Кейсы

LLM-разработка в 2026: навыки, кейсы, требования

Обложка: LLM-разработка в 2026: навыки, кейсы, требования

Привет, Хабр! Я старший инженер-программист в Финаме и автор курса «LLM-разработчик» в Хекслете. Разговор пойдёт о практике LLM-разработки и о бытовых деталях: кому нужен RAG, обязательно ли связываться с большими моделями, каково на рынке LLM-разработки и как попасть в профессию — что уметь, как искать, сколько просить. Если лень читать — я всё это рассказал в видео. А этот материал — для тех, кто больше любит буквы, чем кино. Примерно в двадцать четвёртом году весь мир начал более или менее понимать, куда движется история с ИИ и как это можно применить. А в двадцать пятом — двадцать шестом в России тоже очухались: «Божечки, искусственный интеллект можно использовать!». Он, правда, не интеллект, но кого это волнует: все захотели использовать его в работе. Как — не знаем. Для чего — не знаем.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью
КейсыHabr AI

Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью

Внедренца ИИ ждёт молот руководства сверху и вилы сотрудников снизу. Почему инструкции и тулзы не работают, пока не продана сама идея перемен — и при чём тут конвейер зарабатывания денег?

Обложка: Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026
КейсыHabr AI

Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026

Продолжаем обзор GISDAYS. 2 октября состоялся третий, бизнес-день форума. В его фокусе были прикладные сценарии защиты бизнеса: от риск-менеджмента до реагирования на инциденты. Также участники обсудили поиск решений для защиты государства, бизнеса и критической инфраструктуры от уязвимостей, утечек данных, шифровальщиков и других угроз. В предыдущей части мы начали рассказывать вам, как проходил бизнес-день мероприятия, а сегодня завершим его обзор и представим другие не менее интересные выступления экспертов (любое из заинтересовавших вы можете просмотреть целиком).

КейсыHabr AI

Софта для рецептур масел не было никогда — своя нейросеть сократила разработку с полугода до месяца

Есть такая работа — несколько лет подряд считать рейтинги российских промышленных компаний по открытым данным. В последний год я всё чаще вижу один и тот же тип кейса: у компании уходит вендор, а готового продукта на замену просто нет. С рецептурами масел у «Газпром нефти» было именно так — покупать было вообще не у кого, потому что такого продукта никогда не существовало. Разбираюсь, как компания построила свою нейросеть «Алхимик» и что это меняет для остальной отрасли. Узнать рецепт