Chad Protocol - карьера, IT, успех

Выходим на новый уровень с линейкой 1️⃣1️⃣1️⃣ Товарищи, если база уже есть, то следующий шаг — углубиться в специализацию, закрыть пробелы, освоить новые инструменты и стать сильнее как специалист. Для этого мы запускаем ПРО — углублённые карьерные курсы для тех, кто хочет качать карьеру и заработок! Для записи и вопросов — пишите менеджеру 📎Курсы ПРО подойдут тем, кто: — уже знает основы и хочет глубже разобраться в своей специализации — хочет перейти с junior на middle и расти дальше — готовится к собеседованиям на более сильные позиции — хочет сменить роль и добрать недостающие навыки — уже на старте имеет сильную базу и хочет целиться выше стажёрских и junior-позиций ➡️Действует гарантия: прошел курс, выполнил все рекомендации, но не получил оффер — вернем деньги ➡️Курс длится 6 недель: теория, практика, домашние задания и пет-проект. Всё это время рядом преподаватель и куратор. Открываем сразу 5 направлений: ➡️Аналитика ПРО

Продвинутый SQL, A/B-тесты, эконометрика, Causal Inference и ML.

➡️ML ПРО

Вывод модели в прод, MLOps, рекомендательные системы, ранжирование, uplift и динамическое преобразование.

➡️Backend ПРО

Многопоточка, System Desgin, Микросервисы, базы данных, кеширование, мониторинг и распределённые системы.

➡️Алгоритмы ПРО

Продвинутые алгоритмы и задачи для сложных технических интервью в hft фонды, faang+, для олимпиад и контестов.

➡️ИИ-агенты ПРО

Будем разбираться не просто в LLM. Вы научитесь проектировать полноценные агентные системы и за курс соберём 5 собственных AI-агентов и пройдём весь путь от архитектуры и инструментов до работы с RAG, multi-agent системами, MCP, evals и деплоем.

В программу всех курсов войдет: 🔵закрытый банк вопросов с интервью топовых бигтехов 🔵разбор ближайшей стажировки в Т-банк и Яндекс 🔵mock-собеседования с обратной связью 🔵рефералка в бигтех после защиты пет-проекта 🔵карьерная стратегия: резюме, поиск вакансий, подготовка к HR секциям 💰Бонус для всех записавшихся до 23.08 — курс про поиск валютной удалёнки и работы за рубежом в подарок

Подпивасный анализ рынка Короче, у нас сейчас проходят набор на курсы ПРО и я одним вечером открыл по приколу HHRU и решил поанализировать. Общие впечатления За последние полгода количество вакансий на хх реально просело, вроде бы даже процентов на 25-30, но при этом вакансий, где прямо написано "AI", "ML", "LLM" стало только больше. Я сам перепроверял цифры: в начале 25-го было около 9 тысяч таких вакансий, сейчас уже под 11. И это при том, что общий рынок сдувается. AI-инженер - это просто бэкендер, который подружился с нейросетками Я смотрел вакансию в S7. Там просто список технологий: vLLM, SGLang, векторные базы, FastAPI, очереди. Это же просто набор бэкенд-инструментов, где нейросеть выступает как черный ящик. То есть ты не учишь модели, ты просто умеешь написать сервис, который ходит в нейросетку по API, получает ответ и кладет его в базу. Как будто ты просто работаешь с какой-то внешней системой, только вместо обычного сервера у тебя LLM. Или вот видел вакансию в «Дневнике.ру». Они пишут: строить агентов, интегрировать с инфраструктурой. Опять разработка. И по сути, если ты бэкендер на Python, знаешь FastAPI и умеешь работать с базами данных, то ты уже AI-инженер на 80%. Остальное это понимание как дергать LLM и куда складывать ответы. Поэтому ты, бэкенд питон разработчик, понял намек? А вот ML-инженер - это уже другое Я посмотрел вакансии в Яндексе. Там реально хардкор. В одном месте аудиоязыковые модели. Нужно знать SFT, DPO, RLHF. Это техники дообучения, когда модельку учат специфическим хитрым способам, а не просто подают данные и говорят "учись". Тут уже математика и понимание того, как нейросети внутри устроены. В другом роботы-доставщики. Нужно оптимизировать нейросетки под слабое железо, чтобы на CPU работали за доли миллисекунды. И доменные знания по навигации, локализации. Это уже не про "пойти в API и получить ответ", а про реальное инженерное мышление. А теперь самое интересное Мне кажется рынок идет к тому, что AI-инженер и ML-инженер - это один и тот же человек. Я видел вакансию в Сбере, где название NLP and Backend. И там реально смесь: и FastAPI, и Kafka, и LangChain, и Transformers, и Pandas с NumPy. То есть человек должен уметь и бэкенд написать, и модельку дообучить, и все это задеплоить. И знаете, у меня такое ощущение, что так и будет. Сейчас с вайб-кодингом писать бэкенд стало очень легко. А вот обучать модельки пока сложно автоматизировать там слишком много нюансов, нужно смотреть на метрики, логи, эксперименты. Поэтому ценность как раз в ML-части. Что еще • MLOps: в бигтехах это отдельный человек, который выделяет GPU, настраивает пайплайны, чинит инфраструктуру. • AI-тренер: по сути разметчик данных. Нужен для специфических доменов, где модель не может сама себя проверить, например медицина или юриспруденция. • Промт-инженер: вообще смешная позиция. На деле часто оказывается обычным AI/ML-разработчиком. Я видел вакансию, где в требованиях FastAPI, RAG, агенты, а называется "Промт-инженер". • Не ищите только «ML-инженера». Ищите по всем названиям: AI Engineer, NLP Engineer, LLM Engineer, Prompt Engineer. Везде примерно одно и то же. • И не бойтесь длинных списков технологий в вакансиях. Часто это сгенерировано нейросеткой и на деле требования намного проще. Хватит хорошего знания Python, FastAPI, базового понимания LLM и умения работать с инфраструктурой. • Вилки у всех примерно одинаковые И да если пост понравился записывайся на курсы МЛ ПРО и Аи агенты ПРО, будем из вас делать жестких быков осеменителей-тягочей рынка. ➡️ Записаться Подписаться: @zadachi_ds

Делайте ЭТО раз в месяц, чтобы не стоять на месте С начала лета я плотно сижу на Claude (считаю Fable 5 лучшей моделью по логике и работе с контекстом).

Помимо работы, каждые 1–2 месяца я запускаю ИИ-агента для аудита своих подписок.

Скармливаю ему список каналов: агент парсит контент, частоту постов, вовлеченность и удаляет каналы со спамом вместо интересного контента. Заодно проверяет мои личные взаимодействия — где я оставляю реакции и комментирую, а что просто висит в архиве. По результатам этой проверки остался список авторов с действительно сильной практикой. Внутри: кейсы по внедрению нейросетей, сборники промптов, нейрогенерация и опыт в разработке Готовая подборка каналов, отобранных агентом. Уверен, каждый найдет для себя полезную информацию: 👉 https://t.me/addlist/thqh9g6KXnw0MmQy Советую периодически делать такую зачистку, чтобы лента давала пользу, а не забивала голову лишним шумом. P.S. Кому лень делать самому, можете просто подписаться на каналы, которые читаю я : )

Сходил на собеседование в Plata Предложили интересную задачу: помочь Олегу-джану безопасно заняться любовью с тремя девушками, имея только два презерватива. Смотрим! Смотрим! По ссылке: https://www.youtube.com/shorts/wY2LgEMZxng

Выходим на новый уровень с линейкой 1️⃣1️⃣1️⃣ Товарищи, у всех возникает вопрос: что делать, чтобы качать карьеру и получать 300к/наносек? Для этого мы запускаем ПРО — курсы для тех, кто хочет претендовать на более сильные позиции, вырасти в грейде и зарабатывать больше! Для записи и вопросов — пишите менеджеру ➡️Действует гарантия: прошел курс, выполнил все рекомендации, но не получил оффер — вернем деньги ➡️Курс длится 6 недель: теория, практика, домашние задания и пет-проект. Всё это время рядом преподаватель и куратор. Открываем сразу 5 направлений: ➡️Аналитика ПРО

Продвинутый SQL, A/B-тесты, эконометрика, Causal Inference и ML.

➡️ML ПРО

Вывод модели в прод, MLOps, рекомендательные системы, ранжирование, uplift и динамическое преобразование.

➡️Backend ПРО

Многопоточка, System Desgin, Микросервисы, базы данных, кеширование, мониторинг и распределённые системы.

➡️Алгоритмы ПРО

Продвинутые алгоритмы и задачи для сложных технических интервью в hft фонды, faang+, для олимпиад и контестов.

➡️ИИ-агенты ПРО

Будем разбираться не просто в LLM. Вы научитесь проектировать полноценные агентные системы и за курс соберём 5 собственных AI-агентов и пройдём весь путь от архитектуры и инструментов до работы с RAG, multi-agent системами, MCP, evals и деплоем.

В программу всех курсов войдет: 🔵закрытый банк вопросов с интервью топовых бигтехов 🔵разбор ближайшей стажировки в Т-банк и Яндекс 🔵mock-собеседования с обратной связью 🔵рефералка в бигтех после защиты пет-проекта 🔵карьерная стратегия: резюме, поиск вакансий, подготовка к HR секциям 💰Всем участникам дадим курс про поиск валютной удалёнки и работы за рубежом в подарок

Сходил на собеседование в Twinby. Предложили интересную задачу: помочь разборчивой невесте Яне-джан найти самого высокого парня в Москвобате. Смотрим! Смотрим! По ссылке: https://www.youtube.com/shorts/vkyGcuoAfg8

Тебя останавливает ИМЕННО ЭТО! Сделать первый шаг — самое сложное в любом начинании. Но вокруг нейросетей придумали столько мифов, что у большинства сразу опускаются руки:

• «нет зарубежной для подписки подписку», • «надо брать курс за 100к», • «агенты сожрут весь бюджет на API».

ХВАТИТ ОТКЛАДЫВАТЬ ВСЕ НА ПОТОМ! Реальность давно изменилась: Китайские DeepSeek, Kimi и Qwen доказали, что бесплатные модели ничуть не хуже платных западных аналогов. Для старта не нужно платить ни рубля: В интернете очень много полезного контента, связанного с ИИ (бесплатные мини курсы от OpenAI, 1000 видео на YouTube, каналы в TG по всем направлениям AI) Чтобы не искать все вручную, я собрал подборку сильных практиков, за которыми слежу сам. Готовые промпты, вайб-кодинг, внедрение ИИ в бизнес, использование агентов, нейрогенерация и многое другое — все внутри Подписывайтесь на IT | AI авторов, каждый найдет для себя полезную информацию независимо от уровня. 👉 https://t.me/addlist/CSSJYpkHlTxhMDAy

Видели новость про парня, который устроился в Cloud.ru (это дочка Сбера)? Суть в том, что он указал в резюме опыт работы в ВТБ и Райффайзене, хотя на самом деле там не работал. Каким-то образом он прошёл все этапы собеседований и в июне получил оффер в Cloud.ru. Но когда пришло время оформлять документы, он предоставил выписку из трудовой, которая, как позже выяснилось, была отредактирована (возможно, подделана). Кто-то из сотрудников или HR заметил несоответствия, и сейчас компания проводит внутреннее расследование с участием службы безопасности. Интересный момент: я сомневаюсь, что в Райффайзене или Иннотехе вообще используют Go - там, насколько знаю, стандартная корпоративная Java. Но это уже детали. Ситуация, мягко говоря, неприятная. Если Сбер подаст в суд, то парню, скорее всего, будет очень сложно найти работу в IT в будущем. Что ребят как там накруточка? Подписаться: @chad_protocol

Сходил на собеседование в Lamoda. Предложили интересную задачу на вычисление актрисы фильмов для взрослых. Смотрим! Смотрим! По ссылке: https://www.youtube.com/shorts/Yagn4Wcrfd4

Почему нельзя игнорить рекрутеров Одна ошибка может перечеркнуть 6 собеседований и сразу два оффера. На наших курсах есть менторская программа, где мы сопровождаем ребят до оффера. И вот поучительная история: Разработчик прошёл больше 6 этапов в одну компанию и получил долгожданный оффер. Но пока длился отбор, его цели изменились, и он понял, что не готов принять это предложение (с нами он получил ещё более жирный оффер). Вместо того чтобы сразу честно написать эйчару, который уже запустил подготовку документов на визу, разработчик просто пропал. Эйчар писал ему, звонил, подключался реферал - тишина. В итоге до кандидата достучались через жену с сообщением: "Такое поведение недопустимо, мы больше никогда не будем с вами работать". Только тогда разработчик написал извинения и объяснения. Но, скорее всего, в ближайшие годы его резюме не будут рассматривать ни в одной компании из этой узкой сферы в трёх странах. Более того, есть риск, что рекрутер узнал о втором оффере и связался с той компанией - информация в узких кругах распространяется быстро. Оформление второго оффера сейчс тоже встало на паузу. Наш чат карьеристов. Какие выводы нужно сделать: 1. Будьте вежливы и уважительны. С рекрутерами важно поддерживать контакт, даже если вакансия вам не подходит. Игнор или грубость могут закрыть двери в будущем - рекрутеры переходят из компании в компанию и всё помнят. 2. Отвечайте в течение суток. Если не готовы дать содержательный ответ, напишите: "Я вернусь к вам с ответом до такого-то числа" - и сдержите обещание. 3. Думайте, как ваш ответ воспримет собеседник. Отказ от оффера - это нормально, если вы объяснили ситуацию и поблагодарили за время. Оскорблением может стать не сам отказ, а игнорирование и пренебрежение. 4. Не уходите от диалога - это самое недальновидное решение. Парень мог бы озвучить свои требования, сомнения, опасения. Возможно, ему предложили бы и деньги выше, и условия лучше, чем в том "жирном» оффере". Но он просто исчез. Подписаться: @chad_protocol

У России три пути: 18+, ***** и IT И кажется, у нас случился переход между карьерными треками… Нам неважно, какой у человека бэкграунд и чем он занимался раньше. Важно, куда он хочет прийти и что готов для этого делать. Наша студентка, Алина, решила кардинально сменить сферу, пришла на «СТАРТ» и теперь готовится к своей новой цели — получить оффер в Яндекс. Можно следить за успехами и учиться вместе с Алиной. На наши курсы старт, идут финальные 4 часа скидки. ➡️ Записаться

Кому сейчас проще найти работу в эпоху ИИ Кто-то ловит офферы пачками за месяц, а кто-то и сидит без приглашений и не понимает, что происходит. Виной всему - не столько кризис, сколько влияние ИИ и перенасыщение рынка некоторыми специалистами. В этом посте разложу ситуацию по каждой специальности, опираясь на реальные кейсы, и расскажу, за кем ИТ-компании сейчас охотятся по-настоящему, а кто рискует остаться за бортом эпохи ИИ. ML-инженеры. Традиционно горячая точка сейчас сосредоточена вокруг ML. Ажиотаж на рынке подогревает спрос настолько, что инженеров любого уровня (от мидлов до лидов) хантят напрямую. У моих коллег процесс от отклика до подписания оффера укладывается в 1-2 месяца. Младшие грейды тоже чувствую себя хорошо, единственное порог входа повысился: год назад достаточно было знать классический мл и основы DL. Сейчас же нужно обладать представлениями о рекомендательных системах, динамическом ценообразовании, матчинге, nlp, cv, llm, систем дизайне - это базовый минимум. Конечно нужно обладать лишь представлениями, а не полноценным опытом работы. Также сейчас будет плюсом обладать представлениями об оркестрации, пайплайнах, а также аналитическом стеке (бизнесс метрики, АВ тесты). Все пытаются ответить на вопрос может ли специалист с нейросетями стать таким человеком-оркестром. DevOps и SRE. Без комментариев. Инфраструктурщики - это реальный дефицит. В любой компании, которая хочет масштабироваться, эти ребята жизненно необходимы. Их буквально "сметают" с рынка, а время поиска работы часто измеряется не месяцами, а неделями. Backend-разработчики. Здесь все очень нестабильно. В моем окружении есть примеры, когда бэкендеры получали по 2–3 оффера в месяц. Но есть и те, кто застревает в поиске надолго. Здесь огромную роль играет конкретный стек, и единого тренда по всей сфере нет. Например, go-разработку накачали хайпом онлайн школы и менторы, обещая изи оффер на 400+ тыс за пару месяцев. По итогу приходится пробиваться через толпы вкатунов-накрутчиков. Аналогично с питон разработкой: очень много вкатунов, хоть и вакансий тоже много. Сам ожидаю, что на питон-разработку будет давление со стороны нейросетей. Специалисты по LLM и DS (классика). Вакансий сейчас здесь не так много, как кажется, однако процесс трудоустройства часто проходит предсказуемо. Если вы проходите собеседование и подтверждаете свою квалификацию, оффер вам практически гарантирован. Выбор компаний небольшой, но они ценят сильных кандидатов. Data-направление (Аналитики и DE) Это самый тяжелый сегмент. Сегмент Data сейчас переживает эффект перенасыщения. Огромный наплыв соискателей: одни приходят из смежных ИТ-специальностей с опытом, другие - новички, которые хотят быстро вкатиться в случае аналитики или поверили в хайп больших данных в случае DE. Вдобавок, требования к DA и DE у разных компаний кардинально отличаются, и подготовиться ко всем вариациям собеседований непросто. Вообще все пытаются ответить на вопрос "сможет ли допустим какой-нибудь аналитик найбкодить архитектуру?". Если сможет, то рынок DE скукожится и в основном вакансии будут на "сложные архитектуры". У аналитиков пока тренд, что их пытаются соответственно перебросить на "гибридные задачи": навайбкодить архитектуру, поделать задачи Data Scientistа и так далее. Вакансий дата-аналитика и продуктового аналитика в традиционном понимании сейчас мало. Frontend, QA, Business/System Analysts Мне кажется, это самая жестокая реальность. Рынок здесь перегрет кандидатами настолько, что решение о найме часто принимается "на глаз" и похоже на лотерею. С учетом активного внедрения ИИ, базовые задачи этих специалистов уже начинают упраздняться или выполняться автоматикой, что только усугубляет ситуацию. Если хотите оставаться в тренде айти рынка и его требований, то советую наши курсы старт, на который мы продлили финальные скидки на 24 часа. ➡️ Записаться Подписаться: @chad_protocol

КИТАЙ vs ЗАПАД: Kimi K3 vs Claude 16 июля вышла новая китайская модель Kimi K3. Она абсолютно бесплатная, держит 1 000 000 токенов контекста и работает на уровне топовых закрытых моделей.

Помните как я тестировал Claude для своих подписок? Тоже самое решил сделать через Kimi.

В Telegram через настройки выгрузил архив своих подписок и загрузил файл в нейросеть. Модель выбрала каналы, которые чаще всего пересекались в «похожих», и на их основе собрала базу. Около недели читал найденные ресурсы — авторы действительно интересные, без глупого копипаста. Каждый канал в подборке получился уникальным и экспертным. Подписывайтесь, каждый найдет для себя что-то полезное

• ИИ: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.

Сохраняйте подборку себе или попробуйте выгрузить свои данные и прогнать их через Kimi K3 Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/JVY4b3pSIS4yNWYy

Почему автоотклики - полный кринж В последнее время у зумеров стали популярны всякие ИИ-агенты и подобная нечесть, которая за тебя и LinkedIn, и GitHub заполнит, и вакансии найдёт, и под каждую напишет резюме с сопроводительным письмом, и с рекрутером пообщается, и собес пройдёт, и испытательный срок… и жену твою… Короче, полный кринж. Почему это всё не работает? 1. Профили, заполненные нейроскопом, LinkedIn отправляет в теневой бан.  Рекрутеры такие профили обходят стороной. 2. Про нейроскопные резюме и сопроводительные письма уже был мем. Кандидат написал, что работал с моделями «Ясасу Бибу» и «Цист Яна». Сейчас вакансий и так немного, а кандидатов - завались, поэтому рекрутеры просто реджектят нейроскоп-резюме. Надо же как-то отсеивать. 3. То же самое с общением. Сгенерированный текст все научились различать невооружённым взглядом. Ну и вам самим приятно, когда собеседник тупо отвечает как GPT? У нас в РФ к этому пока терпимее, а вот за рубежом с их культурой общения - сразу бан. Причём в прямом смысле: добавляют в чёрные списки. Блин, как же я умираю со смеху, когда говорят, что чёрных списков не существует. Серьёзно? Мы живём в мире, где ИИ-агенты проходят собесы и откликаются на вакансии, где есть селф-драйвы и распознавание лиц в метро. И вы думаете, рекрутер не может навайбкодить что-то подобное? Может, наша slavic girl, перекатившаяся с ноготочков на HR-менеджмент, и не сможет. А вот тётя Линда, которая живёт этим десяток лет, - спокойно навайбкодит. Это её хлеб, репутация и статус. Crazy пиндосы, короче. 4. А сколько мне за последний месяц отдали ТЗ с техническими ошибками, сгенерированными нейронкой…  Я знаю случаи, когда использование нейросети приводило к ошибкам в проде, но джуны/мидлы продолжают верить, что это революция, и бездумно копируют код из терминала в прод, не проверяя. Я к этому отношусь очень скептически и всем зумерам ограничил права (серьезно всем младше 25 лет я не доверяю). Если нейронка выдаёт скрипт на удаление/merge/insert - десять раз проверяю перед использованием, потому что она может убить валидные данные. Но зумеры об этом не думают. У меня команда состоит из: 3 ChatGPT, 1 Grok, 2 Claude Code, 2 Gemini, 1 Lovable, и я на Claude Code + Gemini Итого. Советую чат гпт использовать для вдохновения и шлифовки уже имеющегося решения/текста. Следите, чтобы решение не было сгенерено более чем на 20% нейронкой. И подключайтесь на наши курсы "СТАРТ" по топовой скидочки, где научим вас думать лучше нейросетки в 100 раз, научим проходить hr фильтры и строить топовую карьеру 🤩. Подписаться: @chad_protocol

Сейчас растет спрос на аналитиков, так как из-за ИИ возникло очень много смежных задач, которые традиционно сваливаются на аналитиков (дата сайнтистов). При этом порог входа в аналитику относительно низкий. Специально для всех желающих вкатиться подготовил 5 пет проектов, которые гарантирует оффер крепкого джуна! Смотрим! Смотрим! https://www.instagram.com/reel/Dba4YXKs8qV/?igsh=MXN2emFyOG43b29xYQ==

C какими айтишницами стоит строить отношения, а какие - ред флаг? В новом ролике разобрал все бигтехи по фактам: Яндекс, ВК, Т-банк, Озон, Сбер. Смотрим! Смотрим! И не говорите потом, что не предупреждал! https://www.youtube.com/shorts/d_lUVE5oo7A

Поиск работы череp Linkedin Отклики через headhunter сейчас работают фигово: мало вакансий-много кандидатов, много вкатунов-накрутчиков. Вакансии пишутся рекрутерами через гпт, поэтому могут быть странные или высокие требования. По итогу большинство вакансий отсеиваются еще на этапе скрининга, проходят единицы только при идеальном мэтче. Хотя и рекрутер, и компания готовы предложить и условие повыгоднее и требования пониже. Что делать Вкатываться в социальную инженерию! Например, найти контакты рекрутера через тот же Linkedin и обсудить с ним вакансию. Советую не только красиво оформить резюме, но и Linkedin, GitHub, Хабр карьера и прочее. Рекрутеры стали просить подтверждение опыта. Если на этих ресурсах будет ненастоящий опыт, можно подать жалобу. Наглые подкаты Если видите, что открыта вакансия, заходите в Linkedln и добавляете в друзья всех, кто там работает, затем спамите в личку о том, какой крутой вы и какие крытые они и просите взять на собес. Хорошо если получится зацепиться за общее место учебы/прошлое место работы и так далее. Очень велика вероятность, что в команде есть место или в команде их знакомого и тд. После такого спама до собеса доходит как правило 30-20% и это отличный вариант, ибо могут попросить пропустить вас на скрининге или на собесе. Немало историй, когда соискателя HR реджектят со всех платформ, а потом он пишет не последнему члену команды и его пропускают на собес. Вакансии можно смотреть на Хабр Карьера, во всяких телеграм каналах компаний в духе Яндекс Нанимает или же на край тот же HH.ru. Только чекайте там личку, а то можете пропустить время собеса/ важную инфу. Нетворк В идеале, конечно, если у вас куча друзей и знакомых с индустрии и есть возможность залететь с рефкой на собес, там и отношение как правило получше и команда повайбовей. Ведь если вашему приятелю там норм, то и вам скорее всего тоже будет норм. Поэтому нелишним будет поспрашивать помощи у друзей по этом вопросу и друзей их друзей— своеобразный поиск в ширину, но нередко прокатывает. Как организовывать качественный нетворк читайте последний пост в главном канале. Подписаться: @chad_protocol