23384
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами. 15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 10 лет в MAANG 🛠️ dataengineer.ru | 🏄♂️ Surfalytics.com №5017813306 Реклама: https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce
Еще одна бесплатная книга от O’Reilly - Understanding ETL Data Pipelines for Modern Data Architectures.
Как раз в тему к прошлому посту о ETL✋
В статье 5 Things in Data Engineering That Have Changed In The Last 10 Years автор поделился как поменялась индустрия (западная) за последние 10 лет.
1) Компании хотят только сеньоров
Команды сильно сократились, и бизнес требует быстрых результатов → поэтому нанимают в основном опытных инженеров + AI-копилоты усилили продуктивность сеньоров. Джуниорам сложнее входить.
Это произошло в последние 2-3 года. Никому не нужны малыши без опыта. Все хотят опытных людей, чтобы пришли и сразу решали конкретные задачи. В больших компаниях еще сохранилась возможность пройти стажировку и прийти сразу с универа. Но надо, чтобы универ был топчик. Все кто ходят на курсы - мимо. Поэтому мой подход прийти seniorом без опыта выглядит особенно привлекательно в текущих реалиях. Улучшений в будущем для данной ситуации не видно. Специалисты и эксперты в ИТ появляются как грибы. Доступность образования и реклама успешных айтишников в Дубаях и на Патриках делает свое дело. 🚶♀️ Все хотят хорошую зарплату и удаленную работу, но места на всех не хватит.😞
2) Cloud стал дефолтом
Раньше облако было опцией, сейчас — стандарт. Все мигрируют: Snowflake, BigQuery, Databricks. Почти никто не строит аналитику он-прем.
Полностью согласен. Я могу открыть любую вакансию в Северной Америке, Южной Америке, Европе, Австралии и тп, и там будет облако и MPP облачное хранилище с вероятностью 95%. Хотя недавно познакомился с инженером, кто пришел к нам из Comcast. Он рассказал, что у них был свой дата центр и он ставил Kafka на bare metal. Ну красавчик, только получает в несколько раз меньше. 🏆
3) Перестали писать кастомные пайплайны
10 лет назад везде были самописные ETL на cron/SSIS/python скриптах. Сейчас сразу используют готовые инструменты: Airflow, dbt, EventBridge, Coalesce, etc. Нужно быстрее приносить ценность, а не строить платформу с нуля.
Доступность инструментов low-code/no-code очень сильно упрощают работу. Можно фокусироваться на бизнес проблемах и ценностях, а не трабалшуить legacy/technical debt код. Хотя уже с развитием AI IDE уже все превращается в no-code/low code. Главное базу знать и понимать основу и свою ценность для бизнеса.
4) SQL победил
Споры между SQL vs что-то ещё закончились — SQL стал универсальным стандартом. Job-market требует SQL практически везде. dbt усилил этот тренд.
Если ваш продукт не поддерживает SQL, то у вас плохой продукт. SQL наше все. Хотя некоторые аналитики обожают Pandas, и пишут что-то в своих ноутбуках. А потом инженерам нужно все это разгребать.🙅♂️
5) AI изменил рабочие процессы
AI ускоряет работу, но создаёт риск «движения вместо прогресса»: люди меньше понимают код, больше копипастят из LLM. Выигрывают те, кто умеет совмещать AI + инженерное мышление.
100% все поменялось. Я общаюсь со многими командами и вижу, что люди на самом деле не очень сильно используют все возможности. Большинство не любят перемен и не умеют учиться быстро и эффективно. Когда говорят, что AI заменит людей, чаще всего имеют в виду тех, кто не хочет или не умеет учиться. Сейчас настоящий FOMO в AI и очень важно смотреть куда дует ветер и стараться использовать в работе AI и собирать полезные use cases для вашей индустрии и вашей специализации.
Самое главное, что произошло за 10 лет, то это обесценивание денег, повышение налогов, снижение покупательной способности, отмена job security, и отсутствие стабильности. 🤟
В Сетке, соцсети для нетворкинга от hh ru, появились несколько интересных вакансий для специалистов в продуктовой и data-аналитике. Сервис удобный, аккуратный и даёт возможность писать нанимающим напрямую — без лишних формальностей.
Вот три позиции, которые могут быть особенно полезны подписчикам канала:
1️⃣ Тимлид продуктовой аналитики в Lamoda
https://set.ki/post/PNJKv9m
Отличный вариант для тех, кто хочет развивать продуктовую аналитику в большом e-commerce и брать на себя лидерские задачи.
2️⃣ Аналитик-разработчик в команду конкурентной AI-аналитики Яндекса
https://set.ki/post/5Y3BJYg
Подойдёт тем, кому интересны задачи на стыке AI, больших данных и исследовательской аналитики.
3️⃣ Business Intelligence Head
https://set.ki/post/7PmA9nj
Роль для опытных BI-лидов, которым интересно выстраивать стратегию аналитики на уровне компании.
Если кто-то как раз присматривает новое направление или хочет попробовать силы в сильных продуктовых командах, эти вакансии точно стоят внимания.
Случай из технического собеседования, где у меня была второстепенная роль.
Собеседование рассчитано на 90 минут. 3 SQL и 3 Python упражнения.
Из заметок во время собеседования:
Коллега: оставляет комментарии, что кандидат не знает чего-то
Я: давай закончим собес и отпусти кандидата (уже 15 минут идет собеседование)
Коллега: мы должны до конца….
Я: ок (пойду пост в телегу напишу)
И тут возникает вопрос? Ну зачем мучать кандидата, зачем тратить своем время? Возможно коллега переживает за репутацию компании и хочет, чтобы все было по правилам. Но по факту, он тратит свое, мое и кандидата время. Да еще кандидат узнает о провале только спустя пару дней.
Жалко что common sense часто не работает.
А как вы делаете? Обрубаете сразу или терпите сидите до конца?
Я еще не рассказывал про интересный опыт работы в большой Fortune 500 компании - Okta, целых 3 года. Большая американская компания, которая фокусируется на digital identity. Сама компания состоит из 2х больший компаний - Okta и Auth0. Это два разных продукта.
Okta предоставляет workforce portal (аналог SSO), то есть портал для корпоративных сотрудников, чтобы логиниться во всевозможные сервисы - почта, календарь, бизнес приложения и тп. Такая же идея как Microsoft Active Directory, но свой продукт. Интересно есть ли в РФ такой аналог?
Auth0 это продукт для разработчиков - форма аутентификации и авторизации. Например, вы создаете новое приложение и вам нужно как-то добавить возможность логина, сброса паролей, MFA и тп, чтобы было безопасно и масштабируемо. Вот Auth0 это абсолютный лидер в этом направлении. Каждый раз когда вы логинитесь в ChatGPT, Ikea, Starbucks - вы используете Auth0 (Okta). Сейчас даже тестирую для Surfalytics, там есть бесплатный tier.
Okta купила Auth0 в 2022 за 6.5 миллиардов. Это именно тот пример, когда большая компания покупает лидера индустрии и убивает все хорошее что в нем есть. Именно культурно. Основании компании были из Аргентины и вайб там было что-надо. Сами основатели были из Microsoft AD команды. Поэтому каждое поглощение в индустрии не проходит не заметно для сотрудников и клиентов. Да и стоимость акции Окта с 2022 года так никогда и не отправилась.
У меня было много интересных проектов связанных с Auth0, интеграцией между Okta и Auth0, создание customer facing решений, специфичные решения для OpenAI (особенно связанных с Rate Limit), коллаборация с ML/AI командами. Даже приходилось менять код самого продукта Auth0, чтобы собирать дополнительные события.
Из смешного - это именно та компания, которая на меня наехала, когда я опубликовал танцующего Трампа в корпоративный слак и пришлось удалить, несмотря на то, что у них много государственных контрактов=)
Я добавил архитектурный слайд, на котором видно множество сервисов, которые пишут данные в Snowflake. В Okta вообще 3-4 инстанса Snowflake и 1 Databricks.
Интересная заметка про PIP (Performance Improvement Plan) от человека, кто знает в них толк. Рассказывает механику.
Лично я прошел 2 PIP за все время, у меня немного другой взгляд на PIP и на работу, поэтому для меня PIP обычно как EPIC (проект) в Jira. И как говорит автор - в нынешних условиях сокращений в компаниях PIP всё чаще превращается не в инструмент развития, а в формальность — элемент корпоративного театра.
Горькая правда: сегодня я снова получил письмо с просьбой «помочь пройти PIP» (план по улучшению эффективности). Такие письма разбивают мне сердце, потому что шанс на успех почти нулевой.
В то же самое время один из топ-менеджеров, с которым я работаю, рассказал, что последнюю волну сокращений они провели просто ускорив увольнение сотрудников, находящихся на PIP, — вместо того чтобы ждать окончания плана, их просто сократили.
Бесперспективность ситуации очевидна.
Один человек отчаянно пытается доказать, что он хороший сотрудник и может восстановить карьеру.
Другому выдали квоту на увольнения, и, конечно, логично начать с тех, у кого уже есть документированные проблемы с эффективностью.
Легко обвинить среднего менеджера, но давай заглянем в голову руководителя группы, когда речь идёт о PIP:
1. К тому моменту, когда непосредственный руководитель решает оформить PIP, он уже давно разочарован и пытался помочь сотруднику сам.
Менеджеры знают, что запуск PIP — это тяжёлый, неприятный разговор, который испортит отношения. Поэтому до этого они обычно пробуют всё возможное: дают обратную связь, помогают, стараются добиться изменений.
«Это последний шанс. Ничего больше не сработало. Может, это поможет, а если нет — хотя бы HR одобрит увольнение».
Вот почему пройти PIP так сложно — менеджер обычно уже сдался. Конечно, есть исключения, но чаще всего PIP — это негативный шаг, к которому прибегают в последний момент.
2. В некоторых компаниях у менеджеров, HR и вышестоящего руководителя есть квота на «нежалеемые увольнения» — показатель, сколько сотрудников с низкой эффективностью нужно вывести из компании.
На практике это означает: если признать, что человек на PIP заслуживает остаться, нужно найти кого-то другого на его место в этой «квоте».
В такой нулевой сумме сотрудник на PIP должен не просто улучшить результаты, а настолько, чтобы менеджеру захотелось пожертвовать кем-то другим.
3. Для вышестоящего руководителя (skip-level) этот сотрудник часто почти незнаком.
Допустим, сотрудник приходит и говорит: «Я хороший работник, я хочу остаться. Я давно здесь и хочу продолжать приносить пользу».
Руководитель думает: «Если я поверю этому сотруднику, я противоречу своему менеджеру и признаю, что у него проблемы в управлении. Тогда мне самому придётся разбираться и, возможно, попасть под критику. А если я просто доверюсь менеджеру — он наймёт нового человека, и жизнь пойдёт дальше».
Data Dojo | Москва | 27 ноября
Это мероприятие Яндекса для сообщества ML-специалистов с обсуждением трендов, прикладных кейсов и разбором реальных задач из соревнований.
Зачем участвовать:
💬 послушать выступления экспертов
💬 разобрать задачи вместе с сообществом
💬 узнать, как попасть на стажировку и начать карьеру ML’щика в Яндексе
💬 завести новые знакомства и зажечь на afterparty
👉 Заполняй форму до 16 ноября.
Data-самураи действуют поодиночке, но учатся вместе. Присоединяйся.
Сегодня у меня было первое собеседование с AI ботом 🤖
Идея была такая - как хобби устроиться junior AI инженером, чтобы сразу на деле все учить. Я нашел вакансию, сделал резюме и отправил. Мне сразу предложили пройти AI собеседование.
Нужно было расшарить экран, включить видео и слушать как бот читает вопросы.
Вопросы были про Fast API, прям теория-теория, что мне даже было скучно читать ответы из Gemini. Далее было про AWS и GPU, было уже поинтересней. И в конце задачка по Python.
Компания предлагает сервис AI рекрутера. Можете тоже пройти AI собес 🔴
AI рекрутеры ищут fake кандидатов, и потом одни боты общаются с другими.
Создатель SuperSet/Preset BI написал сегодня про свой новый продукт - agor
Представь себе Figma, но для AI-помощников по программированию.
Это система нового поколения для оркестрации (координации) AI-агентов, помогающих писать код. Многопользовательский пространственный слой, который объединяет Claude Code, Codex, Gemini и любые другие «агентные» инструменты кодинга в единую рабочую среду.
Коротко (TL;DR):
Agor — это многопользовательское пространственное полотно, где можно координировать несколько AI-помощников по кодингу, выполняющих параллельные задачи. Оно поддерживает рабочие деревья, связанные с GitHub, автоматизированные «зоны рабочих процессов» и изолированные тестовые среды — всё это работает одновременно.
Отличная идея как заполнить пробелы в резюме:)
Читать полностью…
Чуваки классно сделали маркетинг. Теперь их любят упоминать рядом с новостями про увольнения.
Вот кратко про компанию Artisan (США):
Что делает:
Artisan разрабатывает платформу автоматизации исходящего B2B-продаж с помощью ИИ-сотрудников (они называют их “Artisans”).
Платформа позволяет создавать целевые кампании, находить потенциальных клиентов, собирать сигналы намерения (intent data), автоматически запускать серии сообщений по e-mail и LinkedIn, отслеживать посетителей сайта.
Цель — убрать рутинные задачи (исследование, отправка, напоминания) и освободить людей для «большой работы».
МТС True Tech Champ — зрелищный шоу-чемпионат с ИИ-спецэффектами!
21 ноября МТС объединяет ИТ-конференцию и ИТ-чемпионат на одной площадке. Тебя ждет настоящий фестиваль технологий. Более 250 ИТ-талантов со всей России сразятся в лайв-кодинге и программировании роботов на скоростное прохождение лабиринтов со спецэффектами.
Между наблюдением за заездами и поединками ты сможешь:
▫️ послушать конференцию с международными спикерами в области ИИ;
▫️ поучаствовать в воркшопах и юмористических батлах в ИТ-качалке;
▫️ испытать себя в кодерских челленджах и других айтивностях;
▫️ перезагрузить карьеру в HR-Хабе вместе с командой МТС.
День завершится ярким афтепати со звездными хедлайнерами.
👉🏻 Участие бесплатно, количество мест ограничено. Успей зарегистрироваться
Я подписан на вакансии от GetMatch уже довольно давно. Интересно следить за рынком.
Самую большую зарплату я видел на дата инженера в Сбербанк за 750т в в месяц.
Второе место получает Алиса и 680т в год.
Кстати вчера с коллегами из Америки обсуждали вопрос про DW и DWH - как правильно? Я узнал у ChatGPT, оказывается:
Используй DW, когда пишешь на английском или готовишь официальную документацию, особенно если аудитория — международная.
Используй DWH, если работаешь в команде или регионе (например, в России, Восточной Европе или Германии), где принято именно такое обозначение.
Так что если работаете за границей, (не) ударьте лицом в грязь, используйте правильную терминологию.
PS Сервис GetMatch и их бот просто 🟢.
PPS Кто нибудь учился в Сколково MBA? Или какой самый топ MBA в РФ (ради хорошего нетворкинга)
Вернемся к нашим “баранам”. Мы все знаем Apache Kafka. Стандартное решение по стримингу.
Redpanda — это event-streaming платформа, аналог Apache Kafka, но с другой архитектурой (C++ вместо Java, без ZooKeeper, без JVM).
Продукт хочет заменить Kafka, обеспечив совместимость с Kafka API и клиентами, но при этом дать в 5–10 раз меньше latency и в разы проще эксплуатацию.
Я использовал Red Panda Community Edition когда мы строили решение для API трейдинга в AlpacaMarkets на GCP и k8s. Red Panda не open-source, она source available. Проблем в эксплуатации не было. Но и объемы были не очень большие.
Компания уже единорог и они решили двигаться в сторону платформы, поэтому купили Oxla - Redpanda acquires Oxla, a distributed SQL Engine, launches new Agentic Data Plane for governing AI Agents for enterprise data. То есть теперь у них будет свой SQL движок и они могут уже давать Stream/Batch на входе и трансформацию данных. (data in motion and at rest)
Red Panda Docker Image.
Амазон сократил 30т человек, среди них много инженеров и менеджеров.
При этом финансовые показатели очень хорошие.
Цитаты с reddit:
Amazon treats workers like shit. It doesn't matter if you're a highly educated developer or just a delivery driver. You're basically just a sacrificable pawn.
I would happily be sacrificed if it means more share holder value generated. If billionaires get richer then it will eventually trickle down to me. Ronald Reagan said so and he was the POTUS and no POTUS has ever lied before
Layoffs will continue until morale improves. Thank you for your attention on the matter.
compensate for overhiring during the peak demand of the pandemic
My dudes it is Q4 2025. How much longer is this excuse going to hold water?
This period of economic history will be explained as the moment when companies profitability became completely detached from employees job security. You have companies making record profits and yet laying off employees without thinking twice. Profitable and growing companies used to share their fortune with their workforce, it has now dramatically changed.
Всегда интересно следить за кругами Громова, в них можно найти инструменты, которые используют компании в РФ, в данном случае про ETL.
«Круги Громова» представили новое исследование российского рынка ETL 2025
Как компании сегодня решают задачу импортозамещения в области интеграции данных? Какие отечественные ETL-решения уже готовы заменить западные продукты — и даже превзойти их?
В новом исследовании «ETL Круг Громова 2025»:
🔹 Сравнение российских ETL-платформ с Apache Airflow и NiFi.
🔹 Подробный анализ функциональности и производительности отечественных решений, включая Modus ETL, Dat. ax, Loginom, PolyAnalyst, DATAREON Platform, Luxms Data Boring и другие.
🔹 Ключевые тренды 2025 года: ELT, Reverse ETL, CDC, Streaming, ZeroETL, AI-автоматизация.
🔹 Более 200 критериев оценки ETL-решений для корпоративного сектора — от архитектуры и безопасности до поддержки 1С и отечественных облаков.
🔹 Результаты выполнения вендорами тестового задания по загрузке 40 млн строк данных.
Всех с пятницей или уже субботой!? Если вы думаете deploy or not deploy, то вот вам ссылка в помощь https://shouldideploy.today
Читать полностью…
Отличный кейс из белого дома в США про сломанный пайплайн и утраченных продакшн данных - “Permanently impaired”: Trump administration won’t release economic data for October.
Администрация Трампа отказалась публиковать экономические данные за октябрь (инфляция, безработица), ссылаясь на 40-дневный shutdown правительства, который помешал собрать статистику.
Критики обвиняют в сокрытии: частные данные показывают потерю 150,000+ рабочих мест (худший октябрь за 20 лет), а Белый дом называет данные "навсегда утраченными", что беспрецедентно для США.
Берегите ваши данные🤗
AI&ML в деле на AI DevTools Conf 🤓
4 декабря команда Cloud.ru проводит практическую конференцию — AI DevTools Conf.
В программе доклады о создании AI-агентов, защите AI-систем и работе с DevOps-агентом.
А тех, кто посетит конференцию офлайн ждут воркшопы, где вы научитесь:
😶🌫️внедрять AI-инструменты в процесс разработки
😶🌫️оценивать LLM-агентов
😶🌫️тестировать безопасность AI
😶🌫️и не только
Места на офлайн-участие ограничены.
Успейте зарегистрироваться
А вот пример ответочки от инженеров, кого уволили! Надо бороться с капитализмом🤠
Читать полностью…
Отличной пост - DuckLake: Why Early-Stage Startups Should Stop Cosplaying as Netflix
Идея заключается в том, что многие команды и компании строят iceberg lake house на максималках. Неважно, какой объем данных, какие требования. Сразу создают серьезную архитектуру с Kafka, распределенными вычислениями, каталогами и кластерами.
В данной статье ссылаются на ducklake как простое и дешевое решение для вашего Iceberg Lakehouse.
Обязательно надо будет попробовать.
Первый Data Sapience Data Day: дата, программа, регистрация
Data Sapience объявляет о проведении первой масштабной конференции, посвященной работе с большими данными, Data Sapience Data Day, которая состоится 18 ноября 2025 года. Мероприятие объединит ведущих экспертов IT-отрасли и руководителей крупнейших компаний.
В программе конференции:
Панельная дискуссия с участием CDO лидирующих организаций будет посвящена ключевым темам современного дата-рынка:
▫️перспективам развития дата-ландшафта;
▫️влиянию искусственного интеллекта на управление данными;
▫️оценке готовности рынка (технологии/решения/компетенции);
▫️вопросам миграции в публичные облака.
Клиенты выступят с докладами и расскажут о кейсах внедрения и эксплуатации решений Data Sapience. Среди спикеров — представители Альфа-Банка, ОТП Банка, Россельхозбанка и других крупных организаций.
Технологические презентации познакомят участников с возможностями Lakehouse-платформы данных Data Ocean и платформы управления данными Data Ocean Governance.
В мероприятии примут участие специалисты Т-Банка, Газпромбанка, Сбербанк Страхования, Адастры и других ведущих игроков рынка.
▶️ ПОДРОБНАЯ ПРОГРАММА И РЕГИСТРАЦИЯ ◀️
Участие в конференции бесплатное. Регистрация обязательна и проходит модерацию в соответствии с закрытым форматом мероприятия.
Рекламодатель: ООО «Дата Сапиенс», ИНН 9701181979, ОГРН 1217700358083, Юр. адрес: 105064, Российская Федерация, г. Москва, ВН.ТЕР.Г. Муниципальный округ Басманный, Пер Нижний Сусальный, д. 5, стр. 19, этаж/пом. А1/ХI, ком. 12,13
erid: CQH36pWzJpq2KQtHrgMFXy92zBCDiSr4BgsGADo27vsqwQ
Если вам вдруг надоел Apache Iceberg, то у вас есть возможность использовать Hudi.
Источник: https://www.onehouse.ai/whitepaper/apache-hudi-the-definitive-guide
Apache Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) — это формат хранения данных и фреймворк для управления большими наборами данных в дата-озёрах (Data Lake). Он добавляет поверх “сырых” файловых форматов (Parquet, ORC и т. д.) уровень управления записями — позволяет обновлять, удалять и инкрементально читать данные, как в базе данных, но с производительностью и масштабируемостью дата-озера.
Наконец-то сделали нормальный гайд про то, как сделать ИИ агента на Python - Как сделать бота с индивидуальным характером на основе ИИ
Без всяких там премудростей и терминологий. ИИ идет в народ. Клик клик жмак жмак и готово! Подойдет, даже если вы не пользовались VSCode и Python.
Да, вы сможете сделать себе лоли фурри альтушку (максимально осуждаю), которая будет слушать лор вархаммера, и никто не будет знать о ваших извращениях.
Если вы не знали, то Индия это не про дешевый outsource, а world class tech talent!
Databricks дает добро. Возможно будут увольнения в North America/Europe перед IPO, чтобы заменить на недорогой world class tech talent.
Про глобализацию tech компаний и их планы по открытию офисов в индии мы уже знакомы.
avito.tech.conf, первая конфа от AvitoTech для менеджеров и лидов — как это было? ☄️
Проверьте сами! Смотрите видео выше и обязательно переходите на плейлист с записями докладов:
📺 Youtube
🔵 VK Видео
Почему важно послушать доклады, если не успели подключиться онлайн или прийти офлайн? Во время конференции участники успели обсудить огромный спектр важных в индустрии тем: от внедрения в разработку и управления AI и LLM до барьеров, которые мешают инженерам вырасти в менеджера.
И, на секундочку, ивент от ребят собрал 1000+ лидов, менеджеров и C-level. А в онлайне к трансляции подключилось 10 000+ человек. Можете поздравить коллег и открывайте плейлист 💻
Онлайн Analytics Open Source conference https://osacon.io/about/ 4-5 Ноября.
А еще будет PyData в Сиэтле 7-9 ноября офлайн https://pydata.org/seattle2025, хочу на нее попасть и отдохнуть от работы поковырять AI на их воркшопах.
Red Panda дарит вам книгу Fundamentals of Data Engineering
Читать полностью…
Вчера закончил слушать книгу “Homo Deus (Человек Божественный) - Краткая история будущего”, автора Юваля Ноя Харари. Книга была издана 2015-2016 года и многое о чем говорит автор, как будто уже происходит сейчас. Особенно посли новостей про mass layoffs.
В книге автор рассмотрел возможные направления человечества когда голод, болезни и войны уже не главная проблема человечества. Один из тезисов был про датаизм (dataism), то есть данные становятся центром мира. Алгоритмы и ИИ могут лучше, чем человек, принимать решения. Автор пишет, что будущее будет принадлежать системам, которые умеют обрабатывать и использовать информацию, а не людям с «душой» или «сознанием».
И еще была интересная теория про развитие неравенства между элитами и “остальными”.
Немного summary от бездушной машины:
⚙️ От социального неравенства — к биологическому кастовому обществу
Если в XX веке разделение шло по уровню доходов или образованию, то в XXI оно может стать непреодолимым:
бедные просто не смогут конкурировать с «улучшенными» в скорости мышления, памяти, выносливости;
даже рынок труда изменится — «обычные» люди будут ненужны, заменены ИИ и роботами.
🧠 Новая элита управляет не только экономикой, но и алгоритмами
Харари отмечает, что в будущем власть будет у тех, кто контролирует данные и алгоритмы.
Это не просто богатые — это владельцы информации (Google, Amazon, Meta, правительства).
Они смогут предсказывать и управлять поведением масс, формируя желания и решения людей.
⚖️ Главная опасность — "бесполезный класс"
Он вводит понятие "useless class" — людей, которых не нужно ни экономике, ни армии, ни политике.
Они не смогут найти работу, потому что ИИ будет эффективнее.
Их участие в обществе будет сведено к потреблению и цифровым развлечениям.
«Проблема будущего — не эксплуатация, а бесполезность миллионов людей.»Читать полностью…
Регистрация на Yandex Cup 2025 закроется 29 октября
Восьмой международный чемпионат по программированию с призовым фондом 12 млн рублей пройдет в Стамбуле. Попробовать свои силы в чемпионате смогут опытные программисты со всего мира и юниоры из России.
Для участников доступно 6 направлений: аналитика, фронтенд, бэкенд, мобильная разработка, машинное обучение и спортивное программирование. Последние два международные, их можно будет проходить на русском и английском языках.
До 29 октября открыта регистрация и пробный тур, где можно познакомиться с платформой и решить задачи прошлых лет. 2 ноября состоится квалификация по большинству направлений, а квал по машинному обучению продлится до 5 ноября.
Очный финал состоится в Стамбуле. Его концепция будет вдохновлена объединением традиций турецкого крафта и IT: участники смогут почувствовать себя мастерами кода.
Торопитесь : зарегистрироваться на чемпионат можно на сайте.