«Новозеландцы, эмигрирующие в Австралию, повышают IQ обеих стран»

Как это? Об этом и не только моя собственная (не переводная) статья на Хабре.

Разбираю там несколько «парадоксов», о которых полезно знать как начинающему аналитику, так и любому человеку, кто не хочет быть введенным в заблуждение некорректными выводами из данных.

Тут не будет сложной математики помимо базовых свойств выборки (таких, как среднее арифметическое и дисперсия), зато такие кейсы могут встретиться и на собеседовании, и в жизни. А также мы ещё раз убедимся, что визуализация данных — это супер-важно😎

Ссылка на статью

Почему большие компании отлично подходят для старта в профессии?

Disclaimer. Вы можете возразить, что я в других и не работала, и это правда. Так что я не буду сравнивать и противопоставлять, а просто напишу о плюсах работы в бигтехе (📱, 🏦, 📦 и прочих)

1️⃣ Возможность старта до окончания обучения. Если честно, даже в Яндексе редкость полгода стажировки по 20 часов в неделю, но всё-таки к парт-тайму относятся лояльно. Можно и подключиться в зум для пары из офиса, и пропустить встречу иногда.

2️⃣ Налаженные процессы онбординга. Это, конечно, зависит от команды и может быть не совсем так, если вы идёте в своего рода «стартап внутри бигтеха», какую-то быстрорастущую команду без подробной документации. Но скорее всего будет известен какой-то общий организационный пайплайн для начинающего сотрудника, а наставник будет понимать, зачем вы здесь и что с вами делать (учить, а не посылать себе за кофе).

3️⃣ Фиксированный срок стажировки. Да-да, это во благо, поверьте. Спустя 3-6 месяцев работы может быть больно слышать, что сейчас вакансии на джуна в штате нет (у меня такое было летом 2020 года по известной причине) или даже что вы просто не дотянули, но это честнее, чем «кормление завтраками» и туманные условия для повышения/перевода на полноценный трудовой договор.

4️⃣ Возможность ознакомиться с корпоративной культурой и умеренная бюрократия. Я назвала это так, потому что, конечно, в большой компании будет больше согласований и тикетов по разным поводам, чем в стартапе, где вы единственный аналитик и на короткой ноге с гендиром. Но обычно процессы стараются оптимизировать и делать достаточно безболезненными для сотрудника*. А корпоративная культура — это что-то, к чему нужно относиться философски, в современном бигтехе она обычно адекватная и ненавязчивая.

* Тут можно сослаться на пару треш-историй от знакомых про получение доступов к данным и сервисам, но и тут по моему опыту уже стараются не стопорить работу надолго — это банально дорого.

5️⃣ Возможность чему-то научиться у профессионалов. Стажёры делают не самые важные задачи, но реально существующие, до которых просто не дошли руки. Очень редко это работа над какой-то синтетической задачей «в стол» — такое может случиться, но не специально, как и у штатных сотрудников. Плюс вам будут доступны в разумных пределах вся инфраструктура команды и используемые инструменты. Уронить прод по приколу, скорее всего, не дадут, но это совсем не то же самое, что шаблонный «пет-проект» с курсов.

6️⃣ Пресловутая «строчка в резюме». Да-да, что-то вроде «контроля качества поисковой выдачи Яндекса» звучит гордо, что уж там отрицать🤩

7️⃣ The last, but not the least: многие «плюшки» из соцпакета можно получить всем. Как правило, это не касается ДМС и платных обучений, но еда в офисе (или компенсация питания), корпоративные мероприятия и бесплатные курсы на портале компании доступны с первого дня.

Минутка ностальгии: эх, помню, как в конце декабря 2019 уже знала, что выйду на стажировку в Яндекс, но первая возможная дата трудоустройства была 15 января, и мои знакомые писали мне «жаль, что ты пропускаешь новогодний корпоратив». Учитывая, что корпоратив таких масштабов повторился года через 3 (а может и не повторился), и правда жаль💀

Что думаете? Стоит ли стремиться начать карьеру в корпорации, или есть минусы, которые перевешивают? С удовольствием подискутирую⬇️

Как продать обычный сироп для кофе за 3200 рублей/литр?☕️

Всё гениальное просто. Я часто заказываю на Озоне всякие интересные сладости (иностранный Skittles, газировки, батончики) и в очередной раз, когда я искала что-нибудь новенькое к кофе, я наткнулась на ассорти сиропов порциями по столовой ложке.

С максимальной на тот момент скидкой каждые 15 мл сиропа вышли мне в 48 рублей. Это точно не меньше, чем добавить такой же сироп в латте в кофейне, НО они у меня дома (а значит, я сильно экономлю на самом «латте»), и мне не пришлось покупать сразу литр сиропа одного вкуса (ни разу не доиспользовала такую бутыль в разумный срок)🎀

Любой дегустационный сет стоит дороже за единицу продукта, чем большой объем одного вида. Но, судя по количеству и тональности отзывов, многие готовы за это заплатить, а значит, идея оказалась удачной🐈

Давайте посчитаем точнее. Литровая бутылка сиропа той же марки стоит сейчас 523 рубля на распродаже, и хватает ее на 65 порций из расчёта 15 мл сиропа в каждый напиток. Допустим, я балую себя кофе с сиропом дома раз в 3 дня. Таким образом, есть следующие опции:
🌟 продать мне 1-2 бутыли сиропа за 500-1000 рублей, и я не вернусь за сиропом ещё 3-6 месяцев (если потом вообще захочу его видеть)
🌟 продавать набор за 500 рублей каждый месяц

Мораль этой истории? Внимательно выбирайте метрику, которую хотите максимизировать. Не зацикливайтесь на одном показателе, а думайте о болях пользователя.
Данный бренд вовремя понял, что нужно не только увеличивать продажи, но можно и вырастить цену за литр, если с этим будет идти в паре какая-то дополнительная ценность🥺

Как я училась критическому мышлению🧠

Нам всем кажется, что у нас оно уже есть по умолчанию (и отчасти это действительно так), но на практике я очень часто ловлю и себя, и знакомых на различных когнитивных искажениях. Совсем избавиться от них сложновато, но можно изучить методики, которые позволяют задавать правильные вопросы и аргументировать свою точку зрения в различных ситуациях.

Я долго сомневалась по поводу покупки целого курса от Яндекс Практикума (это не реклама, я проходила его за свой счёт), если честно, даже получила пару комментариев от знакомых и близких в духе «если ты такое купишь, значит точно нужно (есть проблемы с критическим мышлением)»🤓

Но сейчас, когда двухмесячный путь уже пройден, я могу сказать, что это было не зря. Да, обучение даже онлайн сейчас далеко не бесплатное, но это нормально — вкладываться в то, что информацию структурируют и отбирают за тебя.

Сразу скажу: теория в симуляторе без воркшопов и заданий даст мало что, это действительно можно загуглить и почитать. Мне зачастую было слишком легко (в частности, из-за аналитического бэкграунда в модуле про дедукцию/индукцию/круги Эйлера, который считается трудоёмким, я всё и так знала), но это компенсировалось работой на зум-встречах. К сожалению, несколько воркшопов я пропустила, будучи в путешествиях, но самое интересное и требующее личного взаимодействия (модуль про аргументацию) я застала🔥

Таким образом, за 2 месяца я научилась правильно брейнштормить, оценивать чужие аргументы и создавать их самой, определять ссылки на плохие источники информации, а также нарочно и нет оставленные уловки в текстах и на графиках👂 Поговорить с умными людьми из разных сфер, построить в группах небольшие выступления по разным вопросам, получить обратную связь от людей с 10-20-летним опытом в менеджменте — очень полезно.

Теперь даже хочется ещё на какой-нибудь курс, но я пока держусь, так как есть другие дела вроде диссертации, и нет чёткого ответа на вопрос «чтобы что?»🤓

Кстати, у меня есть ссылка, по которой можно получить какую-то скидку на любой курс Практикума, если что, пишите⬇️

Ура, понедельник!

Дейли сегодня начинается позже всего — аж в полдень, видимо, чтобы вспомнить, что было в пятницу в плане рабочих задач🤓

Но, если серьезно, я пришла напомнить про классную практику записывания даже небольших достижений. Не всегда задача настолько декомпозирована, что занимает 1-2 дня, а если каждый день записывать, какое конкретно произошло продвижение, вы будете гораздо увереннее звучать на встречах для синхронизации.

А главное, будет проще вспомнить и описать, почему вы молодец в масштабах месяца или полугода, когда это понадобится для перфоманс-ревью или беседы о вашем повышении👍

Кому проще живётся — аналитику или разработчику?😄

Вопрос, конечно же, некорректный. Но в не слишком серьёзном формате пару моментов вполне можно подметить и обсудить:

🌟 Аналитик чаще получает задачу, не имеющую «правильного ответа»😾
Результат работы разработчика понятен — некоторая фича должна работать некоторым образом, плюс тесты должны быть зелёные в твоем проекте и во всех соседних, которые используют изменявшийся код.

Аналитик же чаще слышит «посмотри на это и скажи, что нужно делать», «давайте поресёрчим», «найди причину», «как ещё мы можем вырастить Х»...

Скажу честно, это меня склоняло на «разработческую сторону» в мою бытность джуном. И как раз-таки чем размытее формулировки задач тебе по силам, тем твой грейд как аналитика выше. Чтобы стать даже мидлом, мне пришлось научиться этого не бояться.

🌟 Разработчик может реально сломать прод💀
Чистый аналитик (не DE) нечасто коммитит что-то такое, что реально влияет на процессы для пользователей. Например, если сломается дашборд, то будет неприятно, но даже если это дашборд для СТО, эта проблема останется внутри компании.
Если в результате некорректного A/B-теста будет принят не тот вариант, то это может просадить определенные метрики, но вряд ли будет принят неработающий вариант сервиса.

Отсюда вытекают и такие интересные практики, как дежурства (не всегда оплачиваемые), когда разработчик должен быть на связи днём и ночью и по звонку робота проснуться и сесть всё чинить. У аналитиков если кто-то и называется дежурным, скорее всего, он просто отвечает в чатах и следит за графиками в стандартное рабочее время.

🌟 Аналитикам часто приходится приобретать различные смежные скиллы👂
Даже если мы говорим об аналитиках данных, представлять себе предметную область и её специфику полезно. Также очень большую роль играют софты даже на небольших должностях, умение вовремя закончить ресёрч, а именно сказать «ДА, я считаю, что я попробовал все необходимые методы, и связи между этими двумя показателями нет. Я не буду мусолить эту задачу еще месяц» и оформить красиво всё, что делал.

А ещё многие аналитики вне зависимости от того, что написано в трудовой, периодически бывают немного менеджерами, немного дата-инженерами, ML-щиками и даже тестировщиками.

🌟 Зато у разработчиков выше порог входа👊
Это немного субъективно и тоже зависит от конкретной должности и компании, но всё же аккуратно работать с кодом от начала и до конца, дополнительными инструментами (командная строка, git, инструменты для сборки и дебага) мало кто умеет без профильного образования (да и с ним не всегда...)

Тогда как аналитика включает в себя огромный набор скиллов, часть из которых заведомо имеют менеджеры, финансисты, логисты и люди других профессий. И сами аналитические роли и вакансии весьма разнообразны, можно совсем не кодить, например, или не использовать продвинутую математику и ML🤩

Что бы вы добавили к моему сравнению?⬇️

Когда лопнет IT-пузырь🫧
А точнее, как байтить на комменты.

Статья с таким названием в понедельник всколыхнула Хабр, на момент написания этого текста там 80k просмотров, 404 комментария и рейтинг -31 (30+ и 64-). Я решила разобрать на примере этой статьи популярные манипуляции в подобных текстах, из-за которых в нас укрепляется ожидание конца IT.

🟡 Сразу после предисловия нас встречает фотография времён Великой депрессии с интеллигентным гражданином, ищущим хоть какую-то работу при помощи таблички. Вроде такого не написано, но подсознательно считывается намёк, что и мы скоро там будем...

🟣 Далее рассматривается «Сценарий 1. Всех заменит ИИ».
Автор приводит ссылку на высказывания CEO Nvidia якобы о том, что больше нет необходимости изучать программирование, поскольку искусственный интеллект заменит большую часть IT-специалистов.

Обратите внимание на сайт — он обладает многими признаками «жёлтого» интернет-СМИ, такими как навязчивая реклама на странице, кликбейтный заголовок, а также в заметке не приводится полный текст речи Хуанга, тем более в оригинале. Оказывается, он сказал не совсем это:

“It is our job to create computing technology such that nobody has to program. And that the programming language is human,” Jensen Huang told the summit attendees. “Everybody in the world is now a programmer. This is the miracle of artificial intelligence.”

Вообще это скорее относится к более ранним утверждениям о том, что современным детям будет жизненно необходимо уметь программировать, а не к работающим айтишникам.

Но ок, автор справедливо подмечает, что GPT-100501 сама себя не обучит и не обслужит, будут новые вызовы и новые технологии.

🔵 Затем идёт «Сценарий №2. Переизбыток специалистов на рынке». Утверждается, что за последние пару лет заметно выросло количество откликов по многим направлениям в IT. Для «подтверждения» приводится картинка с hh вообще без динамики по годам, сравнивающая регионы РФ по соотношению числа резюме и числа вакансий. Да, оно составляет от 2,4 на Чукотке до 29,7 в Ненецком АО, но что нам это дало? Что было пару лет назад?

Далее используется пара не очень доказанных утверждений (напоминаю, по-хорошему пруф приводить должен сам автор):

Конкуренция растёт, а зарплаты, которые раньше были стабильно высокими, начинают снижаться.

И, конечно же, всё из-за онлайн-курсов. Решение предлагается оптимистичное, да не очень:

К примеру, сеньоры могут открыть для себя новые пути развития, перейдя в смежные области или даже начав собственные проекты.

Ни разу не был упомянут переизбыток каких-то конкретных специалистов, что такое смежная область для айтишника в общем? «Даже собственные проекты» — сейчас-то никто не в курсе, что можно просто взять и открыть стартап.

🟢 И, наконец, еще больше актуальной повестки — «Сценарий №3. Полная изоляция от мира».

Неудивительно, что многие айтишники переживают, имея перед глазами иранский пример.
<...>
В Иране, в условиях международной изоляции и жёстких санкций, уборщики зарабатывают больше, чем начинающие разработчики.

Отметьтесь в комментариях, прошу, если вы переживаете, что потеряете работу именно из-за санкций по «иранскому сценарию».

И да, у нас тоже есть подобные совсем не манипулятивные статистические инсайты про курьеров, которые зарабатывают больше айтишников. Только речь идёт не о сравнении средних или распределений, а о каких-то курьерах и каких-то айтишниках.

Итого, автор по каждому конкретному пункту не очень уверенно, но добавляет позитива, но зачем-то заканчивает статью многозначительным:

«Айтишная зима» близко. Пора разгонять вычислительные мощности.

При этом, в заметке задействованы нерелевантные иллюстрации, много уловок в виде апелляций к очевидности некоторых фактов или к тому, что это «многих беспокоит» (а значит, должно и вас). Конкретики не дано, но по комментариям видно, что байт сработал. Заметьте, ответа на изначальный вопрос «когда» тоже нет.

Так что там с IT-пузырём? Можем обсудить, но помните, что кликбейт близко. Пора разгонять критическое мышление.

Свой взгляд постараюсь сформулировать попозже более аргументированно, сейчас не влезает👂

Разбираем задачку на понимание SQL JOIN😅

Сколько минимально и максимально может быть строк в результате всех видов JOIN по полю field, если в левой таблице N строк, а в правой M строк? Чтобы не путаться в этом, допустим, что в поле field нет значений null.

Если честно, я была поражена, что по первым ссылкам в Гугле по этому запросу откровенный bullshit (пардон) с неправильными ответами. А задача-то базовая на понимание того, как вообще работает JOIN, без подвоха, кстати, однажды у меня её спросила рекрутер во время телефонного звонка.

Решение закидываю под спойлеры в комментарии. Обратите внимание, что откроются сразу все пункты, иначе телеграм не позволяет. Будет забавно, если и я вдруг ошиблась, ну пишите свои варианты, если что😂

Что скажете? Очевидно или нет? Встречалось на собесах?👇

Слово дня: параскаведекатриафобия — боязнь пятницы, 13 числа👻

Чего только не придумают! А вообще это отличный пример популярного когнитивного искажения, когда мы специально обращаем внимание и фиксируем примеры, подтверждающие некоторую закономерность.

Подвернул ногу, не догнал автобус — ну, это точно пятница, тринадцатое. Неважно, что позавчера произошло не меньше неприятных мелочей. Из той же серии: «я часто вижу какое-то число (например, 37), наверное, это какой-то знак?»

Про когнитивные искажения тоже надо будет сделать пост. А пока — немножко «крипоты» заказывали?🥹

Так вот, Хабр — странный предмет. Иногда очень сложно угадать, чем испортишь карму, это не обязательно откровенная антинаучная лажа или споры о политике в комментариях. Когда я написала свою вторую статью, я «отхватила» по полной — там больше сотни комментариев, и до сих пор, спустя год, появляются новые!

‼️Disclaimer: пожалуйста, не читайте, если вас уже сейчас пугают перспективы «восстания машин» и сильного искусственного интеллекта‼️

Но всё-таки повторю, что это всего лишь мысленный эксперимент с кучей допущений и потенциально ложной дихотомией — почему какой-то настолько сильный «василиск» мыслит так ожидаемо (наказать каких-то не поддержавших его людей), почему у нас всего два варианта (это выдаёт синтетичность этой задачи). Забавно, что в комментариях были претензии и к упрощениям в рассматриваемой модели (но ведь в этом и фишка), и наоборот к тому, что «не стоило вскрывать эту тему»👂

Так что живём-живём пока спокойно😎

Ссылка на статью

Минусы работы в корпорациях🤵

✖️ Тренд на возвращение в офисы
Это тема для целого отдельного поста, но давайте скажем, как факт — в единицах из больших компаний осталась удалёнка вне РФ, мало где — полная удалёнка из РФ, а некоторые команды избавляются и от гибридного режима, есть вакансии, где прямо сказано про офис 5/2🏦

✖️ Привыкаешь к нетипичному стеку😐
В Яндексе вообще свои «велосипеды» почти для всего, в Т-Банке был классный «ноутбук» для работы с Greenplum (SQL) и Python одновременно и попеременно — короче, везде свои особенности, а теперь ещё и импортозамещение. После смены работы придётся адаптироваться к чему-то заметно другому и отвыкать от привычного, это не миф, но для большинства, думаю, не критичный момент)

✖️ Меньше гибкости в процессах и возможностей продвинуть свою идею✉️
Нельзя просто так взять и заглянуть на кофе к CEO, если от тебя до него ещё 5 промежуточных руководителей. К идеям и прочему фидбеку от «простых смертных» прислушиваются нечасто, даже если что-то в продукте явно портит пользовательский опыт (зато растит деньги).

✖️ Зарплата ниже рынка в обмен на бренд и соцпакет
Неоднозначный пункт для меня. Действительно, иногда на представлении оффера представители корпораций могут преподносить многочисленные «бенефиты», как замену высокому окладу, но это на мой взгляд приемлемо, так как каждый волен сам подсчитать, выгодно ли это.
Например, после года работы в Яндексе можно сделать по ДМС лазерную коррекцию зрения, чем я и воспользовалась. Если поделить выгоду на год, то те же 20k в месяц💃

А вот «зато работать у нас большая честь» звучит уже сомнительно, хотя и плюсы именитой компании в резюме я не отрицаю😎

При этом, должна признать, что в бигтехах, с которыми я сталкивалась, зарплаты всё же нормально соответствовали рынку на этапе найма (про рост внутри уже другой вопрос).

✖️ Собеседования😄
Есть такой момент, что компании, куда многие хотят попасть, делают много раундов интервью и придумывают свои форматы (знаменитые «алгосы» в Яндекс, правда, для аналитиков они уже года три не такие уж жёсткие). А ещё зачастую пропускают заявки не по рекомендации от сотрудников или отвечают по неделе, так что в итоге процесс затягивается на 1-2 месяца.

К счастью, сейчас часто проводятся мероприятия Weekend Offer, а ещё можно найти среди знакомых/однокурсников/в чатах людей, которые пореферят. Это не сокращает сам отбор, но будет, кому пингануть рекрутера, если вас игнорят.

✖️ Performance review и постоянная гонка🏃
Много споров о том, благо ли это. Многое зависит от специфики конкретного проекта и софтов руководителя, но в любом случае получается система, ориентированная на прорывы, видные на уровне компании запуски.

Иногда от этого объективно страдают процессы, нет времени заняться техдолгом, рефакторингом и прочим беклогом. Потому что, уделяя время этому, вся команда может потерять условно 1-2 балла из 5-6 в шкале, и получить меньшую премию.

При этом, на презентации оффера рекрутеры иной раз не стесняются «обещать» совокупный доход с учётом той самой премии, и кандидату нужно быть очень внимательным😂

Более того (самый «больной» пункт лично для меня), сидеть на оценках «соответствует ожиданиям» условному мидлу больше года и не принято. Ты должен расти, чтобы соответствовать компании, вот только соответствующие возможности в твоей команде/проекте гарантированы не всегда. На мой взгляд, это искусственное создание давления, тогда как любой команде нужны и аккуратные исполнители, а не только rockstars⭐️

📌 Вместо заключения: мем ниже не призван обидеть крутых программистов, но ожидания работодателей — иногда странный предмет🤓 Что думаете?

Ура, понедельник!

А теперь немного о том, как я приступаю к работе:

🧠: не хочу работать, хочу обратно спать🥱
Я: мозг, ну пожалуйста, а то мы спринт не закроем😐
🧠: а что мне за это будет? Мне нужны углеводы, давай выберем кофе в Лавке?🥣 А ведь мы с тобой ещё и Эмили в Париже не досмотрели...
Я: мозг, ну 15 минуточек поработаем и досмотрим, deal?
🧠: ладна👂

*через 15 минут*
🧠: не такая уж противная задача, хорошо, давай доделаем, чтобы к нам потом с этим уже не приставали🤩

Так и живём, с вами была рубрика «понедельничный лайфхак». Договариваемся с собой поработать какое-то небольшое время, а там уже и состояние потока близко😎

Сколько стоит твой час?😲

А что, если я скажу, что большинству людей с основным заработком в найме (как и у меня) эта метрика не подходит?

Итак, в каких контекстах обычно встречается этот вопрос:

🌟 когда мы хотим поставить цену на свои услуги вне основной работы, например, менторство
🌟 когда мы хотим на что-то потратиться и уговариваем себя выгодой
🌟 когда мы меняем работу (это вообще отдельная история)

Тогда самый очевидный вариант — мы считаем, сколько нам платят на основной работе, по формуле X = (Оклад или средний заработок на руки) / (22 дня (в среднем в месяце) * 8 часов) и пытаемся от этого отталкиваться:

🌟 надо брать 2X за час консультации, и я буду в плюсе на Х
🌟 закажу клининг за 4X и сэкономлю на нем 5 часов для работы — я снова в плюсе🐶
🌟 если поехать в офис на такси за 0.5Х и там работать, то такси выйдет бесплатным

В первом случае ещё ладно, хотя нужно учесть ещё много факторов (сколько времени уйдёт на подготовку, дорогу на встречу, не пострадает ли основная работа?). Но во втором и третьем... а что, если у вас появится 5 лишних часов и вы даже потратите их целиком на работу, их оплатят?

У «медали» свободного графика в айти две стороны и порой обе обратные🤓 — в большинстве компаний не записывают, сколько времени потрачено на задачи, и для некоторых людей это время меньше 8 часов в день, но и переработки не оплачиваются напрямую. Да, возможно, вы получите премию чуть больше, но окупит ли она все такие часы на протяжении полугодия?

Поэтому я рассуждаю обо всех дополнительных тратах и услугах только с точек зрения «добавит ли мне это достаточно комфорта или удовольствия в жизни» и «могу ли я себе это позволить».

Да, поездки в такси с ноутбуком на коленях не раз выручали меня, когда я ничего не успевала, совмещая работу в гибридном режиме с учёбой, да, клининг и готовая еда экономят силы (и это просто приятно) — но давайте посмотрим правде в глаза, получить финансовую выгоду от них трудно, если вы не топ-менеджер и не фрилансер (у которого действительно прямая связь время=деньги)😂

ChatGPT o1 написала код для докторской диссертации за час?

Опять сдвинула посты в расписании, чтобы разобрать очередной кликбейт, который в этот раз попал не только на Хабр, но и во множество пабликов😂

Смотрите, что творится, скоро никакие кандидаты и доктора наук не будут нужны, ведь обновлённая ChatGPT сводит их усилия на ноль, воспроизводя за час месяцы работы! Что уж говорить об обычных работягах, оплачиваемые дни которых теперь точно сочтены.

Или... включаем критическое мышление🧠

Даже не обязательно смотреть стрим целиком, просто пробежимся по комментам на Ютубе и на Хабре и немного погуглим, чтобы узнать, что:

*️⃣ Автор — астрофизик, а значит, его код — это лишь средство для подсчётов и представления результатов работы в другой области. Если бы ChatGPT сама изобрела что-то работающее🤓 из области компьютерных наук, разговор был бы другой.

Цитирую комментарий с Хабра:

Речь о Ph.D.
В основе эта работа.
Кабасарес и др. (2022) Измерения массы черной дыры галактик раннего типа NGC 1380 и NGC 6861 с помощью наблюдений ALMA и HST и газодинамического моделирования.
Сама статья доступна по ссылке
https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/ac7a38/pdf

*️⃣ Код к данной диссертации был опубликован в открытом репозитории на Гитхабе ещё более года назад, а значит, существует вероятность его попадания в обучающий датасет для новой ChatGPT, что тоже мягко говоря меняет дело😂 Было бы ещё эпичнее, если бы o1 имела доступ к Интернету, но это не так.

Он неплохо задокументирован (а значит, матчится с промптом), но сам по себе не содержит сложных концепций с точки зрения программирования.

*️⃣ В видео нет явной проверки, что код нейросети получился лучше, или как минимум точно решает всю задачу. Тут я хочу сослаться на длинный комментарий с Хабра от человека, который посмотрел видео целиком. На мой взгляд, оттуда по сути следует, что цель была создать кликбейтный инфоповод, а не действительно оценить возможности нейросети.

*️⃣ Наконец, можно ли задать все нужные вопросы нейросети без предварительного ресёрча? Ведь это тоже часть работы, и очень существенная, говорю вам, как аспирант прямо сейчас📊

Я бы может и рада заюзать ChatGPT и не мучаться, вот только таких продуманных шести промптов у меня и близко нет👂

Что думаете теперь? Мы пока в безопасности?⬇️

Три мысли про испытательный срок☯️

Оказывается, могла бы и вчера запостить, ещё утром получила письмо счастья, что я теперь полноценный озоновец🤪🎧
И всё-таки, немного общих выводов из моих двух с половиной испытательных сроков:

1️⃣ Это не длинный экзамен, а период адаптации. У всех компаний разный подход, если на испытательный ставят конкретные цели и задачи — это скорее хорошо. Но в норме у работодателя нет цели найти, за что вас «слить», так как затраты на найм нынче немаленькие. Выгоднее помочь вам въехать в происходящее💻

А если вдруг вы попали в контору, где нанимают больше сотрудников, чем нужно, и предлагают поиграть в «музыкальные стулья» на испытательном сроке (и это даже не стажировка) — бегите. Но это очень маловероятно для IT, скорее из разряда «настало время замечательных историй».

2️⃣ Вы тоже определяете, подходит ли вам компания и команда. Через недельку выйдет пост о том, как я сама в этом году ушла с испытательного срока по собственному желанию😎

3️⃣ Я не рекомендую перерабатывать на испытательном сроке. Да, надо стараться, да, надо вовремя задавать вопросы вместо того, чтобы затягивать сроки, но работайте головой, а не 10-12 часов. Когда вы новый сотрудник, вам дают какие-то задачи и «калибруют» сроки и ожидания на вашу обычную работу. Если пытаться продемонстрировать, что можешь в полтора раза больше, столько задач будет всегда, а это путь к выгоранию через полгода. Если же производительность после испытательного упадёт, будет тем более странненько, мягко говоря😂

Если есть ощущение, что не перерабатывать не получается, говорите об этом честно. Может быть, хотели сэкономить и наняли сотрудника уровнем ниже, чем ожидаемые задачи, или в компании не налажен онбординг, об этом надо дать фидбек и попросить больше времени или объяснений.

Сама немного задерживалась, но скорее если по своей вине не смогла сконцентрироваться и что-то доделать за рабочий день, это скорее не переработка, а косяк моего тайм-менеджмента😬

Добавите что-нибудь?⬇️

Зумеры — ужасные сотрудники🤯

Очень часто можно такое услышать, особенно мне нравится, что порой рассуждают о ленивых зумерах люди моего (1999) года рождения, противопоставляя их себе. Чёрт, а я-то думала, что это я — юный зумер в свои 25😂

Вот, какие отвратительные вещи якобы практикует молодежь:

❎ отказываются делать задачи, которые им не нравятся
❎ сидят на работе от звонка и до звонка, а в 19:00 закрывают компьютер и уходят по своим зумерским делам
❎ сразу после вуза хотят работать исключительно на удалёнке с полным соцпакетом и трёхзначной зарплатой
❎ на этой удалёнке занимаются своими домашними делами, а потом говорят, что были «не в ресурсе»
❎ уходят якобы обедать и не возвращаются больше никогда, оставив на память о себе трудовую книжку

Prove me wrong, но про ресурс и требование зарплаты 300k за красивые глазки (а именно эти пункты чаще всего пересказывают) похоже не на личный массовый опыт взаимодействия, а на городские твиттерские легенды или единичные «выбросы» в данных.

Отказ от неоплачиваемых (а просто «принятых на этом месте») переработок и недоформулированных задач — чем не личные границы? Напишите, пожалуйста, если кому-то нравятся задачи в стиле «посчитай то, не знаю, что, зачем я тоже пока не знаю, но нужно вчера»👂

Про удалёнку отдельная боль для отдельного поста. Давайте вспомним классику. «Каждое утро в нашем заведении начинается одинаково» — всю жизнь во всевозможных офисах и учреждениях были те, кто гоняет чаи, сплетничает и занимается любой ерундой, кроме работы.

Зумеры в айти действительно кое-чем отличаются от тех, кто начал учиться в университете и даже работать до пандемийного 2020 — они выходят на работу сильно раньше. В мои времена не было массовых онлайн-занятий, а потому наличие во время учёбы в бакалавриате стажировки на 20 часов и тем более джуновской работы на 30 часов считалось высшим пилотажем тайм-менеджмента.

Сейчас и на работе, и в вузах всё гораздо гибче, а значит, свежий выпускник айтишной специальности вполне может быть мидлом+ с 2+ годами опыта. Действительно, почему он не хочет на стажировку с фулл-тайм нахождением в офисе за 60 тысяч в компанию, которая не нанимает без диплома даже стажёров и только теперь предлагает ему пособеседоваться?🤓

А комментарии тем временем ждут продолжения дискуссии и вашего опыта взаимодействия с зумерами (в том числе, если это вы сам)⬇️ Ну хотя бы любимый мем про зумеров скиньте...

Умей оптимизировать SQL-запросы, но только не на собеседовании🤔

Немного стыдно признаться, но до марта этого года я была избалованным яндексовскими бесконечными ресурсами sweet summer child... Конечно, я знала про функцию EXPLAIN, но по сути не заморачивалась с этим. Случалось запускать на ночь запросы, которые работали 9 часов, и никто никогда мне не говорил, что таковых не должно существовать — речь шла о действительно огромных таблицах, и эти запросы давали нужный результат. Единственным требованием было учесть время работы, чтобы запустить вовремя, и задача «сошлась» в разумный срок.

Когда я пошла на собеседование в банк, меня впервые спросили про оптимизацию запросов (на позицию продуктового аналитика, не DE). Я сказала что-то вроде «да, ну я в курсе про колоночные и строчные базы, про Explain, но на практике не слишком заморачиваюсь». Это не помешало получить оффер, но потом еще в двух компаниях я тоже сталкивалась с этим вопросом, и неспроста. Оказалось, что и в Т-Банке, и в Озоне (подозреваю, что во всех компаниях с нормальной культурой аналитики, кроме Яндекса, у которого свой YT) оптимизации уделяют внимание, сотрудники обязательно проходят курсы в рамках онбординга, где рассказывается об особенностях работы с принятыми в команде хранилищами данных.

Более того, в банке были серьезные ограничения на время выполнения запросов (несколько минут — это уже плохо), а в местной среде для работы с SQL и Python, похожей на Jupyter, был статический анализатор, который не всегда по делу наказывал оптимизировать запросы ещё до запуска, а худшие запросы недели (наиболее ресурсоёмкие, в которых был упущенный простор для оптимизации) попадали в email-рассылку на отдел😂

Но с собеседованиями всё-таки получается забавная штука. С одной стороны, справедливо спрашивают про опыт в оптимизации запросов на текущей работе. С другой стороны, задачи на SQL на самом собеседовании, как правило, проверяют совсем не это.

Пару месяцев назад меня заинтересовала статья на Хабре (как обычно, в комментах суета ещё интереснее самого текста, с которым я в принципе согласна).

TL;DR: часто собеседующие ждут «социально-одобряемое» решение стандартных задач с применением оконных функций, тогда как они очень редко нужны в работе, и даже для задачи с собеседования этот вариант работает далеко не оптимально.

Получается немного двулично, что ли: на работе ты должен оптимизировать, но именно сейчас ты должен написать максимально красиво визуально, чтобы мы поняли, что ты умеешь писать оконки🤔

Кстати, на собеседовании на нынешнюю работу у меня тоже были задачи подобного типа, где я выдала типичные решения с демонстрацией знаний синтаксиса оконных и других функций, но мы обсудили с интервьюерами, как оконку заменить на JOIN, и что GROUP BY лучше, чем DISTINCT. Этот момент стал для меня green flag😎

Что думаете? Умеете читать план запроса? А на собесах пригождалось?

Откуда берутся кандидаты компьютерных наук💻

Да, если я не дропну аспирантуру, а она меня, и удастся защититься... то звание будет такое нестандартное. Вроде так пока что умеет только ВШЭ, а у всех остальных физико-математические или технические науки😊

Но я пришла рассказать общие вещи про аспирантуру:

🟣 Для поступления, имхо, самое важное — найти научного руководителя и примерную тему, обсудить направление работы. Доформулировать всегда успеете, но после зачисления искать с нуля, чем бы таким заняться, времени уже нет, на то это и аспирантура. Супер, если подходит ваш научник из маги, если отношения не очень или меняете вуз, то надо посмотреть на преподавателей и их научные интересы на сайте и связаться заранее по почте. Кандидат наук может быть научным руководителем аспиранта, не обязательно искать строго доктора/профессора.

🟢 Могут быть какие-то предметы, но даже на очной форме это не то же количество пар, что раньше. Проблемы с совмещением с работой возникают из-за того, что сложно выделить время и силы самостоятельно и стабильно заниматься своим ресёрчем.

Для примера, вот все мои предметы и дедлайны первого года в аспирантуре:

1️⃣ предмет по выбору — теоретическая информатика, на пары не ходила, сделала все домашки (с парой из них не обошлось без ChatGPT🙊), в итоге получила оценку «хорошо»

2️⃣ утверждение темы было еще в декабре (через месяц после поступления и оргсобрания), пара человек не имели научника изначально, их подгоняли

3️⃣ аспирантский семинар — это еженедельная встреча, где каждый раз 1-2 человека из всей аспирантской школы по компьютерным наукам представляют доклады по своим статьям, а несколько других людей заранее готовят вопросы и рецензии на работу (обязательно сидеть с камерой); на первом году нужно было только 5 рецензий, а доклад по желанию, я «закрылась» за май-июнь😎

4️⃣ весенняя аттестация — пока что в формате проверки на адекватность, напечатанные статьи не требуют, так как это долго, но надо хорошо понимать, что и зачем делаете и рассказать, какое было продвижение

5️⃣ осенняя аттестация — предстоит в октябре, скорее всего, будет примерно то же самое, но я постараюсь сделать хороший драфт статьи, чтобы сказать, что вот-вот будет публикация

На втором году (всего их 3) меня ждут кандидатские экзамены (философия и история науки, английский язык, специальность по билетам с представлением продвижения по работе) и дедлайн по статьям, если не опубликоваться через год, то это будет значить отчисление🙀 Ну, и доклад на аспирантском семинаре и ещё 5 ревью чужих работ.

Честно говоря, я очень мало продвинулась за учебный год, и летом меня уже стали «пинать», что не есть хорошо (все же собрались взрослые люди, и заинтересованность должна быть от всех сторон... но отказаться от своей фулл-тайм работы по специальности я тоже не могу, сами понимаете). Я всё же планирую сделать то, что мне по силам, чтобы защититься, а не просто страдать ерундой за стипендию 9440 рублей🤓

Но вообще, чисто статистически, конверсия из поступивших в кандидаты наук неутешительная даже на ФКН ВШЭ... Ещё 3-4 года после 5-6 лет учёбы, пока сверстники с головой в карьере и создают семьи, заниматься ресёрчем или пытаться всё совместить — тяжко, люди «отваливаются» на разных этапах, в том числе и перед защитой (этого больше всего боюсь)💀

Есть тут аспиранты или кандидаты? Поделитесь опытом, пожалуйста📖