год попыток собрать хоть один стабильный ИИ-продукт в СберМедИИ. Шел на позицию бэкендера, обещали к
год попыток собрать хоть один стабильный ИИ-продукт в СберМедИИ. Шел на позицию бэкендера, обещали классный стек на Python, работу с LLM и LangChain, а по факту увяз в бесконечном болоте внутренней ИБ-безопасности. Чтобы обновить банальную библиотеку или подтянуть новую модель из репозитория, нужно пройти семь кругов ада и согласовать кучу тикетов в Я.Трекере. Архитектура микросервисов, о которой так красиво рассказывают на собеседованиях, на деле превратилась в разрозненные куски кода, которые еле связываются через Kafka. Постоянно падают Swagger-контракты, потому что смежные команды системных аналитиков меняют API без предупреждения. Нагрузка колоссальная, сидишь за монитором по 12 часов, выискивая баги в логах PostgreSQL и MongoDB, пока менеджеры требуют выкатить сырой сервис «ТОП-3 диагноза» в очередной региональный Минздрав. Новых сотрудников бросают на амбразуру, онбординг номинальный, разбирайся сам в чужих костылях на Reaсt. Единственный плюс во всем этом: полностью белая зарплата и ДМС со стоматологией с первого дня, деньги капают четко. Но профессиональное выгорание здесь наступает быстрее, чем успеваешь пройти испытательный срок. Код пишется вслепую из-за закрытых контуров Сбера, нормальные инструменты разработки заблокированы. Если хотите угробить свои нервы на перекладывание JSON-файлов в условиях тотального контроля, то вам сюда. Положительные стороны: ---