Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓ Что делаете с таким легаси? ❤️ Не трогаю: работает — и ладно 👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее 🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям 👾 У нас такого нет — честно-честно На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов. До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам. 🔗 Занять место со скидкой 🏃‍♀️ Proglib Academy

Когда название файла уже само по себе считается техническим долгом ⚡️

📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git» Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡 🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину. До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса. 🔗 Посмотреть, как устроен курс 🏃‍♀️ Proglib Academy

Курс для тех, кто хочет перестать просто «пользоваться AI» и начать выстраивать с ним нормальный процесс разработки 🥳

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью. Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.

Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.

🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃‍♀️ Proglib Academy

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥 🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена. В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹 🏃‍♀️ Proglib Academy

🤷‍♂️ Что важнее в хорошем курсе: программа или люди, которые её создают? У Proglib Academy вышел пост о том, на каком опыте построен новый курс по AI для разработчиков 🦴

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами. 2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова. Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них. 📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION). На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥 🔗 Регистрация 🏃‍♀️ Proglib Academy