Що як дивитися на кар’єру не як на накопичення технологій, а як на рух між ойкуменою та фронтиром? Микита Берегуля розбирає, чому готові рішення дешевшають через ШІ, та пояснює, куди рухатися розробникам, щоб залишатися затребуваними й ефективно працювати з невідомим.
Загалом медіана зарплат у сфері DefTech на $200 нижча, ніж в IT. Найвищі медіанні зарплати у DefTech мають DevOps-фахівці, Hardware-інженери та продакт-менеджери. Медіанна зарплата інженера-конструктора в DefTech — $2550, інженера БпЛА — $1500. Публікуємо результати зарплатного опитування DOU.
Статті
· AI,
back-end,
Data Analysis,
Data Science,
Defence tech,
DevOps,
embedded,
Front-end,
Full Stack,
Junior,
ML,
product manager,
project manager,
QA,
аналітика,
зарплата,
зарплатні звіти,
ринок,
розробка
Документ у R&D — це лише подання, а не джерело істини. Микола Федчик пояснює, як перетворити тексти й PDF на структуровані об’єкти даних для ШІ та експертних систем. У його статті читайте про те, як влаштований конвеєр переробки знань та чому якісні вимоги схожі на хороший код.
У своєму блозі Дмитро Войтех, CTO та AI/ML-інженер, розповідає про технічний бік створення датасету RUKOPYS. Це друга частина історії, де автор пояснює пайплайн підготовки даних, виклики ручної анотації складного українського почерку та те, як саме вчать AI-моделі працювати з історичними архівами.
Щоб навчити ШІ розуміти український почерк, довелося підняти архіви столітньої давнини. Дмитро Войтех, CTO та AI/ML-інженер, розповідає, як потреба автоматизувати держпослуги переросла у датасет RUKOPYS, на чому його тренують та чому це важливо для збереження нашої спадщини.
Сьогодні від ШІ потрібен не красивий текст, а чіткі докази. У новому матеріалі Микола Федчик пояснює, як спадщина експертних систем 70-х років допомагає контролювати сучасні LLM. Все про Байєса, PROLOG, гібридний RAG та чотири головні уроки для побудови надійних рішень.
Salesforce Developer Даніїл Матвійчук на практиці пояснює механіку роботи Data Cloud та Agentforce. У статті автор розповідає, як саме відбувається уніфікація даних через Identity Resolution, як правильно налаштовувати автономних LLM-агентів та використовувати архітектуру Zero Copy.
Шлях від студентського проєкту до оферу мрії. Анастасія Веретільник ділиться власним досвідом старту в ІТ ще під час навчання. У статті — чесно про страх, факапи, менторів і той самий момент, коли все нарешті складається.
Марія Королюк має близько 10 років досвіду в Data Science. Зараз вона змінила сферу діяльності і досліджує поведінку штучного інтелекту. В інтерв’ю Марія розповіла про свій професійний шлях, в чому особливості AI Alignment і як змінилися умови її роботи.
Анатолій Шара у своєму блозі розповідає, як створення рекомендаційної системи книжок відкрило йому Data Engineering. Він пояснює, чому замало просто натренувати модель і наскільки важливі надійні пайплайни, Airflow, Kafka, Docker та CI/CD.
Зарплати продуктових аналітиків відновилися та продовжують зростати. У спеціалізаціях ML/DL Engineer, Data Scientist, Data Engineer та AI Engineer є тенденція до зниження медіанних зарплат. У бізнес-аналітиків — без змін, тоді як у дата-аналітиків — дещо знизились. Це четверта стаття зарплатного циклу DOU.
📊У новому випуску «Що по ІТ-ринку» підбиваємо підсумки 2025 року.
Вакансій онлайн стало більше, але вони довше залишаються відкритими. Фулстеки витісняють фронтенд, дата саєнс за рік виріс більш ніж удвічі, а маркетинг і сейлз стабільно утримують лідерство. Ринок кандидатів стає «старшим», конкуренція знижується, але зарплати — без хороших новин.
У новому випуску «Що по ІТ-ринку» говоримо про головні зрушення на ринку праці: вакансій більше, але баланс спеціальностей змінюється. Data Science виходить уперед, фронтенд продовжує падати, а No Code зростає у 3–4 рази. DefTech показує найвищі темпи за останні роки, а частка сеньйорів серед кандидатів — рекордна.
Як працює Data Science ізсередини: чим Data Scientist відрізняється від аналітика, які фейли трапляються з даними та де проходить межа між ШІ й приватністю. Поговоримо про упереджені моделі, етику й те, як дані можуть змінювати світ.
Зарплати фахівців з DS/Engineering/ML/AI зростають. Медіанна зарплата дата-інженерів зараз найвища за весь час наших досліджень. Зросли зарплати Senior Data Analyst, у решти аналітиків майже без змін. У четвертій статті літнього циклу розповідаємо про зарплати фахівців по роботі з даними.
У цьому матеріалі Павло Лисий детально розбирає, як працює модель для генерації зображень Stable Diffusion: які ідеї лежать в основі її архітектури, як вона навчається та чому генерує саме такі результати. Буде корисно всім, хто вже використовує або планує інтегрувати цей інструмент у свої продукти.
У статті Дар’я Маліхатко, Data Science Director у Publicis Groupe Ukraine, ділиться висновками з бета-тестування Meridian — open-source фреймворку від Google для маркетинг-міксмоделювання, і порівнює його з іншими інструментами, які застосовувала протягом 10 років.
За пів року дещо знизилися зарплати Data Engineers. Є тенденція до поступового зростання зарплат Business analysts. Зарплати Middle Data Analysts поступово зростають. Публікуємо новий звіт про зарплати фахівців по роботи з даними за результатами зимового зарплатного опитування DOU.
Євген Краснокутський, ML-Lead з шістьма роками досвіду, розповідає, як правильно побудувати ML-проєкт. Він розглядає весь цикл розробки від оцінки ідеї до масштабування. А також описує вибір інструментів, PoC, сервінг та впровадження у хмарі.
Паша, Data Scientist із понад 6-річним досвідом, пояснює, як навчаються мовні моделі, які тут є можливості, обмеження та виклики. У статті детально описано етапи навчання від збору даних до впровадження людського фідбеку, а також основи архітектури Transformer.
Коментарі