AI упростил работу в IT. Но проходить собеседования легче не стало.

Раньше на техническом интервью проверяли что? Помнишь синтаксис, знаешь команды, воспроизвёл конфиг по памяти, молодец. Сегодня всё это гуглится и промптится за секунды, поэтому спрашивать такое почти перестали. Синтаксис стал бесплатным.

Проверяют теперь другое. Понимаешь ли ты, что происходит под капотом. С какими проблеми, ошибками сталкивался и как решал. Можешь ли перепроверить то, что выдал тебе AI, и поймать, где он завёл не туда. Готов ли отвечать за результат, потому что ответственность лежит на инженере, а не на модели. Вот это и отличает человека от ИИ, и вот это не нагуглить.

Отсюда парадокс. Базовые знания стали только важней. Без фундамента знаний ты не видишь, где AI галлюцинирует, и спокойно катишь его ошибки в прод. Но и без AI сегодня никуда: кто игнорит инструменты, проигрывает по скорости тем, кто уже выстроил нормальный рабочий процесс на агентах и скиллах.

Получается новая формула входа в профессию. Глубокая база плюс зрелая работа с AI. Одно без другого больше не проходит. И самое неприятное, что в одиночку этот баланс нащупать тяжело: непонятно, что учить, куда копать и как применять AI именно в девопсе, а не абстрактно.

Новое мок интервью уже на нашем канале.
Ссылка ниже, посмотрите и примерьте на себя.

🎬 Мок Собес. Как AI упростил работу, но не собеседования.

P.S.Мы готовим курс, именно про это: собрать современную базу и научиться работать с AI-инструментами в контексте девопса, а не застрять на подборе промптов. Скоро откроем предзапись 👀 Следите за новостями.

👩‍💻И, да, в программе обучения появится Kubernetes !!👩‍💻


📹YouTube | 💬VK | 📲 MAX
1⃣2⃣3⃣4⃣ обучение

✎ Редакция DevOps Фабрики ✎