Как стать мэдом? 😎

Если ты в поиске себя или в поиске места, где можно расти, пробовать новое и создавать крутые штуки. У нас как раз есть и то, и другое.

✨ Почему мы?

— Новый опыт в каждом проекте. У нас нет рутины. Каждый проект — это вызов, новые технологии и возможность прокачать свои навыки.
— Мы делаем крутые продукты. Например, наш магазин мерча работает на собственном продукте App Cart. Да, мы сами используем то, что создаем. И это работает!
— Мы ценим людей. Загляни в раздел Карьера на нашем сайте и почитай, что говорят о нас сотрудники. Спойлер: у нас честно, тепло и выстроенные процессы, в центре которых, — человек.

🔍 Кого мы ищем?

◽️Стажер в отдел системной аналитики
Начинай с нуля, мы научим!

◽️Junior системный аналитик
Уже что-то знаешь? Покажи!

◽️Middle системный аналитик
Готов решать сложные задачи? Ждем!

◽️UI/UX-дизайнер

◽️Middle Flutter-разработчик
Любишь красивый код? Мы тоже!

💡 Что делать?

Если ты чувствуешь, что это про тебя, дай знак. Расскажи, что тебе интересно, и прикрепи пару строк о себе в письме на job@madbrains.ru, разделе карьера или на hh.ru

Мы не просто ищем сотрудников — мы ищем тех, кто готов расти, пробовать и создавать. Может, это именно ты?

Подай знак, если готов к новому опыту. Мы ждем! 👋

В поисках талантов

Говорят, что в стране сейчас дифицит ИТ-специалистов. А у нас в компании дифицит времени. Получаем очень много откликов на наши вакансии.

Сложно оценить, что конкретно к этому приводит. Сокращения в корпорациях, подвижный сезон после получения годовых бонусов или сильный HR-бренд.

Мы ищем тех, кто готов расти, пробовать и создавать. И скоро всем ответим! ❤️

⏸️⏯️⏹️⏺️ Разработали фантастически красивое приложение, которое не стыдно показать друзьям!

Miras — экосистема цифровых продуктов для мусульман.

Читать кейс на сайте Mad Brains: madbrains.ru/works/miras

◽️Анонс книги «Основы Dart: Community edition» (1-е издание)◽️

Сегодня важный день для всех, кто интересуется разработкой и технологиями! 🎉 Состоялся анонс бесплатной книги по основам языка программирования Dart.

Для тех, кто пока не в теме: Dart — это мощный язык, который вместе с фреймворком Flutter позволяет создавать приложения для iOS, Android, Web и даже TV на единой кодовой базе. Это не только ускоряет процесс разработки, но и экономит до 50% бюджета на проект. 💸

6 лет назад мы сделали ставку на Dart и Flutter — и не прогадали. Сегодня 9 из 10 наших мобильных приложений разрабатываются с использованием этой технологии. А каждое 4-е новое приложение, загружаемое в маркетплейсы, написано именно на Dart. 📱

Особенно приятно поддержать и поздравить Станислава Чернышева — автора книги и создателя популярного YouTube-канала MADTeacher — с этим релизом!

Но самое крутое впереди! В 2025 году совместно со Станиславом мы разработаем лабораторный практикум, который будет распространяться бесплатно. Это позволит использовать книгу в качестве учебного пособия и практикума в университетах.

Уже этим летом начнем переговоры с УлГТУ, чтобы внедрить Dart в образовательную программу.

Следите за новостями, изучайте Dart и готовьтесь к новым возможностям! 💪

#Dart #Flutter #Образование

🤖 ИИ, ИИ, И снова ИИ!

«Сколько можно?» — возможно, спросите вы. «Все еще недостаточно!» — отвечу я.

Одной из ключевых целей на этот год стала интеграция искусственного интеллекта в наши повседневные рабочие процессы. Докладываю. На прошлой неделе внедрили бота на базе ChatGPT в наш корпоративный мессенджер!

Преимущества ⚡️
🙈Мгновенный доступ без использования VPN
🙈Привычный и удобный интерфейс
🙈Бесплатное использование для всех сотрудников
🙈Защита от несанкционированного доступа

📊 На протяжении недели мы наблюдаем активные запросы от сотрудников. Впереди у нас обучающие мероприятия по моделям, промтам и сценариям использования для каждого отдела 😎

Недавно услышал термин «рассуждающие модели» искусственного интеллекта и хочу поделиться, что это такое и почему всем, кто интересуется AI, стоит на них обратить внимание.

Если коротко: рассуждающие модели (или reasoning models) — это системы, которые не только могут генерировать текст, но и выстраивать свои ответы как цепочку причинно-следственных связей. То есть они пытаются понять логику задачи и контекст, а не просто «угадывать» ответ на основе статистики.

Есть интересная статья на vc.ru о том, как OpenAI и DeepSeek развивают такие модели. Делюсь несколькими выводами:

🙈Рассуждающие модели лучше «понимают» контекст
Они анализируют больше слоёв смысла, могут объяснить, почему дают именно такой ответ. Это важно для сложных задач, где нужна логика и аргументация.

🙈Взаимодействовать с ними — всё ещё искусство
Чтобы получить от «разумной» модели хороший результат, нужно научиться формулировать запросы и вопросы так, чтобы подтолкнуть её рассуждать глубже. В статье упоминается, как правильная постановка задачи сильно влияет на качество ответа.

🙈Потенциал для бизнеса и исследований
По сравнению с традиционными нейросетями (которые выдают «угадывающий» ответ), у reasoning-подхода есть перспективы в аналитике, консалтинге, науке — везде, где критичны рассуждения и интерпретация.

🙈Есть ещё чем заняться
Такие модели требуют колоссальных ресурсов и тонкой настройки, а их ответы не всегда безупречны. Но это логичный шаг вперёд, и мы уже видим, как Google и OpenAI делают ставку на «chain-of-thought» или «chain-of-reasoning» — цепочки рассуждений.

Выше в комментариях к посту я писал, что DeepSeek R1 как раз рассуждающая модель. Прежде чем выдать ответ, она создает цепочку рассуждений. Скорость ответа снижается, но зато на относительно небольших мощностях позволяет достичь фантастических результатов. 14B deep seek работает даже у меня на обычном маке с процессором m1.

😎 Про вайб-кодинг: магия или инструмент будущего?😎

Сегодня хочу рассказать о своем опыте вайб-кодинга. Под этим термином обычно понимают программирование на основе промтов – когда вместо ручного написания кода ты просто формулируешь задачу, а ИИ делает всё за тебя. Из популярных инструментов для такого подхода можно выделить IDE Windsurf и Cursor.

🎩 Магия или реальный рабочий инструмент?

Недавно я попробовал вайб-кодинг в бою – нужно было быстро собрать Telegram-бота. Python я толком не знал (разве что лабораторные в универе), но это не стало преградой. В первые дни ощущалось что-то похожее на магию: ты просто думаешь о бизнес-логике, формулируешь промт – и вот у тебя уже есть работающий код.

Но правда в том, что магия работает только если ты умеешь её контролировать. Вайб-кодинг – это не волшебная палочка, а инструмент, который требует понимания архитектуры и качественной постановки задач.

✅ Плюсы вайб-кодинга:

◽️Скорость создания MVP.
Иногда нужно выдать прототип буквально «здесь и сейчас». С тестами на Windsurf + ChatGPT я смог быстро собрать работающий бот – без глубокой экспертизы в Python, но с пониманием, что именно мне нужно.

◽️Меньше рутины – больше экспериментов.
Вместо того, чтобы часами писать код вручную, можно быстро проверить идею, получить рабочий результат и сразу протестировать на реальных пользователях.

❌ Минусы, о которых важно знать:

◽️Код быстро превращается в «лапшу».
Любые правки и изменения логики могут превратить проект в хаос. Если не следить за структурой, разбираться в коде потом будет так же весело, как пытаться распутать провода под столом.

◽️ИИ тупеет с увеличением контекста.
Чем больше история взаимодействий, тем хуже модель понимает, что от неё хотят. Иногда приходится просто чистить контекст и начинать с нуля, чтобы избавиться от «галлюцинаций» модели.

◽️Хороший код зависит от вас, а не от ИИ.
Это один из главных мифов: «С ИИ ты сразу станешь синьором». Нет. Джун не сможет написать хороший код, потому что он просто не знает, каким он должен быть. ИИ выдаёт ровно то, что ты в него заложил, а значит, без экспертизы качественный код не получится.

🏆 Итог: как извлечь максимум пользы?

На своём опыте я понял, что вайб-кодинг – мощный инструмент, но не панацея. Он отлично подходит для быстрого создания MVP, но если вы хотите, чтобы продукт развивался, без архитектуры и чистого кода не обойтись.

Лучшая стратегия – баланс между вайбом и структурой. Сначала вдохновение, эксперимент и скорость, потом – выбросить и доверить работу профессионалам. Главное – не забывать, что ИИ лишь помощник, а не разработчик за вас.

А как вы относитесь к вайб-кодингу? Пробовали? Делитесь своим опытом в комментариях! 🚀💬

На сколько сервисы Google Maps подорожали с 1 марта 2025?

С 1 марта 2025 года Google Maps Platform ввел обновлённую ценовую политику. Советую изучить, как она повлияет на стоимость использования в вашем продукте.

Основные изменения:

◽️Новые категории продуктов: Google разделил свои предложения на три категории: Essentials, Pro и Enterprise. Каждая из них предоставляет различный уровень функциональности и настройки, с соответствующими лимитами бесплатного использования.

◽️Автоматические скидки за объём: Для большинства основных сервисов (Core Services SKUs) вводятся автоматические скидки, увеличивающиеся с ростом использования, вплоть до 5 миллионов и более биллинговых событий в месяц.

◽️Отмена фиксированного кредита: Ранее предоставлявшийся фиксированный кредит в $200 в месяц заменён на бесплатные лимиты использования для каждого продукта. Это изменение может по-разному сказаться на затратах в зависимости от специфики использования сервисов. На базой категории продуктов лимит стал 10 000 запросов в месяц.

Рекомендации для разработчиков и владельцев продуктов:

◽️Оцените текущее использование. Проанализируйте, какие сервисы Google Maps Platform вы используете и в каком объёме, чтобы понять, как новые лимиты бесплатного использования и скидки повлияют на ваши затраты.

◽️Настройте использование под новые условия. Рассмотрите возможность оптимизации использования сервисов, чтобы максимально воспользоваться новыми лимитами бесплатного использования и скидками.

◽️Обновите API до актуальных версий. Убедитесь, что вы используете актуальные версии API, поскольку поддержка устаревших версий, таких как Places API (Legacy), прекращается с 1 марта 2025 года.


Подробности тут