ИТ-дайджест: интеграция GigaChat, сборка ML-сервера и кризис Paper Seniors

Коротко

• Разработан способ интеграции GigaChat в платформу автоматизации n8n для фильтрации лидов.
• Подробно разобраны нюансы сборки домашнего сервера для машинного обучения и Data Science.
• Проанализирован феномен "Paper Seniors" — разработчиков с формальным стажем, но слабыми навыками.
• Представлены кейсы: тестирование gRPC в промышленной автоматизации и создание RAG-системы для SAP.
• Опубликованы практические руководства по работе с Armbian и экспериментальная реактивность на чистом JS.

Интеграция отечественных AI в автоматизацию

Что случилось

Разработчики столкнулись с отсутствием встроенной интеграции GigaChat в популярной платформе автоматизации n8n, в отличие от зарубежных аналогов вроде OpenAI, и нашли способ её подключить для фильтрации входящих лидов.

Почему важно

Это демонстрирует растущую потребность в использовании отечественных AI-решений в бизнес-процессах и показывает путь обхода ограничений готовых платформ, что критично в условиях импортозамещения.

Кому важно

Разработчикам, внедряющим автоматизацию в российских компаниях, бизнес-аналитикам, работающим с CRM, и всем, кто исследует применение GigaChat в реальных задачах.

Что делать

Изучить техническую реализацию интеграции, представленную в статье, и оценить возможность применения аналогичного подхода для других отечественных AI-сервисов в ваших workflow.

Источник

Сбер проник в n8n и фильтрует нам лидов: как мы подключили Отечественную нейросеть к автоматизациям

Сборка рабочей станции для ML

Что случилось

Автор на личном опыте столкнулся с множеством подводных камней при попытке собрать мощный домашний сервер для задач машинного обучения и Data Science, выходящих за рамки простой установки видеокарт.

Почему важно

Спрос на локальные вычислительные мощности для AI растёт, но типичные сборки ПК не подходят для таких задач. Ошибки на этапе проектирования ведут к значительным финансовым потерям и неработоспособности системы.

Кому важно

Data Scientist'ам, ML-инженерам, исследователям и энтузиастам, планирующим собрать или модернизировать свою рабочую станцию для обучения моделей.

Что делать

Внимательно изучить практический опыт, изложенный в статье, особенно касательно совместимости компонентов, систем охлаждения и питания, прежде чем заказывать железо.

Источник

Рабочие станции для ML и Data Science — как собрать сервер под столом

Кризис "Paper Seniors" на рынке труда

Что случилось

На рынке IT наблюдается переизбыток кандидатов на позиции senior-уровня, чьи реальные навыки не соответствуют заявленному опыту, что приводит к тысячам откликов на вакансию при почти нулевом количестве офферов.

Почему важно

Ситуация девальвирует звание "senior", затрудняет рекрутинг для компаний и создаёт токсичную среду для действительно опытных специалистов. Это симптом проблем быстрого роста и последующей коррекции рынка.

Кому важно

HR-специалистам, тимлидам, рекрутерам, а также самим разработчикам для адекватной оценки своего уровня и карьерного планирования в новых условиях.

Что делать

Компаниям — ужесточать и совершенствовать процессы технического интервью. Разработчикам — делать упор на глубину и качество опыта, а не на формальный стаж, и непрерывно учиться.

Источник

Вакансий тьма, а офферов — ноль. Почему рынок отвергает «Paper Seniors»

Практические руководства и кейсы

Что случилось

Опубликован ряд статей с глубоким погружением в узкие технические задачи: создание RAG-системы для работы с документацией SAP, тестирование gRPC-сервисов в Python для промышленной автоматизации, разбор нюансов работы с Armbian на специфичном железе.

Почему важно

Эти материалы закрывают конкретные практические пробелы, с которыми сталкиваются инженеры в нишевых областях (SAP, IoT, промышленность), и предлагают готовые, проверенные решения.

Кому важно

ABAP- и SAP-консультантам, тестировщикам промышленного ПО, embedded-разработчикам и системным администраторам, работающим с одноплатниками.

Что делать

Изучить соответствующие руководства как готовые рецепты или источники вдохновения для решения схожих задач в своих проектах.

Источник

Сапёр в эпоху LLM: собираем персонального архивариуса для SPRO, ABAP-кода и Telegram-чата
Тестирование gRPC на Python в системах промышленной автоматизации
Нюансы Armbian или хроники капризного кристалла

Риски и неопределенности

• Стабильность и долгосрочная поддержка интеграционных решений для отечественных AI-сервисов в сторонних платформах.
• Быстрое устаревание рекомендаций по сборке железа для ML из-за динамичного рынка компонентов.
• Глубина и продолжительность кризиса на рынке труда для IT-специалистов среднего и высокого уровня.
• Применимость узкоспециализированных технических кейсов (например, для SAP) в других доменных областях.

Сегодняшние материалы отражают ключевые тренды: стремление к технологическому суверенитету через интеграцию отечественных решений, растущую сложность инженерных задач (от железа до софта) и болезненную коррекцию кадрового рынка. Фокус смещается с количества на качество — как в коде, так и в компетенциях.