😱 Вся правда об увольнениях в IT в 2025-м

Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара.

Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о:

— реальных причинах массовых увольнений
— судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка
— том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы

Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру.

⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg

👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят

На днях мы анонсировали наш новый курс AI-агенты для DS-специалистов 🎉

Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!

На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.

🎓 В рамках курса вы научитесь:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой

Разберете реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.

Старт 5 июля, а при оплате до 1 июня действует дополнительная скидка и бонус — эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib.

Начните осваивать тему уже сейчас 👉 https://clc.to/Cttu7A

⏰ Последние 2 дня скидки на курс «AI-агенты для DS-специалистов»

Пока большинство дата-сайентистов строят модели и делают аналитику, рынок уже требует специалистов, которые создают автономные системы на базе ИИ-агентов.

Для этого мы подготовили специальный курс и собрали кучу дополнительного контента, который поможет погрузиться в тему еще глубже. Но чтобы получить все плюшки, успевайте до 1 июня.

🎁 Что вы получите при оплате курса до 1 июня:
— Промокод PROGLIBAIна 10 000 ₽ на курс, чтобы изучать AI-агентов еще выгоднее
— Эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib

💡Что разберем на курсе «AI-агенты для DS-специалистов»:
— Реализацию памяти в цепочках langchain
— Полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества
— Основы мультиагентных систем (MAS)
— Протокол MCP и фреймворк FastMCP

Промокод также действует на курсы «Математика для Data Science» и «Алгоритмы и структуры данных».

👉 Успейте до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A

🚨 Что на самом деле происходит с увольнениями в ИТ

Каждый день в чатах разработчиков появляются сообщения «ищу работу», «команду сократили», «проект закрыли». Но никто не говорит о причинах и масштабах катастрофы. Мы запустили большое исследование, чтобы раскрыть правду!

🎯 Что мы выясним:
→ Реальные причины увольнений
→ Сколько времени нужно на поиск работы
→ Самые безумные истории смены работы

Понимая реальную ситуацию, мы сможем принимать взвешенные решения о карьере и не попасться на удочку HR-сказок.

👉 Пройдите опрос за 3 минуты и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg

Что делает библиотека yt-dlp?

yt-dlp — это библиотека и утилита командной строки для скачивания видео с YouTube и других сайтов.

Основные возможности и применение yt-dlp:
— Поддерживает скачивание видео, аудио, плейлистов, каналов и др с YouTube. Помимо этого работает с сотнями других сайтов — Vimeo, Facebook, ВКонтакте, TikTok и др. Позволяет скачивать контент практически отовсюду.
— Извлечение метаданных и обложек видео.
— Конвертация медиафайлов в другие форматы после скачивания.
— Поддержка прокси и лимитов скорости.

— Множество настроек для извлечения данных, именования файлов, пост-обработки и т.д.
— Удобная утилита командной строки и модуль Python для автоматизации.

Библиотека задач по Python

🤔 Почему ИИ-агенты — технологический тренд №1 в 2025 году?

Так заявил сам Gartner, а эксперт нашего курса по AI-агентам Никита Зелинский @datarascals объяснил, почему:

Агентские системы известны с прошлого века, и все это время применялись в производстве и логистике. Но широкое распространение LLM дало новый импульс этой технологии в двух направлениях.

Во-первых, LLM стали использовать как универсальный оркестратор агентов. Это означает, что под каждый входящий запрос система составляет последовательность действий — планирует пайплайн, который состоит из применения различных инструментов или обращения к другим агентам, с возможными циклами и обращениями к общей памяти (с возможностью не только чтения но и записи / удаления).

Во-вторых, LLM служат инструментом, который позволяет легко настраивать системы на тысячи агентов на естественном языке.

Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» мы рассмотрим, как выбрать конкретную LLM с учетом имеющихся ограничений и как оценить стоимость такого решения.

Остаться без денег неожиданно легко — Никита сам столкнулся с тем, что генерация всего 70 тестовых вопросов для RAG-системы через GPT-4o обошлась в 30 долларов... Будем разбираться, как этого избежать и не только!

🤓 В следующем посте расскажем, как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах.

👉 А пока — приходите на наш курс по AI-агентам. Приятная цена действует до 14 июня!

🫣 Устали от HR-сказок про «дружный коллектив» и «печеньки в офисе»?

Давайте честно поговорим о том, что действительно происходит на IT-рынке. Не в розовых презентациях, а в реальной жизни разработчиков, тестировщиков, аналитиков и всех, кто живет кодом.

🧐 Мы проводим исследование, чтобы выяснить:

— Как часто мы прыгаем между компаниями (и почему)
— Какие красные флаги заставляют бежать без оглядки
— Где реально находят работу
— Что бесит в HR больше всего
— Сколько кругов собеседований — это уже перебор

Результаты покажут реальную картину рынка. Без приукрашиваний. Может, компании поймут, что нужно менять, а специалисты — куда двигаться дальше.

😈 Опрос займет 5 минут, но результаты будут работать на всех нас → https://clc.to/9aaXVg

😵‍💫 Как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах

Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.

Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!

🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.

💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.

⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.

🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.

В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.

👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!