Привет, Хабр! В последние годы все чаще в разговорах про современные дата‑платформы звучит термин «семантический слой». Сама идея семантического слоя не нова: в разные годы под семантикой понимали и витрины данных, и презентационный слой хранилища, и пространства метрик внутри BI‑платформ. Но развитие современных дата‑платформ и появление AI‑агентов заставляют заново переосмыслить этот концепт.
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, в Циане я занимаюсь развитием культуры и developer experience. Архитектура у нас микросервисная, за каждый микросервис отвечает конкретная команда. В любой команде обычно есть микросервисы, которые помогают ей достигать собственных целей, и микросервисы, которые достались по наследству.
Восемь из десяти офисных сотрудников уже пользуются публичными нейросетями — часто без ведома IT. Запрет не работает: 90% руководителей безопасности сами заходят в несанкционированные ИИ-инструменты. Мы у себя в команде на 90+ человек два года живём с матрицей из трёх зон — красной, зелёной и серой. Рассказываем, как она устроена и почему держится без полиции.
Опыт после обучения 10+ коллег: почему одни ускоряются в разы, а другие получают уверенную кашу. За последние пару месяцев я обучил свою команду, как встроить LLM в рабочий процесс. Не «поиграться с ChatGPT вечером». Не «задать вопрос, как сделать то-то». А именно начать использовать LLM в реальной работе: код, тексты, анализ, ревью, документация, исследование, планирование […]
Вступление В какой-то момент это происходит почти в каждой компании. Собрание. Слайды. Уверенный голос. «Мы должны активнее использовать AI».«Он ускорит разработку в несколько раз».«Нам нужно повышать эффективность».«Возможно, нам и не понадобится столько людей». Формулировки могут быть мягкими. Могут быть вдохновляющими. Могут быть завёрнутыми в стратегию трансформации. Суть остаётся той же: технология должна кратно увеличить производительность.
За последние несколько лет AI-продукты перестали быть просто экспериментами или внутренними pet-project’ами. Крупные компании начали внедрять генеративный ИИ, AI-ассистентов и аналитические AI-системы уже не в формате «посмотреть, что умеет нейросеть», а как полноценные production-решения, влияющие на эффективность бизнеса, производительность сотрудников и экономику процессов. Но довольно быстро выяснилось, что классический Product Manager далеко не всегда подходит […]
Всем привет! Меня зовут Олег Балбеков, я из команды Evrone. В прошлых сериях вы читали мои статьи о том, как я создал «братишку», и о том, как я завайбкодил сервис за неделю. Сегодня же я хочу рассказать вам о настоящем инженерном приключении, которое со мной произошло в процессе построения сервиса Mimirjotun.ru.
В прошлой статье я говорил, что конвейерная модель производства софта несовместима с AI, и что вместо конвейера нужен дирижёр — сильный инженер с продуктовым мышлением, управляющий оркестром агентов. Ту статью многие прочитали как «вот и хорошо, нанимаем нескольких сеньоров, увольняем середину, экономим на FTE». Это понятно с точки зрения CFO — но это полупонимание. Дирижёр […]
Мы все привыкли строить производство софта как конвейер. Продакт берёт идею, отдаёт аналитику. Аналитик пишет требования, отдаёт разработчику. Разработчик пишет код, отдаёт QA. QA проверяет, отдаёт DevOps. DevOps выкатывает в прод. Каждый знает свой участок. Каждый передаёт результат дальше. Лента сама довозит результат до пользователя. Так работало 30 лет. И вот в каждый из этих […]