Быть студентом-разработчиком в 2026-м непросто: из-за ИИ всё сложнее понять, где твои настоящие знания, а где просто вайбкодинг. И джунов практически не хотят брать на работу.
Но даже в таких сложных условиях мне удалось получить место в компании мечты. Это возможно, если активно искать возможности, ходить на хакатоны, знакомиться с людьми.
Быть студентом-разработчиком в 2026-м непросто: из-за ИИ всё сложнее понять, где твои настоящие знания, а где просто вайбкодинг. И джунов практически не хотят брать на работу.
Но даже в таких сложных условиях мне удалось получить место в компании мечты. Это возможно, если активно искать возможности, ходить на хакатоны, знакомиться с людьми.
Кто пишет: студентка БГУ, которая пожелала остаться анонимной.
Я учусь на механико-математическом факультете БГУ. Я училась в физмат-классе, смотрела в сторону бизнеса и экономики. Но буквально перед самим поступлением передумала. В какой-то момент просто поверила в себя и решила: лёгких путей не ищем.
Я очень хотела попасть в одну финтех-компанию. Уже на первых курсах была довольно активной: участвовала в хакатонах, ходила на айтишные конференции, знакомилась с людьми, расширяла сеть контактов в LinkedIn.
Именно на хакатонах я впервые узнала об этой компании. Потом подписалась на все её соцсети и увидела анонс стажировки в LinkedIn и Instagram. Решила податься. Особо ни на что не рассчитывала, мне тогда не хватало знаний, но вакансия была очень интересной.
Отбор проходил в несколько этапов: скрининг резюме, тестовое задание, звонок с HR, проверяли софт-скиллы и английский.
Техническое собеседование оказалось самым сложным этапом. Меня собеседовали будущий руководитель отдела — AI-энтузиаст, который и запустил эту стажировку, и системный архитектор.
Спрашивали общие вещи по ML, AI, нейросетям и их устройству. Но разговор получился очень классным. Я была воодушевлена после разговора. После стажировки я осталась там работать. Сейчас меняю должность. Поняла, что ИИ — это круто, хайпово, прибыльно и перспективно. Но не совсем то, чем я хотела бы заниматься дальше.А предавать себя не хочется. Поэтому буду пробовать себя в аналитике.
При этом опыт у меня получился довольно сильный: сейчас я аналитик с IT-бэкграундом и реальным коммерческим опытом больше года на AI-платформе в финтехе. Думаю, будущим работодателям это можно неплохо продавать.
С учёбой работа совмещается нормально. Я учусь во вторую смену, работаю на полставки. Начало рабочего дня обычно совпадает с дейликом, график гибкий.
Формат гибридный: три дня в офисе, два дня удалённо. Если что-то не успеваю доделать в офисе, сижу на парах и работаю. У нас так делают почти все. На третьем курсе преподаватели уже всё понимают: ноутбук у студента на паре — это не признак неуважения, а иногда вынужденная мера.
Тем более летом у нас будет производственная практика. Мы обязаны найти компанию, где будем работать месяц. Те, у кого есть работа, получают деньги. А другие — просто за опыт. В общем, наша система образования буквально подталкивает студентов искать работу.
На работе тоже всё понимают: можно отпроситься на важные пары, контрольные, экзамены, сессию.
Конечно, иногда очень тяжело. Особенно когда пять дней в неделю ты на ногах с 9 до 21. Спасают университетские столовки, мысли о светлом будущем и понимание, что в таком режиме осталось прожить примерно полгода. Столько ещё нужно ходить на пары.
Мы сейчас очень активно вайбкодим на парах. Я ещё не знаю, хорошо ли, что моя учёба выпала на эру ИИ. Ведь нам намного сложнее писать код без промтов. Особенно, когда профессор требует лайвкодинга. И вот сидишь ты перед преподавателем, он просит тебя написать что-то руками прямо рядом с ним, без подсказок и привычных инструментов, становится тяжело.
С одной стороны, сейчас есть мнение, что важнее уметь правильно написать промпт, чем самому писать код. И что лайвкодинг в таком мире уже не очень нужен. Возможно, в этом есть доля правды: AI-инструменты действительно меняют то, как мы учимся и работаем.
Но, с другой стороны, когда у тебя забирают подсказки и просят объяснить ход мысли или написать решение самому, быстро становится понятно, где ты действительно разбираешься, а где просто хорошо пользуешься инструментом.
Преподаватели по-разному относятся к ChatGPT и другим AI-инструментам. Кому-то всё равно, а кто-то злится.
Например, у нас есть преподаватель-энтузиаст, с которым недавно были дебаты как раз на эту тему. Он совсем не в восторге от того, что студенты стали всё делать с помощью нейросетей. Сначала он сильно злился, а сейчас уже потихоньку принимает реальность.
Видимо, это действительно новая реальность: AI уже есть в учебном процессе, даже если официально его никто туда не приглашал. Преподаватели могут по-разному на это реагировать, но полностью игнорировать такие инструменты уже не получается.
На работе с AI всё строже. Нам вообще нельзя пользоваться нейронками, если для этого нужно скармливать им корпоративные данные. Если отдел безопасности о таком узнает, будет плохо.
Я лично не сталкивалась с галлюцинациями нейросетей, но вот у друга была забавная история. Это было на первом курсе. Он учится на технической специальности, и ему нужно было сделать реферат по дисциплине «История белорусской государственности». Надо было выбрать историческую личность.
Он решил обратиться к ChatGPT. Чат выдал ему информацию о премьер-министре БНР. Оказалось, что его никогда не существовало.
Друг особо не разбирался в теме и сдал реферат как есть. Потом, конечно, пришлось переделывать. Преподаватель тогда, кажется, либо не понял, что текст был сделан с помощью нейросети. Либо сделал вид, что не понял.
Мнение автора может не отражать позицию редакции.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Что за кликбейт в заголовке? Она говорила "Я ещё не знаю, хорошо ли, что моя учёба выпала на эру ИИ" а не "Жалко, что моя учёба выпала на эру ИИ". Две большие разницы