courses

Есть ловушка, в которую легко попасть после нескольких лет карьеры в IT: вроде бы проходишь курсы, собираешь сертификаты, постоянно учишься и добавляшь в резюме новые технологии, но на собеседовании показать всё равно нечего. Попробуем разобраться, что с этим делать.

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.

Коан: «Незаменимость — единственный технический долг, которым принято гордиться».

Slack, Jira, код, потом письмо, созвон, ещё пять вкладок после него — и вот уже обед. А главная задача, ради которой вообще открывали ноутбук, не сдвинулась ни на шаг. Куда уходит время?

Пару лет назад «добавить AI в продукт» почти автоматически означало, что в команде нужен ML-инженер. Сегодня под AI понимают совсем другие задачи: поиск по документации, чат-ассистента, автоматизация обработки писем, генерация отчетов или создание внутреннего помощника. 

Знакомый записался на ML-курс за две тысячи евро, а в LinkedIn постоянно рассказывают, что без AI через пару лет никто не будет нужен. Вы тоже смотрите программу обучения, где первым пунктом идет линейная алгебра, затем статистика, потом оптимизация. И если в этот момент возникает желание закрыть вкладку — вы не одиноки.

Вы только что обновили README, добавили схемы в Confluence и закрыли самые частые вопросы. Но через пару дней кто-то из коллег всё равно пишет: «А как правильно?» Обычно после такого предлагают лучше  документировать — и начинают добавлять страницы. Есть другое решение.

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. 

Принято считать, что если человек стал сильным разработчиком, то навык чтения чужого кода придёт сам собой. Практика и исследования говорят об обратном.

Новый вариант регистрации показывает по дашборду +3% к конверсии. Продакт уже пишет в чат: «Катим?». Аналитик отвечает уклончиво: «результаты многообещающие». Все смотрят на вас. 

Каждую неделю в IT появляется новый «обязательный» навык. Вчера все учились писать промпты, сегодня поднимают MCP-серверы, а завтра в ленте кто-то расскажет про ещё один агентный фреймворк. Пропустишь пару новостей и уже кажется, что через полгода останешься за бортом.

Проблема может быть совсем не в алгоритмах. Рассказываем, почему сильные инженеры из сервисных компаний нередко теряются на продуктовых интервью и как понять, что докручивать — стек и алгоритмы или product sense.

Вы тоже считаете, что квантовые компьютеры — просто дорогие игрушки, которые заработают (в лучшем случае) через тридцать лет? Если так, давайте разбираться. Спойлер: если нет — пора изучать. 

В среде разработчиков все еще силен красивый, но опасный миф: «Хороший код говорит сам за себя, а лучшее резюме — идеально зеленая сетка коммитов на GitHub». В идеальном (академическом) мире этого, возможно, хватило бы. Но в реальности, где за сильные позиции в стартапах борются тысячи талантов, молча писать код — это сознательный отказ от половины карьерных возможностей.

Рано или поздно каждый техлид упирается в стену. По мере роста проекта, старая архитектура начинает скрипеть на поворотах: монолит пора распиливать, легаси выжигать, а фреймворки обновлять. Но как только приходишь с этим к менеджменту, в ответ — недоумение.

Развитие нейросетей поставило современный бизнес перед выбором: прямо сейчас интегрировать AI в процессы и получить кратное конкурентное преимущество, либо медлить и столкнуться со стремительным дряхлением своей бизнес-модели. А значит, руководителям нужно осваивать новые технологии, причем по-быстрому.

Пришло сообщение в рабочем чате в 21:50. Вроде бы ничего страшного, только «быстренько глянуть». Потом ещё одно. И ещё. А в какой-то момент оказывается, что вечер снова растворился в задачах, которые могли бы подождать до утра. Дело тут не в тайм-менеджменте или неправильно расставленных приоритетах. Проблема в границах. Их либо нет, либо они существуют только у вас в голове. 

Рабочие переговоры на уровне senior+ редко выглядят как аккуратная встреча с повесткой. Обычно это разговор про оффер, сроки или решение, с которым вы не согласны. После него часто остаётся ощущение «мог бы дожать»: не подняли оффер, согласились на слабое решение или не выбили бюджет под задачу. Дело чаще всего не в аргументах, а в том, как вы ведёте переговоры.

Настя — Head of Operations редакции devby — прошла курс Стратоплана по консультированию. Не потому что собиралась в частную практику. Это её история и именно она предложила написать о ней.

Сложные переговоры редко проходят как аккуратный разговор за столом. Чаще это напряжённый звонок, где давят сроками, эмоциями, статусом. Или разговор, который вы откладываете неделями, потому что нужно сказать неприятное человеку, с которым работали годами. В такие моменты быстро становится понятно: знать теорию недостаточно.

Существует ли английский для IT? Если да, то какой он вообще? И что нужно специалисту в 2026 году, чтобы оставаться востребованным? Спойлер: важна не столько грамматика и лексика, сколько харизма и умение презентовать себя на иностранном языке.

Подписка на онлайн-обучение звучит как идеальная сделка. Один платеж, и перед вами сотни курсов: программирование, аналитика данных, менеджмент, AI, дизайн. И кажется, если доступ открыт ко всему, учиться станет проще. Но реальность, как обычно, чуть сложнее. 

Когда хочется сменить стек, подготовиться к собеседованиям или наконец подтянуть английский, рука автоматически тянется к покупке большой программы на 40–60 часов. Иногда это действительно правильный шаг, но далеко не всегда.

Почти каждый хотя бы раз покупал курс, бодро начинал проходить, а потом незаметно забрасывал где-то между рабочими дедлайнами, митингами и усталостью по вечерам. И проблема тут обычно не в сложности материала.

Сегодня программирование во многом похоже на сборку из готовых модулей. Библиотекам доверяют самые сложные задачи, и это нормально. Но за этим удобством иногда теряется понимание сути. Системное программирование — не переход в «другую лигу», а расширение границ. Собрали для вас курсы, где можно заглянуть под капот привычных инструментов и увидеть, как из простых команд рождается логика, на которой держится все остальное.

Почти каждое приложение с умным поиском или чат-ассистентом работает через API. Данные отправляются во внешний сервис, а вы  получаете ответ — быстро, удобно и легко масштабуется. Но есть нюанс: с запросом вы отправляете и свои данные. А если не арендовать искуственный интеллект по подписке, а запускать его у себя?

Почти каждый, кто задумывается о карьере Cloud Architect, рано или поздно упирается в один и тот же вопрос: AWS или Azure? Это не просто выбор технологии, а выбор экосистемы, сертификатов, карьерного трека и даже типа компаний, в которых окажетесь через 2-3 года.  Разбираемся, какой курс логичнее взять, если вы строите карьеру архитектора.

Найм в IT все более сложный и вдумчивый, и к кандидатам появилось куда больше требований, чем пять лет назад. Мы проанализировали рынок труда за прошлый год и рассказываем, каких специалистов ждут работодатели и какие программы и курсы стоит выбирать, чтобы быть востребованным.

Бывает состояние, когда вы не новичок на старте карьеры, но ловите себя на мысли, что новые термины понятны не до конца. Да и в вакансиях требования, кажется, чуть сместились, а привычный стек живет уже по немного другим правилам. Это чувство легкого отставания обычно рождает импульс: надо бы пройти курс. Но парадокс в том, что в этот момент большинство курсов только усиливают фрустрацию. Не потому что они плохие — просто не под вашу задачу.