Гриненко про

Владимир Гриненко

Владимир Гриненко про ИИ, технологии, образование и бизнес

  1. -6 дн.

    Карьера в IT в эпоху ИИ: какие навыки развивать и как искать работу | Юлиана Керт, карьерный стратег

    Выпуск на YouTube: https://youtu.be/zLEjF6r3C0w «Гриненко про»: https://grinenko.pro/podcast/ Telegram-канал: https://t.me/devspotting Чат сообщества: https://t.me/grinenko_pro Говорим с Юлианой Керт — карьерным стратегом и ex-CPO карьерной платформы — о будущем разработчиков и руководителей, ценности экспертизы и поиске работы. Обсуждаем, где человеку ещё остаётся преимущество, можно ли доверить карьеру нейросети и почему умения пользоваться ИИ может оказаться недостаточно. О ГОСТЕ Юлиана Керт с 2014 года работает в IT, в том числе как нанимающий менеджер; экспертиза в развитии карьеры — 7 лет. Её клиенты из Google, Microsoft, JetBrains, Яндекса, Т-Банка и других мировых и российских компаний получают офферы, повышения и начинают частную консалтинговую практику. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Юлиана Керт 02:36 — Есть ли смысл в карьерной стратегии, если всё меняется 03:44 — 15 лет в разработке: что делать, если ИИ пишет код лучше 06:45 — Достаточно ли освоить нейросети, чтобы сохранить работу 10:36 — Эксперт или менеджер: обязательно ли менять себя 13:02 — Ускоряет ли ИИ опытных разработчиков 14:54 — Как следить за технологиями и не утонуть в информации 18:11 — С чего начать: ревизия опыта и анализ вакансий 21:50 — Специализация и доменная экспертиза 23:49 — Кибербезопасность: остаётся ли преимущество у человека 27:41 — Можно ли поручить ИИ продуктовые решения 31:02 — Один руководитель вместо команды: что будет с остальными 34:00 — Смена профессии и переносимые навыки 36:13 — Руководитель без большой команды: как доказать свою ценность 39:48 — Университет или рабочая профессия: что выбирать 41:49 — Системный дизайн и проверка ответов нейросетей 45:37 — Может ли ИИ заменить карьерного стратега 49:50 — Поиск работы: воронка, резюме и самопрезентация 52:20 — Нетворкинг и LinkedIn: как накапливать социальный капитал 54:22 — Что делать, если работа нужна уже сейчас 57:33 — Почему не стоит автоматизировать дружбу нейросетями 59:04 — Итоги: на какие навыки делать ставку ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram — https://t.me/kert_online • LinkedIn — https://www.linkedin.com/in/julianakert СМОТРИТЕ ТАКЖЕ • Как найти работу в IT в 2026 | Анастасия Бианко, руководитель отдела подбора персонала в Циан — https://youtu.be/i2fExyLLke4 • ИИ, найм и образование | Сергей Бережной, CTO Практикума, директор в Яндексе — https://youtu.be/V3fahH0XA0M О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — https://grinenko.pro/podcast/ Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

  2. 20 окт.

    ИИ в разработке: код дешевеет, проверка дорожает | Сергей Сергеев, Manychat

    Выпуск на YouTube: https://youtu.be/9d5JXwNeVjI Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro ИИ-агенты пишут код всё быстрее — но кто проверит результат? Обсуждаем ИИ в разработке, инфраструктуру, тестирование, найм инженеров и вайбкодинг с Сергеем gurugray Сергеевым из Manychat. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ - Почему CI и код-ревью становятся узким местом? - Можно ли перестать читать сгенерированный код? - Как оценивать кандидата, если на вопросы собеседования отвечает нейросеть? - И что происходит с инженерным опытом, когда прототип можно собрать за одну прогулку с собакой? Сергей рассказывает, как меняется работа команд, почему он пока не расширяет свои команды по два человека и зачем выделять отдельное время на освоение ИИ-инструментов. Спорим о границах вайбкодинга, ответственности за продакшн и о том, кто будет поддерживать продукт после первого MVP. В финале — ИИ в творчестве, Suno и вопрос о том, как продолжать развиваться, когда генерация сама по себе приносит удовольствие. ТАЙМКОДЫ 00:00 Начало выпуска 00:27 Сергей Сергеев: Manychat и автоматизация с ИИ 02:28 ИИ-агенты, Git и новый смысл коммитов 06:19 CI и code review: где возникает узкое место 11:34 Как ИИ меняет работу команд 16:54 Стали ли мы быстрее — и стали ли делать лучше? 22:34 Вайбкодинг: семейный банкинг в Telegram 24:50 ChatGPT и MCP: аналитика Magic: The Gathering 29:19 Голосовые интерфейсы и идеи на прогулке 31:15 Что мешает доверить ИИ большой продукт 35:54 Как проверять код и тесты, написанные ИИ 42:20 Где команды всё ещё читают сгенерированный код 45:47 Почему меняется найм инженеров 49:04 Вайбкодинг: кто будет поддерживать продукт после MVP 53:08 Собеседования с ИИ: как оценить кандидата 1:00:24 Команды по два человека и будущее специализаций 1:03:34 Время на освоение ИИ и бюджеты на токены 1:06:35 Можно ли повторить Manychat с помощью агентов 1:10:08 ИИ в маркетинге и творчестве: где преимущество человека 1:14:08 Suno и дофамин от генерации 1:22:11 Обесценит ли ИИ инженерный опыт? ССЫЛКИ ГОСТЯ Сайт — https://gray.guru/ github — https://github.com/gurugray YouTube — https://www.youtube.com/@gurugray LinkedIn — https://www.linkedin.com/in/grayguru X — https://x.com/gurugray СМОТРИТЕ ТАКЖЕ * AI-агенты в разработке: https://studio.youtube.com/video/Nq92u7yldn4/edit * Внедрение ИИ в компании: https://studio.youtube.com/video/n9RMYrjMwZ8/edit Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

  3. 8 окт.

    ИИ для собственника бизнеса: как выйти из операционки | Илья Савченко, Svoboda Team

    Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=eMaYOK2OWR4 • Telegram-канал https://t.me/devspotting • Чат сообщества https://t.me/grinenko_pro • Все выпуски https://grinenko.pro/podcast/episodes/ Может ли искусственный интеллект помочь управлять стройкой, если процессы не выстроены, сроки срываются, а собственник решает всё сам? Говорим об автоматизации строительного бизнеса, свободе и ответственности в команде и будущем управленцев в эпоху ИИ. О ГОСТЕ Илья Савченко — предприниматель с опытом в строительстве и производстве. Его команда Svoboda Team внедряет системы управления в строительные и девелоперские компании. В выпуске Илья рассказывает, как пришёл от консалтинга к созданию собственной платформы «Спутник AI» и взял на себя роль CPO. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Почему покупка программы сама по себе не наводит порядок в бизнесе — Как связать процессы, сбор данных и управленческие решения — Как ИИ помогает составлять графики работ и кто должен их проверять — Что остаётся консультантам, если нейросеть уже умеет писать регламенты — Какие навыки развивать руководителю, когда часть его работы забирает ИИ ТАЙМКОДЫ 00:00 — ИИ, бизнес и свобода 00:49 — Илья Савченко и Svoboda Team 03:37 — Что значит быть свободным 08:04 — Свобода в команде и дисциплина исполнения 11:06 — Зачем консалтингу собственный AI-продукт 16:54 — Почему стройку так сложно автоматизировать 22:23 — Сроки, рентабельность и планирование 24:39 — Почему недостаточно Excel и MS Project 26:37 — Пирамида оцифровки: от процессов до решений 32:13 — Есть ли место ИИ, пока в процессах хаос 36:30 — Как ИИ составляет график производства работ 40:22 — ИИ-помощник и обучение сотрудников 45:18 — Кто проверит ошибки нейросети 47:35 — Зачем нужны консультанты, если есть ИИ 53:57 — Что важнее: внедрение, методология или программа 56:34 — Как понять, что система работает без консультантов 01:00:45 — Когда автоматизация даёт собственнику свободу 01:04:33 — Управленческий долг и выход из операционки 01:08:05 — Как довериться изменениям и взять ответственность 01:14:43 — Кого заменит ИИ и чему учиться руководителю 01:19:52 — «Пацанство» 01:22:21 — MBA или сплав: как развивать управленческие навыки 01:27:51 — Может ли ИИ заменить высшее руководство 01:34:10 — Развивать компанию и сохранять время на жизнь ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram — «Система Савченко» https://t.me/il_savchenko • Личный сайт Ильи Савченко https://ilyasavchenko.com/ • Svoboda Team https://svoboda-team.com/ • Спутник AI и ИИ-ассистент EVA https://sputnikai.pro/ СМОТРИТЕ ТАКЖЕ • Внедрение ИИ в компании: как перестроить команды и процессы — Дмитрий Бобылёв, CEO Fast Forward https://www.youtube.com/watch?v=n9RMYrjMwZ8 • AI-агенты в разработке: почему программистам больше не платят за код — Глеб Михеев https://www.youtube.com/watch?v=Nq92u7yldn4 • Telegram-канал https://t.me/devspotting • Чат сообщества https://t.me/grinenko_pro • Все выпуски https://grinenko.pro/podcast/episodes/ Ведущий: Владимир Гриненко https://grinenko.pro/

  4. 2 окт.

    Мультиагентный spec-driven development на OpenSpec | Кир Белевич, Яндекс

    https://grinenko.pro/podcast https://t.me/devspotting Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=nntQKlHS-z4 Кир Белевич выстроил свою мультиагентную систему поверх OpenSpec: https://sourcecraft.dev/deepsweet/agentic-openspec Задача состояла в том, чтобы сохранить гарантию качества, но перестать читать код за агентами. В выпуске на примере разработки редактора markdown-файлов разбираем, как Киру удалось с этой задачей справиться и какие модели он использует в своем пайплайне, чтобы не переплачивать за токены.

  5. 24 сент.

    ИИ в стартапе на удаленке | Никита Уманский, Барселона

    Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/ Видео на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=olVSVppq5hw AI-агенты уже умеют пройти почти весь путь от задачи и макета до кода, ревью, браузерной проверки и CI. Но почему при этом команды разработчиков не исчезают — и действительно ли один инженер с Claude Code скоро сможет заменить целый отдел? Говорим с Никитой Уманским — тимлидом стартапа из Барселоны — о реальном AI-native процессе разработки, новой роли программиста как руководителя собственной команды агентов и о том, где автоматизация пока упирается не в качество моделей, а в контекст, архитектуру и человеческие решения. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Как выглядит разработка, когда Claude Code получает контекст из Jira, Figma, backend-репозитория и дизайн-системы — Почему даже хороший агентный пайплайн всё ещё требует проверки человеком на каждом этапе — Что такое нейрослоп и почему AI может ускорять рост технической энтропии — Почему программист превращается в тимлида собственной команды субагентов — Как AI изменил собеседования и какие навыки теперь важнее алгоритмических задач — Как использовать Claude, MCP и транскрипцию прямо во время встреч и refinement — Почему AI хорошо работает внутри понятного scope, но сложнее справляется с формированием требований с нуля — Что останется от профессии программиста, если следующий уровень абстракции действительно станет похож на компилятор ТАЙМКОДЫ 00:00 — Никита Уманский: Барселона, стартап и путь разработчика 04:59 — Как AI уже изменил процесс разработки 06:20 — От задачи в Jira и Figma до Claude Code 07:34 — Figma MCP, backend и дизайн-система в одном контексте 09:23 — AI-ревью, браузерные проверки и CI 12:03 — Если код пишут агенты, зачем нужны программисты? 14:41 — Почему человеку всё ещё приходится проверять AI 17:31 — Можно ли сохранить весь контекст проекта в AGENTS.md 18:57 — Сколько продуктивности реально добавляют нейросети 20:38 — Почему даже хорошая спецификация разваливается в реальной разработке 22:47 — Главная работа человека — удерживать энтропию 24:25 — Как нейрослоп ускоряет расползание большого проекта 25:59 — Один разработчик теперь управляет командой агентов 27:52 — Почему все разработчики «сдвинулись на уровень вверх» 29:25 — Как AI изменил найм и технические собеседования 32:38 — AI-стек тимлида и менеджера 35:13 — Голосовой бот, MCP и работа прямо во время встречи 37:27 — Почему взаимодействие между командами всё ещё работает на людях 43:04 — Где заканчивается разработка и начинается принятие решений 45:45 — Что изменится в AI-разработке через полгода или год 50:41 — Стали ли современные модели уже достаточно хорошими 53:50 — Следующий уровень абстракции: от кода к требованиям 58:35 — Нужно ли программисту вообще понимать, что происходит под капотом 01:03:39 — Почему недетерминированность AI мешает полной автоматизации 01:07:00 — Тесты, переписывание систем с нуля и цена ошибок 01:10:34 — Кто надёжнее: человек или нейросеть 01:12:36 — Программисты всё ещё нужны — но работа уже изменилась О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о том, как искусственный интеллект меняет разработку, продукты, карьеру и работу технологических команд. Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/ Ведущий: Владимир Гриненко

  6. 17 сент.

    Как найти работу в IT в 2026 | Анастасия Бианко, руководитель отдела подбора персонала в Циан

    Telegram-канал: https://t.me/devspottingЧат сообщества: https://t.me/grinenko_pro Сайт: https://grinenko.pro Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=i2fExyLLke4 Рынок IT сегодня: на вакансии приходят десятки и сотни откликов, кандидаты генерируют резюме и проходят интервью с нейронками, а работодатели отвечают AI-скринингом и автоматизированными собеседованиями. Вместе с Анастасией Бианко, Head of Recruitment в Циан, экс-Recruitment Partner Яндекса, разбираемся с ситуацией на рынке IT, говорим о судьбе джунов, фальсификации опыта, автоматизации найма, AI-интервью и о том, что действительно повышают шансы кандидата. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — почему кандидатов стало так много, а дефицит сильных специалистов при этом никуда не исчез; — как работодатели распознают накрученный и полностью выдуманный опыт; — почему рекомендации, профессиональная репутация и прямой контакт с компанией снова особенно важны; — что произошло с наймом джунов и почему от студентов теперь ждут гораздо большего; — нужно ли указывать конкретный стек, если с нейронкой можно быстро освоить новую технологию; — как Циан использует ИИ для фильтрации резюме и интервью со стажёрами; — какие AI-навыки уже стали гигиеническим минимумом для кандидата; — заменит ли ИИ рекрутеров и как может выглядеть автоматизированный найм ближайшего будущего; — почему компании пока продолжают нанимать роли, а не «универсальных продуктовых инженеров»; — чем культура найма в Циан отличается от Яндекса. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Есть ли кризис найма и почему кандидатов стало намного больше 03:12 — Сокращения, курсы и фальшивый опыт: откуда берётся поток кандидатов 05:23 — Кризис доверия: что делать с накрученным опытом 09:12 — Сотни откликов на вакансию и AI-фильтры 12:22 — Может ли ИИ заменить рекрутера 14:39 — Почему люди всё ещё массово идут в IT 16:44 — Что стало с джунами и почему требования выросли 20:46 — Почему x10-продуктивность с ИИ не означает x10 найма 23:50 — Можно ли заменить экспертов дешёвыми джунами с AI 26:28 — Как менять отношение сотрудников к ИИ 30:39 — Фулстек против глубокой специализации 35:48 — Как Циан ищет людей с опытом работы с AI 37:38 — Почему удалёнка может помогать AI-native командам 39:56 — Как устроены воронки найма и отказы от оферов 43:37 — Как сегодня искать работу: отклики, рекомендации и репутация 47:50 — Резюме от нейронки: что в нём действительно важно 50:21 — Что делать джуну без выдуманного опыта 52:30 — Как Циан автоматизировал отбор стажёров с помощью ИИ 55:36 — Какие AI-навыки стали гигиеническим минимумом 58:30 — Как может выглядеть найм через год 01:03:04 — ATS, данные о кандидатах и AI-аналитика 01:06:43 — Нужно ли человеку конкурировать с ИИ 01:08:50 — Как AI изменил верх воронки найма в Циан 01:16:15 — Циан vs Яндекс: культура найма и право HR на вето 01:20:03 — Что стоит сделать уже сейчас МАТЕРИАЛЫ ИЗ ВЫПУСКА • LinkedIn Анастасии — https://www.linkedin.com/in/anastasia-bianco-14410292/ • Обзоры рынка труда hh.ru — https://stats.hh.ru/review СМОТРИТЕ ТАКЖЕ • Искусственный интеллект, найм и образование | Сергей Бережной, CTO Практикума, директор в Яндексе — https://studio.youtube.com/video/V3fahH0XA0M/edit Telegram-канал: https://t.me/devspotting Чат сообщества: https://t.me/grinenko_pro Сайт: https://grinenko.pro Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=i2fExyLLke4

  7. 3 сент.

    ИИ и IT конференции, когда знания бесплатны | Алексей Федоров, JUG Ru Group

    Telegram-канал — https://t.me/devspottingЧат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Выпуск на YouTube: https://youtu.be/VhQPchnlwo8 ИИ делает знания почти бесплатными, но понять, чего мы на самом деле хотим, кому доверять и как отличить хорошее решение от нейрослопа проще не становится. Разбираемся, что происходит с IT-конференциями, когда доступ к информации и коду перестаёт быть дефицитом. Говорим с Алексеем Федоровым — сооснователем JUG Ru Group, продюсером конференций и Java Champion — о кризисе технической экспертизы, корпоративных AI-системах и о том, почему после первого восторга от ИИ-агентов начинается гораздо более сложная работа: описывать собственную картину мира и принимать решения. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Как ИИ меняет IT-конференции 05:13 — Что делать, когда все делают про ИИ 09:37 — Конференции перестают быть источником знаний? 11:23 — Почему «тусовка вместо докладов» — диагноз 13:57 — Как конференция пробивает информационный пузырь 15:26 — Почему принципы важнее конкретных технологий 18:24 — Что ИИ сделал с техническими докладами 21:41 — Доклад как перформанс, конференция как опыт 25:05 — Дефицит опыта и доверия 26:47 — Можно ли доверять советам нейронки 29:05 — Кризис экспертизы в эпоху ИИ 32:56 — Как JUG Ru Group использует ИИ и AI PDLC 34:24 — Этика корпоративных агентных систем 38:38 — Как AI помог починить рассинхрон видео 42:02 — Корпоративная онтология: как описать мир для агента 47:20 — Зачем самому строить AI-системы 48:56 — Почему нам не хватает языка для будущего 52:01 — Приносит ли корпоративная онтология реальную пользу? 55:14 — ИИ удешевляет реализацию. Но что меняется на самом деле? 57:54 — Может ли ИИ решить «все проблемы»? 59:38 — Руководители снова начали программировать 01:01:51 — Что происходит после первого AI-угара 01:03:18 — Почему даже лидеры AI-индустрии не знают, куда всё идёт 01:05:36 — «Заблуждались, но заблуждались искренне» ССЫЛКИ ГОСТЯ * JUG Ru Group https://jugru.org/ * Канал Алексея в Telegram: https://t.me/channel_23derevo * Профиль Алексея на Joker 2026 https://jokerconf.com/persons/bd6c248fbfb841959ffd65dd4f00792d/ * Habr Алексея https://habr.com/ru/users/23derevo МАТЕРИАЛЫ ИЗ ВЫПУСКА * Подкаст «LLM и мышление» с Андреем Морозовым — https://www.youtube.com/watch?v=WswHn_mJo8I * AI PDLC Сбера — https://developers.sber.ru/kak-v-sbere/events/arch_july_2026 О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о практическом применении искусственного интеллекта, разработке и людях, которые прямо сейчас меняют IT-индустрию. Сайт — https://grinenko.pro/podcast/ Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Ведущий: Владимир Гриненко

  8. 27 авг.

    AI-агенты в разработке: почему программистам больше не платят за код | Глеб Михеев, Сбер

    Telegram-канал — https://t.me/devspottingЧат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Сайт — https://grinenko.pro Coding agents уже умеют за часы делать то, на что раньше уходили месяцы работы команды. Но означает ли это, что разработчики становятся не нужны — или, наоборот, инженер наконец перестаёт быть «человеком, который пишет код» и поднимается на уровень продукта, архитектуры и управления агентами? Говорим с Глебом Михеевым https://glebmikheev.ru — разработчиком с более чем 20-летним опытом, который сейчас развивает ГигаАгента в Сбере, — о новой роли инженера, экономике софта в эпоху AI и о том, почему главный дефицит теперь не код, а понимание того, что и зачем нужно построить. Глеб работал в NVIDIA, основал и девять лет развивал собственную компанию по заказной разработке, затем работал в Skillbox и Сбере. Сейчас развивает ГигаАгента — автономного AI-агента Сбера — и руководит программным комитетом AgenticDevConf. Автор Telegram-канала «Уставший техдир» https://t.me/tired_glebmikheev и подкаста «Фичи Катятся» ⁨@tired_glebmikheev⁩. ТАЙМКОДЫ 00:00 — В этом выпуске 00:44 — Кто такой Глеб Михеев: NVIDIA, свой бизнес, Skillbox и Сбер 04:18 — Как coding agents вернули Глеба из менеджмента в разработку 07:33 — Переход в GigaChat и работа над автономным агентом 10:04 — Зачем идти в Individual Contributor внутри бигтеха 14:17 — Лидерство без административной власти 17:09 — Как самостоятельные инженеры работали ещё до AI 20:21 — Почему coding agents возвращают эпоху универсальных инженеров 22:00 — Product engineer вместо фронтендера и бэкендера 25:40 — Реальна ли компания на миллиард долларов из одного человека 33:14 — Почему AI увеличивает количество попыток, но не количество хороших идей 36:36 — Стартап теперь можно проверить за вечер 38:49 — Как Глеб за два дня сделал продукт вместо нескольких месяцев работы команды 42:32 — Бизнес или найм: где сегодня проще зарабатывать 48:07 — Что будет с SaaS, когда производство софта станет дешёвым 50:35 — Во что инвестировать, если любой эксперт может собрать конкурентный продукт 52:32 — Зачем Сберу делать собственного автономного агента 55:27 — Зачем нужны национальные и суверенные AI-модели 01:02:45 — Можно ли просто взять открытую модель и дообучить её 01:13:49 — Почему технологическая независимость может быть важнее цены 01:18:24 — Станут ли фундаментальные модели новой стратегической технологией 01:24:14 — Модели превращаются в commodity, а ценность переезжает в harness? 01:29:50 — Почему мы используем лишь небольшую часть возможностей современных моделей 01:34:35 — Зачем вообще нужен персональный AI-ассистент 01:38:22 — Где проактивные агенты действительно полезны 01:40:18 — «Цифровые сотрудники»: фантазия или следующая стадия AI 01:42:24 — Почему сейчас нужно инвестировать в R&D и совершать ошибки 01:46:20 — Как должно измениться образование в эпоху AI 01:50:48 — За какие навыки теперь будут платить инженерам 01:53:44 — Главный навык будущего — работать в неопределённости 01:55:51 — Итоги ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram — «Уставший техдир» https://t.me/tired_glebmikheev • YouTube — @tired_glebmikheev • GitHub — https://github.com/glebmachine • Сайт — https://glebmikheev.ru О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о практическом применении искусственного интеллекта, разработке и людях, которые прямо сейчас меняют IT-индустрию. Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Сайт — https://grinenko.pro

См. все (30)

Об этом подкасте

Владимир Гриненко про ИИ, технологии, образование и бизнес

Информация

  • Автор
    Владимир Гриненко
  • Годы выхода
    2026
  • Выпуски
    30
  • Ограничения
    Без ненормативной лексики
  • Авторские права
    2026 © Владимир Гриненко. Все права защищены.
  • Сайт подкаста
    Гриненко про

Вам может также понравиться