Если вы сеньор-разработчик, то наверняка задавались вопросом: «Что дальше?» Переход в менеджмент кажется очевидным шагом, но что, если вы не хотите управлять людьми? Что, если вы хотите оставаться техническим специалистом, но при этом расти профессионально и влиять на стратегию компании? Ответ на этот вопрос — открыть для себя путь стафф-разработчика.

Если вы работаете с данными, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда Excel становится вашим лучшим другом и злейшим врагом одновременно. С одной стороны, это удобный и привычный инструмент для работы с таблицами, с другой — его ограничения могут превратить даже простую задачу в настоящий кошмар. Но что, если бы вы могли объединить мощь Excel с гибкостью и возможностями Python и R?

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) каждый, кто профессионально использует эту технологию, сталкивается с вызовом: качество результатов напрямую зависит от качества входных данных. Именно поэтому сегодня невозможно обойтись без промт-инжиниринга — набора методов, которые повышают надежность, эффективность и точность работы моделей ИИ.

Всё больше компаний обращаются к поведенческой науке, чтобы создавать продукты, маркетинговые стратегии и коммуникации, которые не просто удовлетворяют потребности пользователей, но и помогают им изменить свои привычки. Эти команды стремятся разрабатывать решения, которые мотивируют людей делать что-то новое в своей жизни. Иными словами, они создают стратегии изменения поведения.

Многие разработчики программного обеспечения недостаточно хорошо разбираются в системах семейства Unix, хотя они повсеместно встречаются в мире разработки. Некоторые программисты даже не подозревают, что в их должностные обязанности входит работа с Unix или подобными системами на своих компьютерах (macOS), в среде разработки (контейнеры Docker), в системах сборки и автоматизации (процессы непрерывной интеграции и GitHub), в среде развертывания (серверы и контейнеры Linux) и в других обстоятельствах.