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Une conception logicielle flexible l'emporte sur les modèles de domaine rigides

2025-09-08

Cet article remet en question le principe populaire de conception logicielle consistant à lier étroitement le code au modèle de domaine. L'auteur soutient qu'en mettant trop l'accent sur l'évitement des états invalides, par exemple au moyen de schémas de base de données stricts et de contraintes de type, on limite la flexibilité du logiciel et on rend difficile la gestion des exceptions inévitables du monde réel. En utilisant les machines à états et les contraintes de clé étrangère comme exemples, l'auteur montre comment permettre des transitions d'état arbitraires tout en maintenant la simplicité du design central, améliorant ainsi l'adaptabilité et la maintenabilité du logiciel. En fin de compte, l'auteur plaide pour permettre la représentation de certains états invalides dans les logiciels orientés utilisateur afin de faire face aux exigences en évolution et aux circonstances imprévues.

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Développement modèle de domaine

La chose la plus simple qui puisse fonctionner : une philosophie de conception de logiciel

2025-08-30

Cet article défend le principe de « faire la chose la plus simple qui puisse fonctionner » dans la conception de logiciels. Au lieu de viser un système idéal et sur-conçu, l’auteur préconise une compréhension approfondie du système actuel et le choix de la solution la plus simple. Cette approche, bien que semblant peu impressionnante, donne des résultats étonnamment efficaces, comme le montrent les conceptions d’Unix et de Rails. Bien que des défis tels que l’inflexibilité du système et la définition de la « simplicité » existent, l’auteur soutient que se concentrer sur les besoins actuels et l’amélioration itérative est supérieur à la sur-conception pour des exigences futures lointaines. En fin de compte, un système simple et stable surpasse souvent un système sur-conçu et difficile à maintenir.

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Développement conception de logiciel simplicité

Conseils de carrière dangereux : un outil puissant pour les ingénieurs chevronnés

2025-08-26

Cet article soutient que des conseils de carrière efficaces, à l’instar d’outils tranchants, peuvent être extrêmement utiles ou incroyablement néfastes selon leur utilisation. La plupart des conseils de carrière sont superficiels et manquent d’application pratique. L’auteur encourage les ingénieurs à adopter des « conseils dangereux », à enfreindre les conventions pour gagner en efficacité. Bien que risqué, les récompenses surpassent les risques pour les ingénieurs expérimentés. L’auteur met en garde contre le fait que ce conseil ne convient pas aux ingénieurs moins expérimentés.

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Développement

L'art de la conception d'API : trouver l'équilibre entre simplicité et flexibilité

2025-08-25

Cet article explore les principes essentiels de la conception d'API, en soulignant l'importance d'éviter les modifications qui pourraient casser le code existant des utilisateurs. L'auteur soutient que les bonnes API doivent être simples et faciles à utiliser, tout en conservant une certaine flexibilité à long terme. L'article détaille des aspects techniques tels que le contrôle de version des API, l'idempotence, la limitation de débit et la pagination, et recommande l'utilisation de clés API pour l'authentification afin de faciliter l'utilisation pour les utilisateurs non-ingénieurs. Il conclut qu'un excellent produit est plus important qu'une API parfaite, mais qu'un produit mal conçu mènera inévitablement à une API médiocre.

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Développement

Une bonne conception de système : ce n'est pas une question d'astuces

2025-08-16

Cet article critique les conceptions de systèmes axées sur des techniques brillantes, en arguant qu'une bonne conception de système privilégie la simplicité et la fiabilité plutôt que des mécanismes complexes de consensus distribué ou CQRS. L'auteur souligne l'importance de la gestion de l'état, préconisant de minimiser les composants avec état. Des aspects clés tels que la conception de bases de données (schémas, index), la mise en cache, les tâches en arrière-plan, les architectures pilotées par les événements et la gestion des goulots d'étranglement sont discutés en détail. L'article met en évidence l'importance de tirer parti des capacités de la base de données, en évitant le traitement inutile en mémoire. Il souligne l'importance des chemins critiques, de la journalisation et de la surveillance, ainsi que des stratégies de tolérance aux pannes telles que les disjoncteurs, les nouvelles tentatives et la dégradation élégante. En fin de compte, l'auteur défend une conception discrète et efficace construite sur des composants bien testés, rejetant les techniques brillantes au profit d'une fonctionnalité robuste.

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Développement mise en cache

Entraîner le modèle le plus puissant sur un MacBook Pro en 5 minutes : un défi

2025-08-14

L'auteur s'est lancé le défi d'entraîner le modèle de langage le plus puissant possible sur un MacBook Pro en seulement cinq minutes. Les expériences ont abouti à un transformateur de style GPT d'environ 1,8 million de paramètres, entraîné sur environ 20 millions de jetons TinyStories, atteignant une perplexité d'environ 9,6. Les optimisations se sont concentrées sur la maximisation des jetons par seconde, en privilégiant MPS et en évitant l'accumulation de gradient. La sélection du jeu de données a été cruciale, le langage simple et cohérent de TinyStories s'avérant supérieur. Les transformateurs ont surpassé les LSTMs et les modèles de diffusion. La taille de modèle optimale pour une fenêtre d'entraînement de cinq minutes s'est avérée être d'environ 2 millions de paramètres, ce qui correspond aux lois d'échelle de Chinchilla.

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IA

Agents de codage IA : le secret n’existe pas

2025-07-05

En 2024, on pensait que la création d’agents de codage autonomes nécessitait des astuces internes intelligentes. Il s’avère que tout ce dont vous avez besoin est un modèle de base légèrement meilleur. Claude Sonnet 3.7 est l’un des leaders, se distinguant non par sa puissance brute, mais par sa capacité à persévérer et à prendre de bonnes décisions. La barrière à l’entrée pour créer des agents de codage IA a chuté drastiquement ; les solutions open source sont excellentes, et vous pouvez même exécuter un agent Codex gratuitement sur GitHub Actions. La concurrence est féroce ; les fournisseurs doivent se concentrer sur la distribution et l’entraînement de meilleurs modèles pour réussir.

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Développement agents de codage IA

Agents IA : Le prochain grand désastre de l’IA ?

2025-06-11

Cet article explore les catastrophes futures potentielles liées à l’IA. En établissant des parallèles avec les premiers accidents ferroviaires et aériens, l’auteur soutient que les catastrophes à grande échelle liées à l’IA sont une possibilité réelle. Plutôt que de se concentrer sur la simple désinformation de l’IA, l’auteur met l’accent sur les risques présentés par les agents IA, des IA capables d’effectuer des tâches de manière autonome, telles que des recherches sur le Web et l’envoi d’e-mails. L’auteur prédit que le premier grand désastre de l’IA proviendra probablement d’un dysfonctionnement d’un agent IA au sein de systèmes gouvernementaux ou d’entreprises, comme l’exécution erronée de processus de recouvrement de créances, de soins de santé ou de location. De plus, l’auteur souligne les dangers potentiels des modèles d’IA utilisés de manière inappropriée pour créer des robots « compagnons idéaux ». En résumé, l’auteur met en garde contre l’avancée rapide de l’IA et ses risques potentiels, en demandant des mesures de sécurité de l’IA plus robustes.

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IA

Un article d'Apple remet en question le raisonnement de l'IA : pas un « vrai » raisonnement ?

2025-06-09

Un article récent d'Apple, « L'illusion de la pensée », teste les capacités de raisonnement des grands modèles de langage sur des casse-têtes de la tour de Hanoï. Les résultats montrent que les modèles fonctionnent moins bien que les modèles non-raisonnants sur les problèmes simples ; mieux sur les problèmes de difficulté moyenne ; mais sur les problèmes complexes, les modèles abandonnent, même lorsque l'algorithme est fourni. Les auteurs remettent en question les capacités de raisonnement généralisables des modèles. Cependant, cet article soutient que l'utilisation du casse-tête de la tour de Hanoï dans l'article est défectueuse comme test. L'« abandon » des modèles peut provenir de l'évitement de nombreuses étapes, et non d'une capacité de raisonnement limitée. Abandonner après un certain nombre d'étapes ne signifie pas que les modèles manquent de raisonnement ; cela reflète le comportement humain face à des problèmes complexes.

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IA

Pourquoi certains LLMs sont-ils rapides sur le cloud, mais lents en local ?

2025-06-01

Cet article explore pourquoi les grands modèles de langage (LLMs), en particulier les modèles Mixture-of-Experts (MoE) comme DeepSeek-V3, sont rapides et peu coûteux à servir à grande échelle sur le cloud, mais lents et coûteux à exécuter localement. La clé réside dans l'inférence par lots : les GPU excellent dans les multiplications de matrices de grande taille, et le traitement par lots de nombreuses requêtes utilisateur améliore considérablement le débit, mais augmente la latence. Les modèles MoE et les modèles à plusieurs couches dépendent particulièrement du traitement par lots pour éviter les blocages du pipeline et la sous-utilisation des experts. Les fournisseurs de cloud équilibrent le débit et la latence en ajustant la taille du lot (fenêtre de collecte), tandis que les exécutions locales n'ont généralement qu'une seule requête, ce qui entraîne une utilisation très faible du GPU. L'efficacité des services d'OpenAI peut provenir d'une architecture de modèle supérieure, d'astuces d'inférence intelligentes ou de GPU beaucoup plus puissants.

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IA inférence par lots

Compréhension superficielle de la technologie : assez bon est assez bon

2025-05-27

L'auteur soutient qu'une compréhension superficielle des technologies utilisées par les ingénieurs est suffisante. Des analyses approfondies des index de bases de données, des grands modèles de langage, etc., permettent une meilleure prise de décision ; par exemple, choisir des modèles appropriés pour la sortie JSON et éviter les erreurs causées par les limitations des modèles plus petits. Au lieu de se concentrer sur un domaine, l'auteur préconise une large connaissance de nombreux domaines pour mieux s'adapter aux nouvelles tendances. L'apprentissage de nouvelles technologies doit se concentrer sur la compréhension des principes fondamentaux et leur explication simple à d'autres personnes, tout en utilisant des LLMs pour la vérification des faits afin de garantir la précision.

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Développement

Gemini Diffusion : Le modèle de génération de texte ultra-rapide ?

2025-05-22

Le Gemini Diffusion, récemment lancé par Google, impressionne par sa vitesse ; la démo a même été ralentie pour être visible. Cet article explore pourquoi les modèles de diffusion sont si rapides, en les comparant aux modèles autorégressifs traditionnels (comme GPT-4, Claude). Les modèles de diffusion génèrent toute la sortie d’un coup, au lieu de token par token, permettant une génération parallèle de parties correctes et une vitesse accrue grâce à des itérations réduites. Cependant, ils sont moins efficaces avec les longs contextes et leurs capacités de raisonnement restent à prouver. Bien que les modèles de diffusion puissent utiliser des transformateurs en interne, leur architecture les rend fondamentalement différents des modèles autorégressifs.

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IA génération de texte

Le Superpouvoir de l'IA : la Patience, pas l'Intelligence

2025-05-20

Sam Altman a imaginé que l'intelligence deviendrait « trop bon marché pour être mesurée », et grâce aux investissements en capital-risque alimentant le boom de l'IA, nous vivons dans ce monde. Cependant, la demande des utilisateurs pour des modèles significativement plus intelligents n'explose pas. Cet article soutient que l'aspect le plus transformateur des LLM n'est pas leur intelligence, mais leur patience surhumaine : toujours disponibles, sans jugement et infiniment disposés à écouter. Bien que cette patience puisse amplifier les défauts existants des LLM (comme la flatterie) et que les LLM ne doivent pas remplacer les thérapeutes, cette capacité a profondément impacté la manière dont les gens cherchent un soutien émotionnel et des conseils.

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IA

Modèles de diffusion : les héros méconnus de la génération d’images par IA

2025-05-19

Contrairement aux modèles de langage basés sur les transformateurs, les modèles de diffusion génèrent des images en supprimant progressivement le bruit d’une image bruitée. L’entraînement consiste à apprendre au modèle à identifier le bruit ajouté, lui permettant ainsi de générer des images à partir de bruit pur. Cela ressemble à la sculpture, en affinant progressivement un bloc de pierre brut pour en faire un chef-d’œuvre. Bien qu’encore balbutiant pour le texte, les modèles de diffusion sont très prometteurs pour la génération d’images et de vidéos, comme le montrent Sora d’OpenAI et VEO de Google. Le cœur du processus réside dans la façon dont il modélise la relation entre le bruit et les données, un contraste marqué avec l’accent mis par les transformateurs sur la structure du langage.

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IA génération d’images

Terminer les tâches dans les grandes entreprises technologiques : Ce n'est pas ce que vous pensez

2025-05-06

Dans les grandes entreprises technologiques, les ingénieurs compétents peuvent facilement tomber dans le piège de l'amélioration continue des systèmes existants, négligeant la livraison réelle de la valeur. Cet article soutient que « terminer » le travail ne signifie pas un raffinement sans fin, mais atteindre un point où les décideurs de l'entreprise sont satisfaits. Déclarez la victoire et passez à autre chose ! Cela exige de rendre votre travail visible et compréhensible pour ces décideurs, peut-être en démontrant un impact financier. En fin de compte, « terminer les tâches » est une construction sociale, mais puissante, qui a un impact sur votre carrière.

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Développement

Arrêtez d'être indécis dans les discussions techniques : assumez vos décisions

2025-04-14

Les ingénieurs seniors évitent souvent de prendre position dans les discussions techniques, une approche apparemment prudente que l'auteur qualifie en réalité de lâcheté. L'article souligne que lorsqu'une équipe doit prendre une décision, même avec seulement 55 % de certitude, l'ingénieur le plus expérimenté doit assumer la responsabilité et donner son avis. Cela évite que des ingénieurs moins expérimentés ne proposent de mauvaises solutions et permet à la direction de travailler plus efficacement. L'auteur souligne que la direction est généralement indulgente envers les erreurs techniques, car la prise de décision implique inévitablement de l'incertitude. Cependant, des jugements systématiquement erronés nuisent à la crédibilité. L'article conclut que, bien qu'il soit justifiable d'éviter de prendre position dans des environnements de travail où la confiance fait défaut, dans la plupart des cas, assumer ses responsabilités et prendre des décisions audacieuses sont les marques d'un bon ingénieur.

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Développement décisions techniques responsabilité de l'équipe culture d'ingénierie

Arrêtez de perdre votre temps sur un travail non rentable !

2025-04-07

De nombreux ingénieurs se concentrent sur des travaux non rentables, tels que les améliorations de performances et l'accessibilité, pour finalement être licenciés faute d'être valorisés. L'article soutient que les entreprises technologiques sont motivées par le profit, et que la valeur d'un ingénieur est directement liée à la contribution de son travail à ce profit. L'auteur conseille aux ingénieurs de comprendre le modèle économique de leur entreprise, de connecter leur travail à la rentabilité et ainsi de sécuriser leur poste. Même les travaux apparemment non rentables peuvent générer de la valeur à grande échelle dans les grandes entreprises.

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Développement développement de carrière des ingénieurs

Ruby : le langage inattendu de la révolution de l'IA ?

2025-03-22

Les grands modèles de langage (LLM) excellent dans la génération de code, mais leurs fenêtres de contexte limitées entravent le travail avec de grandes bases de code. Cet article explore la « puissance » de la programmation assistée par LLM : combien de jetons faut-il pour exprimer un programme ? L'auteur soutient que Python surpasse Go pour les LLM en raison de sa concision, permettant plus de fonctionnalités dans les limites de jetons. De plus, Ruby, connu pour son élégance et sa brièveté, est présenté comme un langage idéal pour les LLM en raison de son utilisation efficace des jetons. Bien que des défis tels que la vérification de type persistent, la conception centrée sur l'humain de Ruby, ironiquement, en fait un potentiel leader pour les LLM.

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Développement

La Fin de l'Âge d'Or : L'Ingénierie Logicielle dans un Monde Tech Post-Boom

2025-03-16

Pendant dix ans, l'ingénierie logicielle a été un emploi de rêve : salaires élevés, excellents avantages sociaux et sécurité d'emploi solide. Mais les deux dernières années ont vu des licenciements massifs dans toute l'industrie technologique, changeant le paysage de manière spectaculaire. Cet article soutient que ce changement provient d'une modification des conditions économiques. Des taux d'intérêt bas ont alimenté des dépenses extravagantes et une rémunération généreuse pour les ingénieurs, mais la hausse des taux a donné la priorité à la rentabilité, entraînant des réductions généralisées. Bien que l'IA soit souvent blâmée, l'auteur soutient que ce n'est pas la cause principale. La nouvelle réalité exige de se concentrer sur la contribution directe aux objectifs de l'entreprise ; l'incapacité à s'adapter met en péril la sécurité de l'emploi. Si les jours de chouchoutage sont terminés, se concentrer sur la création de valeur offre une voie plus claire, quoique moins glamour, vers le succès.

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Technologie Industrie Technologique Ingénieurs Logiciels

La simplicité l'emporte : L'essence d'une bonne conception logicielle

2025-03-07

Cet article soutient qu'une bonne conception logicielle ne réside pas dans des fonctionnalités de langage complexes ou des architectures sophistiquées, mais dans l'élimination des modes de défaillance potentiels. L'auteur utilise des anecdotes personnelles pour illustrer comment supprimer les composants redondants, centraliser la gestion de l'état et utiliser des systèmes robustes afin de minimiser les risques et d'accroître la fiabilité. Le message principal est qu'une bonne conception est simple et fiable, évitant les fonctionnalités superflues et se concentrant sur la résolution de problèmes. L'auteur cite le serveur web Unicorn comme un excellent exemple de cette approche.

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Développement Conception logicielle Modes de défaillance

Maîtriser les projecteurs : la priorisation dans la technologie

2025-03-07

Dans le monde trépidant de la technologie, toutes les tâches ne se valent pas. Cet article souligne que la plupart des tâches hautement prioritaires ont en réalité un faible impact. La réussite dépend de la capacité à identifier les moments « sous les feux de la rampe » – les projets qui reçoivent une attention soutenue de la direction. Les ingénieurs doivent développer la capacité d'identifier et de saisir rapidement ces occasions, en se consacrant à des projets à fort impact. Inversement, lorsque les projecteurs ne sont pas braqués sur eux, l'utilisation du temps personnel pour des projets précieux améliore les compétences et les contributions à l'entreprise. Cela exige non seulement du jugement, mais aussi une compétence affinée par la pratique.

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Développement

La Révolution de l'IA dans l'Ingénierie Logicielle

2025-02-15

Les grands modèles de langage (LLM) améliorent rapidement leur capacité à écrire du code, ce qui conduit à l'exploration d'ingénieurs logiciels purement IA. À court terme, les ingénieurs logiciels doivent apprendre l'IA, améliorer leur statut et tirer parti des outils d'IA. À moyen terme, l'expertise dans la maintenance et l'amélioration de grandes bases de code héritées deviendra de plus en plus précieuse, car les LLM luttent encore avec des projets complexes, difficiles à vérifier et impliquant des quantités massives de code. À long terme, la compétence principale des ingénieurs logiciels évoluera vers la responsabilité et la fiabilité, des qualités que les LLM trouvent difficiles à reproduire. En fin de compte, les ingénieurs capables de superviser les systèmes d'IA et de garantir la fiabilité de leurs résultats seront les derniers à partir.

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Développement

Comment j'utilise les LLM pour booster mon flux de travail d'ingénierie

2025-02-04

Un ingénieur logiciel senior partage ses applications pratiques des grands modèles de langage (LLM) dans son flux de travail quotidien. Il utilise les LLM pour la complétion de code, l'écriture de code jetable, l'apprentissage de nouveaux domaines, le débogage de dernier recours et la relecture de documents. Il souligne que les LLM ne remplacent pas la logique centrale ou l'écriture formelle, mais constituent une aide puissante, particulièrement efficace pour traiter des bases de code inconnues ou apprendre de nouvelles technologies. La clé est de les utiliser stratégiquement, sans attendre de miracles.

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Développement Codage assisté par IA

Arrêtez d'être un zombie JIRA : priorisez l'impact aux tickets

2025-01-25

Cet article perspicace partage une leçon précieuse apprise par un ingénieur : ne vous laissez pas submerger par la clôture des tickets JIRA ; concentrez-vous sur des projets stratégiquement importants. La véritable productivité ne consiste pas à fermer plus de tickets, mais à prioriser ce que la direction juge crucial. L'auteur décrit des méthodes pour identifier les tâches à fort impact, telles que se concentrer sur les incidents hautement visibles, les questions sans réponse et les échéances des projets. Une anecdote personnelle illustre la frustration de se concentrer sur des tâches moins importantes, plaidant pour une priorisation impitoyable et la concentration sur des projets qui apportent une valeur réelle. Le résultat ? Un impact plus important en moins de temps.

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Développement

Expérience d'un ingénieur australien travaillant pour des entreprises technologiques américaines : fuseaux horaires, culture et stabilité

2025-01-12

Un ingénieur australien partage son expérience d'une décennie passée à travailler pour des entreprises technologiques américaines. Il détaille les défis de la collaboration entre fuseaux horaires : les matins sont consacrés à la mise à jour du travail effectué pendant la nuit, mais les après-midis offrent un temps précieux de concentration. Bien que la solitude puisse être un problème, un excellent travail d'équipe et une culture de la documentation atténuent cela. Il note également l'instabilité inhérente au travail pour une entreprise américaine depuis l'étranger, mais souligne l'échelle plus grande, la meilleure rémunération et la meilleure reconnaissance de la marque comme des motivations clés. Enfin, il discute des différences culturelles entre l'Australie et les États-Unis, où les Américains sont plus enthousiastes et les Australiens plus discrets, nécessitant une adaptation à la culture du travail américaine.

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Développement travail interculturel

L'effet cliquet : comment les ingénieurs se construisent une réputation dans les grandes entreprises de technologie

2025-01-08

La réputation des ingénieurs dans les grandes entreprises de technologie ne repose pas uniquement sur leurs compétences techniques ; c’est un processus progressif. En commençant par des tâches de niveau inférieur, les ingénieurs construisent la confiance et accèdent à des projets de plus haut profil grâce à des réussites constantes. Cet "effet cliquet" rend la réputation lente à changer. Même les erreurs peuvent être surmontées par une livraison continue. Cependant, des échecs répétés entraînent une spirale descendante. L’auteur conseille aux nouveaux employés de se concentrer sur des projets plus petits pour se construire une solide réputation, en évitant les tentatives risquées de passer directement à un travail de haut niveau.

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Développement réputation des ingénieurs effet cliquet

Les erreurs les plus courantes des ingénieurs dans les grandes bases de code

2025-01-07

Travailler avec de grandes bases de code établies est notoirement difficile. Cet article partage une décennie d'expérience, en soulignant l'erreur la plus courante et la plus fatale : ignorer les modèles existants de la base de code et se concentrer uniquement sur un code propre pour une nouvelle fonctionnalité. Maintenir la cohérence est essentiel ; elle prévient les problèmes inattendus, ralentit la dégradation de la base de code et permet des améliorations futures. L'auteur souligne également l'importance de comprendre l'empreinte de production du code, d'être prudent lors de l'introduction de nouvelles dépendances, de supprimer le code redondant, de travailler sur de petits PR et de mettre à profit l'expertise de l'équipe pour détecter les erreurs. Bien que difficile, maîtriser les grandes bases de code est crucial, car elles constituent généralement la base des produits les plus précieux d'une entreprise.

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Développement base de code

Le travail de colle est considéré comme préjudiciable : un guide de survie pour les ingénieurs efficaces

2025-01-02

Cet article explore le concept de « travail de colle » dans l'ingénierie logicielle. S'il est crucial pour l'efficacité de l'équipe (par exemple, mise à jour de la documentation, traitement de la dette technique), ce travail peu glamour n'est souvent pas récompensé, désavantagant les ingénieurs qui le privilégient. L'auteur soutient que les entreprises ne récompensent pas le travail de colle parce qu'elles veulent que les ingénieurs se concentrent sur la livraison de fonctionnalités, et non sur l'amélioration de l'efficacité globale. La stratégie efficace consiste à appliquer le travail de colle de manière tactique aux projets dont vous êtes responsable, en garantissant leur succès, plutôt que de disperser les efforts de manière inefficace. Il ne s'agit pas d'une approche cynique de la politique de bureau ; elle repose sur la réalité de la faible efficacité des grandes entreprises et sur la priorité donnée à la croissance par rapport aux gains d'efficacité à court terme.

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Développement efficacité de l'équipe

Deux promotions au poste d'ingénieur principal : leçons apprises

2025-01-01

L'auteur partage son expérience d'avoir été promu deux fois ingénieur principal en deux ans. La clé de la promotion n'était pas la maîtrise technique, mais la création de valeur pour l'entreprise en réussissant des projets hautement prioritaires alignés sur les objectifs de l'entreprise. L'auteur souligne l'importance de comprendre les priorités de l'entreprise, de travailler sur des projets percutants et de nouer de solides relations avec la direction et les membres de l'équipe. Un manager de soutien est crucial. Les points clés incluent la concentration sur les projets à fort impact que l'entreprise priorise, la non-surévaluation du mentorat et un manager disposé et capable de défendre le processus de promotion.

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Développement avancement de carrière ingénieur logiciel

L'écart entre les ingénieurs forts et les ingénieurs faibles

2024-12-27

Cet article explore les capacités qui différencient les ingénieurs forts des ingénieurs moyens. Les ingénieurs forts peuvent accomplir des tâches que les ingénieurs plus faibles ne peuvent pas, telles que résoudre des bogues complexes, améliorer les codes existants et entreprendre d'importants remaniements architecturaux. Les ingénieurs plus faibles luttent avec ces tâches même avec suffisamment de temps. L'article souligne que les ingénieurs forts ne sont pas simplement plus efficaces, mais possèdent la capacité de résoudre des problèmes complexes, tandis que les ingénieurs plus faibles sont pratiquement incapables de terminer la plupart des tâches d'ingénierie. L'article propose également des conseils sur la collaboration avec des ingénieurs seniors plus faibles, en soulignant la nécessité d'être gentil mais de protéger son temps, en évitant les demandes excessives.

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Développement capacités de l'ingénieur