Инженерные заметки
Авторские наблюдения, обзоры технологий, разборы кейсов и другие интересные мысли.
Что делать, если у заказчика Ambiguity — неопределённость требований?
Есть тип заказчика, знакомый каждому архитектору: он приходит с идеей, энтузиазмом и фразой «вы же архитектор, вам за это и платят». Формально задача звучит как «сделайте проект», но за ней стоит пустота..
Как я делаю архитектуру проектов на базе nodes, и почему это эффективно?
Есть момент в проектировании AI-систем, когда документ перестаёт работать. Схема в PDF, тридцать страниц текста, разделы с подразделами — всё это выглядит солидно, пока не доходит до реальной работы..
AI-инженеры — элитные строители будущего. Есть ли к ним морально-этические требования?
Пока человечество спорит о том, восстанут ли машины, тихо происходит другое: небольшая группа людей получает в руки инструменты, которых не было ни у одного поколения до них. AI-инженеры и архитекторы сегодня оказались в положении, для которого у истории нет готового аналога..
Где заканчивается прототип и начинается продукт: границы AI-архитектуры
Работающий экран — это 15% продукта, остальное под водой. Шесть слоёв, которые не показывают на демо, но именно они отличают прототип от продукта — и именно за них вы платите.
Когда бизнесу нужна только архитектура — и как передать её другой команде
Передаю в работу. Архитектура готова, документация собрана, схема данных нарисована, backlog разложен — дальше команда разработки должна подхватить и довести систему до production. На практике этот момент оказывается одним из самых рискованных во всём проекте..
На что стоит обращать внимание при выборе специалиста на сложный и долгосрочный AI проект?
Рынок AI-специалистов сейчас устроен так, что резюме выглядят почти одинаково, а результат дают люди с совершенно разными профилями. Навыки, скиллы, опыт, образование — всё это, безусловно, даёт некоторую уверенность, но...
Разбор кейса AvtoUM: архитектура и разработка цифрового сотрудника
Есть проекты, которые начинаются со спецификации, а есть те, что начинаются с наблюдения. AvtoUM родился из второго: бизнес уже платит за сайт, за рекламу, за трафик, а между первым вопросом посетителя и реальной заявкой зияет разрыв. Менеджер отвечает поздно.
AI-кодинг не отменяет инженера: кто отвечает за архитектуру, тесты и production
AI пишет код быстрее меня — и это ничего не меняет в том, кто отвечает за результат. Честный разбор: где помощники вывозят исследование, рутину и документацию, а где начинается территория, на которой делегировать нечего.
Будни и праздники Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов
Есть профессия, которую на конференциях почти не упоминают, в вакансиях описывают тремя строчками, а на проекте без неё не запускается ничего. Это Data-инженер, который собирает прототипы корпоративных AI-ассистентов..
Как проверять AI-агента до запуска: сценарии, границы и журнал ошибок
94% ответов «приняты пользователем» — а агент неделю обещал несуществующие возвраты. Демо показывает возможности, evaluation — границы. Как построить матрицу тестов, сценарии отказов и журнал ошибок, чтобы не откатывать пилот.
Резюме не равно компетенция: зачем рынку skills graph и объяснимый match
Классическое резюме задумывалось как инструмент честного рассказа о себе. Сегодня оно превратилось в жанр художественной литературы: каждый второй кандидат пишет его под вакансию, каждый третий работодатель читает между строк..