П’ятдесят років тому число жінок-програмістів стрімко зростало. Доктор Грейс Хоппер, фахівець в області комп’ютерних технологій, пояснювала цю тенденцію тим, що жінки мають “природну” схильність до програмування. “Це як планувати вечерю, – говорила д-р Хоппер, – Програмування вимагає терпіння і уваги до деталей.”
Всього півстоліття тому ніхто б не здивувався, побачивши статтю “Дівчата і комп’ютери” в журналі Космополітен, що закликає своїх гламурних читачок освоювати кар’єру програміста. Чим вони успішно і займалися аж до 1985 року, досягнувши рекордних 38% серед представників технічних професій. Після цього щось пішло не так …
Згідно з даними бюро перепису населення США в 2015 році всього 25% кваліфікованих фахівців-жінок вибрали роботу в сфері НТТМ (науки, технології, техніки і математики). Починаючи з 2003 року число жінок-програмістів в Швеції знизилося з 22% до 20%. Чому ж ситуація так погіршилася? Чому так мало жінок працює в “природній”, жіночій сфері? На ці питання складно дати однозначну відповідь, однак, тут напевно не обійшлося без гендерних стереотипів.
Журнал Американскої Соціології провів цікавий експеримент, м етою якого було оцінити ставлення роботодавців до материнства. Учасникам експерименту запропонували переглянути резюме декількох жінок. Ці резюме були практично однакові, за винятком однієї деталі – деякі кандидати вказали, що є членами батьківського комітету. Як не дивно, цього вистачило для активізації упередженого ставлення. У жінок з дітьми було менше шансів отримати запрошення на наступний етап співбесіди. Якщо ж їх все-таки запрошували, то пропонували меншу зарплату і сумнівні перспективи просування по службі.
Ми попросили співробітниць Beetroot згадати, чи доводилося їм раніше стикатися з подібним ставленням, і, звичайно, почули багато сумних прикладів.WordPress developer, Юлія Фріч, довго боролася зі стереотипами на своїй попередній роботі. “Коли молода жінка влаштовується на роботу, роботодавці насамперед дивляться на її сімейний стан. Мені завжди здавалося, що вони намагаються вгадати, чи скоро я піду у відпустку по догляду за дитиною. Компанії не хочуть обтяжувати себе соціальними виплатами або шукати тимчасову заміну, поки молода мама залишається з дитиною. Їм легше відмовити жінці на посаді, попри її кваліфікацію та знання“.
Кажуть, щоб розв'язати проблему, потрібно для початку усвідомити, що проблема існує. На щастя, деякі компанії, і навіть цілі країни, усвідомили упередженість такого ставлення до жінок і вже почали його викорінювати.
Шведи, наприклад, займають передові позиції в боротьбі за рівноправність. Вони розробили політику батьківських відпусток, яка зараз вже стала схожа на ідеологічну мантру. Її мета – закликати молодих батьків проводити більше часу зі своїми дітьми. Так, в 1974 році в Швеції новонароджені проводили з мамами 99,5% днів, виділених на догляд за дитиною. У 2012 році цей відсоток знизився до 75,6. Зараз шведські татусі проводять з малюками 24,6% відпустки. Звичайно, ці цифри далекі від ідеалу, але вони показують, що змінити ситуацію можливо. Така практика не тільки зміцнює зв’язок між дітьми та їх батьками, але і пропагує гендерну рівність і неупереджене ставлення до батьківства.
Ось наша порада: пропонуйте рівні можливості молодим татам і мамам. Таким чином ви не тільки створите прогресивну культуру у своїй компанії, ви також допоможете людям розвиватися. Дослідження показують, що турбота про дитину сприяє підвищенню професіоналізму в роботі. Батьківський досвід робить нас кращими менеджерами та організаторами. Адже маленькі діти вимагають терпіння, багатофункціональності, швидкої реакції… звучить як профайл працівника місяця, чи не так?
Раніше шкільну освіту щосили використовувалося для того, щоб зробити гендерну нерівність ще більш помітною. Поки хлопчики заглиблювалися в нетрі математичних формул і технічних креслень, дівчатка вчилися танцювати і грати на музичних інструментах. На щастя, сучасні школи відмовилися від такої системи, але стереотипи залишилися. З невідомих причин суспільство продовжує вірити, що жінки гірше володіють технічними навичками, ніж їх колеги чоловічої статі.
Для того, щоб зруйнувати цей міф, Асоціація Молодих Обдарованих Математиків провела масштабне дослідження. Вони проаналізували профайли всіх студентів, які набрали високий бал на іспитах з математики за останні 36 років. У 1980 році співвідношення студентів чоловічої та жіночої статі у вибірці було 13: 1; проте, в 2007 році показники практично зрівнялися, склавши пропорцію 3: 1. Вивчення хімії мозку показали, що чоловіки і жінки практично однаково схильні до того, щоб бути розумними. Однак, нерівні умови навчання істотно знижують шанси жінок розвинути свої природні інтелектуальні здібності.
Ми продовжили розпитувати наших колег про випадки упередженого ставлення, і Анастасія Клименко поділилася своєю історією. “В університеті я вивчала гуманітарні предмети, тому у мене не було необхідності розвивати математичне мислення. Одного разу, на моїй попередній роботі, мій бос попросив мене дещо порахувати. Він знав напевно, що я не уявляю, як це зробити. Крім того, це не входило в мої обов’язки. Звичайно, я не впоралася, і це спричинило багато знущань і жартів про жінок і математику. Звичайно, моя стать не мала ніякого відношення до цього випадку, а ось моя освіта дійсно відігравала важливу роль, але ніхто не звернув на це уваги”.
Існує тверде переконання, що деякі роботи можуть виконуватися виключно чоловіками, і робота з технікою одна з них. Насправді, немає ніяких підстав вважати програмування чоловічою прерогативою. І з усім тим, згідно з цим дослідженням, жінки часто відчувають чоловіче домінування в сфері НТТМ. У більшості випадків, це відлякує їх і змушує відмовитися від наміру отримати роботу. На жаль, ті жінки, які все ж наважуються відправити резюме, в кінцевому підсумку, лише підтверджують свої побоювання. Через чоловічого домінування 52% жінок йде з технічних професій назавжди.
Юлія Фрич згадує про те, як цей стереотип переслідував її в минулому. “Коли мої колеги бачили добре одягнену дівчину на підборах і з макіяжем, вони чомусь переставали бачити в мені кваліфікованого фахівця. Я навіть стала носити “чоловічий” одяг і намагалася виглядати старше, щоб переконати людей, що мені можна довіряти “.
З огляду на той факт, що цей стереотип володіє умами людей досить давно, зруйнувати його буде нелегко. Однак, спрямовані соціальні кампанії цілком можуть розвіяти “мужність” технічних професій.
Упереджене ставлення до жінок в IT приховує більше загроз, ніж здається. Дослідження показують, що воно створює так звану “загрозу стереотипів”. Це нав’язливе почуття виникає, коли про нас судять на основі негативних стереотипів. Важливість цієї “загрози” була доведена за допомогою експерименту. Вчені зібрали дві групи студентів, що складаються з молодих чоловіків і дівчат, і попросили їх вирішити математичний тест. Люди в першій групі не мали гендерних упереджень, а ось до другої групи була штучно впроваджена ідея про жіночу нездатність вирішити тест. Вже здогадалися, яким був результат? Ну звичайно! Дівчата в другій групі не впоралися із завданням.
Упереджене судження про жінок змушує багатьох з них відчувати себе некомфортно і сумніватися у власних силах. Як показує експеримент, жінки часто прагнуть уникати ситуацій, де про них судитимуть на основі негативних стереотипів. З огляду на те, як мало жінок працює в технічній сфері, молоде покоління дівчаток, швидше за все, теж віддасть перевагу обходити її стороною.
Що ми можемо винести з цієї ситуації? Необхідність боротися зі стереотипами? Безумовно. Але, крім цього, не можна не помітити колосальні можливості, які відкриються для бізнесу разом з гендерною рівністю:
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.
