Антон Киселев, Dapt Tech: Интеграция ИИ в образовательные программы повысит конкурентоспособность выпускников27.01.2025 11:32

Что движет теми, кто создаёт передовые технологии? CNews поговорил  с Антоном Киселёвым, ведущим бэкенд-разработчиком и системным архитектором, о его страсти к программированию, начавшейся в детстве, о его исследованиях, направленных на улучшение ИТ-образования с помощью ИИ, и о его видении того, как новые технологии меняют мир.

CNews: Антон, не могли бы вы рассказать, как ваш интерес к программированию с детства перерос в карьеру и что привело вас к выбору именно бэкенд-разработки?

Антон Киселев: Мой интерес к программированию возник в раннем детстве, когда я впервые увидел компьютер. Меня заворожила идея, что можно создать что-то совершенно новое, просто написав несколько строк кода. Изначально это были простые игры, но по мере роста моего любопытства я начал экспериментировать с более сложными задачами, такими как разработка алгоритмов и изучение функционала систем. Этот детский интерес постепенно перерос в серьёзную страсть, и я понял, что хочу связать свою жизнь с этой областью.

Что касается бэкенд-разработки, меня всегда привлекала «невидимая» сторона ИТ. Это похоже на фундамент здания — его не видно, но он поддерживает всю структуру. Мне нравится, что бэкенд является сердцем приложения, и его надёжность, производительность и безопасность определяют функциональность всего продукта. Это требует глубокого понимания архитектуры и алгоритмов, а также способности решать сложные и трудные задачи — качества, которые я оттачивал годами. Эти задачи не только вдохновляют меня, но и побуждают к инновациям и улучшению систем, обеспечивая масштабируемость и эффективность в реальных приложениях.

CNews: Вы упомянули сложные задачи. Какой проект в вашей карьере вы считаете самым интересным или сложным, и чему он вас научил?

Антон Киселев: Я думаю, что самым сложным и интересным проектом для меня была и остается разработка веб-сервиса для преобразования данных учёта рабочего времени в денежные эквиваленты с последующей интеграцией в бухгалтерские системы. Для этого проекта мне нужно было тщательно продумать архитектуру облачных вычислений, обеспечивающую не только надёжность и эффективность при обработке больших объёмов данных, но и масштабируемость для учёта будущего роста. Основными вызовами были обеспечение точности расчётов и интеграция с различными бухгалтерскими системами, что потребовало создания гибкой и масштабируемой архитектуры.

Мы использовали передовые технологии облачных вычислений, такие как AWS, чтобы создать высокопроизводительную и масштабируемую инфраструктуру. Кроме того, мы внедрили сложные алгоритмы для автоматизации учёта времени и затрат, что значительно улучшило операционную эффективность. Этот проект значительно обогатил мой технический опыт и позволил глубже понять процессы автоматизации финансового учёта. Более того, он позволил мне развить навыки управления проектами и лидерства в команде в условиях динамично развивающегося стартапа.

CNews: Какие ключевые навыки и знания нужны бэкенд-разработчику, чтобы оставаться востребованным?

Антон Киселев: На мой взгляд, помимо глубоких знаний в области архитектуры и алгоритмов, бэкенд-разработчик должен постоянно учиться и следить за новыми трендами. Важна уверенность в работе с облачными технологиями, базами данных и контейнеризацией, а также наличие навыков обеспечения безопасности приложений. И, конечно, умение работать в команде и эффективно общаться с коллегами также имеет большое значение.

CNews: Ваша диссертация о применении ИИ в обучении программистов действительно очень актуальна сегодня. Не могли бы вы рассказать об этом подробнее?

Антон Киселев: Вы абсолютно правы, моя диссертация касается очень актуальной сегодня темы — применения ИИ для улучшения образовательных программ в области разработки программного обеспечения. Цель моей работы заключалась в том, чтобы исследовать, как ИИ может существенно повысить эффективность обучения программной инженерии (ПИ), обеспечивая соответствие учебных планов быстро меняющимся требованиям рынка труда.

Моя работа была структурирована в несколько последовательных этапов. Первый шаг заключался в анализе обширного ресурса Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK), который всесторонне описывает все аспекты программной инженерии. Для этого я использовал возможности ИИ, чтобы преобразовать этот ресурс в графовую базу данных. В этой базе данных информация представлена в виде узлов, обозначающих конкретные понятия (например, «Требования к программному обеспечению»), и связей между этими узлами, отражающих их взаимозависимости (например, связь «Основано на» между «Требованиями» и «Тестированием»). Этот подход позволил быстро и точно визуализировать и анализировать сложные взаимосвязи, которые было бы чрезвычайно сложно выявить вручную

Кроме того, чтобы гарантировать, что база данных будет постоянно обновляться и отражать последние тенденции, мы интегрировали новые научные публикации и статьи, которые ИИ обрабатывал автоматически, добавляя их в виде новых узлов и связей. Это обеспечивало отражение в ресурсе самых современных трендов и достижений в области программной инженерии. На заключительном этапе мы применили эту графовую базу данных для анализа существующих учебных программ. ИИ сравнил учебные программы с эталонной базой данных и выявил несоответствия и пробелы в подготовке специалистов.

CNews: Какие выводы вы сделали из вашего исследования о применении ИИ в образовании?

Антон Киселев: Из проведённого исследования я пришёл к нескольким важным выводам. Одним из наиболее значимых стало осознание того, что нынешние образовательные программы, к сожалению, не полностью соответствуют постоянно меняющимся требованиям рынка труда. Этот вывод был сделан на основе сравнения нескольких ключевых источников: модели SE2014, которая служит основой для многих учебных планов; модели SWECOM, отражающей ожидания работодателей в сфере IT; и учебной программы моего университета, Авиационного университета Эмбри-Риддл (ERAU). Результаты нашего всестороннего анализа показали, что существующие образовательные программы часто не поспевают за изменениями в индустрии и не обеспечивают студентов необходимыми навыками.

CNews: Как, по вашему мнению, использование ИИ может повлиять на будущее ИТ-образования, и какие изменения необходимо внедрить в этот процесс?

Антон Киселев: Интеграция ИИ в образовательные программы повысит конкурентоспособность выпускников, так как они будут лучше подготовлены к современным вызовам индустрии. Благодаря такой подготовке, студенты разработают актуальные навыки и получат опыт работы с передовыми технологиями, что крайне важно для успешного начала карьеры.

И, самое главное, выпускники не будут чувствовать себя потерянными и с меньшей вероятностью столкнутся с паникой или «образовательной лихорадкой». Это состояние, когда человек, осознав разрыв между приобретёнными знаниями и реальными требованиями рынка труда, начинает судорожно искать способы заполнить этот пробел. Он может бесконечно проходить дополнительные курсы без чёткой цели или плана, что может привести к депрессии.

ИИ также может сыграть полезную роль в развитии мягких навыков, предлагая симуляции и сценарии для практики навыков общения и сотрудничества. Например, чат-боты или виртуальные ассистенты могут помочь студентам отрабатывать коммуникативные ситуации и получать обратную связь, способствуя их личностному росту и межличностному развитию.

Тем не менее, это не может заменить реальное общение и приобретение жизненного опыта, например, умение читать невербальные сигналы людей и эффективно доносить свои мысли до аудитории. Одно дело — взаимодействовать с чат-ботом, и совсем другое — делать презентацию перед руководством.

CNews: Вы работаете в сфере, где скорость и точность крайне важны. Можете ли вы поделиться методами и инструментами, которые используете для ускорения процесса разработки и повышения его эффективности?

Антон Киселев: В современной ИТ-сфере, где время и качество критичны, я придаю первостепенное значение гибкости и эффективности, используя передовые инструменты разработки и автоматизированные системы. Я использую современные среды разработки, такие как Visual Studio Code, которые предоставляют полный набор функций для написания, отладки и рефакторинга кода, обеспечивая бесшовные рабочие процессы. Для обеспечения быстрых циклов разработки я внедряю автоматизированные системы сборки и развертывания, такие как Jenkins и GitLab CI/CD. Эти системы позволяют автоматизировать важные задачи — такие как сборка проекта, запуск тестов и развертывание в тестовых и производственных средах, — минимизируя время простоя и существенно снижая риск ошибок.

Я также считаю, что код-ревью является неотъемлемой частью процесса разработки, и мы регулярно проводим проверки кода с помощью таких инструментов, как GitHub и CoPilot для автоматизированного тестирования. Это не только помогает выявлять ошибки на ранней стадии, но и повышает общее качество кода. Кроме того, такие практики способствуют обучению и развитию команды, позволяя обмениваться знаниями и лучшими практиками среди участников проекта.

CNews: Какие наиболее важные тенденции на данный момент наблюдаются в бэкенд-разработке и использовании ИИ?

Антон Киселев: В бэкенд-разработке, как мне кажется, наблюдается растущая тенденция к использованию микросервисной архитектуры и безсерверных вычислений. Микросервисы позволяют разбивать приложения на более управляемые и независимые компоненты, что повышает их гибкость и масштабируемость. Безсерверные технологии, такие как AWS Lambda, помогают снизить затраты и улучшить время отклика за счёт автоматического управления ресурсами.

Что касается ИИ, он всё глубже проникает в процессы разработки, автоматизируя тестирование, анализ кода и даже создание простых фрагментов кода. Всё это направлено на повышение производительности разработчиков и улучшение качества программного обеспечения. Например, использование таких инструментов на базе ИИ, как GitHub Copilot, помогает ускорить написание кода и уменьшить количество ошибок, позволяя разработчикам сосредоточиться на более сложных и творческих задачах.

Эти тенденции не только изменяют то, как мы строим системы, но и улучшают наши процессы и контроль качества, в конечном счёте, добавляя больше ценности для бизнеса и его клиентов.

CNews: Какие проекты вы планируете осуществить в ближайшем будущем, и какие цели вы поставили для своего профессионального развития? Какие новые технологии и подходы к разработке вы сейчас изучаете или планируете изучать в ближайшее время? Могли бы вы рассказать подробнее о вашей идее Zero Code для создания функциональных блоков и кастомизации?

Антон Киселев: В ближайшем будущем, в рамках нашего стартапа DAPT Tech, я планирую работать над проектом по созданию платформы для автоматической генерации API с использованием возможностей ИИ. Это позволит нам значительно упростить и ускорить интеграцию наших решений для клиентов, работающих с системами расчета стоимости работ/учета/отслеживания времени. В профессиональном плане я хочу глубже изучить машинное обучение и стать ведущим специалистом по применению ИИ в разработке, чтобы максимально эффективно использовать эти технологии в нашем продукте. Я также активно изучаю технологии контейнеризации, такие как Kubernetes, которые, как я считаю, сыграют ключевую роль в будущем, особенно в обеспечении гибкости и масштабируемости наших решений.

Идея Zero Code особенно актуальна для нашего стартапа, так как модульный конструктор позволит нашим клиентам и командам собирать и настраивать функциональные блоки без значительных технических знаний. Это не только ускорит процесс разработки приложений, но и сделает его более доступным как для разработчиков, так и для бизнес-пользователей, значительно расширив нашу клиентскую базу и повысив нашу конкурентоспособность на рынке.

Полный текст статьи читайте на CNews