Дослідницькі ІТ-проєкти проти класичних: уроки та практики від ІнтерЛінк

У світі ІТ ми звикли до класичних проєктів: є вимоги, дизайн, архітектура, терміни й чіткі релізи. Але дослідницькі проєкти працюють за іншою логікою. Їхня мета — не стабільність, а відкриття нового: алгоритмів, методів, моделей. Тут важливі експерименти, гіпотези, метрики та знання, які накопичуються навіть у випадку «негативних результатів».

Урок 1. Багато експериментів дорівнює багато точок входу

Дослідницький код часто стартує з десятків скриптів і ноутбуків, кожен з яких відповідає за окремий експеримент чи спробу. Це природно, бо пошук нових рішень вимагає паралельної перевірки ідей. Проте хаотичність зростає дуже швидко, і без організації проєкт перетворюється на «кладовище скриптів».
Практика: розділяти структуру репозиторію на src/, notebooks/, experiments/, додавати README до кожної папки, а завершені напрацювання переводити в модулі.

Урок 2. Намір коду зникає з часом

Часто через кілька місяців уже неможливо згадати, навіщо писався той чи інший скрипт. Контекст губиться, а повторне використання стає болючим.
Практика:

  • вести «лабораторний журнал» (notion/obsidian/wiki), де кожен експеримент описується: мета → налаштування → спостереження → висновки;
  • залишати короткий header-коментар у скрипті з датою, автором і наміром.

Урок 3. Фіксація результатів важливіша за постійну оптимізацію

У дослідницькій роботі часто трапляється: «оптимізували» модель — і вона стала працювати гірше. Проблема в тому, що початковий варіант ніхто не зафіксував. Відновити його через місяць неможливо.
Практика:

  • використовувати системи трекінгу експериментів (MLflow, Weights & Biases, Neptune);
  • зберігати не лише код, але й артефакти: дані, метрики, середовище;
  • додавати до кожного експерименту коротке резюме «що зроблено, що вийшло, що далі».

Урок 4. Ідеї треба фіксувати, навіть якщо вони «сирі»

Дослідницький проєкт — це не лише експерименти, а й постійний потік ідей. Проблема: через кілька тижнів складно згадати, яку гіпотезу ми обговорювали і чому її відклали.
Практика:

  • мати простий інструмент для швидкої фіксації

    Читати далі

Що таке RAG і в чому з ним проблема

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — це сучасна архітектура, яка дозволяє генеративним моделям (на кшталт ChatGPT/LLM) користуватися вашою локальною базою знань. Інакше кажучи, ви можете завантажити свої документи і спілкуватися з ChatGPT, яка володітиме всіма наданими їй знаннями.

RAG поєднує дві складові: генеративну модель (LLM), яка “вміє красиво говорити”, і зовнішню базу знань, яка “знає, де що лежить”. Ідея проста: коли модель не має потрібної інформації, вона спершу робить запит до бази, знаходить релевантні фрагменти тексту (retrieval), а потім формує відповідь на їхній основі (generation).

Виглядає перспективно й корисно. Але в чому ж тоді проблема?

Сучасні RAG нагадують людину з поганою пам’яттю, яка шукає способи компенсувати свою ваду. Вона починає впорядковувати знання: все записує, все класифікує. Ось у цій шухляді — інформація про ліки, які я приймаю, у тій — комунальні платежі, а десь там — переписка з друзями. Але ця організація не вирішує головної проблеми. Бо незрозуміло, яка саме інформація взагалі є. Через недосконалу структуру даних людина може шукати відповідь не в тій шухляді — або просто не помітити потрібне.

Переходимо від метафори до технічної реальності:

1. Модель не “пам’ятає”, а лише “запитує”

LLM у RAG не має справжньої пам’яті: кожен запит обробляється незалежно від попередніх. У моделі немає відчуття контексту розмови, історії користувача чи стратегічної мети. Вона нічого не згадує — лише витягує уривки з індексу.

2. Пошук працює як сліпа інтуїція

Пошуковий компонент обирає фрагменти за схожістю, а не за точністю. У складних або багатозначних запитах це призводить до витягів “ні про

Читати далі

Як ми розв’язали задачу, яка не мала технічного рішення

Ми в ІнтерЛінк створювали систему бронювання сервісів із можливістю миттєвої купівлі. На перший погляд, задача здавалася типовою. Проте з перших же спроб стало очевидно: стандартний підхід не спрацює.

Чому так складно просто «забронювати»

Щоб підтвердити замовлення, потрібно виконати послідовно декілька кроків:

  • перевірити, чи доступний сервіс на обране клієнтом вікно часу (3 секунди),
  • забронювати його у провайдера (5 секунд),
  • провести оплату на наш рахунок (5–10 секунд),
  • підтвердити бронювання у провайдера (ще 5 секунд).

У найкращому випадку — 18 секунд. У реальному світі — ближче до 25.

Коли ми завершили базову реалізацію, з’ясувалося: прискорити цей процес технічно неможливо. Ми перепробували варіанти оптимізації, розглядали зміну послідовності дій, але кожен альтернативний сценарій або створював фінансові ризики для нашої компанії (наприклад, оплачувати замовлення до бронювання), або ламав логіку бізнесу.

Коли проблема не в швидкості, а в тиші

На етапі брейнштормів команда зробила важливе спостереження: користувачі рідко обурюються самою тривалістю процесу. Проблема — у відсутності зворотного зв’язку. Якщо система просто показує повідомлення типу “Booking is in progress…” і нічого більше не відбувається — користувач втрачає довіру. А отже — і покупку.

Це стало поворотним моментом. Ми переформулювали задачу: нам не потрібно пришвидшувати процес, якщо ми зможемо зробити його зрозумілим і передбачуваним.

Прозорість як інструмент довіри

Ми змінили інтерфейс і розбили процес на чіткі етапи з миттєвою зворотною реакцією:

  • Перевіряємо доступність часу — Ура, час доступний.
  • Бронюємо сервіс — Супер, бронь підтверджено.
  • Проводимо оплату — Чудово, гроші отримано.
  • Оформлюємо підтвердження — Готово, усе працює.

У підсумку той самий технічно складний і довгий процес перетворився на спокійний, зрозумілий і приємний досвід для користувача. Ніхто не скасовував купівлю. Ніхто не жалівся. А ми — не ризикували нічим.

Що варто винести з цього кейсу

Користувачі не проти чекати — якщо

Читати далі

Чому в ІнтерЛінк ми не кажемо “баг”: культура точності через слово “дефект”

defect vs bug

У світі розробки програмного забезпечення термін “баг/bug” давно увійшов у повсякденний лексикон. Його вживають повсюдно – від стартапів до гігантів індустрії. Але в ІнтерЛінк ми свідомо уникаємо цього слова. Замість нього ми говоримо “дефект/defect”, і це не просто питання семантики – це частина нашої інженерної культури, яка базується на відповідальності, точності й повазі до процесів.

Суть різниці: “баг” проти “дефект”

Слово “баг” неформальне, майже жаргонне. Воно виникло ще в часи, коли реальні комахи (bugs) спричиняли збої в апаратурі. Сьогодні ж це слово часто використовується, щоб позначити якусь несподівану помилку в роботі програми, яка “просто з’явилася”. Така лексика створює ілюзію випадковості, чогось поза контролем.

Натомість термін “дефект” (від лат. defectus – нестача, вада) має чітке технічне значення. Це невідповідність між очікуваним і фактичним результатом, незалежно від того, що стало причиною — помилка в коді, неправильне припущення в технічному завданні, або прогалина в дизайні.

Чому це важливо для культури якості

  1. Можливість для покращення. Коли ми кажемо “дефект”, ми визнаємо, що в системі є конкретна невідповідність, яка має джерело. Це не щось абстрактне, а точка, яку можна дослідити, класифікувати і виправити. Так формується культура причинно-наслідкового мислення. “Баг” — це даність, “дефект” — це наслідок невдалої дії або рішення. “Баг” можна виправити, а “дефекту” можна уникнути, проаналізувавши причину його виникнення.
  2. Уніфікована комунікація. В термінології QA, DevOps, ISO-стандартів або тест-документації завжди фігурує саме слово “дефект”. Воно універсальне. І коли команда користується технічно точною термінологією — немає плутанини між словами “issue”, “problem”, “failure” і “bug”.
  3. Повага до користувача. Помилки в продукті — це не просто дефекти коду. Це часто розчарування для користувача. Термін “дефект” нагадує нам, що кожна невідповідність — це

    Читати далі

Claude Code: правильний AI-інструмент для нового покоління розробників

У сучасному розробницькому середовищі ефективність все більше залежить не лише від знання мов програмування, а й від уміння працювати з потужними інструментами. Один із таких — Claude Code. Це не просто черговий CLI-помічник. Це інтелектуальний інструмент, що інтегрується у робочий процес і допомагає автоматизувати рутинні завдання — від редагування коду до генерації тестів і роботи з git.

Для молодого розробника володіння Claude Code — це не додаткова перевага, а необхідність. Освоєння такого інструменту не зводиться до вивчення його команд — воно формує нове мислення: вміння правильно формулювати задачі, делегувати рутину ШІ та зосереджуватись на архітектурі, дизайні та складних викликах.

Компанії на кшталт ІнтерЛінк вже активно впроваджують AI-асистентів у щоденну розробку, адже це дозволяє:

  • швидко адаптувати новачків до проєкту;
  • зменшити технічний борг;
  • покращити якість коду завдяки автоматизації перевірок;
  • і головне — розвивати в команді сучасне інженерне мислення.

Чому сьогодні важливо вчитися працювати з правильними AI-інструментами

Молодий розробник у 2025 році — це не лише про синтаксис чи бібліотеки. Сьогодні важливо вміти ефективно взаємодіяти з агентами, що виконують частину кодування замість людини. Але — і це критично — не всі інструменти однаково корисні.

Claude Code — приклад “правильного” AI-асистента. Він не просто підказує в терміналі: він розуміє контекст проєкту, може редагувати файли, створювати тести, деплоїти зміни та працювати з Git — усе на базі природної мови. Така гнучкість відкриває можливість не просто писати код, а управляти системою розробки.

“Vibe coding” — це весело, але часто токсично

Kent Beck, легендарний розробник, який кодує понад 50 років, зізнається: завдяки AI йому ніколи не було настільки весело працювати. Але водночас він чітко окреслює небезпеки сліпої довіри до “всі роблять vibe coding”.

“Я іноді відчуваю,

Читати далі

Типізація як основа командної розробки: чому TypeScript — не розкіш, а необхідність

У командній розробці одним із ключових факторів успіху є швидкість і точність розуміння чужого коду. Коли над проєктом працює кілька людей, кожен учасник щодня стикається з необхідністю використовувати функції, компоненти або модулі, написані іншими. У такому середовищі надзвичайно важливо, щоб вхідні та вихідні дані будь-якої функції були передбачуваними та зрозумілими. І саме тут на сцену виходить TypeScript.

TypeScript надає розробнику те, чого часто бракує у динамічних мовах, таких як JavaScript: контракт на рівні коду. Коли функція типізована — як явно, так і неявно — достатньо лише одного погляду на її інтерфейс, щоб зрозуміти:

  • Які аргументи вона приймає та яких вони типів;
  • Що саме вона повертає і в якому форматі;
  • За яких умов можливі виключення або помилки.

Це усуває не лише здогадки, а й потребу читати всю реалізацію функції або запускати її в режимі налагодження. TypeScript робить інтерфейс функції самодокументованим, що особливо важливо в умовах обмеженого часу й високої динаміки змін у кодовій базі.

Звідси випливає фундаментальне правило:

Для будь-якого командного проєкту перевагу слід віддавати типізованій мові програмування.

Так, типізація має свою ціну — на етапі написання коду потрібно бути уважнішим, точніше формулювати думки, більше планувати. Але це як з архітектурою будівлі: креслення потребує зусиль, але без нього споруда розвалиться при першому ж поштовху.

Приклад із практики

Таким чином, вибір TypeScript — це не просто технічне рішення, а стратегія керування складністю та забезпечення взаєморозуміння всередині команди.

Уявімо собі проєкт на чистому JavaScript. Новачок у команді намагається викликати функцію formatInvoice(data, options). Які поля має містити data? Які параметри є обов’язковими? Що повертає функція — рядок, об’єкт, null? Без документації чи без спілкування з автором — це загадка. У TypeScript

Читати далі

#Meeting room з Software Engineer: 10 років на проєкті – нудно чи захоплююче?

Коли проєкт – як ціле життя, в якому було і зростання, і стратегічні зміни. Ми раді, що є проєкти, які з нами вже багато років. Не менш цінуємо людей, що вже стільки років поспіль невтомно допомагають зростати таким проєктам. Сьогодні ми спілкуємося з такою людиною – нашим Software Engineer Олександром, який провів на ентерпрайз проєкті більшу частину своєї кар’єри. Приємного читання!

Розкажи як ти потрапив на роботу програмістом в ІнтерЛінк?

Після завершення університету я почав пошук роботи. Переглядаючи вакансії, я вирішив тримати фокус орієнтовано на Java, оскільки я вивчав це на одному з останніх курсів, та, порівняно з іншими високрівневими мовами, Java була мені найкомфортніша. Навіть не пам’ятаю як саме, але серед перших знайдених мною пропозицій була вакансія для початківців від ІнтерЛінк.

Це була моя перша співбесіда, тому я нервував, та мабуть трохи наївно сподівався, що підготовки за конспектами та матеріалами, що залишилися з універу, буде достатньо. Що ж, це був провал :). Але щось-таки я зміг продемонструвати достатньо, щоб отримати рекомендації як підвищити рівень своїх знань, і вже пізніше спробувати знову. Так і йшов надалі мій час за сторінками Thinking in Java.

Читати далі

#Meeting room: спілкуємось із Senior Software Engineer

Доброго зимового ранку, шановні читачі нашого блогу. Сьогодні у нашій #meeting room ми говоримо з нашим Senior Software Engineer Володимиром. Чи дійсно написання коду – це основна робота програміста та що найголовніше у командній роботі? Приємного читання!

Яке твоє найбільше усвідомлення за роки у сфері розробки?

Всі ми вміємо гарно виконувати свою роботу, наприклад – писати код або тестувати функціонал. Але не менш важливим є створення комфортної обстановки у команді та у спілкуванні із замовником. Саме взаєморозуміння у команді дозволяє створювати чудові продукти та ділитися навичками у команді.

Продолжить чтение

Читати далі

#Meeting room: спілкуємось із QA Lead

Ми продовжуємо знайомити вас із нашою командою. І сьогодні ділимося роздумами нашого QA Lead Романа про напрямок тестування та розвиток у цій професії. Приємного читання! 

Як ти прийшов у професію? Відразу хотів цього чи розуміння прийшло з часом?

Так вийшло, що я нічого не знав про тестування і починав працювати в першій IT-компанії як Technical Writer.
Згодом задач по розробці документації було не так багато, а у відділі тестування було багато задач та мені запропонували спробувати допомогти. Так я втягнувся і повністю став тестувальником.

Як зрозуміти, що тестування – це твоє? Які плюси та мінуси цієї професії?

Мені здається, що має подобатись розбиратись в технологіях та інструментах, вміти та любити аналізувати першопричини технічних кейсів.
Щодо плюсів і мінусів професії – все доволі суб’єктивно і від різних людей я чув протилежні думки з цього приводу.
Інколи задачі можуть повторюватись і потрібно робити

Читати далі

#Meeting room: спілкуємось із Project Manager

Професія РМ – багатогранна та захоплююча. Як врахувати інтереси всіх сторін, переключатися між різними задачами та проєктами, управляти своїм часом та при цьому не втрачати натхнення та знаходити час для власних проєктів? Сьогодні ми запитали у нашої енергійної Олени Кондратової.  

Чим тебе зацікавила професія РМ?

У школі мене називали завгоспом. Коли була можливість взяти на себе відповідальність – я завжди брала і намагалася довести поставлену задачу до кінця. Через 10 років виявила, що професія менеджера – це саме про це. Я вступила на факультет математики і інформатики, де майже усі кодили і були програмерами. Але я відчувала, що мені більше подобається комунікація, планування і структуризація. Випадково я дізналася, що програмерами має хтось керувати або слідкувати за процесом, іншими словами. Зрозуміла, що це якраз для мене, так я стала PMом :).

Що найбільше тобі подобається у роботі

Читати далі

Load More