На выходных в Эрарте был на Selectel Day Off. Что запомнилось?

1️⃣ Найм в 2026: эксперимент и новые правила (Кира Кузьменко)

Кира провела эксперимент: опубликовала намеренно размытую вакансию и за 4 дня получила 1000 откликов. Около 80% - от действительно сильных специалистов. Это показывает, что рынок перенасыщен и такое количество откликов невозможно обработать вручную.

Требования изменились радикально: - Junior’ы с «просто руками» больше не нужны. - От Middle ждут сеньорских навыков по цене мидла. - Senior теперь не координатор артефактов, а архитектор решений с фокусом на рост метрик, стратегию и hands-on через ИИ-агентов.

Почему так? Рутину забирает ИИ. Вчерашний сеньор стал сегодняшним мидлом. ИИ усиливает сильных специалистов и вытесняет «человеко-машинный интерфейс». Работодатели больше не берут людей «на вырост», хотят одним наймом закрыть 2-3 роли.

По мнению Киры, главный ред-флаг на собеседовании: кандидат кидается решать задачу, не задав уточняющих вопросов.

2️⃣ Круглый стол: как меняется найм сейчас

Кира Кузьменко, Илья Шелыков (Selectel) и Евгений Колесников (Яндекс) обсудили трансформацию найма: - Кандидаты используют ИИ на собеседованиях. Но когда попросили объяснить логику решения - «у меня мозг замёрз». - Спрашивают не фреймворки, а почему именно этот, а не другой и в чём отличие. - ИИ - обыденный инструмент, как Word. Оценивают системное и критическое мышление. - ИИ может сделать задачу. Человек должен уметь правильно её сформулировать.

Было ещё много вопросов: рекомендации джунам, как готовиться к собеседованию и др.

Эти доклады с главной сцены можно посмотреть на YouTube.

3️⃣ Кибербезопасность ИИ-агентов (Антон Ведерников, Selectel)

Мы все пользуемся ИИ или бежим внедрять его везде, но забываем, что ИИ может стать угрозой №1.

Антон рассказал про угрозы от ИИ-чатов (ChatGPT, Qwen), помощников, локальных и корпоративных решений. Привёл мировые примеры таких инцидентов и их последствия.

В целом защита - это человек и его мозги. Базовая гигиена: запуск в песочницах, принцип наименьших привилегий и обязательный Human in the loop (ручное подтверждение) для критических действий.

Я задал Антону рабочий вопрос: у нас в компании нет развёрнутого корпоративного ИИ. Для протоколов встреч, ТЗ, прототипирования мне хватает Qwen - там нет коммерческой тайны. Но как быть с прогнозированием метрик (продуктовых и финансовых), где фигурируют реальные данные? Антон посоветовал: 1. Взять коммерческие данные и хэшировать их (заменить на анонимизированные). 2. Отправить хэшированные данные в облачную модель. 3. После того как прогноз будет готов и качество устроит, попросить написать скрипт (Python или формулы Excel) для расчёта. 4. Проверить получившийся скрипт и запустить локально уже на реальных данных.

Итог: получаем качество облачного ИИ, но коммерческая тайна не утекает.

P.S. Я думал развернуть связку AnythingLLM + Ollama с моделью Qwen2.5. Антон сказал, что качество будет так себе.

Вишенка в конце дня

После плотной программы впервые прогулялся по экспозиции Эрарты. Послушал экскурсию, посмотрел современное искусство. Отличный способ переключить мозг и не выгорать от рутины.

Коллеги, а как у вас решён вопрос с безопасностью ИИ-инструментов?