
Штучний інтелект
Технологічний блог
Останні новини про програмування, software development, coding та інженерні практики.

Автор ділиться особистими роздумами та неочікуваними уроками після першого місяця публічного вивчення Data Engineering. Він розповідає про відхилення від плану, справжню природу технічних викликів та зміну мотивації.
cv-builder.online
Створіть професійне резюме на cv-builder.online
Оновіть CV за кілька хвилин і підготуйтесь до нових вакансій.
Більше матеріалів

Новий звіт Lemon.io за 2026 рік показує, що ставки старших розробників програмного забезпечення зростають з 2024 року, спростовуючи прогнози про зниження компенсацій через інструменти ШІ. Зростання зарплат між середнім та старшим рівнем становить 34-44%.

NTT DATA оголосила про стратегічне партнерство з платформою Cursor, щоб впровадити передові ШІ-агенти у свої інженерні та постачальні моделі. Це дозволить прискорити модернізацію корпоративних систем та посилити управління ШІ.

Ринок дата-центрів Азійсько-Тихоокеанського регіону прогнозує зростання з $26,95 млрд у 2025 році до $122,48 млрд до 2034 року. Це зростання зумовлене розвитком ШІ, хмарних обчислень, 5G та цифровою трансформацією, що робить регіон ключовим для цифрової інфраструктури.

DataOps — це спільна практика управління даними, яка застосовує принципи DevOps до всього життєвого циклу даних. Вона охоплює безперервну інтеграцію, автоматизоване тестування та швидку доставку, забезпечуючи якісні продукти даних.

Дізнайтеся, як налаштувати локального AI-агента для кодування, використовуючи Ollama для обслуговування моделі, Gemma 4 як локальну велику мовну модель та OpenCode як інтерфейс агента, забезпечуючи конфіденційність та контроль.
Компанія TestSprite представила TestSprite CLI, безкоштовний інструмент з відкритим кодом, що дозволяє ШІ-агентам самостійно перевіряти свій код. Одночасно опубліковано дані з конкурсу CoderCup, які показують, що навіть найсильніші агенти ламають значну частину власного коду.

Kubernetes, платформа для оркестрації контейнерів, стає ключовим інструментом у Data Science. Вона оптимізує робочі процеси, автоматизує розгортання та масштабування, допомагаючи вченим з даними та ML-інженерам зосередитися на створенні моделей та експериментах.