Як увійти в ІТ у 2025 році: чесна розмова

Український ІТ-ринок у 2025 році виглядає парадоксально. З одного боку, це одна з небагатьох галузей, яка не просто вистояла у війні, а й продовжує рости, залишаючись критично важливою для економіки країни. Аналітика DOU за перше півріччя 2025 року показує: кількість вакансій відчутно зросла, попит на молодих спеціалістів і фахівців зі штучного інтелекту б’є рекорди, а конкуренція за вакансії найнижча за останні два роки. При цьому галузь загалом демонструє стійкість і здатність адаптуватися до умов повномасштабної війни, залишаючись «опорою» для економіки.

З іншого боку, сама професія розробника стрімко змінюється. Генеративний ШІ, Copilot-подібні інструменти, автоматизація рутинних задач – усе це вже не «футурологія», а щоденна практика. У 2024–2025 роках дослідження показують, що 70–90% компаній уже інтегрують ШІ в розробку, а значна частина інженерів щодня покладаються на такі інструменти у своїй роботі.

Тож логічне питання: чи варто сьогодні взагалі входити в ІТ? І якщо так, то з якою мотивацією? В цій статті ми, команда Interlink, Черкаси чесно пояснимо, як ми дивимося на вхід у професію в 2025 році, на що звертаємо увагу при відборі інтернів і чому готові інколи віддати перевагу вмотивованому новачку, а не вигорілому «мідлу».

Покоління, яке народилося всередині ІТ-інфраструктури

Якщо на початку 2000-х шлях у програмування часто починався з «чуда»: у домі вперше з’явився комп’ютер, хтось дав диск з Turbo Pascal чи Visual Studio, хтось показав, як працює перший сайт – це виглядало як магія. Ця магія й запускала внутрішній інтерес: «Як усе це працює всередині?».

Молоді люди, які заходять у професію сьогодні, виросли в іншій реальності. Смартфони, планшети, ноутбуки, Smart TV, хмарні сервіси – усе це було з ними з дитинства. Вони не «побачили»

Читати далі

Кінець білих комірців

Буває у вас таке? Відбувається якась подія — і ви раптом розумієте, що вона змінює саме ваше сприйняття реальності. Щось клацає всередині, і світ, який здався знайомим, починає виглядати інакше. Ви помічаєте новий тренд, відчуваєте, як змінюється повітря навколо, і, можливо, вам це не до вподоби. Але у певний момент розумієте: опиратися марно, бо реальність уже змінилася, і єдине, що залишається — прийняти її такою, якою вона стала.

Про ці моменти прозріння, прийняття і внутрішніх зрушень — наша нова стаття.

The end of white collars

Клієнт приніс нам “майже готовий” проєкт на доробку. Точніше — те, що здавалося готовим: інтерфейс працює, кнопки натискаються, звіти рахуються. Lovable згенерував 90% коду за “пару тижнів”. Решта — “дрібні доопрацювання, з якими AI не впорався”.

Типова ситуація: фаундер вирішив спробувати AI-інструмент — і в нього навіть вийшло. Ймовірно, він уже підрахував, скільки грошей заощадив. А в коді все як завжди: суцільний технічний борг, архітектури — рівно настільки, наскільки дозволяє обраний фреймворк, шари коду накладені один на одного в порядку

Читати далі

Наступна глава людської історії

Все частіше людство ставить собі питання: чи зможе людина співіснувати з роботами, які зовні та поведінково майже не відрізнятимуться від нас? Цю тему вже давно досліджують письменники, кінорежисери та філософи, але відповіді поки що не існує.

Ми звикли до машин і гаджетів настільки, що перестали помічати їхню присутність. Але людиноподібні роботи — це вже інша реальність. Це не просто зручні помічники, а потенційно новий вид співмешканців у нашому світі.

У нашій новій статті ми спробували поглянути на проблему ширше.

The next chapter of human history

Наступна глава людської історії

Ще донедавна ми вважали інтелект чимось унікально людським. Уміння мислити, аналізувати, вести логічний діалог, розпізнавати контекст — усе це визначало межу між людиною і машиною. Але сьогодні ця межа розмита. Великі мовні моделі вже здатні демонструвати послідовну логіку, формулювати аргументи і навіть проходити тест Тюрінга. Те, що колись здавалося проявом свідомості, тепер є результатом статистичного передбачення на звичайному ноутбуку.

Ми вперше стикаємося з ситуацією, коли інтелект перестає бути привілеєм людини. І тому філософія, яка колись шукала межу між свідомим і механічним, тепер вимушена переосмислювати самі критерії свідомості.

Делегування рішень

Автоматизація почалася з дій, а тепер охоплює

Читати далі

Як оцінити невизначеність: від експертного чуття до керованого знання

Під час оцінки програмних проєктів вендор завжди стикається з однією і тією ж проблемою: частина майбутньої роботи лежить у зоні невідомого. Нові інтеграції, незнайомі API, архітектури, з якими команда ще не працювала — усе це створює невизначеність, яка ускладнює формування точних оцінок. Замовник очікує конкретних цифр, а розробник не має достатньо даних, щоб ці цифри обґрунтувати. У результаті виникає спокуса або завищити буфер “на всяк випадок”, або, навпаки, занизити оцінку, щоб виглядати конкурентно.

Як оцінити невизначеність в розробці програмного забезпечення

Але невизначеність — це не синонім некомпетентності. Це лише відсутність інформації. І завдання зрілої команди полягає не в тому, щоб вгадати тривалість роботи, а в тому, щоб системно заповнити інформаційні прогалини і зробити оцінку обґрунтованою.

Коли spike уже запізно

Багато інженерних практик пропонують боротися з невизначеністю через дослідницькі задачі — spike stories. Такий підхід справді працює, коли проєкт уже запущений, і команда може виділити день-два на перевірку гіпотези.
Але на етапі пресейлу, коли клієнт лише описує ідею або майбутню систему, spike перетворюється на дороговартісну інвестицію без гарантій, що контракт узагалі відбудеться.

Тому в пресейлі важливо не розробляти, а зрозумітиЧитати далі

Коли «мені не дали можливості» звучить як вирок

Багато людей не мають навички йти за власним інтересом. Адже рухатися в його бік завжди означає витрачати енергію. І часто здається, що краще цю енергію «приберегти» для чогось важливого. Але така економія перетворюється на крадіжку у самого себе. Вона знижує якість життя і не дає людині розкритися.

У нашій новій статті ми говоримо про те, як витрати енергії на крок назустріч своєму інтересу здатні трансформуватися у справжні бонуси: нові можливості, апґрейд навичок і вихід на інший рівень.

Мені не дали можливості - звучить як вирок?

На співбесідах в ІнтерЛінк ми доволі часто чуємо одну й ту саму історію. Людина каже: «Мені було цікаво зайнятися автоматизацією тестування, але мені не дали такої можливості. Я просився, але мене ніхто не взяв». Як аргумент для зміни роботи це звучить правдоподібно, але насправді є показником відсутності справжнього інтересу.

Світ відкритих ресурсів

Сьогодні мільярди матеріалів доступні у вільному доступі: курси, книги, статті, лекції на YouTube, форуми, репозиторії на GitHub. Можливість вчитися має кожен. І перекладати відповідальність за свій розвиток на роботодавця чи відсутність ментора — марна справа. Якщо справді цікаво, завжди можна зробити хоча б перший крок самостійно.

Коли немає інтересу

Одне з найбільших

Читати далі

#Meeting room з Software Engineer: Оптимізація legacy систем – практики та підходи

Сергій – наш успішний розробник, якому вдалося попрацювати на проєктах з безліччю викликів. Сьогодні ми поспілкувалися з ним про те, як підійти до роботи з legacy-проєктом, подолати технічні виклики та покращити performance системи.

Розкажи, який проєкт запам’ятався тобі найбільше, так би мовити загартував тебе? 🙂

– Це був проєкт для нашого великого замовника із США у бізнес домені FinTech, що працює з оподаткуванням для компаній у різних куточках світу. Саме там я вперше зустрівся із legacy системою.

Які перші виклики здавалися тобі найбільш серйозними?

– Коли я починав працювати над legacy проєктом, найбільшим викликом була відсутність чіткої документації та розуміння архітектури. Я намагався розібратися в складній структурі коду, який писався роками різними людьми, що призводило до його неочевидності. Необхідність швидко зрозуміти логіку системи, щоб

Читати далі

Зусилля і результат. Шлях до справжнього успіху

шлях_до_успіху_в_IT

Ми, люди, маємо унікальну здатність планувати своє майбутнє. Ми можемо уявити себе успішними у певній сфері, можемо візуалізувати свою роботу, уявити бажані результати, навички й навіть образ життя. Перед нами відкритий величезний спектр можливостей: ми можемо навчатися, змінювати професію, запускати бізнеси, створювати продукти, розвивати таланти.

Але тут же з’являється і проблема. Дуже часто те, що ми запланували, ми не можемо досягти. Комусь заважає брак мотивації, комусь — відсутність чіткого розуміння шляху до мети, а комусь — зовнішні обставини. Іноді ми розчаровуємося, бо очікування не збігаються з реальністю.

Особливо важко тримати мотивацію тоді, коли між прикладеними зусиллями і видимим результатом існує велика відстань. Наприклад, інтерни на курсах програмування витрачають місяці на навчання, не бачачи ще жодного реального проєкту, яким можна було б похвалитися. Або сейлз-репрезентативи, які проходять довгий шлях від пошуку потенційних клієнтів до підписання контракту: десятки дзвінків, зустрічей, презентацій — і лише через кілька місяців перший підпис.

Коли результат приходить одразу, як-от «я зробив зусилля і відразу отримав винагороду», мотивація працює добре. Але якщо винагорода відкладена, зв’язок між дією і результатом розмивається. І саме тут люди найчастіше здаються. Наша задача — допомогти зрозуміти, що ці зусилля не марні: вони стають основою майбутнього успіху, навіть якщо здається, що рух відбувається в порожнечу.

У цій статті ми розглянемо просту, але дієву модель, яка допоможе краще зрозуміти взаємозв’язок між зусиллями і результатом.

Щоб краще зрозуміти цю динаміку, розглянемо матрицю «Зусилля × Результат».

Немає зусиль — немає результату

Це очевидна комірка матриці. Людина не докладає жодних зусиль, не має цілі — і логічно, що нічого не отримує. Прикладом може бути працівник, який роками відсиджується на місці, не вчиться новому

Читати далі

Чому розробнику важливо тренувати відчуття дизайну

Розробник і дизайн

Багато хто думає, що завдання програміста закінчується на рядках коду. Але насправді кінцевий користувач ніколи не бачить цього коду — він взаємодіє з інтерфейсом. І від того, наскільки цей інтерфейс зрозумілий, зручний і привабливий, залежить успіх усього продукту.

Відомий бізнес-консультант Том Пітерс писав, що вже у зрілому віці усвідомив власний пробіл: йому бракувало розуміння дизайну. Саме тоді він почав вивчати книги з візуальної культури й дизайну, щоб заповнити цю прогалину. Його досвід доводить просту істину: розуміння дизайну — це навик, який можна і потрібно прокачувати на будь-якому етапі кар’єри.

Надивленість як професійний інструмент

Розробники часто працюють із шаблонами: типовими бібліотеками, UI-компонентами, фреймворками. Але щоб створювати справді якісний продукт, важливо бачити більше. Надивленість — це коли ти знайомий із багатьма різними системами, інтерфейсами, способами взаємодії користувачів із програмами. Чим ширший цей досвід, тим багатшими стають твої власні рішення.

Це схоже на словниковий запас у мові: чим більше слів ти знаєш, тим точніше можеш висловити думку. У випадку дизайну — чим більше інтерфейсів ти бачив і аналізував, тим якісніше можеш запропонувати власний варіант.

Красиві картинки проти реальних інтерфейсів

Сьогодні в інтернеті легко знайти сотні яскравих скріншотів інтерфейсів — здається, що дизайнери змагаються, у кого робота вийде більш ефектною та привабливою. Але важливо розуміти: не всі ці картинки є справжніми робочими системами. Часто вони створені винятково для того, щоб справити враження, а не вирішувати реальні завдання користувача.

Коли розробник формує свій смак лише на основі таких прикладів, виникає ризик плутати естетику з функціональністю. У програмуванні існує термін bad smell — “поганий запах коду”, коли код виглядає структурно невдало чи потенційно проблемно. Те саме можна сказати й про інтерфейси. Якщо

Читати далі

Саморефлексія з ШІ, як твій кар’єрний компас

Саморефлексія з ШІ

Світ змінився. Молодь дедалі рідше відкриває свої страхи чи сумніви батькам і навіть друзям – не тому, що не довіряє їм, а тому що шукає безпечніший простір, де можна говорити відверто. Для багатьох таким простором став генеративний штучний інтелект. Це вже не іграшковий чат-бот, а інструмент, до якого звертаються із найінтимнішими запитаннями: про майбутнє, вибір професії, власну цінність. У цій тиші екрану з’являється новий формат виховання й самонавчання, де ШІ стає частиною становлення людини. І якщо ці системи вже впливають на те, ким ми стаємо, то головне питання звучить так: як навчитися використовувати їх не поверхнево, а для глибокої рефлексії над «метапитаннями» – тими, що формують не лише кар’єру, а й спосіб життя.

Стартуй із фінішу

Уявіть, що ви сідаєте в таксі. Якщо ви точно назвали адресу, водій відвезе вас просто до пункту призначення. Якщо ж ви сказали щось розмите на кшталт «десь у центрі», то й маршрут буде хаотичний, а результат – випадковий. Найкорисніша порада для кар’єрного планування – починай із кінця. Уяви себе через п’ять років: ким ти є? Може, ти архітектор, що проектує складні системи? Чи тимлід, який веде команду вперед? Це твій пункт призначення.

Якщо ця картинка чітка, шлях до неї стає прямим, навіть якщо довгим. Якщо ж мета розмита, то й дорога перетворюється на хаотичні блукання. ШІ (наприклад ChatGPT) у цьому випадку може стати корисним інструментом візуалізації саме вашого пункту призначення.

Відштовхнися від себе

Перше, з чого варто почати, – поставити порефлексувати про себе. Які мої сильні сторони? Де я відчуваю прогрес, а де буксую? Розпочинаючи шлях у сфері ІТ чи суміжній галузі, молоді спеціалісти стикаються з

Читати далі

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

research_projects_vs_classic

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

Load More