Создатели метавселенных: какие навыки нужны и где обучиться

Сначала в календаре появляется ежедневный статус, потом еженедельный синк, потом встреча «по итогам», встреча «перед встречей», отчёт, презентация и пара уровней согласования сверху. У каждого из пунктов когда-то была причина, но вопроса жива ли она, с тех пор никто не задавал.

Семь лет коммерческой разработки, десятки успешно закрытых задач, сложные фичи, оптимизация производительности. И тут на собеседовании просят: «Спроектируйте систему для сервиса бронирования». Через несколько минут становится не по себе. Кажется, вы чего-то не знаете, хотя опыт объективно большой.

Зарплаты не растут, проекты выбирают новые технологии, а вместо разговора об опыте на собеседовании спрашивают: «Почему вы до сих пор не перешли на что-то современное?» Самая плохая реакция здесь — убедить себя, что рынок скоро передумает. 

Стоит просмотреть пару роликов об AI — и лента быстро решит, что вам пора становиться AI-инженером. Дальше знакомое: нейросети, трансформеры, математика и обещание новой карьеры. Если вы уже backend-разработчик, QA, аналитик или PM, задача обычно скромнее: разобраться, что учить для своей нынешней работы и не потратить несколько месяцев на чужую профессию.