПО, включая системы автоматизированного проектирования, управления процессами и др. Более четверти (27%) организаций применяют ИИ наряду с технологиями Интернета вещей, 38% — в связке с коммуникационными сервисами, обеспечивающими взаимодействие с клиентами и решение маркетинговых задач.

Источник: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(рынок_России)

Образование по ИИ уже в университетах России

Сегодня в ведущих университетах РФ активно открываются бакалаврские и магистерские программы, связанные с искусственным интеллектом. Например, в ИТМО действуют направления: «Компьютерные технологии: программирование и искусственный интеллект», «Робототехника и ИИ», «Прикладная математика, программирование и ИИ». Эти программы готовят специалистов, способных проектировать интеллектуальные системы, работать с нейросетями, разрабатывать алгоритмы принятия решений на основе больших данных.

МФТИ запускает трек по направлению EdTech и ИИ в математическом и IT-образовании.

Бауманка не отстаёт: у них выделен отдельный образовательный профиль «Цифровой мир и искусственный интеллект» по целому ряду специальностей.

СПбГУ предлагает сразу несколько программ: «ИИ и наука о данных», «Прикладная математика, программирование и ИИ», «Фундаментальная информатика», «ИИ в гуманитарных и технических сферах».

Причём если посмотреть учебные планы этих программ, становится заметно, что с каждым годом в них добавляется всё больше дисциплин, напрямую связанных с ИИ — от машинного обучения и анализа данных до архитектуры нейросетей и генеративных моделей.

Это подтверждает: ИИ — это уже не «дополнительный навык«, а полноценное профессиональное направление с высоким спросом. И те, кто начинают обучаться сейчас — получают фору на годы вперёд.

Что показывает исследование и собранные данные:

1. ИИ уже сейчас трансформирует десятки профессий, и этот процесс ускоряется: от маркетинга и программирования до бухгалтерии, HR и образования.

2. Первые под удар попадают рутинные роли, где задачи можно автоматизировать (ввод данных, кассиры, колл-центры, копирайтинг, бухгалтерия, графдизайн и др.).

3. В то же время растёт спрос на тех, кто умеет использовать ИИ: аналитиков, разработчиков, UX-дизайнеров, AI-инженеров, специалистов по Big Data.

4. Освоение нейросетей даёт прямые преимущества: меньше выгорания, выше скорость, автоматизация рутины, рост дохода и свободы.

5. Переход к ИИ неизбежен: по данным OpenAI, 80% сотрудников столкнутся с изменениями рабочих задач, а у 19% — больше половины задач будут автоматизированы.

6. Россия активно инвестирует в ИИ: $181 млн вложено с 2021 по 2023 год, рост ВВП от ИИ к 2030 — +11,2 трлн ₽. Создан рейтинг вузов по ИИ. Открываются десятки программ по AI в МФТИ, ИТМО, СПбГУ, Бауманке.

7. ИИ — это уже основа образования и профессий будущего: учебные планы всё больше насыщаются предметами по ML, нейросетям и генеративным моделям.

8. Даже в тестовом режиме ИИ внедряют 65% компаний, а лидируют технологии компьютерного зрения, речи, биометрии и генеративного анализа.

Что показал мой кастдев — живой срез по людям, которые ещё не в ИИ

Пока я исследовал тему, я провёл десятки интервью со своими друзьями, знакомыми, подписчиками. Вот что я услышал от них — и это, пожалуй, даже важнее цифр:

1. Многие боятся, что уже отстают.
   «Пока я думаю — другие уже используют и растут» — эта фраза звучала почти от каждого второго.

2. Самая частая проблема — «я не знаю, с чего начать».
   Это не про лень, а про перегруз и растерянность: инструменты растут быстрее, чем понимание, зачем и как их применять.

3. Люди хотят перемен, но их сдерживает страх, одиночество и выгорание.
   Кто-то мечтает уйти с нелюбимой работы, кто-то хочет перестать «просто жить по накатанной», но у всех один вопрос: «А я справлюсь?»

4. ИИ воспринимается как реальный шанс:
   – найти «второе дыхание» в профессии;
   – зарабатывать больше;
   – перестать выгорать;
   – наконец-то реализовать идеи, которые долго откладывались.

5. Люди готовы учиться — но им нужен проводник.
   Комьюнити, где можно без стыда задать «глупый» вопрос. Где поддержат. Где подскажут.

Все эти инсайты я собрал в основу своего AI-комьюнити — чтобы не просто рассказывать о нейросетях, а создать тёплое пространство, где можно вместе учиться, пробовать, ошибаться и расти.
Я только запускаю это комьюнити — и оно будет постепенно наполняться полезными материалами, живыми обсуждениями и поддержкой на каждом этапе.
Хочешь — присоединяйся: https://t.me/+Rbs1ccfTk2BiNjli

Если не хочешь остаться за бортом и ждать, пока ИИ вытеснит тебя с рынка — начни разбираться уже сейчас. В компании единомышленников это проще сделать.

Если не может ответить, значит, либо участия было мало, либо не привык рефлексировать свою роль. Правильно заданный вопрос поможет избежать неловких моментов, например:

Кандидат говорит вам: «— Ну мы с нуля писали онлайн банкинг», вы указываете это в сопроводительном письме, а заказчику на интервью он отвечает, что полгода красил кнопку)

3. «Я не виноват, но знаю, кто виноват»

«— Проект не взлетел, потому что заказчик тормозил», «— Команда была слабая», «— Руководитель не давал работать»

Если в каждом провале виноват кто-то другой, это сигнал! Кандидат с внутренней референцией скажет по-другому: «Вот, что я понял», «Вот это я бы сделал по-другому»

Такой подход — это и есть рост, зрелость, ответственность. Конечно, если нужен кандидат на исполнительную роль, без особого роста — флаг зелёный. Если позиция с большой зоной ответственности — очень и очень красный

Эти небольшие детали — как сканер. Они не требуют много времени, но позволяют увидеть больше, чем просто ответы на вопросы в интервью.

Запоминай и сохраняй себе, если считаешь, что это может пригодиться для твоих интервью.

А у тебя есть свои любимые триггерные точки? Напиши в комментариях, что используешь чаще всего)

То есть техподдержку вендора не купили, команды нет. Денег нет, но вы держитесь.

На собеседованиях я рассказываю реальные кейсы с проектов: такой-то стек под капотом, приходит разработчик и надо разобраться, почему у него не хватает какой-то переменной на проде. Это придется гуглить и решать, скорее всего самому.

Гуглить, почему в ваше внутреннее окружение дженкинс не затащил переменную? Пустили маркетологов в интернет, интернет от этого тупеет.

Да, говорят, что переработки — это плохо — ненормированный график, нарушение баланса работы и личной жизни и т.п. Но это лишь часть картины. Зато мы можем себе позволить работать всего несколько часов в день, используя в том числе и рабочее время для выполнения каких-то личных дел.

Это означает и отсутствие резервирования, и отсутствие архитектуры, затыкаемое по классике:
Мы жуки-плавунцы или мужики российские ржаные гречневые? Али не выйдем на недоплачиваемые смены? За гроши совестью мужицкой приторговали?

Это не просто плохо, это означает почти мгновенный отсев на тех, кто сбегает подальше (нет текучки, как же), и тех, кто остается, и останавливается в развитии.

на 99% все курсы, которые сейчас есть в интернете, построены вокруг изучения только лишь базовых инструментов — как собирать Docker

Из исходников собирать ?

В целом все наши командные взаимодействия построены так, дабы сделать отдельные структурные единицы максимально самостоятельными, чтобы меня не дергали по каждому вопросу.

В предпоследнем тексте звонили в 5 утра, "не дергали".
Маркетологи такие маркетологи, не помнят, что писали сами

При нормально построенном наставничестве джун до сениора может вырасти за 5 лет.

Спорно. Начиная с того, что 5 лет наставничества означает потерю 5 человеко-лет 2 сеньоров и 2 мидлов.

Довольно молодой и самоуверенны хирург-стоматолог Максим сделал осмотр, посчитал стоимость услуг и выкатил ценник - 380 тыс.: 120 за импланты + 260 за протез. Этот расчет на корейских материалах. На дополнительный вопрос “А может лучше подороже, но качественнее?” дал ответ: “Можно швейцарские материалы, но в данном случае это сильно дороже, но совершенно не нужно, так как их использование оправданно только в случаях, если делать отдельно стоящие зубные протезы”.
В итоге мама согласилась на “альтернативный” вариант.

Уже после начала лечения маме звонила Алия Сагадатовна и, узнав, что мама передумала, чрезвычайно огорчилась и была очень недовольна.

В итоге мама за несколько месяцев завершила лечение. В силу дополнительных обстоятельств, которые указывать не буду, ценник снизился и составил 300 тысяч за комплекс услуг.

На этом сама история заканчивается. Небольшой экскурс в прошлое. Обращаясь за услугами к Алие Сагадатовне на протяжении лет мама радовалась, что есть такой хороший универсальный специалист. Радовалась за ее развитие, но немного раздражалась, что таких успехов в нашем родном городе достигает человек, который немного дальше от нас ментально, исторически и культурно, чем хотелось бы.

И чего она раздражалась?

Джунов также растим, но несколько иначе. В принципе джуны в моем понимании — это не самый низкий уровень. Первый — это интерны. Грубо говоря, студенты, которые уже что-то видели и хотят в джуны. Мы же говорим о следующем уровне, до которого надо еще дойти.

В джуны DevOps приходят из интернов, с соседних проектов (с аналогичной позиции, на которой что-то не сложилось) или со смежных направлений, когда человек занимался, например тестированием, разработкой или системной аналитикой, но осознанно идет на понижение, чтобы попасть на другую должность. Другой вариант — сисадмин какой-то компании, где со временем написали некий сервис и ему пришлось пощупать его изнутри.

Понятно, что не из любого джуна может вырасти хороший мидл и тем более сениор. Поэтому как театр начинается с вешалки, так успех обучения закладывается еще на этапе найма.

Каких джунов мы ищем

Общаясь с потенциальным коллегой, я всегда смотрю не столько на технические знания, сколько на софт скиллы и способность принять нашу культуру. Важна готовность решать проблемы и правильный подход к ним. А еще базовое знание Linux (можно даже без остальных инструментов DevOps).

Желание справляться с трудностями

Мне нравятся люди, которые еще на этапе собеседования высказывают готовность решать проблемы. Особенность нашей работы такова, что на проекте придется чаще всего оставаться с этими проблемами один на один. Готов ли человек к этому?

На мой взгляд, если джун придет и скажет: “У меня не получилось”, то получит удивленный взгляд. Если ты джун, изучи проблему, собери кейсы, построй теорию (а может и не одну) и с этим уже иди к старшим коллегам, чтобы узнать, куда копать дальше. Это шанс продемонстрировать активность в решении проблемы. И если человек делает так, ему хочется помочь. Мы любим именно таких джунов — они быстро растут и развиваются.

На собеседованиях я рассказываю реальные кейсы с проектов: такой-то стек под капотом, приходит разработчик и надо разобраться, почему у него не хватает какой-то переменной на проде. Это придется гуглить и решать, скорее всего самому. Вопрос в том, готов ли человек к этому? Будет ли он ковыряться до победного? Идеальный вариант, если человек сам уверен — уже сталкивался с чем-то подобным и вывез, а значит и тут найдет решение.

Когда человек приходит и явно понимает, что ему это все надо, с ним гораздо легче и комфортнее работать. Не нужно все это впихивать через силу. Такие ребята берут на себя ответственность и хорошо работают самостоятельно.

Готовность к переработкам

Да, говорят, что переработки — это плохо — ненормированный график, нарушение баланса работы и личной жизни и т.п. Но это лишь часть картины. Зато мы можем себе позволить работать всего несколько часов в день, используя в том числе и рабочее время для выполнения каких-то личных дел. Например, могу сходить в МФЦ в обед. Если в этот момент не было инцидента, никаких вопросов.

Умение диагностировать проблемы

Сильной стороной кандидатов считаю умение искать источник проблемы.

В последнее время на рынке труда много специалистов после курсов DevOps. Но на 99% все курсы, которые сейчас есть в интернете, построены вокруг изучения только лишь базовых инструментов — как собирать Docker или настраивать CI/CD. Там не дают фундаментальных знаний о том, как, допустим, дебажить проблемы в ОС Linux (вероятно, курсы предполагают, что эти знания у кандидатов уже есть).

На мой взгляд, без разницы, знаешь ты конкретный инструмент или нет. Когда нужно, инструмент можно выучить буквально за неделю: посмотрел видеоурок, поэкспериментировал на домашнем стенде. Но если ты не можешь пользоваться базовым набором подходов в ОС Linux, ты просто не справишься с задачей. Будешь бегать и трясти всех вокруг в поисках помощи, требуя выдать четкую инструкцию, как действовать. Такой джун в команде не нужен.

Сисадмины, эникейщики в половине или даже большей части случаев обладают нужными навыками. Все зависит от того, что именно они админили. Мне очень нравятся ребята из техподдержки операторов домашнего интернета или хостинг-провайдеров. Они все в принципе умеют работать в консоли, знают сети и подходы к поиску проблем. Каждый день 99% своего времени они как раз этим и занимаются.

Путь обучения

При таком отборе обучение сводится к тому, чтобы “набить руку” на решении клиентских проблем. У нас в компании есть определенный набор инструментов — всего позиций 20. Когда, ковыряясь в проектах, джун проходит весь этот инструментарий хотя бы один раз — поработает со всем, что нужно большому проекту под ключ — это заявка на мидла.

Что это за инструменты:

• бекапы

• мониторинг

• логирование

• аллерты

• disaster recovery

• CI/CD

Специалист должен не просто прикоснуться, а уметь с ними самостоятельно работать: с нуля развернуть для нового сервиса и понимать логику однотипных решений.

К этому моменту человек как правило уже может самостоятельно декомпозировать сложную проблему на мелкие задачи с конечными целями и выполнить все шаги для их решения — ему уже не надо ничего разжевывать и вести по этому процессу за руку.

Залог успеха этого процесса — правильный руководитель и грамотная организация команд.

Навыки руководителя

Чтобы не провалить образовательный процесс, руководителю тоже нужно обладать определенным набором навыков. Не каждый тимлид может справиться с джуном.

Как правило, самое главное препятствие — это неумение ставить цели. Постановка цели по SMART (Specific — конкретная; Measurable — измеримая; Achievable — достижимая; Relevant — значимая; Time bound — ограниченная во времени) — вроде бы элементарная везде распиаренная штука, но многие не умеют ей пользоваться — не обозначают конечный результат, когда распределяют задачи.

Например, я прошу мидла сделать задачку уровня тимлида — расписать решение проблемы. Он пишет: “Сделать то-то, сделать то-то”. Все здорово, но как я принесу это бизнесу? В чем для него ценность? После обсуждения выясняется, что в результате выполнения всех пунктов будет работать метрика, указывающая, что сервис сбоит. И это действительно ценность — вот, что надо было писать с самого начала. Но перевернуть мышление в эту парадигму, научить технаря говорить на языке результатов, что по сути равно языку бизнес менеджеров, очень сложно. Так что тимлиды, которые умеют с джунами говорить на техническом языке, а с бизнесом — на бизнесовом, которые умеют декомпозировать сложные задачи на простые шаги и понимают, кто из ребят сможет с ними справиться, — на вес золота.

Есть четыре уровня делегирования:

• Первый — когда человек готов работать только по подробной инструкции. Если подобный подход выявляется на собеседовании или испытательном сроке, мы расстаемся с таким человеком. Увы, такие джуны быстро не вырастут. А еще хуже, когда такие качества проявляются у руководителя.

• Второй — когда он может работать по частично доступной информации (додумать или найти источник информации, где то в конфигурации, у команды разработки, недостающие участки и просто погуглить и решить задачу).

• Третий — когда можно сообщить о проблемном месте, а он может сам найти источник проблемы, сформулировать способы решения. По сути это снова про навыки диагностики проблем. Это кунг-фу необходимо тимлиду.

• Четвертый — когда ты просто указываешь специалисту проблемную область, даже особо не вникая, что сломано. Это самый сложный уровень. Искать и выявлять проблемы. Люди, которые им владеют, очень быстро вырастают до позиции технических директоров.

Здесь я вспомнил об этих уровнях скорее в контексте руководителей. Для работы с джунами (да и в целом для работы в нашей компании) нужно быть хотя бы на третьем. Только так можно вычленять из общего потока кандидатов джунов с навыками диагностики проблем и нагружать их соответствующими задачами.

Если же не уметь найти правильных людей и грамотно их мотивировать, то джуны начинают бегать за руководителем с каждой мелочью и пожирать его время конскими порциями. От этого сам руководитель перестает быть эффективным в других задачах, поскольку ресурс его внимания не бесконечен.

Организация команд

Тандемы

В нашей компании хорошо себя показала практика микрокоманд — мы собираем тандемы из двух коллег, которые занимаются определенным набором проектов.

Идею тандемов я подсмотрел очень давно — еще в начале нулевых — в какой-то книжке.  Забавно, что знания из той книги пригодились спустя столько времени. Позже я столкнулся с этими идеями в книге по менеджменту “Это так не работает”. Там это называлось “микрокоманды”. Была высказана мысль, что даже если у тебя есть команда из условно 10 человек, в ней все равно лучше выделить микрокоманды, и они будут работать эффективнее. Либо так или иначе они образуются сами.

В тандеме оба специалиста работают руками, оба занимаются всеми задачами. Но кто-то делает медленно, а кто-то быстро. Один ведущий, а другой ведомый. Кто-то будет больше коммуницировать с клиентом, потому что обладает хорошими софтами, а кто-то силен в техничке. И так должно быть в каждом проекте.

На собеседовании я смотрю на специалиста и сразу стараюсь понять, кто мог бы быть у него в паре. Т.е. это речь не столько о “подойдет по стеку или нет” (понятно, что человек должен пройти по хардам для текущего проекта), сколько о комплексном видении и хард, и софт скиллов. Причем, я не обязательно подбираю джуна под сениора или ищу, чтобы сениор больше общался с клиентом, показывая пример джуну. Вполне возможна ситуация, когда за счет прокачанных софт скиллов джун, слабый в техничке, и с клиентом договорится, и к коллегам сходит, чтобы ему подсказали грамотное решение. Суть именно в комплексном взгляде. Важно, чтобы тандем — эдакий паззл внутри коллектива — собрался и заработал.

В зависимости от ситуации мы ищем на собеседованиях разное. Иногда нужны руки, которые будут выполнять задачи. А иногда, наоборот, “говорящая голова”, которая должна грамотно общаться с клиентом, чтобы я мог отпустить ситуацию и немного разгрузиться.

Самостоятельность во главе угла

В целом все наши командные взаимодействия построены так, дабы сделать отдельные структурные единицы максимально самостоятельными, чтобы меня не дергали по каждому вопросу. Это единственный способ справляться с большим объемом проектов. Если об этом не заботиться, меня будут все время отвлекать. Это будет абсолютно не масштабируемая история.

Тут важна инициативность в деталях, вплоть до того, что коллегам стоит понимать, как планировать ночные работы и согласовывать их с клиентом (даже если коллеги — чистые технари). Если у клиента принято просто написать в Telegram — это один разговор. Если же надо обязательно подготовить обращение к ответственному лицу и собрать аппрувы — другой. Надо пройти правильным путем, и главное, чтобы я не контролировал эти процессы.

Чтобы был шанс отпустить ситуацию, я объясняю, как сделать правильно, и фигурально выражаясь, “отворачиваюсь”. Если в итоге я вижу, что задача выполнена — хорошо. Моя цель, как тимлида, достигнута. Но так происходит не всегда, чаще инженер совершает ошибки так или иначе. Главный секрет при постановке задачи всегда объяснять преследуемые цели и критерии “когда мы считаем что задача готова, что должно быть готово” используя метод SMART .

Если ошибки случаются, я не жду какого-либо специального one-to-one, а прихожу сразу. Например, мы что-то обсуждаем с клиентом в созвоне и я даю слово инженеру, который делал задачу. А инженер говорит на встрече какие-то глупости. Прямо в процессе коммуникации я, как фасилитатор созвона, могу дать ему отсечку — самостоятельно рассказать, что он сделал более бизнесовым языком. После этого прихожу уже в личку, где мы с инженером разбираем ситуацию — почему я его прервал, какие вещи нельзя говорить клиенту и т.п. Короче, проводим работу над ошибками. Объясняю, как говорить с клиентом в сложных ситуациях, как работать с возражениями, как быть с плановыми работами, как ставить задачи, формировать цели и критерии приемки по SMART.

В целом у нас в коллективе довольно простая атмосфера. На это во многом влияет личная харизма, и я стараюсь это поддерживать. Младшие всегда могут прийти к старшим, да и я выступаю эдаким играющим тренером и равными правами по отношению к остальным участникам коллектива. Мотивировать всех участников к инициативе. Т.е. нет проблем с тем, чтобы сократить количество грабель, на которые наступать. И со временем количество ошибок действительно уменьшается В среднем инженеры уходят в эдакое “самостоятельное плавание” примерно через 4-8 месяцев после начала работы. С этого момента их уже можно почти не контролировать, лишь иногда задавать правильные вопросы. Например, инженер приносит мне план разобрать старый кластер баз данных у клиента. А я спрашиваю, а где план отката и когда ты будешь делать бекапы? Если это не было заложено изначально, инженер идет и переделывает план. Так последовательными итерациями мы приходим к полностью самостоятельному решению.

Джуны всем нужны

Опыт показывает, что джуны — это не так страшно, если уметь их правильно отбирать и готовить. При нормально построенном наставничестве джун до сениора может вырасти за 5 лет. Google считает, что на этот процесс уходит чуть больше — порядка 6-8 лет (корпорация привязывается к циклу жизни продукта и считает, что специалист до уровня сениор должен прожить весь этот цикл в одной или нескольких компаниях).

Но сути эта разница в оценках не меняет. Срок не такой уж и большой, если правильно направить усилия. Успешная работа с джунами — это не так страшно. Довольно быстро вы заметите, что из слабого звена команды джуны прекращаются в уверенных и квалифицированных коллег.

История этой фотографии: в 2020 году набрал команду ребят в коллективе. И был один парень, который «я же джун, у меня не получается, нужно чтобы мне кто‑то помог с задачей».

Подумал, как же отучить от такого. Сходил в большой садоводческий магазин и купил 2 драцены. Принес в офис, поставил и подписал стикеры «джун Федя» и «джун Витя».

Сказал своим джунам: «Если ты будешь называться джуном, поставлю тебя в горшок рядом и буду поливать водичкой».

P. S. Ни одна драцена и ни один джун не пострадали.