Обзор: зарплаты в IT, угрозы для AI и новые инструменты для разработчиков

Коротко

• Опубликованы первые данные по зарплатам в разработке за 2025 год.
• Появилась новая атака Man-in-the-Prompt, угрожающая AI-ассистентам в браузерах.
• DataFlow — новый подход к управлению данными для обучения нейросетей на PyTorch.
• Год использования AI в дизайн-студии показал рост скорости работы, а не замену людей.
• Представлен новый MEMS-датчик со встроенным ИИ для распознавания активности.

Рынок труда IT

Что случилось

Сервис Grades опубликовал первые данные по аналитике зарплат в сфере разработки за 2025 год. Инструмент собирает информацию на основе реальных данных от специалистов.

Почему важно

Это позволяет соискателям и компаниям ориентироваться на актуальную рыночную ситуацию, а не на устаревшие обзоры или слухи.

Кому важно

Разработчикам для оценки своей стоимости на рынке, рекрутерам и HR-отделам для формирования конкурентных предложений, аналитикам рынка труда.

Что делать

Использовать подобные сервисы на основе реальных данных для подготовки к переговорам о зарплате или для планирования бюджета на hiring.

Источник

Зарплаты в разработке 2025: Первые данные Grades

Угрозы для AI-ассистентов

Что случилось

Описана новая атака Man-in-the-Prompt, при которой уязвимым местом становится не сам искусственный интеллект, а браузерный агент или чат-бот, работающий через промты.

Почему важно

С распространением AI-ассистентов, встроенных в браузеры и бизнес-процессы, поверхность для атак смещается. Теперь злоумышленник может вмешаться в промт, что потенциально ведет к утечке данных или нежелательным действиям системы.

Кому важно

Разработчикам AI-приложений и браузерных агентов, специалистам по информационной безопасности, компаниям, внедряющим AI-ассистенты для клиентов или сотрудников.

Что делать

При разработке и аудите систем с AI-ассистентами необходимо учитывать этот вектор атаки и усиливать защиту канала передачи промтов.

Источник

Когда уязвим не ИИ, а браузер: атака Man-in-the-Prompt

Данные для обучения нейросетей

Что случилось

Представлен подход DataFlow, предлагающий использовать PyTorch для решения проблем управления данными при обучении нейросетей, чтобы избежать ошибок в запутанных скриптах предобработки.

Почему важно

Качество итоговой нейросети напрямую зависит от данных, на которых она обучается. Ошибки в пайплайнах данных могут незаметно «убить» метрики модели.

Кому важно

Дата-инженерам и ML-инженерам, которые строят пайплайны для обучения больших языковых моделей (LLM) и других нейросетей.

Что делать

Изучать инструменты и методологии, подобные DataFlow, для создания более надежных, воспроизводимых и контролируемых процессов работы с данными в ML-проектах.

Источник

DataFlow: PyTorch для дата инженеров в эпоху LLM

AI в дизайне: год спустя

Что случилось

Дизайн-студия подвела итоги года активного использования нейросетей (Midjourney, Stable Diffusion и др.) в работе. Прогнозы о скорой ненужности дизайнеров не оправдались.

Почему важно

Реальный опыт показывает, что AI выступает как инструмент, повышающий скорость и эффективность работы, а не как полная замена профессионалов. Это позволяет более трезво оценивать перспективы автоматизации в креативных индустриях.

Кому важно

Дизайнерам, арт-директорам, руководителям креативных и digital-агентств, всем, кто оценивает влияние AI на творческие профессии.

Что делать

Внедрять нейросети в рабочий процесс как инструмент для генерации идей, прототипирования и рутинных задач, фокусируя человеческие ресурсы на сложной творческой и стратегической работе.

Источник

Год с нейросетями в дизайн-студии: почему мы стали работать быстрее

Новые технологии и инструменты

Что случилось

Компания ST представила новый инерциальный MEMS-датчик LSM6DSV320X со встроенным искусственным интеллектом для распознавания активности и ударов. Также обсуждаются подход Atomic CSS для верстки и управление инцидентами в бизнес-процессах.

Почему важно

Датчик с on-device AI снижает нагрузку на центральный процессор и увеличивает автономность носимых устройств. Atomic CSS решает проблемы с поддержкой больших CSS-файлов. Управление инцидентами выходит за рамки IT, становясь бизнес-практикой.

Кому важно

Инженерам по embedded-системам и разработчикам носимой электроники, фронтенд-разработчикам, бизнес-аналитикам и менеджерам процессов.

Что делать

Ознакомиться с новыми аппаратными возможностями для проектирования устройств. Оценить атомарный подход к CSS для конкретных проектов. Рассмотреть применение практик ITSM (управление инцидентами/проблемами) в не-IT подразделениях компании.

Источник

Новый инерциальный MEMS-датчик LSM6DSV320X от ST c искусственным интеллектом для распознавания активности и ударов

Риски и неопределенности

• Данные по зарплатам могут быть неполными или смещенными в зависимости от аудитории сервиса-сборщика.
• Методы защиты от атак типа Man-in-the-Prompt пока только формируются, что создает окно уязвимости.
• Внедрение новых методологий вроде DataFlow требует времени и изменения established-процессов в командах.
• Эффективность AI в дизайне сильно зависит от конкретной задачи и навыков дизайнера по работе с этими инструментами.
• Применение бизнес-практик из IT (управление инцидентами) в других отделах может столкнуться с сопротивлением культуры.

Текущий тренд — глубокая интеграция AI как в продукты (датчики, ассистенты), так и в процессы их создания (данные, дизайн). Ключевой вызов — делать это безопасно и эффективно, не теряя контроля над качеством и не создавая новых уязвимостей.