12-й отдельный центр специального назначения открывает 16 вакансий для специалистов технических и специализированных направлений.
Вы только что успешно завершили курс по ручному тестированию (QA Manual) и ищете возможность применить свои знания в реальном проекте? У нас для вас есть отличное предложение!
Вы просматриваете LinkedIn и понимаете: одному специалисту рекрутеры пишут каждый день, предлагая топовые позиции, а ваш инбокс пуст. Опыт и стек у вас похожи. В чем разница?
9 июня состоится онлайн-конференция Cloud Builders: Embedded & IoT Conf, посвящённая современным подходам к разработке Embedded-систем, IoT-решений, Linux-платформ, вопросам производительности и безопасности программного обеспечения.
Если вы хотите не просто «искать баги», а строить карьеру и зарабатывать больше – эта статья для вас.
Большинство компаний не проигрывают из-за нехватки идей или ресурсов. Они стагнируют из-за отсутствия ясности. Слишком много инициатив, параллельных направлениям. Слишком мало понимания, куда мы действительно идем, и почему именно туда.
«Марина, я хочу, чтобы команды улучшили производительность в 13 раз». Хотя этот эмоциональный запрос от заказчика прозвучал около десяти лет назад, тимперформанс остается главным вызовом для лидеров и сегодня.
В этом году компания SkillsUP отмечает свой 15-й день рождения! За эти полтора десятилетия мы выпустили тысячи талантливых студентов, помогли им найти свой путь в мире технологий, обрести новую профессию и кардинально изменить жизнь.
Аналитика данных уже несколько лет входит в список наиболее востребованных цифровых профессий. Компании накапливают все больше данных и нуждаются в специалистах, которые могут превращать их в понятные инсайты для бизнеса. Но вместе с развитием технологий меняется роль Data Analyst.
Еще несколько лет назад создание сайта почти всегда означало работу с кодом. Нужно было знать HTML, CSS, иногда JavaScript, разбираться с хостингом и системами управления контентом. Для большинства людей это выглядело сложно и технически.
В последнее время термин AI-агенты всё чаще звучит в контексте бизнеса, автоматизации и личной продуктивности. Но что за ним стоит на практике? И чем агент отличается от знакомых многим AI-чатов на базе больших языковых моделей (LLM)?
Представьте: вы только что успешно сдали проект, закрыли сложный таск или наконец-то нашли тот самый баг, который мучил вас два дня. Руководитель вас хвалит. Что вы чувствуете? Радость и гордость? Или навязчивую мысль: «Мне просто повезло. В следующий раз они точно поймут, что я на самом деле ничего не умею»?