Книжный куб

InBetween 2025 (Рубрика #Management) Этой осенью пройдет первая менеджерская конференция InBetween от JUG.RU, которая ориентирована на middle менеджеров, застрявших между стратегией и тактикой. Для того, чтобы понять о чем она я позвал в свой подкаст "Code of Leadership" Лешу Федорова, со-основателя компании JUG.RU и идейного вдохновителя этой конференции. Сам выпуск будет чуть позже, а пока я поделюсь своим пониманием этой конференции, для чего я до общения с Лешей изучил все доклады, что будут на конференции. Если кратко, то это конференция не только и не столько для IT руководителей, а скорее для всех менеджеров, которые оказались между стратегическими целями топ-менеджмента и ежедневными задачами команд и которых интересуют темы вроде - Как принимать ключевые решения, когда данных недостаточно? - Где полагаться на цифры, а где - на интуицию? - Как объяснить «прыжок веры» совету директоров? - Как не развалить команду, меняя подход к проектам? - Что делать, если никто не берет ответственность? - Как координировать команды с разными целями? - Как быстро адаптировать планы, если ситуация поменялась? - Как каскадировать изменения на команду? Организаторы так видят себе целевой портрет участника - Менеджеры сложных проектов - те, кто отвечает за результат, но не контролирует все ресурсы - Продуктовые менеджеры с несколькими командами - те, кто координируют разные направления с разными целями - Руководители многофункциональных подразделений - те, кто управляют людьми из разных специализаций - Генеральные и операционные директора - те, кто превращают стратегию в набор конкретных действий - HR-директора, CPO и CMO - те, кто отвечают за результат своего направления На конференции выступят управленцы из крупных российских компаний (преимущественно tech компаний, что объясняется нетворком организаторов) - Юлия Зыкова (Циан) — как менять модель монетизации в условиях неопределенности - Елизавета Колесникова (Яндекс) — расшифровка туманных пожеланий от руководства - Андрей Зарубин (Райффайзен Банк) — перегруппировка команд на оперативном уровне - Илья Балахнин (Paper Planes) — что делать, когда стратегические сессии не работают - Алексей Кирпичников (Контур) — управление 80 продуктами без полномочий - и другие Онлайн часть конференции уже была и включала три доклада «Между стратегией и тактикой», «Как неправильная работа с KPI разрушает стратегию» и «Полезный проектный офис за 30 минут». А оффлайн часть мероприятия пройдет 8 сентбяря в Москве в пространстве "Весна", куда я тоже загляну по приглашению организаторов. #Management #Leadership #Engineering #Processes #Project #ProductManagement #Metrics

Норильск (Рубрика #Travel) Раньше я и не догадывался, что когда-нибудь окажусь на Таймыре, но так случилось, что следующие четыре дня я здесь. Планирую посмотреть как выглядит реальное производство, а не вся эта диджитал история. А потом можно и на плато Путорана ... если плато действительно будет таким живописным, как ожидается, то потом еще раз приеду сюда, но уже с семьей. Пока я видел только сам Норильск и он выглядит как промышленный центр. #Travel #Economy

Code of Leadership #50 - Interview with Sergey Mikhalev about Odnloklassniki, VK, T-Bank and Data Platform (Рубрика #Data) В очередном выпуске подкаста ко мне пришел интересный гость, Сергей Михалев, который работает техническим директором data platform в Т-Банке. До этого Сергей успел приложить руку к дата платформам Одноклассников и ВКонтакте. В этом видео мы успели с Сергеем обсудить его карьерный путь, который всю дорогу был связан с большими данными. Заодно мы обсудили как само это понятие менялось во времени и как выглядит state of the art сейчас, а также почему мы в Т-Банке переезжаем с Greenplum (mpp база данных) на более модный и молодежный подход с DLH (data lake house) и как имплементирует федеративный подход с data mesh, а также как поверх всего этого работает a/b платформа. А если быть точнее, то список тем, что мы успели обсудить за 2 часа приведен ниже - Введение и знакомство с гостем - Ранние годы, образование и профессиональный выбор - Начало карьеры, оптимизация БД, миграции данных и рост до тимлида - Рост компетенций - Работа в «Одноклассниках» над дата инфраструктурой - Инженерная и экспериментальная культура «Одноклассников» - Важность данных и много a/b экспериментов как признак зрелого продукта - Развитие дата-платформы в «Одноклассниках» и переход на позицию технического директора дата-платформы всего VK - Переход в Т-банк и обсуждение культуры работы с данными, принятой в Т - Уровень инженерной культуры, дежурства, обработка логов, AB-тесты, интерфейсы для экспериментов. - Архитектура Greenplum, параллельность, ограничения, расширение кластеров - Обеспечение надежности, риски при переключениях, резервная система. Ограничения Greenplum - Новая архитектура дата-платформы с разделением compute и storage - Новая парадигма работы с данными: внедрение дата контрактов - Федерализация дата инженеров и передача ответственности в сами продуктовые команды - Сервисы и дата-продукты, пайплайны, взаимодействие в экосистеме - Форматы работы: офис против удалёнки - Баланс работы и личной жизни - Будущее IT и потенциал биомедицины - Советы по саморазвитию и поддержанию мотивации - Завершение и благодарности Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music. #Software #Engineering #Databases #Architecture #Devops #Management #Career #Architecture #DistributedSystems #SystemDesign #Leadership

System Design Interviews: What, why and how? (Рубрика #Career) Рассказ про system design inteview на конференции Рупор лида. Вообще, эта конференция была посвящена тому, как меняется рынок найма и процессы, когда Gen AI меняет правила игры, а сервисы для соискателей растут как грибы. Спикеры рассказывали о том, как процесс выглядит с той стороны, а мне выпало рассказывать про интервью по проектированию систем, где я ответил на вопросы - Зачем нужны system design-интервью - Как его задизайнить, если ты не бигтех - Что и как можно проверять - Что делать, если кандидат слишком слаб или силен - как варьировать уровень сложности интервью Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music. P.S. Также доступна Miro доска со всеми иллюстрациями и ссылками, среди которых есть - Про процессы найма в крупныые компании и откуда появляются много-этапные интервью - Обзор книги Alex Xu про System Design Interview - Обзор книги "Hacking the System Design Interview - Обзор курса "System Design Interviews and Beyond" - Обзор книги "Acing the System Design Interview" - Мои статьи в общем про system design в T-Bank, больше про то, как мы оцениваем прохождение собеседования и как подготовиться к собеседованию - Мои публичные интервью по system design: -- Бронирование отелей -- Лента видеохостинга -- a/b платформа -- Система парковок #SystemDesign #Architecture #Career

Конференция "Сезон кода в Санкт-Петербурге" (Рубрика #Conference) 6 и 7 сентября инженерное сообщество Петербурга соберётся на ярчайший фестиваль технологий - «Сезон кода». Это не просто конференция, а настоящая точка притяжения для разработчиков, архитекторов, DevOps-ов и всех, кто двигает прогресс в IT. Вас ждут два дня хардкорных докладов и разборов кейсов из первых рук: реальный опыт, факапы, архитектурные решения, инструменты, выросшие из боли и экспериментов. Посетителей ждут экскурсии по новому офису Т, который открылся летим летом. Будут интерактивные демо, зона карьерных консультаций и afterparty с настолками, музыкой и фудтраками. Для детей организуют отдельную зону - можно брать семью! Что важно знать: - На каждый день - отдельная регистрация и взнос. Все собранные средства (1 500 ₽ за день участия) пойдут в благотворительные фонды - можно будет самостоятельно выбрать, кого поддержать - На afterparty можно пригласить одного взрослого и ребёнка - Для удобства будут организованы шаттлы от метро В общем, регистрируйтесь и приходите на мероприятие. #Software #Engineering #Architecture #Conference #Management

Research Insights Made Simple #16 - Impact of Generative AI in Software Development (Рубрика #AI) Этот выпуск посвящен обсуждению отчету "DORA" про влияние AI на разработку софта. DORA является стандартом де-факто в мире опросов по теме devops и developer productivity, а в 2025 году они опубликовали отчет про влияние AI на основе опроса 2024 года. Этот отчет я обсуждаю с Игорем Курочкиным, у которого больше 12 лет опыта в индустрии, из которых 6 лет в консалтинге. Он помогает развивать инженерную культуру, процессы и практики, платформенные и продуктовые команды в больших компаниях. В предыдущем выпуске мы разбирали саму методологию, а теперь решили поговорить про результаты. За час общения с Игорем мы обсудили много тем, среди которых представленные ниже - Введение и обзор отчёта - Методика исследования и подход к анализу - Результаты о влиянии ИИ на индивидуальную работу - Специфика влияния ИИ на стартапы и генерацию идей - Toil и автоматизация непродуктивной работы (опыт Google) - Влияние ИИ на инженерные процессы и технический долг - Изменения в моделях доставки, новые метрики и анализ трендов - Ценности разработчиков и психология внедрения ИИ - Продуктивность, доверие к ИИ и различие восприятия - Внедрение, политика и стимулирование использования ИИ - Стратегии масштабирования и связанные метрики - Особенности сбора и анализа обратной связи, роль фреймворка - Развитие и новые уровни модели и лидерство во времена перемен Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music. #DevEx #Devops #Software #Engineering #Metrics

Про System Design интервью в рамках конфы "Рупор лида 3: Lead в поиске" (Рубрика #Career) Вот и наступило 21 августа, а значит сегодня вечером я буду рассказывать про system design на конференции Рупор лида. Вообще, это уже в этой серии и она посвящена тому, как меняется рынок найма и процессы, когда Gen AI меняет правила игры, а сервисы для соискателей растут как грибы. Спикеры поговорят о том, как процесс выглядит с той стороны. Кстати, они достаточно много рассказывают не только про найм, но уже в своих каналах. В своем рассказе я отвечу на вопросы - Зачем нужны system design-интервью - Как его задизайнить, если ты не бигтех - Что и как можно проверять - Что делать, если кандидат слишком слаб или силен - как варьировать уровень сложности интервью Кстати, до меня уже было 3 вечера с крутыми докладами и обсуждениями 1. 18.08 - Татьяна Гороховская - Hiring-позиция: в огне, но с чек-листом 2. 19.08 - Тёма Пулявин + Катя Лысенко - Коньки-горбунки собеседований - или отсобеседуй меня полностью 3. 20.08 - Круглый стол - Что я узнал про найм за 1.5 года: битва AI, выгорание, кризис рынка ИТ А после меня, завтра, еще будет выступать Иван Доронин с темой "Если ты Lead, который ищет работу" Сама конференция бесплатная, но для того, чтобы стать слушателем надо вступить в канал конференции. В общем, приходите сегодня в 19.00 и задавайте свои вопросы. #Career #HR #Management #Architecture #Software #Leadership #Processes

A.I. Is Shedding Enlightenment Values (Рубрика #AI) Интересная статья Дэвида А. Белла, профессора истории Принстонского университета и специалист по эпохе Просвещения. Дэвид в этой статье критически анализирует утверждения техно-оптимистов о том что текущее развитие AI похоже на эпоху Просвещения XVIII века. По его мнение AI не только не приносит просветительских ценностей, но фактически подрывает их основы. Но сначала стоит начать со сходств между этими эпохами. Обе характеризуются революционным оптимизмом и верой в трансформацию будущего человечества. Подобно тому, как философ XVIII века Жан Лерон д'Аламбер говорил о «переломном моменте в истории человеческой мысли», современные лидеры ИИ-индустрии, такие как генеральный директор Microsoft AI Мустафа Сулейман, называют происходящее «величайшим перераспределением власти в истории». Другой важной параллелью является распространение знаний - энциклопедия Дидро и д'Аламбера XVIII века, содержавшая 74 000 статей в 28 томах, стремилась систематизировать все человеческое знание и сделать его доступным публике. Современные энтузиасты ИИ утверждают, что ChatGPT с правильными запросами может обучить чему угодно - от иностранных языков до автомеханики. А вот дальше стоит поговорить про критические различия, где просветители XVIII века намеренно создавали тексты, которые бросали вызов читателям, заставляя их бороться со сложными концепциями, размышлять над противоречиями и формировать собственные суждения. А вот взаимодействия с AI сейчас кардинально другое - пользователи управляют диалогом, задают вопросы и формируют беседы в соответствии с собственными предпочтениями. По-факту, ChatGPT не дают pushback пользователям, не челленджит убеждения пользователей или их моральные принципы - часто он просто выглядит как подхалим и лизоблюд. Причиной этого Дэвид считает коммерческую природу AI - успех таких приложений в том, чтобы предоставлять пользователям больше того, что они уже хотят. Такая бизнес-модель принципиально противоречит просветительским целям интеллектуального развития и критического мышления людей В итоге, это может привести к следующему 1. Угроза критическому мышлению Автор статьи предсказывает деградацию способности к критическому анализу. AI предоставляет информацию в «интеллектуально предварительно переваренном» виде, что лишает пользователей возможности развивать собственные суждения через борьбу с противоречиями и сложностями. Это подтверждается исследованиями Microsoft Research, где опрос 319 работников умственного труда показал, что повышенная уверенность в генеративном ИИ связана с уменьшением критического мышления. Участники исследования сообщили о снижении когнитивных усилий при использовании ИИ-инструментов. 2. Интеллектуальная пассивность В отличие от просветительских текстов, которые активно вовлекали читателей в процесс размышления через загадки, парадоксы и диалоги с противоположными точками зрения, ИИ создает среду интеллектуальной пассивности. Пользователи получают готовые ответы вместо того, чтобы развивать навыки самостоятельного анализа. 3. Подрыв просветительских ценностей Вместо развития скептического мышления, независимого суждения и интеллектуального мужества, которые были основой Просвещения, ИИ способствует формированию потребительского отношения к знанию. 4. Потеря человеческого понимания Исследования показывают, что ИИ способствует накоплению знаний, но не человеческого понимания. В отличие от науки эпохи Просвещения, которая делала загадки объяснимыми и расширяла границы человеческого понимания параллельно с знаниями, современный ИИ решает проблемы процессами, которые остаются непонятными для человека. 5. Новая форма сознания без философского руководства Автор предсказывает возникновение новой формы человеческого сознания, но отмечает отсутствие политического или философского лидерства для объяснения и направления этих новых отношений между человеком и машиной. Ради интереса сравните эту статью с предсказанием "мягкой сингулярности" от Сэма Альтмана. #AI #Software #Economics #Engineering #ML #Management #Leadership #Philosophy

The Gentle Singularity (Рубрика #AI) Пару месяцев назад Сэм Альтман написал эссе "Мягкая сингулярность", в которой поделился своим видением «мягкой» технологической революции (забавно, что фраза мягкая революция - это прямо оксюморон). Сэм считает, что человечество уже миновало точку невозврата в развитии искусственного интеллекта и набрало вторую космическую скорость. Но концепция Сэма отличается от условных апокаполиптичных сценариев, которые описывает условный Джеффри Хинтон (про позицию которого я уже рассказывал). Если кратко, то Сэм делает такое предсказание относительно эволюции возможностей в следующие три года - 2025 год - агенты, способные выполнять настоящую когнитивную работу (написание кода), которые уже кардинально изменили программирование - 2026 год - системы, способные находить новые идеи и генерировать научные открытия - 2027 год - роботы, способные выполнять задачи в реальном мире В итоге, ключевая идея этого эссе в том, что сингулярность происходит постепенно, без драматических потрясений. Сэм описывает этот процесс как плавную кривую, где «чудеса становятся рутиной, а затем ставками на стол». Люди удивительно быстро адаптируются к новым возможностям: от восхищения способностью ИИ генерировать параграф до ожидания создания целых романов. Но эти технологические возможности не приходят одни - за ними тянутся экономические трансформации. Сэм предсказывает радикальные изменения в экономической структуре, где к 2030-м годам интеллект и энергия станут изобильными ресурсами, что устранит два фундаментальных ограничителя человеческого прогресса. Стоимость интеллекта в итоге приблизится к стоимости электричества благодаря автоматизации производства. За экономикой подтянется и социальная сфера, но в отличие от негативных сценариев Сэм рисует утопическую картину будущего, где технологии освободят человека от рутинной работы. Он проводит историческую параллель: средневековый фермер счел бы современные профессии «фальшивыми», точно так же через тысячу лет наши потомки будут удивляться нашим занятиям. В общем и целом, Сэм в этом эссе выступает как техно-оптимист, но он затрагивает ряд очень важных проблем - Проблему alignment, а точнее необходимость гарантировать, что ИИ будет служить долгосрочным человеческим ценностям - Распределение доступа к AGI - важно обеспечить широкий доступ к сверхинтеллекту, а не концентрацию его в одних руках - Социальный договор - важно коллективно определить границы применения ИИ В общем, мне эссе скорее понравилось, но я вижу разрыв между утопией Сэма и текущим тактическим положением вещей, где "Business Insider" пишет об упадке мега-работадателей и нехватке мест для белых воротничков (подробнее я разбирал здесь). В итоге, эта концепция «мягкой сингулярности» сталкивается с жесткой реальностью корпоративной оптимизации. Хотя долгосрочные перспективы могут быть позитивными, переходный период создает серьезные социальные напряжения. Я думаю, что ключевым воозовом является организация перехода к AI экономике - а точнее как сделать этот процесс справедливым и управляемым, обеспечив не только технологические прорывы, но и социальную стабильность. #AI #Software #Economics #Engineering #ML #Management #Leadership

Code of Leadership #49 - Interview with Artem Puliavin about Tech Management at Alpina, FoodMate, FoodFox, CityMobile, CityDrive (Рубрика #Management) В очередном выпуске подкаста ко мне пришел интересный гость, Артем Пулявин, который работает техническим директором СитиДрайв. До этого Артем успел приложить руку к СитиМобил, Delivery Club, Food Fox (сейчас это Яндекс Еда), а также Alpina Digital. В этом видео мы успели с Артемом обсудить его карьерный путь и перепитии бытия техническим руководителем, а также как он начинал свой бизнес еще в школе. Если точнее, то мы успели поговорить про разработку, менеджмент, архитектуру и кучу других вещей, среди которых - Знакомство с гостем - Образование и первые шаги - Старт работы еще в школе - создание контент сайтов и дальше биржи контента - Учёба в университете и совмещение с работой - Работа и бизнес после университета, изменение рынка SEO и угасание проектов - Переезд в Россию и работа на стартап, создающий опросы - Переход в Альпину на новое диджитал-направление и мобильное приложение - Платформенные B2B-решения и SaaS в Альпине, обсуждение тесной интеграции ИТ и бизнеса - Карьерный перерыв, возвращение в бэкенд, работа в «FoodMate» - Интеграция «Фудмейт» в «Деливери Клаб» - Переход Food Fox (что потом стал Яндекс Едой) - обсуждение модели аутсорса логистики - Переход в UniTemp, что строила систему для привлечения синих воротничков - Переход в City Mobile и рост внутри компании - Работа над «ВК Такси», активный найм и собеседования - Трансформация организационной структуры, бизнес-юниты. - Переход в «Сити Драйв», первые трудности, оптимизация инфраструктуры, внедрение Kubernetes. - Повышение стабильности сервиса, автоматизация инцидентов. - Внешние и внутренние риски, работа 24/7, примеры технических инцидентов. - Релиз нового приложения, оптимизация с помощью ИИ и автоматизации. - Офис против удалёнки - Личная эффективность, тулы и методы - Советы по развитию карьеры Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music. #Software #Engineering #Management #Architecture #Processes #Leadership

Big Tech Night (Рубрика #Engineering) 12 сентября в Москве пройдет большая конференция, где Т-Банк вместе с Яндексом, Сбером, X5 и Lamoda устроит аналог ночи музеев, но в биг тех компаниях. На пяти площадках будут доклады, экскурсии-погружения, демо продуктов, лаборатория софт-скилов, вечеринки и нетворкинг. Каждый участник сможет посетить до 3 площадок за ночь: первая - ключевая (начало программы), затем можно перемещаться на шаттле или самостоятельно. В общем, механика будет очень интереной, а среди треков будут следующие - AI для SDLC: от кода до прода - офис Т-Банка - Next-Gen Development - офис Яндекса - Мультиагентные системы в продукте и бизнес-процессах - офис Сбера - Архитектура и управление сложными системами - офис X5 - Создание инфраструктуры для разработки и управление ей - офис Lamoda #AI #Engineering #Software #ML #Leadership #DevEx #Conference

Why ChatGPT will be the next big growth channel - Part II (Рубрика #AI) Продолжая рассказ о будущем главного канала дистрибуции, Брайан прогнозирует, что ChatGPT станет следующей крупной платформой дистрибуции, основывая свое предсказание на нескольких факторах: 1. Текущая конкурентная среда ChatGPT находится в жестокой борьбе с Claude, Gemini (Google) и Meta, но показывает признаки лидерства. 2. "Moat": Контекст и память Брайан считает, что истинный "ров" для AI-платформ - это контекст и память. Модели сами по себе дают схожие результаты, но разница в том, какая из них имеет больше контекста пользователя. ChatGPT продвинулся дальше всех в сборе контекста через коннекторы данных. 3. Сигналы запуска платформы для третьих сторон Брайан видит четкие сигналы того, что ChatGPT запустит платформу для третьих сторон в течение шести месяцев: - Найм сотрудников для "агентской платформы" - Формирование партнерств с владельцами контента - Запуск коннекторов для глубокого исследования 4. Альтернативные кандидаты Брайан также рассматривает Apple (благодаря доступу к устройствам и пользовательскому контексту) и Google (благодаря контексту из email, поиска, Chrome, Android) как сильных претендентов, хотя отмечает завышенные метрики вовлеченности Google из-за пользователей, что только краем касались Gemini Если говорить про рекомендации, то Брайан подчеркивает критическую важность раннего участия в новых платформах. Компании, которые не интегрируются с возникающими платформами, проиграют конкурентам, которые это сделают. Он приводит в пример Zynga, которая выросла на Facebook и стала массовой компанией. По его оценкам у компаний есть примерно шесть месяцев, чтобы сделать свою ставку на платформу, поскольку циклы становятся все короче. Тезис Брайана в том, что необходимо не только распознать возможность роста через новые каналы дистрибуции, но и понимать неизбежность участия в этой игре для сохранения конкурентоспособности. #AI #Data #Management #History #Software

Why ChatGPT will be the next big growth channel - Part I (Рубрика #AI) Посмотрел интересное интервью Брайана Балфура про будущее каналов дистрибуции и анализ циклической модели таких платформ. Сам Брайан является основателем и CEO компании Reforge - образовательной платформы, которая исторически специализировалась на обучении продуктовому и пользовательскому росту. В последнее время компания перешла к разработке собственных продуктов, включая Reforge Insights. До основания Reforge Балфор занимал должность VP Growth в HubSpot и за свою карьеру наблюдал за становлением и падением всех крупных каналов дистрибуции, включая рекламную платформу Facebook, Google Ads, SEO и Apple App Store. Мне понравились его мысли о циклической модели, которой следуют все крупные платформы дистрибуции: Этап 0: Создание рыночных условий - Формируется консенсус о новой огромной категории (социальные сети, мобильные устройства, AI-чат платформы) - Нет явного лидера - обычно 5-7 крупных игроков ведут жестокую борьбу - Высокие ставки, так как результатом конкурентной борьбы обычно становятся монополии или дуополии Этап 1: Определение "рва" и открытие платформы - Один из игроков определяет свой "ров" (moat) - то, что обеспечит защищенность и поможет достичь скорости убегания (скорости, когда конкуренты уже не могут догнать лидера) - Для быстрого накопления этого преимущества нужна помощь экосистемы (сторонние разработчики контента, приложений, бизнесы) - Создается платформа для третьих сторон с системой стимулов: разработчики добавляют варианты использования и вовлеченность, взамен получают новые формы дистрибуции Этап 2: Использование преимущества - Период "золотой лихорадки", когда разработчики массово приходят на платформу - Быстрый рост как платформы, так и ранних участников благодаря ценному распределению Этап 3: Закрытие платформы для контроля и монетизации - Платформа начинает ограничивать доступ по причинам монетизации, роста или предотвращения собственного разрушения - Ограничения могут быть разными: полное отключение функций, разработка собственных приложений для поглощения популярных случаев использования, искусственное подавление органической дистрибуции для принуждения к платным механизмам В подкасте Брайан приводит исторические примеры 1. Facebook (2007-2012) * (запрещенная в России соцсеть) Боролся с MySpace и Friendster, определил сетевые эффекты как свой "ров", запустил платформу Canvas для разработчиков, обеспечивая доступ к каналам уведомлений и ленте. Затем постепенно забирал процент доходов, подавлял органические каналы и поглотил основные случаи использования в собственные приложения. Про это подробнее можно прочитать в книге "Facebook: The Inside Story", о которой я уже рассказывал 2. Google Длительная борьба с Yahoo, AltaVista, определил данные как "ров", стимулировал веб-разработчиков оптимизировать под их алгоритмы поиска. Со временем увеличивал долю рекламы и поглощал высокоценные случаи использования (путешествия, поиск ресторанов). 3. LinkedIn Прошел этот цикл дважды - сначала с корпоративными страницами, затем с личными профилями, где сначала стимулировал создание контента, затем ввел рекламные форматы и сократил органическую дистрибуцию. Брайан отмечает, что циклы становятся все короче, что означает меньшее окно возможностей для участия в игре. Компании не могут уклониться от участия — это дилемма заключенного: если вы не играете, ваши конкуренты будут использовать новую платформу, и ожидания клиентов изменятся. Кстати, в продолжении поста я расскажу его гипотезы относительно следующего крупного канала дистрибуции (спойлер - это ChatGPT). #AI #Data #Management #History #Software

The end of the mega-employer (Рубрика #Economics) Недавно в Business Insider вышла интересная статья про то, как искусственный интеллект меняет корпоративную Америку. - крупнейшие технологические корпорации США переживают радикальную трансформацию, которая может положить конец более чем столетней эре «мега-работодателей». Эту статью написал Аки Ито, главный корреспондент Business Insider, на основе беспрецедентных волн сокращений в технологическом секторе, которые происходят на фоне растущих доходов компаний и вызваны не экономическими трудностями, а стратегическим внедрением искусственного интеллекта. В статье разбираются ключевые заявления руководителей bigtech компаний, например Энди Джесси, CEO Amazon, который прямо предупредил 350 000 корпоративных сотрудников о грядущих сокращениях из-за "повышения эффективности" благодаря ИИ (я разбирал этот memo раньше). Подобные заявления делали и другие топ-менеджеры: глава подразделения JPMorgan предсказал 10%-ное сокращение операционного персонала, а генеральный директор Ford заявил, что ИИ уничтожит "буквально половину" всех офисных рабочих мест. Похожее заявление было и у CEO Microsoft. Дальше Аки Ито делает исторический экскурс и показывает как американцы дошли от аграрного общества к мега-корпорациям, причем к 70-м годам 20 века порядка трети работников были занята в компаниях с численностью свыше 10 000 человек. А вот сегодня наблюдается противоположный тренд. По данным аналитической компании Live Data, если Microsoft переложит все автоматизируемые задачи на ИИ, это может привести к сокращению 80 000 рабочих мест (36% от текущего штата). Стартапы, основанные на ИИ, изначально создаются с расчетом на минимальный штат сотрудников. Если рассматривать последствия для различных категорий работников, то видно, что офисные сотрудники ("белые воротнички") подвергаются наибольшему риску, а они составляют 45% всех занятых в США. Эксперт JPMorgan Мурат Таски предупреждает о возможной "безработной восстановительной фазе" экономики, когда после следующего экономического спада белые воротнички столкнутся со структурно более высоким риском безработицы. Если же говорить про студентов и молодых специалистов, то согласно опросу, 49% представителей поколения Z считают, что ИИ обесценил их университетское образование на рынке труда. Начальные позиции, традиционно занимаемые выпускниками, исчезают быстрее всего. Дарио Амодеи, генеральный директор Anthropic, предполагает, что ИИ может заменить до половины всех начальных позиций белых воротничков в технологиях, финансах, праве и консалтинге (правда, он много чего говорит - вот тут я разбирал ряд его предсказаний). Интересно, что автор отмечает несколько преимуществ новой модели - Повышение инновационности - меньшие компании более склонны к экспериментам и инновациям - Большая мотивация сотрудников - по данным Gallup, работники малых компаний демонстрируют наивысший уровень вовлеченности - Снижение бюрократии - уменьшение количества управленческих слоев и внутренних конфликтов А также ряд негативных последствий - Ограниченные карьерные возможности - малые компании не могут предложить такие же возможности карьерного роста - Сокращение инвестиций в обучение - небольшие фирмы реже инвестируют в профессиональное развитие сотрудников - Неопределенность на рынке труда - работникам придется чаще менять компании Если говорить про экономические перспективы, то экономист Карл Бенедикт Фрей из Оксфорда сравнивает текущую ситуацию с ранними этапами промышленной революции, когда новые технологии в первую очередь ускоряли существующие процессы, не создавая принципиально новых отраслей. Реальные выгоды для работников появились лишь спустя 80 лет, с изобретением электричества и автомобилей. В общем, вопрос в том, что если крупные компании будут сокращать штаты, а стартапы изначально создаваться с минимальным количеством сотрудников, то сможет ли экономика создать достаточное количество новых рабочих мест для компенсации исчезающих позиций, или нас ждет период массовой безработицы среди образованных работников. #AI #Economics #Software #ML

Code of Leadership #48 - Interview with Anatoly Panov aobut Engineering Management at Badoo, Lazada, Avito (Рубрика #Management) В очередном выпуске подкаста ко мне пришел интересный гость, Анатолий Панов, который работает техническим директором Яндекс Карт. До этого Анатолий работал в Авито, где отвечал за технологическое развитие вертикалей, а до этого еще были Lazada и Badoo. В этом видео мы успели с Толей обсудить его карьерный путь и перепитии бытия техническим руководителем во всех компаниях до Яндекс Карт, которые мы договорились обсудить в отдельной серии. Если точнее, то мы успели поговорить про разработку, менеджмент, архитектуру и кучу других вещей, среди которых - Знакомство с гостем - Интерес к геймдеву и инженерии с ранних лет - Образование, выбор профессии и первые шаги - Первый опыт в своих проектах и социальных сетях - Стартапы, админпанели и первые крупные проекты - Карьера в Badoo и развитие инженерных компетенций - Мотивация к лидерству и переход в Lazada - Открытие и развитие московского хаба Lazada, быстрый рост команды - Переход к современным технологиям (Go, микросервисы, Kubernetes) - Alibaba покупает Lazada , переход в Авито - Развитие вертикалей в Авиито - Сравнение работы в Lazada Авито (организационные изменения) - Организационные и технические изменения для развития вертикалей (построение инфомодели) - Бизнес-драйв как условие изменений, партнёрство между техдиром и бизнесом Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music. #Software #Engineering #Management #Architecture #Processes #Leadership

Графики, которые убеждают всех (Рубрика #Data) Прочитал интересную и короткую книгу Александра Богачева, одного из ведущих российских специалистов по визуализации данных, инфографике и дата-журналистике. Как утверждает сам автор это первая книга об эффективном представлении данных от русскоязычного автора. Она включает в себя восемь глав и кучу графиков и схем, чтобы продемонстировать мысли автора наглядно. Если упростить схему, то автор говорит про - Понимание своей цели и аудитории - от этого зависит то сообщение, которое мы хотим в них транслировать и его формат - Подготовка данных к работе - зачастую это самое ресурсоемкое мероприятие - Выбор подходящего типа графика или диаграммы - в книге приведены основные типы диаграмм, а также описаны их плюсы и минусы - Грамотное оформление графиков для максимального воздействия - автор на примерах показывает как можно улучшать визуализации по шагах - Распознавание манипуляций со статистикой Книга полезна - дляя всех, кто связан с визуализацией информации, чтобы научиться делать это более качественно - а также руководителям, которые хотят научиться различать визуализации, сделанные на скорую руку и без капли мысли, от тех, где люди поработали и сформулировали сообщение и подтвердили его визуализацией данных #Design #Data #Visual #Metrics

The ‘godfather of AI’ reveals the only way humanity can survive superintelligent AI (Рубрика #AI) Джефри Хинтон, лауреат Нобелевской премии, последние два года активно говорит про риски AI. И вот в августе он выступил на конференции Ai4 в Лас-Вегасе с радикальным предложением по обеспечению безопасности искусственного интеллекта. Он предлагает встроить в ИИ-системы "материнские инстинкты", чтобы они заботились о людях, даже став сверхразумными. Мне показались разумными его предупреждения и я решил глянуть, а когда из техно-оптимиста, развивающего технологии он поменял концепт. Если говорить про хронологию последних лет, то она выглядела так - До 2023 он говорил про AGI как отдаленную перспективу (30-50 лет) - В март 2023 заявил, что AGI может появиться менее чем через 20 лет - В мае 2023 покинул Google для открытого обсуждения рисков ИИ (после 10 лет в компании) - В 2024-2025 он усилил предупреждения и предложил концепцию "материнских инстинктов" Собственно, его ключевые предупреждения звучат так - Существует риск вымирания человечества, где 10-20% вероятность того, что ИИ уничтожит человечество - Сверхразумный ИИ может появиться через 5-20 лет (ранее прогнозы были консервативнымии) - Текущие попытки "techno bros" держать ИИ в подчинении обречены на провал, поскольку ИИ будет намного умнее людей Но у Джефри есть концепция об использовании модели "мать-ребенок" - единственный известный пример контроля менее разумного существа над более разумным. Он считает, что ИИ с "материнскими инстинктами" не захочет избавляться от этого качества, поскольку не будет желать смерти людей. #AI #Engineering #Science #Software

The state of VC within software and AI startups (Рубрика #AI) С большим интересом посмотрел очередной выпуск подкаста "The Pragmatic Engineer", где Gergely Orosz общался с Peter Walker, head of insights в компании Carta. До работы в Carta Питер был маркетинговым руководителем в медиааналитическом стартапе и возглавлял команду визуализации данных в проекте COVID Tracking Project. Ребят анализировали текущее состояние венчурного капитала и его влияния на стартапы, особенно в контексте ИИ-революции. Интересно было посмотреть на то, как изменились принципы финансирования, найма и развития стартапов после окончания эры нулевых процентных ставок (ZIRP). Причем все обсуждаемые тезисы сопровождались аналитикой, основанной на данных компании Carta, которая обслуживает более 50,000 стартапов и 2,500,000 держателей ценных бумаг, управляя капиталом свыше $3 трлн. Платформа используется 95% стартапов и 83% американских единорогов, что дает уникальный доступ к данным всей экосистемы. Если говорить про основные темы обсуждения, то они такие 1. Здоровье венчурного капитала На рынке сейчас парадоксальная ситуация - общий объем инвестиций остается высоким благодаря мегараундам ИИ-компаний (OpenAI, xAI), но количество финансируемых компаний резко сократилось по сравнению с пиковым 21 годом. 2. Изменения в найме в стартапы Стартапы на платформе Carta наняли 73,000 человек в январе 2022 года, 40,000 в 2023-м, 32,000 в 2024-м, и ожидается около 20,000 в январе 2025 года. 3. Новая ключевая метрика ARR per FTE Теперь не достаточно показывать рост ARR (Annual Recurring Revenue), теперь важно показывать годовую повторяющуюся выручку на одного сотрудника. Теперь это мера как роста, так и эффективности использования капитала стартапами. Медианный ARR для Series A вырос с $1,3 млн в 2021 году до $3 млн в 2024-м, а 75-й процентиль достиг $7 млн. 4. Трансформация требований к стартапам Планка для получения финансирования значительно поднялась. Если раньше рост 100% в год считался отличным показателем, теперь инвесторы ожидают 200-300% роста, вдохновленные примерами ИИ-компаний вроде Cursor. 5. Влияние ИИ на структуру команд Команды Series A стартапов сократились с 20-22 сотрудников в 2022 году до примерно 15 в 2024-м, и ожидается дальнейшее сокращение до 12-13 к концу 2025 года. Это связано с повышением продуктивности благодаря ИИ-инструментам. 6. Риски bridge-раундов Bridge раунды нужны, когда вы окзались посередине условного раунда seed раунда и раунда A, у вас закончились деньги и вы просите у инвесторов seed раунда подкинуть еще денег, а то до раунда A вы не дотянете. По статистике успешность bridge-раундов упала с 33% в 2020 году до всего 8% в 2022-м, что означает резкое снижение шансов дойти до Series A для компаний, нуждающихся в промежуточном финансировании. 7. Валютные тенденции Медианная предварительная оценка (pre-money) для seed-раундов в США составляет $16 млн, что даже выше уровня 2021 года. Однако это создает сегрегированный рынок: ИИ-компании получают высокие оценки, в то время как не-ИИ стартапы испытывают трудности. 8. Рост соло основателей Наблюдается тенденция к увеличению количества основателей-одиночек, особенно в области ИИ, которые предпочитают самофинансирование венчурному капиталу. Выпуск получился довольно насыщенным, а заодно я узнал, что отчеты гостя, Peter Walker, регулярно цитируются ведущими венчурными капиталистами и основателями как "обязательное чтение" для понимания тенденций в частных рынках. Его данные используются инвесторами для принятия стратегических решений. Поэтому пожалуй я попробую и дальше следить за его творчеством:) #AI #Engineering #Management #VC #ML #Startup #Software #Leadership

define AI Engineer (Рубрика #AI) С большим интересом посмотрел выступления Грега Брокмана на AI Engineer World's Fair 2025. Грег - один из соучредителей и президент OpenAI, который когда-то начинал обучение в Гарварде, потом перешел в MIT, а потом бросил учебу, чтобы присоединиться к Stripe в качестве пятого сотрудника. К 2013 году он стал первым техническим директором Stripe, а в 2015 году он покинул Stripe, чтобы стать соучредителем OpenAI вместе с Сэмом Альтманом и Ильёй Суцкевером. Выступление оказалось наполнено интересными идеями, среди которых следующие 1. Философия обучения и самостоятельного развития Грег считает, что самообучение - это ключевой фактор успеха. Он считает, что такое независимое обучение может привести к экспоненциальному росту, причем он сделал этот вывод из своего опыта (он прошел самостоятельно трехлетний курс математики в восьмом классе). Кстати, я с этим полностью согласен - я всегда изучал то, что мне было по фану, даже если не знал как мне это пригодится потом. 2. Переход от математики к программированию Сначал Грег планировал стать математиком, но потом он открыл для себя "магию программирования" после создания простого виджета сортировки таблиц. Фишка в том, что он решил уйти от теоретической математики к практическому программированию, где не три человека прочитают теорему, а миллионы получат пользу от созданного софта. 3. Партнёрство инженерии и исследований Вот это прямо крутая мысль - различия в восприятии системных ограничений между инженерами и исследователями создавали трения. Условно инженер думает про абстракции и API для взаимодействия разных частей между собой. А исследователь пытается думать про качество end2end, поэтому пытается всегда влезть во всё. Поэтому важна гармоничность сочетания инженерного мастерства и исследовательских идей (в OpenAI это получилось обеспечить). Решением стала техническая скромность - способность инженеров слушать, понимать контекст и только затем вносить изменения в архитектуру. 4. Scaling Laws и фундаментальные исследования Тоже интересная идея о том, что фундаментальные исследования снова стали важными. По словам Грега, после периода простого масштабирования трансформеров, OpenAI теперь работает на таком уровне, где алгоритмы снова стали критическим ограничением для прогресса. 5. Vibe Coding и будущее разработки Vibe coding - это уже заезженный термин про создание софта через естественный язык с помощью AI. Грег видит в этом не только механизм расширения возможностей, но и будущее, где агенты будут работать в облаке, подключаясь к различным системам, даже когда ваш ноутбук закрыт. 6. Трансформация существующих приложений Тоже крутая идея о том, что у нас не только создание нового софта, но уже есть куча софта, которому предстоит глубокая модернизация (миграции с одних языков на другие, обновление библиотек, ...). Отдельно Грег отметил, что для получения максимального эффекта от AI зачастую нужно менять подход к тому, как мы делаем системы. Условно раньше мы делали их так, как удобно человеку, а теперь надо учитывать еще и удобство LLM моделей. Еще был ряд интересных прогнозов 1. О будущем ИИ и экономики Грег предсказывает мир, где нас ждет AI driven экономика, где не просто человека заменит машина, а скорее будет множество специализированных агентов, использующих различные модели с разными компромиссами по стоимости и производительности. 2. О масштабировании и инфраструктуре На вопрос Дженсена Хуанга о будущей AI-инфраструктуре Грег ответил, что основными ограничениями для GPT-6 являются вычисления, данные, алгоритмы, энергия и деньги - именно в таком порядке приоритетности. 3. О роли инженеров в эпоху ИИ Грег решительно заявил: "ИИ-агенты не заменяют инженеров-программистов. Они значительно усиливают их индивидуальные возможности" 4. О безопасности ИИ и итеративном развёртывании Грег считает, что единственный способ обеспечить безопасность - это продолжать развёртывать более мощные модели по мере их разработки и учиться на каждом развёртывании. Именно так делает OpenAI #AI #Engineering #Management #Leadership #ML #Software

Research Insights Made Simple #15 Review of"What goes around comes around ... and around" - Part II (Рубрика #Databases) Этот выпуск продолжает обсуждение whitepaper "What goes around comes around ... and around" от Michael Stonebraker и Andrew Pavlo про развитие баз данных за последние 20 лет. Здесь мы поговорили о том, как менялись архитектуры баз данных и почему, а также обсудили выводы авторов исследования о будущем баз данных. Разбору статьи помогает мне Алексей Светличный, мой коллега, что руководит развитием отдела баз данных в Т-Банке. Алексей работает с базами данных более 15 лет, где он прошел путь от небольших систем, до крупных Enterprise решений. Сейчас руководит командой, которая разрабатывает DBaaS и развивает экспертизу по базам данных в компании. За час общения с Лешей мы обсудили вторую половину статьи, куда входили следующие темы 00:00:00 - Введение и план обсудить эволюцию архитектур баз данных за 20 лет. 00:04:00 - Развитие архитектур реляционных и колоночных БД 00:13:25 - Появление и развитие облачных БД с разделением хранения и вычислений (масштабирование ресурсов, эластичность вычислений, объектное хранилище) 00:16:52 - Прорывы в OLTP-масштабировании (пример AWS Aurora) 00:21:55 - Data Lake House и гибридные движки (Parquet, Iceberg, разделение масштабирования воркеров и хранилища) 00:30:14 - Качество данных и подходы к хранению разных классов данных 00:38:23 - Изменение парадигмы ответственности за данные в компаниях (Data Mesh) 00:42:49 – NoSQL базы, CAP-теорема и консистентность (MongoDB, Cassandra, ACID в NoSQL) 00:48:00 - NewSQL базы (Google Spanner, CockroachDB, YDB) и сложность их эксплуатации 00:52:38 - Новые технологии и аппаратная поддержка БД 00:55:10 - Роль маркетинга в успехе технологий, опенсорс и пользовательский опыт 00:58:24 - Финальные выводы whitepaper и размышление о будушем баз данных Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music. #Software #Engineering #Metrics #Databases #Architecture #Devops