Как наша команда использует нейросети: личный опыт.
Готовимся к вебинару по базам данным и нейросетям — и обсудили с коллегами реальный опыт использования ИИ в работе.
👨💻 Александр, руководитель отдела цифрового моделирования строительства, разработчик, опыт-17 лет в ИТ:
«Мой основной инструмент — Claude 3.5 Sonnet (на BotHub). Идеален для поиска библиотек и генерации кода. Когда не справляется, подключаю Claude 4+ — иногда лучше, но дороже.
Для всего остального (поиск инфо, перевод текста) хватает ChatGPT. Пробую новые модели, но эта тройка стабильно выигрывает по цене/качеству».
🧪 Сергей, тестировщик, 2 года в ИТ:
«Основной рабочий инструмент — GigaChat. Но я не фанатею от одной модели — использую Qwen и DeepSeek ситуативно.
В Qwen круто,что можно отправить один запрос сразу нескольким «специалистам» и сравнить ответы. DeepSeek иногда выдает более релевантные решения».
👨💻 Константин, сеньор-разработчик, 16 лет в ИТ:
"Для написания тестов использую связку JetBrains Junie и Claude от Anthropic. Junie отлично интегрируется в IDE, а Claude показывает лучшие результаты именно для тестового кода — пишет качественные тесты, которые легко интегрировать в проект".
🎯 Кристина, 3 года в ИТ:
руководитель отдела системного анализа :
"Мы прошли путь от отрицания до осознанного использования. Начинали с ChatGPT и DeepSeek для черновиков документов, сейчас планируем изучить Cursor AI и Яндекс.Нейроэксперт для глубокой работы с документацией."
🤝 Данил, аккаунт-менеджер, 3 года в ИТ:
«99% моих задач закрывает ChatGPT. Для анализа сайтов полюбил браузер Comet с AI-ассистентом. Ещё раньше для презентаций Gamma использовал, но когда есть шаблон быстрее самому сделать».
Наш главный инсайт: не существует одной «лучшей» нейросети. Есть ваш рабочий процесс, который можно усилить правильной комбинацией инструментов.
Мы научились писать промпты, но когда дело доходит до реальных задач — генерации отчетов, анализа пользовательского поведения, интеграции в существующие системы — оказывается, что ключевым становится не столько умение общаться с ИИ, сколько:
- понимание архитектуры данных — как спроектированы таблицы и связи
- навык написания эффективных запросов — чтобы быстро получать нужные данные
- способность оптимизировать работу с данными — ведь нейросети лишь обрабатывают то, что мы им подаем
По сути, нейросети стали мощным усилителем, который сделал фундаментальные знания о базах данных еще ценнее.
Чтобы обсудить это всерьёз, мы пригласили Владислава Невзорова, технического руководителя из VK с опытом более 8 лет.
Регистрируйтесь на вебинар и планируйте обучение вместе с нами.
А какие нейросети используете вы? Делитесь опытом в комментариях! 👇
Реклама. ООО "Е-Лайт-Телеком" ИНН 4205025388 Erid:2Vtzqv2P9K3
#КарьераВIT #TechLead #БазыДанных #VK #РазвитиеВIT #SQL
в 11:00 МСК
