Секрет успешной карьеры

Здесь в Кракове золотая осень. Давно хотел написать об одной мелкой, не очень глубокой, но весьма понятной мелочи. За 15 с лишним лет существования моей маленькой IT компании и личного участия во всевозможных побочных цифровых проектах — я видел очень много сценариев карьерного роста. Поделюсь сегодня наблюдением, может кому будет полезно.

Что такое успешная карьера? Предлагаю грубо определиться с терминологией. Предположим, успех определяется так:

  • Финансовая стабильность: вопрос денег должен быть «закрыт»: на два уровня выше уровня «работаю, чтобы жить». Денег достаточно, хватает и ещё остаётся. Можно думать о более высоких материях.
  • Личный интерес: вам должно быть интересно. «Самореализация» тоже подходящее слово. Многие, включая меня и Джордана Питерсона, предпочитают сравнивать себя сегодняшнего с собой вчерашним, и с интересом работать на личностным и профессиональным ростом.
  • Признание: в здоровом объёме тщеславие — это здóрово. Профессиональный вклад кем-то, кто вызывает ваше уважение, ценится — это всегда приятно, это движет вперёд.
  • Баланс работы и жизни: обязательно должно оставаться время на себя, семью и хобби. Это параметр базового уровня. Без баланса нет долгосрочного, серьёзного успеха. Я очень трепетно к нему отношусь и, можно сказать, что основные усилия направлены именно на его поддержание и сохранение. Предыдущие пункты постоянно добавляют новые параметры в схему, приходится «перевзвешивать» модель.

Итак, пришло время охуенных советов от человека из интернета. Внемлите.

Для невероятного успеха в карьере, как пишут в умных книжках, на долгосрочной основе нужны три вещи:

  • быть обязательным, не проёбываться — show up!
  • быть незаменимым экспертом — знать и уметь: тут и 10т часов вшито тож.
  • быть приятным в работе и общении — софт-скилз, как это сейчас модно говорить.

Так просто? И да, и нет.

Собрать бинго и проставить приятные зелёные ✅ галочки для всех трёх пунктов не легко, но и не невозможно. Однако, что по-настоящему трудно, так это удерживать такое состояние в течение продолжительного времени. Как долго? Давайте прикинем.

В последнем пункте, который я описываю двумя словами «show up», напаковано достаточно много. Приходить на встречи; не проебываться; выполнять то, что обещал, когда обещал, а если не вышло — нормально объяснять почему так получилось; учиться на ошибках и стараться больше так не поступать. Быть исполнительным и обязательным, скажем так. С этим, как со спортивными тренировками, как непрерывающейся цепочкой занятий в Duolingo (streak) — нужно выработать привычку, нужно войти в ритм, и из него не выпадать. Самая сложная в плане выполнения, с моей точки зрения, концепция. Требует дисциплины, самоконтроля, самооценки, и много чего «само-».

✅ Предположим, дисциплинированность, обязательность и исполнительность — всё это заложили в юности родители, школа, университе. Однако, раньше 25 лет в связи с общей бурной социальной активностью я б от нашего персонажа ничего такого не ожидал. Клёво, что на простых работах в начале карьеры одно из важнейших качеств сотрудника — чтобы он банально приходил на работу, появлялся на рабочем месте — show up!

На то, чтобы стать экспертом понадобится, как ни крути, несколько тысяч часов. Каждая тысяча профессиональных часов — это сфокусированный, достаточно напряжённый с практической точки зрения рабочий год: по несколько часов труда в день, каждый день, минус болезни и праздники. Упорные и талантливые, проходят этот период в разы быстрее, всегда есть гении, тут речь об обычных людях. Выходит, что лет 5-10 нужно потратить на первый пункт.

Разыграю оптимистичный сценарий с исключительно целеустремлёным и осознанным героем. Персонажу 20 лет, он хорошо учился, что-то пробовал делать полезного, и оказался в свободном плавании — вышел на рынок труда. Не буду скрывать, пишу портрет с себя ± год.

✅ В 27 с копейками (5-10 лет усреднил) наработались тысячи часов, и появилась экспертиза.

Если интеллигентные родители или культурные книги и фильмы воспитали приятность в общении — супер, можно сразу ставить вторую галку. А если нет, придётся над этим работать отдельно. Как? Ну вот прям учиться общаться с людьми так, чтобы они не думали, что вы мудак какой-то зазнавшийся. Подобно первому, экспертному пункту, в ситуации с софт-скиллами — нет предела совершенству. Моё мнение, что на это, конечно, тоже нужно время: важно вылезать из пузыря комфортного круга общения, общаться с разными людьми по разным поводам. Жизненный опыт за пару self-help книжек и «10 лайфхаков по улучшению софт-скиллов» не появится. Я бы накинул ещё пяток другой лет на, условно, себя показать и на других посмотреть.

✅ К 35 посмотрел на людей, попутешествовал может, поработал с такими, сякими, научился слушать, входить в положение, выходить из ситуаций. Класс.

Это был пример excellent, исключительно хорошей карьеры. Долго, дорого, сложно. С большой вероятностью, если держать все три качества в состоянии «ВКЛ» — заебёшься к успеху придёшь: придут деньги, признание наклюнется, появится время на время для себя, вовлечённость в предмет труда станет выше — начнётся другая жизнь. Хватит ли силёнок?

Одновременно с этим, за пятнадцать лет постоянного самоконтроля и напряжённого труда можно представить, как это истощает. И здесь-то начинается разговор о реальном лайфхаке, о котором книжки не рассказывают.

Итак, big reveal, секретный соус из моего жизненного опыта. Следите за руками.

Можно ли обойтись одним пунктом из трёх? Думаю, нет — не хватит. Зазнавшийся эксперт-ниибацца, который не ходит на звонки, а, если ходит, ведет себя там по-мудацки — ну нахуй такого эксперта. В мире единицы знатоков, которым прощают всё за мега-мозг.

Также крайне мало успешных болтунов-обаяшек, которым дозволено не шарить и опаздывать.

Очень слабо востребованы гипер-исполнительные неучи, с которыми сложно в общении. Возможно, лишь в органах и бюрократических аппаратах такие приживаются.

Обычные ситуации случаются с обычными людьми. Для большинства, для нормальных — буквально нормальное распределение под куполом — людей выбор скорее всего: «2 из 3». Остальное — исключения.

Если играть, что называется, в долгую и хотя бы два из трех пунктов фанатично выполнять — через 5-10 лет все тоже будет хорошо. Если все три держать (что капец как сложно): это опасность сгореть при входе в атмосферу и топовые доходы, новые горизонты — за вами бегать будут! True story.

Итого: для very good, очень хорошей карьеры от которой не плавится мозг, не ломается психика, достаточно двух пунктов из трех! Каких именно? Каждый выбирает для себя.

Предлагаю ещё раз оценить и примерить на себя долгосрочные критерии, каждый из них нужно не упускать из виду в течение 5-10 лет для того, чтобы он засчитался в этом недопсихологическом недотесте:

  • быть обязательным
  • быть экспертом
  • быть приятным

3 из 3:

  • «Суперстар» — топовый во всем

2 из 3:

  • «Профи» — надежный эксперт, но не душка
  • «Душа команды» — надежный и приятный, но не гуру
  • «Звезда» — крутой эксперт и душка, но иногда подводит

1 из 3:

  • «Трудяга» — надежный, но не блещет
  • «Гуру» — эксперт, но с ним непросто
  • «Дипломат» — приятный, но не особо полезный

Абсолютно нормальное требование подтянуть «софт скиллы»: никто не хочет работать с мудаками. Такое же нормальное, как «выучи новую технологию» и «не пропускай важные продуктовые даты».

Удалось найти себя?

Комментарии

 

Винни Пух и тонкая настройка нейронных сетей в домашних условиях

Здесь в Кракове выходные прошли не зря. По просьбам читающих, рассказал, как тренировать свои стили в FLUX.1 Dev. Replicate для этого — идеальная платформа, ничего сверхсложного не понадобится.

Задача: как научить нейронную сеть генерировать картинки в моём, каком надо уникальном стиле?

Что вообще значит «научить»? Как вообще получаются картинки в нейронной сети?

То, как я понимаю процесс в целом: начинается всё с шумного изображения, в котором буквально ничего нет, нет ни одной явной, выделяющейся характеристики. Потом в зависимости от текстового запроса (промпта) пикселы перекрашиваются, чтобы больше подходить под «образ», собранный на основе параметров нейронной сети. Язык, исходный запрос — определяют эти параметры. В модели зашито то, как она представляет текст в изображениях. Через пару десятков итераций пикселы приобретают форму и становятся похожи на что-то осознанное.

Файн-тюнин, точная подстройка — это по сути изобретение нового символа, нового слова, создание триггера, чтобы в выдаче появилось что-то похожее на желаемое. Вы буквально добавляете в лексикон нейроннной сети новый образ. Легко визуализировать этот процесс так: вы показываете маленькому ребёнку, который ещё не умеет говорить, мол, это зебра, зеб-ра. И после спрашиваете: нарисуй зебру? Как умеет, ребёнок рисует полосатое нечто, по памяти, как понял. Если без вашего ведома кто-то показывал на улице дорожный переход и тоже называл это зеброй, то есть шанс, что дитя нарисует белые полосы на асфальте, а не африканское животное.

Текущее состояние мира нейронных сетей лишь имитирует работу невероятно сложного человеческого мозга. Компьютеры тратят кучу сил (буквально энергии в виде тепла), чтобы выдать что-то не ужас-ужас какое кошмарное.

Однако, уже сегодня можно использовать мощные сервера в облаке, чтобы научить общедоступные нейросети своим личным словам и образам.

Читать дальше →

Комментарии

 

Код виляет кодóм

Здесь в Кракове каждый день стараюсь программировать немного. Вчера возникла идея: что, если выборку данных из большого куска искусственный интеллект (ИИ) будет делать “сам”?

Начну чуть издалека. Уже много лет у меня есть расширение для всех браузеров: Site Palette. Его установили себе где-то сто тысяч человек и средне активно генерируют там палитры из скриншотов посещённых сайтов. Никакого ИИ в расширении нет — чистые статистика и математикам на основе доступных в открытом доступе библиотек.

Что делать с этой всей красотой? Захотелось придумать что-нибудь полезное. Выкачал мегабайты анонимных массивов hex-цветов и решил скормить их ИИ. Разумеется, ИИ не хочет есть 20 мегабайт, это слишком много.

Я не программист, поэтому решил, что код писать будет Cursor, а моя работа будет — говорить ему, что делать. Сначала мы с Курсором решили, что данные (сухой набор цветов типа `#884939`) нужно обогатить: и получили более подобный файл, в котором палитры категоризованы по темам и всякое такое.

Потом я сделал скрипт, который придумывает и предлагает на выбор три темы будущего поста (можно самому задать). Вместе с темой придумывает, как данные вытаскивать из общего набора данных. Для тех, кто не понимает, что такое скрипт, что там кто «спрашивает», выглядит оно приблизительно так:

Потом ИИ пишет питоновский скрипт, чтобы выбрать из 900+ палитр список 10 наиболее подходящих. Что значит «подходящих»? Ну, он, ИИ, там сам как-то решает, что использовать: статистические методы, математику — получаются просто мини-питончики такие. Если требуется посчитать самые популярные оттенки, посчитает. Конвертировать в RGB? Сделает. Отсортировать по яркости? Справится. А если ошибётся? Перепишет. Лучше всех прочих моделей текст писал, конечно, Claude Sonnet 3.5.

Затем я попросил ИИ написать блог-пост с выбранными палитрами. Форматирует чистым Markdown. Уже готово к публикации, но можно улучшить. Далее, ИИ пишет код страницы на html+Tailwind. Так, чтобы было видно цвета из выбранных палитр.

Напоследок, ИИ генерирует заглавную картинку в тонах статьи и, если угодно, пишет поверх неё текст для OG картинки с помощью свеженького Flux 1.1 Pro. Получается не хуже поста с орками.

Метаданные для html страницы ИИ тоже, конечно, пишет. Без всяких позорных слов-паразитов вроде «delve» или «let’s dive in».

Так получаются полноценные, готовые к публикации (с купюрами, после проверки глазными яблоками кожаных мешков, конечно) материалы:

Самое интересное — я не программист и не умею писать на Python. Я, пожалуй, могу его читать и понимать, что происходит. Я построил много продуктов и примерно знаю, что нужно получить в итоге, и могу объяснить это на английском с примерами из интернета. А современные IDE вроде Cursor — пишут код. Вместе с o1-preview, последней, наиумнейшей моделью в октябре 2024 (привет, читатели из будущего!) мы — победили.

Самое интересное в этом процессе было наблюдать, как ИИ пишет кусок кода для анализа данных и буквально вшивает (import) в исходный скрипт для дальнейшего использования. В этом магия программирования. Понравилось, как ИИ весьма креатвно подходит к методам обработки данных, учитывает психологию цвета, тренды, сезоны и всё, что «видит» в исходных данных .

В следующий раз попытаюсь написать программу, которая пишет сама себя. Уверен, теперь это возможно. Last famous words.

P.S.: Полное видео и больше примеров конкретно этого приложение ИИ я показал в Telegram-канале ИИзвестия, который я для души и интереса ради веду уж несколько месяцев.

Комментарии

 

Искусственно-интеллектуальная сваха

Здесь в Кракове я вписался в новый проект и начал набирать людей в новую команду. Например, сейчас нужен Frontend Developer, расскажите знакомым. Как только опубликовал вакансию в X, сразу повалили боты. Больше сотник документов, резюме и сопроводительных писем люди прислали. Как водится, часть из них совсем никуда не годится и отправлена наобум и на авось. Так появилась идея написать штуку, которая могла бы резюме оценивать и ранжировать с учётом компанейских «красных флагов» и хотелов.

Удачно сложилось, я сейчас плотно связан с разбором документов с помощью мощностей искусственного интеллекта. Строим с командой большое, промышленных масштабов решение, но ничего не мешает экспериментировать с комнатными, тепличными задачками вроде этой.

Я не программист, поэтому воспользовался cursor.com, эта штуковина умеет конвертировать желания продуктово-настроенного человека в код. Говоришь, мол, так и так, напиши, проверь, работает ли — и пишет, и проверяет. Один из новых, довольно популярных инструментов, ничего особенного. Через год все только в таких и будут программировать.

Набросал схему решения в голове:

  • Вытащить из PDF текст
    • Просто чтением текста из PDF, если не получается, то…
    • Попробовать разобрать с помощью pytesseract, банального OCR то есть. Если не получается, то…
    • Конвертировать в картинки и послать в мультимодальную модель Сomputer Vision.
  • Сопоставить с помощью «умной» нейронной сетки требования из моего объявления о работе в job_description.txt и получить:
    • Оценку совпадений: я чуть ниже опишу, как это оценивалось.
    • Краткий, с личными деталями ответ кандидату на всякий случай
    • Коротенькое объяснение, почему именно этот кандидат именно так «замэтчился»?
    • Ссылка на его вебсайт, если есть
  • Отдельный (не обязательный) запрос проверяет файлы на бонус-очки и «красные флаги»:
    • опечатки,
    • грамматические ошибки,
    • дырки в карьере
    • явные противоречия
  • Результаты двух оценок сливаются в экстазе: пропорция 80/20 по-умолчанию, но можно подкрутить и в другую сторону.
    • 80% финальной оценки — это конкретно сватовство: насколько резюме подходит вакансии
    • 20% — это личные ощущения, желания и персональные «красные флаги» стороны нанимающей. Там же, кстати, про diversity и inclusion написано.
  • Отдельная функция, насколько это возможно, бегает «посмотреть», что на сайте-портфолио. Если там ошибка (самое печальное), это не добавляет очков кандидату.
  • После этого стоит задача: сортировать по результатам и вывести всё со смешными эмоджиками и титулами вроде «Unicorn Candidate»
  • Написать для всех отзывы с учётом полученной оценки. Позвать кого-то на собеседования. Письма никто не отправляет, но, когда их нужно будет отправлять — тексты будут уже готовы.

На этом скрипт заканчивает свою работу и откланивается. Дальше решать придётся человеку.

Что там в кишках?

Далее, по порядку. Откуда взялась схема оценки и сватовства? Самая свежая, самая тормозная, самая умная нейронная сеть от OpenAI o1-preview помогла разработать структурированную схему. Как одна идей из улучшения — для каждого пункта делать отдельный запрос с помощью ультра-дешёвой и глупой модели вроде gpt-4o-mini, вполне возможно, что так результат окажется точнее. Он точно будет прозрачнее.

Схема выглядит приблизительно так, многое происходит «в уме»:

Резюме и описание вакансии подгоняются под единую понятийную систему, приводятся к общему знаменателю.

Искусственный интеллект рассчитывает параметры и выдаёт одну цифру от 0 до 100. Это базовый рейтинг: индикатор того, насколько близко подходит кандидат.

Сердце скрипта — интеграция с API мощной языкового модели Anthropic Claude. Кроме того, я только что добавил поддержку OpenAI. Модель использует передовые методы обработки естественного языка для глубокого анализа резюме и описания вакансии. Теперь Resume Job Matcher может:

  • Ускорить подбор персонала: Автоматизируя рутинные задачи, вы сможете сосредоточиться на стратегических решениях. Это 100% так, уже проверил на себе.
  • Улучшить качество найма: Отсев совсем «левых» кандидатов — снижает риски неправильного выбора.
  • Создать положительный имидж: Персонализированные ответы и профессиональный подход к каждому кандидату укрепят репутацию вашей компании. Эта часть отнимает куууучу времени при каждом найме.

Скачать, дополнить, улучшить скрипт — это здесь: Resume Job Matcher.

Нежданчик

Пока писал этот пост, произошло нечто неожиданное… Проанализировал вчера пачку из приблизительно сотник резюме, отправил нашему главному техническому специалисту кандидата с верхней позиции списка, мол, попробуйте парное программирование устроить. Сегодня они поговорили и — и неожиданно хорошо всё прошло, надеюсь, скоро буду высылать оффер.

Как-то так, мне кажется, ИИ докажет свою небесполезность и захватит мир. Напомню, что в канале ИИзвестия я каждый день публикую результаты своих экспериментов и новости из мира нейросетей. Контент, разумеется, бесплатный и ни на что не претендующий. Мне просто надо куда-то сгружать эту информацию так и эдак. Помогает размышления структурировать. Надеюсь, будет интересно.

Комментарии

 

Скелеты России

Музей в Стокгольме

Здесь в Стокгольме задумался, почему я больше не доначу ФБК?..

Потому что в борьбе с коррупцией эта организация потерпела фиаско. Дачи Путина стоят, уточки Димона крякают, Чайка и Бастыркин на местах. Кроме этого, когда государство превратилось в машину убийств и пыток, коррупция больше не основная проблема и источник бед русского народа. Уверен, её стало лишь больше за время войны.

Это как раковому больному насморк лечить. Тоже надо, наверное, но я на химиотерапию всё потратил, сорри.

Пока идёт война, выборов не будет, и не будет никакой русской политики. Надо делать всё возможное для поражения путинской России в этой войне. Телемарафон ФБК — безвредная, но малополезная затея: в пользу бедных, не для улучшения России.

Признаюсь, то, как тусовка ФБК выбирает сраться друг с другом и с Ходорковскими комсомольцами из 90-ых вместо поддержки ВСУ, дополнительно отвращает. Склочность (?) и грёзы о будущих избирателях мешают. Не будет никаких избирателей… Помощь политзаключённым — да, важно, да, надо. Но недавнее видео ж не про них почему-то было.

И в этом плане я, пожалуй, поддерживаю @pepel_klaasa, которая прямо утверждает, что ФБК недооценивает глубину разверзнувшейся пропасти, в которую провалилась Россия после вторжения в Украину.

Если Россия проиграет, процесс восстановления займёт десятилетия. Если проиграет Украина, и века не хватит, чтобы Россия стала нормальной страной с выборами, правами и свободами. Кто эти люди, которые при самом лучшем раскладе в 2050 будут голосовать за вернувшихся из изгнания политиков, YouTube-скелетов из бурных 2010-х? Они ещё не родились, эти избиратели.

Фонд борьбы с коррупцией проиграл и растрачивает медиаресурс, часто воюя не в ту сторону. Возможно, эти талантливые, образованные и опытные люди могли бы организовать «Фонд помощи политзаключённым» или «Фонд помощи ВСУ» — оба названия выглядят логичнее и актуальнее сегодня, чем «ФБК», в брендинге я не силён.

Комментарии