Яка мова програмування найпопулярніша? Ми вирішили поставити JavaScript на перше місце в нашому рейтингу мов програмування. Вона по праву займає перше місце як найпопулярніша та найпоширеніша мова у світі і утримує свої позиції вже друге десятиріччя. Майже 90% всіх веб-сайтів працюють завдяки їй.
Однією з головних причин такої популярності JavaScript є його розповсюдженість. Майже кожен веб-сайт і веб-додаток використовує JavaScript, що робить його важливою мовою для веб-розробки. Більше того, JavaScript також використовується у фронтенд-фреймворках, таких як React, Angular та Vue.js, а також у серверних середовищах, таких як Node.js. З розвитком розробки мобільних додатків JavaScript також використовується в таких платформах, як React Native та Ionic.
Для початківців у світі ІТ JavaScript є чудовою відправною точкою. Його синтаксис відносно простий, і він не вимагає складних налаштувань, щоб почати писати код. Саме тому наш навчальний курс Frontend-розробки використовує JavaScript і є найпопулярнішим вибором на нашій платформі. Цей курс ідеально підійде тобі, якщо хочеш навчитися основним принципам програмування та розробки веб-сайтів. Навіть якщо згодом ти вирішиш освоїти іншу технологію - знання, які ти отримаєш протягом 4-місячного курсу, допоможуть набагато легше зрозуміти принципи наступних мов програмування, які ти обереш.
Для новачків у світі ІТ JavaScript є чудовою відправною точкою, а її основні можливості роблять її потужною мовою для створення інтерактивних та динамічних додатків. Вона також входить до топ 5 найпростіших мов програмування для вивчення.
Зрозуміти, що таке мова програмування і як вона працює, часто буває важко, особливо для тих, хто не знайомий зі світом технологій. Якби ми навели тут фрагмент коду в якості прикладу, це не мало б сенсу для більшості нашої аудиторії. Але програми, створені за допомогою JavaScript, говорять самі за себе. Ознайомся з топ-3 додатками, які використовують JavaScript:
Не знаєш, з чого почати? Почніть з JavaScript!
Ця мова не названа на честь змії, що порадує тих, хто з осторогою ставиться до повзучих гадів. Назва Python походить від британської комедійної групи Monty Python. Гвідо ван Россум, творець Python, назвав мову на честь групи як данину їхньому комедійному генію.
Як ви побачите, сама мова влаштована досить просто. Звичайно, дивитися стендап набагато цікавіше, ніж вивчати мову Python, але нехай вас не лякає складність.
Python - це мова програмування високого рівня, яка за останні роки набула величезної популярності. У 2024 році Python продовжить залишатися популярною мовою серед розробників завдяки своїй читабельності, універсальності та простоті використання.
Python широко використовується в аналізі даних та наукових обчисленнях завдяки широкій бібліотечній підтримці, яка включає такі бібліотеки, як NumPy, SciPy та Pandas. Ці бібліотеки дозволяють розробникам працювати з великими обсягами даних і з легкістю виконувати складні математичні обчислення. Читабельність Python також робить її ідеальним вибором для аналізу даних, оскільки вона дозволяє розробникам писати код, який легко зрозуміти та підтримувати.
Beetroot Academy пропонує 4-місячний курс розробки на Python, який охоплює основи програмування на Python, веб-розробку за допомогою Flask, аналіз даних за допомогою Pandas та багато іншого. Курс покликаний допомогти студентам опанувати перспективну та затребувану професію Python-розробника.
Основні особливості Python, серед яких читабельність, універсальність та широка підтримка бібліотек, роблять його потужною мовою для будь-яких додатків, що входить до топ 5 мов веб-програмування.
Щоб краще оцінити можливості цієї мови програмування, давайте дізнаємося про топ-3 додатки, розроблені за допомогою Python.
Instagram - справжній медіа-гігант, який перевернув світ цифрової фотографії та соціальних мереж з ніг на голову. Маючи близько 500 мільйонів активних користувачів на день, Instagram доводить масштабованість та ефективність мови Python. За словами інженера Instagram Гуї Діна (Hui Ding), девіз інженерів Instagram: "Спочатку робіть прості речі" - і це саме те, що Python дозволяє робити.
Spotify - Spotify є найбільшим у світі стрімінговим сервісом з річним доходом, що наближається до 10 мільярдів євро. Це робить його основним гравцем на ринку, а також одним з найбільших користувачів Python серед підприємств. Компанія надала перевагу розробці на Python через її швидкість та розширені можливості аналізу даних, які пропонує мова.
Uber - Одна з найкорисніших мобільних програм, створених за допомогою Python, - це Uber. Сервіс виклику поїздок, який також пропонує доставку їжі, пірінгові поїздки та прокат велосипедів (серед інших послуг), Uber має багато обчислень, які потрібно робити. Подумайте про це: компанія працює у 785 мегаполісах по всьому світу і, за оцінками, має 122 мільйони користувачів. Це дуже багато математики. Але знову ж таки, Python обробляє великі обсяги даних, його легко вивчати та працювати з ним, і це дві причини, чому Python такий популярний.
Що таке C# (вимовляється як C sharp)? Це сучасна об'єктно-орієнтована мова програмування, розроблена компанією Microsoft. У 2024 році C# продовжує залишатися популярною мовою серед розробників завдяки своїй універсальності, продуктивності та простоті використання. C# використовується для створення широкого спектру додатків, від програмного забезпечення для настільних комп'ютерів до веб - та мобільних додатків.
C# особливо популярна в розробці ігор, де вона використовується для створення високопродуктивних ігор для консолей, ПК та мобільних пристроїв. C# також використовується в розробці корпоративних додатків, де з її допомогою створюють програмне забезпечення для підприємств та організацій.
Beetroot Academy пропонує 4-місячний курс з розробки на C#, який охоплює основи програмування на C#, розробку ігор за допомогою Unity, веб-розробку за допомогою ASP.NET та багато іншого. Курс покликаний допомогти студентам опанувати перспективну та затребувану професію C#-розробника.
Завдяки своїм можливостям цю мову використовують найкращі світові компанії з розробки ігор. Це одна з 10 найкращих мов програмування для розробки ігор у 2024 році.
Якщо ти завзятий геймер і обожнюєш відеоігри, то ця мова - саме те, що тобі потрібно! Завдяки її знанням, можливо, саме твій внесок допоможе змінити сферу ігор до невпізнання.
C# має репутацію складної та багаторівневої мови програмування. Давайте зануримося трохи глибше і подивимося, які програми були написані з використанням C#.
Microsoft Windows - найпопулярніша операційна система у світі була написана на C#. Загалом, при розробці всієї операційної системи та її окремих функцій використовувалися й інші мови, але саме C# відповідає за основний функціонал, що доводить надійність та великі обчислювальні можливості цієї мови.
Microsoft Office - всі додатки, з якими багато хто звик працювати щодня, були розроблені за допомогою C#. Завдяки їй ми можемо користуватися такими зручними та функціональними програмами, як Word, Excel, PowerPoint або Outlook.
Adobe Photoshop - найпопулярніший фоторедактор також був розроблений на C#. Такий вибір мови обумовлений багатозадачністю та багаторівневістю програми. Тільки C# дозволяє реалізувати такі функції.
Ruby - це динамічна, об'єктно-орієнтована мова програмування, яка набула популярності в останні роки. У 2024 році Ruby продовжить залишатися популярною мовою серед розробників завдяки своїй простоті, читабельності та легкості у використанні. Ruby використовується для створення широкого спектру додатків, від веб-розробки до скриптів автоматизації.
Ruby особливо популярна у веб-розробці, де вона використовується для створення потужних і масштабованих веб-додатків. Він також використовується в автоматизації та написанні сценаріїв, де його простота та читабельність полегшують написання та підтримку коду.
У 2024 році світові ІТ-тренди показують, що зростає попит на розробників, які володіють Ruby, особливо у сфері веб-розробки. Знання Ruby відкриває кар'єрні перспективи в розробці програмного забезпечення, веб-розробці, автоматизації та написанні сценаріїв.
Очікується, що з розвитком електронної комерції та онлайн-бізнесу попит на Ruby розробників продовжуватиме зростати в найближчі роки.
Github - мекка всіх програмістів була створена за допомогою цієї чудової мови. Наразі на сервісі налічується понад 57 мільйонів репозиторіїв. Якщо ви хочете створювати масштабні проекти, вивчайте Ruby!
Airbnb - найпопулярніший туристичний сервіс у світі також зроблений на Ruby. Понад 800 000 пропозицій у більш ніж 190 країнах. Вражаючі цифри, чи не так?
SoundCloud - SoundCloud побудований з використанням Ruby on Rails і є одним з комерційних гігантів сьогодення. Він пропонує різні привабливі функції, такі як завантаження подкастів, колекція мільйонів пісень з усього світу, створення блогу, бібліотека вподобаних аудіодоріжок та багато іншого.
Java - це мова програмування високого рівня, яка існує з середини 1990-х років. Незважаючи на свій вік, Java все ще залишається популярною мовою у 2024 році завдяки своїй портативності, надійності та широкому спектру застосувань. Java використовується для створення всього - від мобільних додатків до програмного забезпечення корпоративного рівня.
Історія Java починається на початку 1990-х років, коли команда інженерів Sun Microsystems на чолі з Джеймсом Гослінгом розпочала роботу над новою мовою програмування. Команда хотіла створити мову, яка б дозволила розробникам писати програмне забезпечення, що може працювати на будь-якій платформі, незалежно від апаратного забезпечення чи операційної системи. Результатом стала мова Java, яка була випущена в 1995 році.
У 2024 році Java все ще залишається популярною мовою серед розробників завдяки широкому спектру застосувань та портативності. Java використовується у розробці мобільних додатків, програмного забезпечення корпоративного рівня, розробці ігор тощо. Це також популярна мова для побудови бекенд-систем та API.
Світові ІТ-тренди 2024 року показують, що існує високий попит на Java-розробників, особливо у сфері корпоративного програмного забезпечення. Знання Java відкриває кар'єрні перспективи в розробці програмного забезпечення, ПЗ корпоративного рівня, розробці мобільних додатків, розробці ігор тощо.
Давайте піднімемо завісу таємничості з цієї мови програмування і дізнаємося, де вона використовується.
Android OS - найпопулярніша мобільна операційна система повністю завдячує своєму існуванню цій мові програмування. Java зарекомендувала себе як надійна і перевірена часом система розробки програмного забезпечення.
NASA WorldWind - віртуальний глобус з відкритим кодом, побудований на платформі розробки Java. Дозволяє користувачам подорожувати з будь-якого супутника в будь-яке місце на Землі.
Twitter - одна з найпопулярніших соціальних мереж також написана на Java.
Топ 5 мов програмування майбутнього, безсумнівно, будуть найбільш перспективними та затребуваними в технологічній індустрії. Від веб-розробки до науки про дані та машинного навчання - оволодіння однією або кількома з цих мов може відкрити світ можливостей для кар'єри.
Хороша новина полягає в тому, що багато з цих мов вже доступні для вивчення в Beetroot Academy.Незалежно від того, чи ти новачок в ІТ-індустрії, чи досвідчений розробник, який прагне розширити свій набір навичок, у нас є курси, які допоможуть тобі досягти цілей. Не чекай більше на здійснення своїх мрій - запишися на курс вже сьогодні та зроби перший крок до успішної кар'єри у сфері технологій!
Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.
Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.
Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.
З цим масивом можна працювати двома способами.
Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.
Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.
На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.
Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.
Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.
Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.
Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.
Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.
Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.
Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.
Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми поговоримо в іншій статті.
Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:
Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.
Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.
Типова послідовність виглядає так:
Кожен із цих кроків ми розібрали окремо у наступних статтях.
Після навчання ми попросили його назвати, що змінилось у роботі. Ось що він розповів.
Кодифікація – одна з тих тем, з якими фахівець із закупівель стикається постійно. До навчання Костянтин розумів її лише в межах нормативного регулювання: які документи потрібні, які вимоги треба виконати.
Тепер він розуміє алгоритми, за якими кодифікацію отримують. Це змінило кут зору. Раніше він дивився на процес як замовник, тепер бачить його ще й зі сторони постачальника, який проходить цей шлях зі своїм виробом.
У закупівлях легко звикнути до окремих процесів: одна позиція, одна специфікація, один договір. Так і було в Костянтина до програми. Він знав окремі процеси, але не знав, як вони пов'язані між собою.
Після навчання він розуміє, як різні вироби взаємодіють в одному напрямку. А звідси й розуміння, чому закупівлі мають бути комплексними: техніка працює в зв'язці, і закуповувати її теж варто з урахуванням цієї зв'язки.
Рішення в роботі Костянтина й надалі чітко регламентовані, тут нічого не змінилось. Змінилось інше. Раніше він бачив своє рішення окремо. Тепер видно його значення в комплексі з іншими рішеннями, інколи навіть тими, які ухвалює не він.
Це відчутно і в щоденній роботі. У розмовах із колегами він став обізнанішим з технічного боку, тож обговорення стали предметнішими.
Костянтин пов'язує ці зміни з комплексними груповими вправами з планування операцій. На них учасники працювали з операцією як з цілим: розбирали, як окремі елементи поєднуються в одну систему і впливають один на одного.
Для людини, яка щодня працює з однією ділянкою, такий формат дає рідкісну можливість побачити всю картину. І саме ця картина потім допомагає краще робити свою частину роботи.
Окрім знань, після навчання в Костянтина залишились корисні контакти для нетворкінгу. Програма і її учасники стали для нього важливим надбанням.
У Defence Tech це має особливу вагу. Сфера тісна, багато питань вирішується через людей, і знайомства з колегами з інших компаній та ролей часто корисні не менше за саму програму.
На запитання, чи радить він програму колегам по галузі, Костянтин відповів коротко: однозначно йти. Як мінімум заради цікавих людей усередині Defence Tech сфери.
Офіційно я воюю з березня 2024-го. Неофіційно – з 2023-го. Була «піратом» на медеваках, перекладала для іноземних організацій і волонтерів. Дроноводкою стала в березні 2025-го.
Я люблю свою роботу. В рамках війни бути дроноводом – це честь. Дрони зараз основа оборони і рушійна сила наступів. За допомогою дронів нам з екіпажами вдається зробити стільки, що я просто не можу зупинитись і залишитись лише на рівні пілотування.
Хоча на початку були і перепони: мало хто вірить, що жінка може і дрон піднять, і плати підпаять. Вирішила довести, що це все дурниці.
Мало просто підняти дрон. Це лише 10% усієї роботи.
Решта 90% – це прошивки і тонкі налаштування. Безумовно, можна зробити як завжди: взяти дрон з коробки і полетіти. Але практика показала, що так не працює. В умовах війни навіть військові технології мають адаптуватись під індивідуальні потреби.
Так я відкрила для себе інженерію.
Бо мені було мало моїх знань. Я хочу знати більше, розуміти кожну деталь своєї роботи. Тільки так я можу бути дійсно корисною для екіпажів, з якими працюю.
Спочатку мене лякала ціна. Це чесно, і я не бачу сенсу вдавати інше.
Але програма виявилась такою насиченою, що по ітогах вартує всіх грошей світу.
Класно поданий матеріал. Можливість повертатись до нього неодноразово, коли потрібно освіжити знання. Дуже зручна платформа. І чудові тести для самоперевірки, де я можу потішити его.
Для людини, яка вчиться між завданнями, це важить більше, ніж будь-який розклад. Матеріал має бути там, коли в тебе з'явилась година.
Більше впевненості під час роботи. І розуміння, що в мене є власна афігенна вікіпедія у вигляді матеріалів і лекцій.
Якщо коротко описати, не вдаючись у подробиці: я не маю жодних проблем з переходом від одних бойових засобів на інші.
Людина з продуктового IT звикла, що задача приходить у Jira, добре описана, і на неї є два тижні. У defence за цей час продукт може встигнути пройти випробування, отримати фідбек з фронту, змінитися — і знову повернутися на випробування. Тому задача, яка була пріоритетною в понеділок, уже за кілька днів може поступитися зовсім іншій.
За спостереженнями BazaIT Defense, від 70 до 80% кандидатів у технічному напрямі приходять саме з класичного IT: software, AI/ML, Computer Vision, embedded. Сильних спеціалістів серед них багато. Перехід в deftech часто не складається з іншої причини: людина уявляє роботу в defence так, як вона виглядає у зрілій продуктовій компанії, а конкретна команда живе в іншому ритмі.
Ми попросили Оксану Горбунову, CEO BazaIT Defense, пояснити, як влаштована культура defence tech і що з цим робити кандидату.
У продуктовому IT роботу планують від бізнес-плану і roadmap. У defence на продукт дуже сильно впливає те, що відбувається на фронті.
«Команда може мати план на кілька місяців, але отримати фідбек від військових, який змінює пріоритети буквально на наступний тиждень. Те, що ще вчора було важливою фічею, сьогодні може поступитися проблемі, яку потрібно вирішити максимально швидко», – каже Оксана.
Друга причина в тому, що компанії ростуть дуже швидко. За короткий час невеликий R&D-стартап стає компанією з виробництвом і сотнями людей, і процеси не завжди встигають за цим ростом. Третя: R&D, тестування і виробництво тут часто йдуть одночасно. Продуктом уже користуються, а команда паралельно тестує наступну версію, змінює конструкцію чи софт і масштабує виробництво.
Тому менша передбачуваність сама по собі ще не означає поганий менеджмент. Але Оксана радить тримати межу: «Важливо розрізняти цю специфіку і звичайний організаційний хаос. Не кожну відсутність процесів варто пояснювати тим, що „це defence“».
З'являється новий сценарій використання, проблема під час експлуатації або змінюються умови на полі бою, і команда переключається. Найсильніше це відчувають продуктові та R&D-команди, які постійно отримують фідбек від військових.
Тримати фокус допомагає розуміння, чому пріоритет змінився. Коли ти бачиш зв'язок між своєю задачею і реальною потребою користувача на фронті, зміни сприймаються зовсім інакше, ніж задачі, які хаотично прилітають від менеджменту. «Коли команда постійно не розуміє, що і навіщо вона робить, це вже питання до менеджменту», – пояснює Оксана.
На практиці це означає, що рішення часто доведеться приймати з тією інформацією, яка є зараз. Зробити, протестувати, отримати фідбек і швидко скоригуватися.
Детальну специфікацію на десять сторінок у defence отримують рідше. Частіше команда чує щось на кшталт «у таких умовах зв'язок нестабільний», «цей елемент незручно замінювати в полі» або «потрібно скоротити час розгортання системи». Технічне рішення вона шукає сама.
Тому тут особливо цінують людей, які вміють уточнити контекст, запропонувати рішення, швидко його зробити і перевірити на практиці.
Найбільше прив'язані до фізичної присутності hardware, embedded, electronics, robotics, mechanical/CAD, QA і виробничі ролі. Інженеру може знадобитися зібрати прототип, попрацювати з платами, протестувати обладнання або поїхати на полігон. Software, AI/ML, Computer Vision, аналітика і частина product- та business-функцій частіше мають гібридний або віддалений формат, хоча й тут усе залежить від продукту і безпекових обмежень.
Оксана радить ще до оферу прямо спитати: скільки днів потрібно бути на локації, чи є регулярні виїзди на полігон або виробництво, чи можливий remote і чи може формат змінитися залежно від етапу продукту. Очікування повністю віддаленої роботи, до речі, одна з частих причин, чому перехід так і не відбувається.
Коли у вакансії пишуть «потрібна людина, яка бере відповідальність», зазвичай мають на увазі цілком конкретну поведінку. Приклад від Оксани: інженер бачить, що компонент нестабільно працює під час тестування. Він з'ясовує причину, пропонує варіанти, перевіряє їх і повертається з рішенням або з чітким описом того, що блокує результат. Зафіксувати баг і чекати наступної задачі тут замало.
Цінують людину, яка розуміє, який результат потрібен команді, і рухає задачу до нього, навіть коли формально її частина вже зроблена.
Єдиної «культури defence» немає. У невеликому стартапі менше формальних процесів, ролі ширші, і на одній людині більше відповідальності. Embedded-інженер там може писати код, тестувати прототип, працювати з hardware-командою і їздити на випробування. У великого виробника зони відповідальності чіткіші, R&D і production розділені, погоджень більше, а процеси вже усталені.
Ще один розрив стосується умов. До BazaIT Defense приходять дуже сильні, іноді overqualified спеціалісти з великих продуктових компаній, які очікують ту саму зарплату, бенефіти, зрілі процеси і чітко визначену роль. Стартап на 30 чи 50 людей може запропонувати сильний продукт і багато відповідальності, але такого рівня процесів і умов у нього ще може не бути.
Тому на співбесіді варто з'ясувати, на якому етапі компанія, як побудована команда і наскільки сформовані процеси. «Проблема часто в тому, наскільки очікування фахівця збігаються з реальністю конкретної компанії», – підсумовує Оксана.
Передусім сильну експертизу у своїй спеціалізації. «Сильний embedded, hardware, software, AI/ML, Computer Vision чи product-фахівець із цивільного IT може бути дуже цінним, навіть якщо раніше не працював у цій індустрії», – каже Оксана.
Далі йдуть самостійність і продуктове мислення. Від senior-інженера можуть чекати, що він сам побачить ризик, запропонує рішення і перевірить його. А фідбек від військових треба вміти перекласти в технічне рішення, тож розуміння проблеми користувача тут дуже допомагає.
Свої transferable skills кандидати часто недооцінюють. Досвід побудови процесів, масштабування команд, QA, роботи з даними, product management, системної документації чи запуску продуктів може виявитися саме тим, чого бракує компанії, яка дуже швидко виросла. «Я б точно не відмовлялася від вакансії тільки через фразу „defence experience preferred“. Релевантна експертиза з IT часто важливіша за сам факт роботи в defence».
Що заважає на старті? Найчастіше очікування, що все працюватиме як у зрілому продуктовому IT. Також звичка думати «це не моя зона відповідальності»: у командах, які швидко ростуть, межі ролей менш жорсткі, особливо на ранніх етапах. І бажання спершу зробити ідеально, а потім показати результат. У багатьох defence-продуктах важливіше швидко зробити робочу версію, протестувати її в реальних умовах, отримати фідбек і покращити. Якість при цьому лишається важливою, змінюється сам цикл роботи.
Фраза «вмію працювати в умовах невизначеності» рекрутеру майже нічого не каже. Працює конкретний досвід: яка була невизначеність, що ти зробив/-ла і який отримав/-ла результат.
Оксана показує різницю на прикладах.
Слабко: «Стресостійкий, адаптивний, швидко реагую на зміни».
Сильніше: «Запустив MVP за 6 тижнів в умовах неповних вимог: самостійно пріоритезував критичний функціонал, організував тестування та доопрацьовував продукт на основі фідбеку користувачів».
Для інженера слабко: «Вмію працювати без чіткого ТЗ».
Сильніше: «Отримав проблему без готового технічного рішення, сформував 3 гіпотези, протестував їх на прототипі та впровадив рішення, яке зменшило кількість помилок на 30%».
Пошукай у своєму досвіді ситуації з неповними вимогами, самостійними рішеннями, зміною підходу після тестування або запуском чогось із нуля. Такі кейси показують готовність до defence-середовища набагато краще за перелік soft skills.
Прямо про невизначеність питають рідко. Частіше просять розповісти про ситуацію:
Насторожує, коли кандидат у кожному кейсі чекав рішення менеджера, перекладав відповідальність або дуже негативно говорить про зміни, наприклад: «мені постійно змінювали вимоги, тому неможливо було нормально працювати». Переконує протилежне: людина уточнила контекст, визначила, що може зробити сама, запропонувала варіанти, перевірила гіпотезу і повернулася з результатом.
Фраза «я нормально ставлюся до хаосу» тут не допоможе. Потрібен приклад, де ситуація стала непередбачуваною, а ти знайшов/-ла спосіб рухатися далі.
Співбесіда працює в обидва боки. Оксана радить питати про конкретні приклади з роботи команди, а не про «корпоративну культуру» загалом.
Розуміти, як влаштована сфера, корисно ще до першого відгуку на вакансію. Для самого переходу знадобляться навички під конкретну роль і практика, яку можна показати на співбесіді.
Beetroot Academy розвиває напрям Defence & Dual-use з 2025 року: Embedded Development, Drones Firmware, Computer Vision, SolidWorks Core і програма для нетехнічних спеціалістів та Project management у Defence. Програма для нетехнічних будується навколо доменного контексту: як влаштована галузь, які ролі в ній є і що очікують від людини в перші місяці роботи.
«Не чекайте, поки станете „ідеальним defence-кандидатом“. Дуже багато людей відсіюють себе самі, бо бачать у вакансії „defence experience“ або думають, що їхній досвід із класичного IT тут не релевантний. Краще подивіться на свої навички й запитайте: яку конкретну проблему defence-компанії я вже вмію вирішувати? Це може бути embedded, AI, Computer Vision, QA, product, побудова процесів чи масштабування команд. І вже з цим ідіть говорити з компаніями. Defence-досвід можна отримати, тільки зайшовши в defence».
Подяка експертці
Оксана Горбунова — COO & Co-Founder BazaIT, CEO BazaIT Defense та Founder & CEO Defense Core. Працює з командами та бізнесами в defence tech — допомагає знаходити сильних фахівців, будувати стратегічні партнерства, залучати інвестиції, виходити на нові ринки та запускати спільні виробництва.
