📱 Отчет за 2024

Пока 🐳DeepSeek все больше набирает хайп, и “специалисты” предвещают крах большим игрокам, которые вливают миллиарды долларов в AI, акции Меты взлетают до небес и торгуются уже выше $700 (в моменте > $720) за штуку.

Это все, конечно, не просто так, а из-за опубликованного финансового отчета за прошлый год, который вышел в конце января. Доход вырос на 22% и составил аж 164 миллиарда, при этом расходы увеличились только на 8%. За декабрь месяц в среднем 3.35 млрда человек в день пользовались сервисами компании, на 5% больше чем годом ранее. На секундочку, сейчас в мире чуть больше 8.2 млдра людей. Цена за рекламу также выросла, в среднем на 10%.

В этом году собираются потратить $65 миллиарда на инфру для AI, увеличивают бюджет на найм сотрудников и все также продолжат инвестировать в Reality Lab.

В итоге, ждем, что LLAMA 4 разорвет все метрики и уничтожит конкурентов вдребезги, но при этом не заменит меня 😬

Ссылка на полный отчет тут.

🗓 Беспощадный понедельник

10 февраля наступило, и сегодня мы узнали кого сократили. О причинах я писал в посту выше. Спойлер - это не затронуло меня, но затронуло около 4000 других людей по всему миру.

Все происходило одинаково для всех офисов: примерно в 5 утра по локальному времени приходило письмо на персональную почту, а примерно через час учетная запись и доступы во внутренние сервисы блокировались. Первыми новости начали получать из офисов Азии, потом Европа и в конце Штаты и другие страны Америки.

С нашей команды уволили двоих людей (проджект менеджера и дата саентиста). Инженеров это не коснулось, но морально это затронуло всех без исключения. Буквально вчера мы могли работать над одним проектом, ходить на одни встречи и общаться на обеде, а сегодня некоторые из них не могут даже зайти в офис и забрать свои вещи. Ситуация похожа на какой-то антиутопический рассказ или эпизод “черного зеркала”, где от людей избавляются как от мусора и заменяют их на роботов (что возможно будет правдой в ближайшем будущем).

Я сегодня прочитал десятки постов (в блайнде, линкедине и во внутренних группах) людей, которых напрямую затронуло это событие. Для многих из них это стало большой неожиданностью, многие проработали больше 5, а некоторые даже больше 10 лет, отдавая большую часть своей жизни компании.

Раньше когда массово увольняли людей было как-то нейтрально, но сейчас совсем другое чувство. Надеюсь это не будет супер частой практикой 🤞

🎂 My 1st Metaversary [1/2]

Примерно месяц назад исполнился год, как я переехал в Лондон, и начал работать на одну из самых желанных IT компаний мира.

Это был замечательный год полный новых впечатлений, открытий, путешествий и исполнений желаний, но при этот год полный стресса, переживаний и переосмыслений. В итоге, не все так однозначно. Поэтому в этом посте хотел бы затронуть несколько пунктов о том, какого это работать в бигтехе, в компаниях с десятками тысяч сотрудников и с миллиардной выручкой. Я поговорил с ребятами с разных компаний ФААНГа (или точнее МАНГА) и отфильтровал их мнения через призму своего опыта.

1. Люди. Это без преувеличения одно из главных преимуществ этих компаний. Тяжело найти место работы в котором будет такая же концентрация умных, добрых и талантливых людей с абсолютно разным бэкграундом. У них у всех есть набор качеств, позволяющий им быть одними из лучших инженеров в мире. При этом не могу сказать, что все тут супер гении и бывшие олимпиадники. Это люди, которые преодолели себя, прошли через круги ада, готовясь к интервью, и смогли дойти до конца. Многие из них проваливали этапы собеседований несколько раз, прежде чем получить желанный оффер. Эти люди не сдаются. Именно за это качество большие компании готовы платить такие деньги. Плюс к этому, вы не найдете здесь токсичных, раздражающих или озлобленных людей. Все таки behavioral интервью не просто так проводят. Даже если такой человек и пройдет собеседование, то либо это место изменит его в лучшую сторону, либо с ним легко попрощаются. Другого не дано.

2. Развитие. Есть много возможностей для роста. Все (компания, менеджер, коллеги) заинтересованы в том, чтобы вы развивались. Помощь другим в ФААНГ компаниях очень ценится, и любые жесты помощи хорошо оценивается в конце года на ревью. Так что найти ментора тут даже проще, чем найти кого менторить. И совсем неважно в какую сторону будет развитие. Можно вполне себе развиваться и в не техническую сторону (без просадок в повседневней работе, конечно).

3. Безопасность. Этот пункт больше про безопасность рабочего места. Рынок труда особо не поменялся за год. Большие компании больше не нанимают так масштабно, как это было во время КОВИДа, при этом разработчиков на рынке становится все больше. Компании умело пользуются этим: занижают зарплаты и уменьшают всякие плюшки разработчикам. К тому же, непредсказуемые лэйоффы, возрастающие ожидания и резкие прорывы в сфере AI делают разработчиков более уязвимыми. Из-за этого нет чувства 100% безопасности.

4. Синдром самозванца. Это вытекает из пункта выше. Чувство, что ты недостаточно хорош не покидает даже когда вроде бы все хорошо на бумаге: закрытые проекты, много импакта и позитивные фидбеки. Ведь в команде всегда есть человек (скорее всего и не один), который быстрее, умнее, догадливее и проактивнее тебя. Убежать избавиться от этого очень тяжело.

5. Деньги. Когда подписываешь контракт, ты думаешь, что будешь жить как король. Но по факту выходит совсем иначе. Возможно в США ситуация получше, но в UK (и в других странах Европы) налоги забирают почти половину от суммы, которая была в контракте. Суммы после налогов все еще достаточно для жизни миддл класса. Но если есть семья и дети, где единственный взрослый работает, ситуация не очень оптимистичная. К тому же многое зависит от того, в какой момент вы присоединились к компании, и как двигались акции компании с того момента.

Продолжение следует...

🎂 My 1st Metaversary [2/2]

Продолжение поста о том, какого это работать в бигтехе спустя год работы.

6. Статус. От того, что ФААНГ компании имеют высокий статус, работая на такую компанию вы автоматически получаете такой же статус. Это заметно как и среди друзей/знакомых/родных, так и среди малознакомых людей, независимо от их сферы деятельности. Чувствуется некое уважение, когда знакомишься с новыми людьми. К тому же люди сами выходят на тебя, прося советы, рефералы или менторство. Плюс ко всему, как минимум раз в неделю рекрутеры пишут в линкедине, предлагая пройти собеседование, что тоже немаловажно.

7. Коммуникация. Коммуникация в таких компаниях выстраиваться на равных, несмотря на должность и количество лет в компании. Можно не бояться высказаться, что сеньор с 20 годами опыта ошибается в каком-то аспекте или попросить помощи у интерна. С менеджером можно открыто общаться и прямо оставлять отзывы, на обедах можно шутить и подкалывать коллег (в предалах разумного, конечно). В общем, в этом плане все хорошо.

8. Друзья. Я помню когда-то читал статью, о том, что если у человека, есть близкий друг на работе (в команде), вероятность того, что он покинет компанию сильно понижается. Я не заметил какого-то определенного усилия от компаний влиять на это, но количество тим билдингом достаточно большое, я бы сказал. Мне повезло с командой, и я могу назвать нескольких людей своими друзьями, с которыми я общаюсь и вне рабочее время. Тут уже как повезет.

9. Плюшки. Думаю все видели видео офисов бигтех компаний: огромные здания с бесплатной едой, игровыми комнатами, массажными креслами и комнатами для сна. Я помню это чувство, готовясь к собеседованию, как я представлял, что буду всем этим пользоваться каждый день. Все это безусловно есть, но в реальности пользуюсь я этим теперь достаточно редко.

10. Diversity. Не важно какая раса, цвет кожи, национальность, гендер, религия, ориентация, вес, рост, возраст - никакой дискриминации я ни разу не замечал. Основная часть людей переехали сюда из других стран. Из-за этого вообще не ощущаешь себя чужим.

Вот таким мне показался ФААНГ изнутри за год работы, есть свои плюсы и минусы, но плюсов получилось как будто больше😂

👥 My Teammates

Расскажу немного про мою команду, а именно кто, откуда и как попали в компанию. Информацию я брал только из Linkedin, никаких приватных данных не будет)

Изначально я хотел просто определить кто является средним человеком, работающим в бигтехе, но такую информацию достаточно тяжело достать. Из-за этого посмотрим статистику на примере одной команды только среди инженеров, исключая меня.

➖География. Тут не будет сюрпризом, если скажу, что основная часть (больше половины) людей переехали из Индии и Китая. Четверть из Южной Америки, один человек из севера Африки, и один из СНГ.

➖Образование. Учитывая, что сейчас много людей переходят в IT без профильного образования, было сюрпризом, что у 100% моих тиммейтов есть STEM образование (при этом основная часть это Computer Science). А еще у половины есть законченная магистратура, но ни у кого нет PhD. Самые популярные университеты: Oxford, UCL, NYU, KTH, University of Liverpool.

➖Опыт. Интересно, что среди тех людей у кого уже был опыт (назовем их professionals) до Меты, работали в довольно известных компаниях. Среди них есть Amazon, Google, Goldman Sachs, JPMorgan, Delivery Hero, Grab, Bumble, Expedia и Walmart. А те кто пришел, как new graduate стажировались в компании в университетские годы, и получили return offer.


Статистика явно не на стороне человека, который подает из Казахстана (или из стран СНГ), но нужно учитывать, что это очень маленькая выборка, и даже в такой выборке есть outlier (в этом случаи это я).

💪 Owning your career [1/2]

У нас в Лондонском офисе есть небольшой технический bookclub, где люди раз в несколько месяцев выбирают книгу и обсуждают по несколько глав каждую неделю. Я переодически присоединяюсь, и это проходит достаточно интересно и с пользой. В этот раз читаем книгу - The Software Engineer’s Guidebook by Gergely Orosz. У автора за плечами 10+ лет инженерного и 5+ лет менеджерского опыта. Он прошел полный лайфсайкл от джуниор разработчика в маленьких компаниях до Principle инженера в Skyscanner, и дальше стал Engineering Manager в Uber. В этот раз книга совсем не техническая, а больше о карьере и о том, как расти будучи инженером, так что читается довольно легко и быстро.

Тут буду делиться мыслями из книги, которые показались для меня самыми полезными. Одна из первых глав про то, как взять карьеру в свои руки, и главные поинты главы:

➖You are in charge of your career. Многие инженеры не разговаривают со своими менеджерами, и для многих является нормой, что менеджер сам(а) назначает им цели. В идеале так быть не должно. Люди, которые знали чего хотят, развиваются в карьере гораздо быстрее. Нужно брать инициативу, иметь цели, отслеживать их, и постоянно улучшаться. Это сложнее, но без этого никак.

➖Be seen as someone who “gets things done”. Важно иметь репутацию человека, который обычно выполняет задания во время и на высоком уровне. Тут не про переработки, а больше про то, как видят вас ваши коллеги и все кто выше. Являетесь ли вы человеком, которому без сомнения дадут важный проект с большим импактом для компании, который всегда держит в курсе менеджеров: сообщает о рисках и неожиданных новостях? Именно к таким проектам нужно стремится, они будут бустить вашу карьеру.

➖Также очень важно, не только отлично выполнять эти проекты, но и больше говорить о том, что вы сделали. Посчитайте бизнес метрики, опишите сложность новой архитектуры или сделайте анализ, как ваше решение помогает другим разработчиком, и задокументируйте это любым удобным для вас способом (док, пост, вики, презентация и тд). Это займет время, но после этого можно будет ссылаться на документ и доказывать ваши достижения. Типичная ошибка многих разработчиков - это считать, что все вокруг и так знают, что вы сделали. Это не так!

➖Keep a work log. Записывайте все, что вы сделали/делаете каждую неделю, чтобы не забыть все ваши достижения. Важные изменения кода, исправления бага, код ревью, помощь коллеге - все это имеет значение. Помимо этого, это будет являться вашим “дневником”, и будет помогать с приоритетами и оценкой вашей рабочей нагрузки. Поначалу это может быть странным, но как и с обычным дневником, со временем это принесет пользу.


Весь пункты не влезают в один пост, продолжение будет ниже...

💪 Owning your career [2/2]

Продолжение главы про то, как взять карьеру в свои руки из книги The Software Engineer’s Guidebook by Gergely Orosz:

➖Ask and give feedback. Конструктивная обратная связь - это редкий подарок, который нужно принимать с радостью, потому что чаще всего людям легче сказать, что все хорошо, чем тратить свое время на написания фидбека. Не стоит принимать это, как оскорбление, а больше как повод для улучшения себя.

➖Научиться давать фидбек коллегам настолько же важно, как и принимать. Если вы видите какие-то сферы для улучшения коллеги, важно сообщить об этом. Но нужно это делать правильно. Важно начинать с хороших аспектов (которые в 100% случаев есть), и плавно переходить к вашим заметкам. Не нужно говорить, что “нужно было сделать вот так”, а лучше предложить альтернативу или направление, которое вы считаете стоит рассмотреть. Главное, чтобы человек, который получает фидбек понимал, что вы на его стороне.

➖Make your manager an ally. Ваш руководитель — это коллега, который оказывает наибольшее влияние на вашу карьеру в компании. Карьера будет развиваться гораздо быстрее с менеджером, который поддерживает и верит в вас, нежели кому все равно на вас. Чтобы улучшить отношение автор предлагает проводить регулярные встречи 1:1, всегда держать в курсе, чем вы занимаетесь (будь то полдня на помощь коллеге с багом или написание документации), понимать цели команды и выполнять обозначенные обещания во время. Самое важное - это наладить взаимное доверие друг к другу.

➖Pace yourself. Как спортсмены подбирают себе оптимальный темп для достижения максимальных результатов и продолжительности своей карьеры, так и инженеры должны иметь свой темп в котором не будет выгораний и “травм” для карьеры. Автор придумал “stretching, executing, and coasting” модель, которая помогает развиваться в своем темпе. Миксовать эти периоды важно для сохранения темпа. При этом вы будет рости профессионально и не будете выгорать.

➖Stretching - это выход из зоны комфорта. Задачи, которые включают элемент не знакомый вам ранее, будь то новая библиотека, тул или язык программирования.
➖Executing - это обычные задачи знакомые вам. После стретчинга необходима время для чего-то знакомого, чтобы не перегореть.
➖Coasting - это про движение по инерции. Что-то что требует от вас мало усилий или ниже вашего текущего уровня. Это может быть небольшой проект, рефакторинг кода, улучшение внутренних туллов или даже ничего. Это период когда вы замедляетесь. Главное не оставаться в этом состоянии на долго.


Про каждый поинт можно делать отдельный пост, но вкратце написано все достаточно верно.

Если мысли как-то зацепили, то книгу можно приобрести тут и тут.

🏎 WhatsApp снимает фильм

Небольшой оффтоп, WhatsApp и Mercedes законектились с Netflix и спродюсировали документалку The Seat о молодом гонщике Кими Антонелли.

В описании написано, что фильм не только прослеживает историю восхождения Кими в команду Mercedes Формулы-1, но и подчеркивает, какую ключевую роль в закулисном процессе принятия решений сыграл WhatsApp. Это, конечно, сильно притянуто за уши, и вряд-ли приложение играло важную роль в этом процессе. Но, видимо, нужны были деньги на продакшн, и получилось так. Понятно, что спонсорство делалось не просто так, и в фильме есть сцены с использованием переписок и видеозвонков с месенджера, но сильного упора на это не делалось. Все смотрится достаточно гармонично и по делу.

Визуал - это отдельная тема. Есть что-то очень кинематографичное в гонках и формуле. Болиды, пит-стопы, крушения, эмоции от побед. Порой картинка увлекала больше сюжета. Оператор явно постарался.

В итоге, все остались в плюсе. WhatsApp получил рекламу, как секьюрный и надежный инструмент, который используют даже большие компании в переговорах и который помогает осуществить мечту юного таланта, Netflix получит свои деньги, а зрители хороший фильм на вечер.

Увидел я это новость, кстати, совершенно случайно. Во внутреннем сервисе был пост от команды WhatsApp. Это их первый такого рода опыт, но получилось очень классно. Фильм всего на 40 минут, так что если есть время и интерес к F1, очень советую.

Ссылка на трейлер и на сам фильм.

👋 5 principles of Duolingo

Пока люди массово хейтят СЕО Дуолинго за резкие высказывания, что AI лучше учителей и то, что компания заменит контрактных сотрудников на AI, поговорим о том, что у них получилось хорошо.

Они недавно выпустили свой хэндбук, в котором собрали все свои знание за 14 лет их существования. Сейчас компания оценивается в районе ~$16B и насчитывает больше 800 сотрудников. Казалось бы простое приложение по изучению языков, но доходы и количество сотрудников поражает. Многочисленные мемы и “злой” маскот (которого уже убили 😭) сделали свое дело.

Миссия Duolingo — “развивать лучшее образование в мире и делать его общедоступным”. В книге больше 60 страниц, и там описывается пять главных принципов:

1⃣ Take the long view. Если что-то помогает в краткосрочной перспективе, но вредит Duolingo в долгосрочной, это неправильно. Так как они создают продукт на века, то long-term user retention rate одна из самых главных метрик в компании. Фича со “страйками” и вправду отлично работает. Я помню слезы людей, у которых сбивался страйк с 1000+ днями или людей, которые проходили уроки в самых странных местах. К тому же забавные пуш-уведомления и милые животные заставляют людей продолжать пользоваться приложением.

2⃣ Raise the bar. Чтобы изменить то, как мир учится, мы должны проделать работу мирового класса. Каждое обновление должно быть интуитивно понятным, полезным и отполированным до идеала перед тем как это пойдет в продакшн. Тестрировщики и саппорт отрабатывают по полной, чтобы user experience повышался все выше.

3⃣ Ship it! Чтобы хорошая идея стала реальностью, нам нужно действовать с чувством безотлагательности. Так что вперед, вперед, вперед. Дуолинго движим быстрыми экспериментами и постоянным совершенствованием. Это используют два важных подхода:

➖ Data-driven approach. Они быстро тестируют идеи и используют реальные данные для принятия решений.
➖ “Clock speed”. Меньше бюрократии между решением и реализацией.

Помимо этого, они сосредоточены на проектах, которые оказывают наибольшее влияние на учащихся, и быстро отказываются от проектов, которые не приносят результатов.

4⃣ Show don’t tell. Мы используем четкую и лаконичную коммуникацию, основанную на данных и реальном влиянии. Вместо использования длинных презентаций они предпочитают прототипы для объяснения идей. Все решения принимаются на основе данных и результатов, а не мнений или чувств. Если есть разногласия, они пробуют разные варианты и позволяют результатам решать, что же делать. Luis von Ahn (CEO Duolingo) поощряют команду проверять идеи и демонстрировать результаты, а не просто обсуждать их.

5⃣ Make it fun! Мы привносим чувство юмора, радости и воображения во все, что мы делаем. Они считают, что обучение не должно быть скучным! Они используют юмор, геймификацию и игривые сюрпризы, чтобы сделать процесс приятным и отличным от традиционных методов обучения. Игровой настрой и открытая атмосфера внутри компании помогает им создавать интересные, креативные продукты и выделяющийся бренд. Их маскот - сова Duo - является, наверное, одним из самых узнаваемых талисманов в мире.

———————————————

🔜 В итоге, компания вызывает смешанные чувства. С одной стороны сильный бренд, идеология, идут в ногу с технологиями (недавно выпустили 148 новых курсов используя генеративный ИИ) и стремительно развивается. С другой стороны, много критики об эффективности их подходов для учеников и отношение к свои же сотрудникам. Возможно это реалии всех технологических компаний сегодня, но людям от этого легче не становится.

Я использовал приложении какое-то время назад, но когда сбился страйк в 100+ дней сдался и удалил приложение 😅

🔤 А какой у вас был максимальный страйк?

Ссылки на их handbook | пост | twitter |linkedin

👨‍💻 Top 3 skills to crack the coding interviews

Заметил такую тенденцию, что многие кто готовятся к алгоритмическим собеседованиям пытаются решить как можно больше задач на Литкоде, и после этого идут на интервью (и часто получают отказы). Это безусловно может сработать, но чтобы увеличить шансы на получение заветного оффера этого не всегда достаточно. Поделюсь какие скиллы, по моему мнению, важно прокачать, чтобы быть максимально готовым к алго интервью.

1. Уметь адаптироваться. На английском есть фраза Embracing Ambiguity, то есть чувствовать себя комфортно в ситуациях, в которых много неопределенности или неясности. Такие ситуация не редкость в работе любого software инженера. И чем выше твоя роль в компании, тем чаще встречаешься с такими обстоятельствами, что ничего не понятно. Одна из задач интервьюера получить сигнал, что в таких ситуациях кандидат может находить разные пути и приходить к оптимальному решению. Могут появится дополнительные вопросы, усложнения или ограничения для задачи. Нужно быть к этому готовым.

🔤 Как прокачать этот скилл? Тут ответ простой - проходить mock интервью (ну или настоящие интервью). Во время пробных интервью ты испытываешь всю ту же самую неловкость, растерянность и давление, как и на реальном интервью и учишься адаптироваться к разным людям, неожиданным вопросам. Полезно также попробовать себя в качестве интервьюера и посмотреть как со стороны ведут себя кандидаты.

2. Использовать время с умом. Интервью обычно длится 40-60 минут. Отнимаем 5-10 минут на знакомство в начале и вопросы в конце. Еще минут 10-15 на объяснения/понимания самой задачи, потом рассуждения, корнер кейсы, экстра вопросы. И в итоге, на написание самого кода остается ~20-40% от всего времени. Из-за этого кодить нужно быстро, и самое главное без ошибок. После написания кода нужно проверить логику, используя несколько примеров, и быстро отдебажить если есть какие-то ошибки.

🔤 Как прокачать этот скилл? Мне очень помогло участия в литкод контестах. Во-первых, есть ограничение по времени. Во-вторых, из-за штрафов за неправильно сабмитнутое решение учишься проверять код по несколько раз на разных примерах и корнер кейсах. И главное учишься делать это быстро. Помимо этого я часто использовал кастомные классы/функции (так называемые helper functions), которые ускоряли написания кода. Из-за того что часто их использовал во время подготовки, я мог очень быстро написать любую из этих функций на реальном интервью. У меня сохранились примеры таких классов/функций, напишу об этом по-подробнее как-нибудь позже.

3. Мыслить вслух. Даже если ты уже быстро решаешь задачи, и любой хард для тебя не проблема, без правильных навыков коммуникации будет тяжело получить положительный фидбэк от интервьюера. Доносить ход своих мыслей и параллельно думать - это непростая задача. Многие не уделяют этому времени, но это важная часть собеседования. Никто не захочет к себе в команду человека, который не может объяснить свои идеи. Из-за этого нужно практиковаться.

🔤 Как прокачать этот скилл? Тут опять помогут мок интервью. Но если не повторяться с советами, то могу предложить один трюк, который я использовал лишь пару раз, но считаю его достаточно полезным. Включаете скрин рекординг (можно просто создать зум митинг), ставите таймер, выбираете задачу через рандомайзер (можно взять Литкод Дэйли задачу), и решаете, объясняя каждый свой шаг. Все как на настоящем интервью. А потом обязательно пересматриваете и делаете заметки, что было не так. Смотреть на себя не самое приятное зрелище, но если делать это упражнение правильно и периодично, результат даст о себе знать 100%.


🔜В итоге, если использовать Литкод немного по-другому, то можно добиться гораздо большего успеха на собеседованиях, и потратить меньше времени на подготовку. Всем удачи на интервью!

❓ How many is enough?

В прошлом посту я писал, что решать много задач не самая лучшая стратегия для подготовки к интервью. Не смотря на это, сам я прорешал достаточно много в свое время. Не скажу, что это мне сильно помогло, потому что у большинства из них подходы очень схожи. Но я чувствовал себя, как мастер боевых искусств, отрабатывающий один удар очень много раз. Как говорил Брюс Ли: "Я не боюсь того, кто изучает 10 000 различных ударов. Я боюсь того, кто изучает один удар 10 000 раз" 😁

🔤 Как получилось сохранить дисциплину, не сдаться на полпути и дойти до конца? Я выделил для себя 3 момента почему у меня получилось это сделать:

1. Безумное желание. Я потратил несколько лет на то, чтобы пройти в компанию уровня ФААНГ, и я уже не мог сдаться, не добившись результата. За это время я провалил больше 5 финальных этапов, и кучу раз мне приходили отказы в самом начале, не давая даже шанса на интервью. На моих глазах люди успешно проходили в эти компании с первого раза и без особой подготовки. Я полностью пропустил тот бум после ковида, когда бигтех компании нанимали тысячи инженеров, и был готов только когда началась рецессия и хайринг очень сильно замедлился. Казалось бы, куча причин для оправданий. Можно было бы уже остановится и сослаться на то, что это не мое, что удача не на моей стороне. Но я был уверен, что в следующий раз я точно пройду, и осталось совсем немного. Не знаю как описать это чувство, но таков путь ниндзя. Наруто не сдавался, почему должен быть сдаться я?! 😄

2. Интерес дороже оффера. Я решал каждый день, выделяя минимум час в будний день и 3-5 в выходные. Некоторые назовут это одержимостью, но я назову это хобби. Потому что мне действительно нравилось это. Я получал большой кайф когда получалось решить хард или мидиум за 5-10 минут. Я уже не углублялся в темы, просто решал все подряд. Делал моки, дейли, контесты, разбирал задачи. Решать литкод было интереснее, чем закрывать задачи на работе. Без выгораний, конечно, не обошлось, но я смог их пересилить.

3. Нераскрытый потенциал. Я не занимался никакими олимпиадами в школе, хотя желание решать задачи, как минимум по математике, точно было. Нам выделяли учителя в 7 классе, но потом он ушел, и история на этом закончилась. Роль учителя очень важна в этом возрасте для любого школьника. Если правильно подтолкнуть ребенка в сферу, которая ему/ей интересна в раннем возрасте, то результата человек добьется гораздо раньше в жизни. В моем случаи этого не произошло, и свой гештальт со школьных времен получилось закрыть лишь пару лет назад.


🔜 В итоге, я думаю если бы я не получил оффер, то все равно продолжал бы решать задачи до победного. Хорошо, что этого не понадобилось 😅

Надеюсь кого-то этот пост замотивирует не сдаваться!

👨‍💻 Summer of coding

Наступило лето, а значит самое время отдыхать готовиться к собеседованиям/стажировкам. Предлагаю провести это лето с пользой и приблизиться наконец-то к долгожданному офферу.

Участие бесплатно! Просто заполните форму, ссылка есть внизу.

Формат
- 4 недели (с 21 июня по 13 июля)
- Полная геймификация процесса, будет лидерборд и призы
- Никаких лекций, семинаров, воркшопов, упор только на практику
- Мок интервью, литкод контесты, совместная “прожарка” CV

Что вам это даст?
- Прокачаете свои скиллы в среде таких же замотивированных людей
- Попрактикуетесь проходить интервью с разными людьми
- Возможность получить рефералки в ФААНГ+ компании

Призы
1⃣место - Leetcode Premium на месяц (или любой другой курс/подписка/книга < $50) + 2 мок интервью со мной + Meta худи
2⃣место - 1 мок интервью со мной + Meta кепка/кружка
3⃣ место - Meta кепка/кружка
⭐Все кто дойдет до конца получат возможность на рефералы в ФААНГ+ компании

Требования
- Знание хотя бы одного языка программирования
- Базовый разговорный английский

Правила о том как будут начисляться баллы будут позже.

Ссылка на регистрацию! Дедлайн подачи 20 июня 23:59 (GMT).

Репосты крайне приветствуются 🤗

7⃣5⃣ Нехайповый список 75 задач из Литкода

В сети есть куча разных списков задач, которые все “ОБЯЗАНЫ” прорешать перед тем как идти на интервью. Самые известные из них:

▶ Blind 75
▶ LeetCode 75
▶ NeetCode 150
▶ Top Interview 150

Они безусловно очень полезные и охватывают основную часть паттернов, алгоритмов и структур данных нужных для алгоритмических собеседований. И считаю, что начинать с этих задач - это правильная стратегия.

🔤 Тогда зачем еще один список?

1⃣ Задачи из списков выше - это хорошая база, но чтобы практиковаться и понять насколько хорошо вы освоили материал нужно использовать что-то еще. Если проводить аналогию с машинным обучением, то тренируетесь на задачках из списков, а валидируете свои знания на новых. Или более жизненный пример, готовитесь в университете на задачах из книги, на экзамене проверяете свои знания на новых. Ну, в общем, вы поняли… Но чтобы не проверять себя на реальном интервью можно сделать промежуточный шаг и понять в чем вы все еще слабы.

2⃣ Все эти списки составлялись довольно давно, и многие из этих задач уже устарели. Это не значит, что они плохие, это значит, что компании их уже почти не используют на собеседованиях. Новые задачи хоть и уступают по качеству, но дают другую перспективу на то как могут выглядеть задачи на интервью сегодня.

🔤 Как выбирались задачи для списка?

Всего было 4 критерия:

➖ Задачи должны охватывать все темы и паттерны
➖ Уровень задач только medium
➖ Все задачи должны быть доступны без премиум подписки
➖ ID задач > 1000

🔜Рекомендация по использованию

Я специально сделал просто список без разбиения на паттерны. Потому что к моменту когда вы начинаете решать задачи из этого списка, вы должны уже знать все структуры данных и подходы к ним. Просто рандомно выбираете задачу, если решили, то классно, идете дальше. Если нет, то смотрите с какой темой она связана, и помечаете, что в этой теме вы еще не так сильны.

Сам список можно найти по этой ссылке.

🏆 Как прошел Summer of Coding 2025

Прошло уже 2 недели как закончился мой Summer of Coding кэмп, о котором я писал тут. Результаты оглашены, фидбэки собраны, а победители уже выбрали призы.

Это был мой первый опыт в организации и провидении подобного рода активности, и, думаю, получилось неплохо 🤞

Я пытался сделать программу, в которой мое участие будет минимальным, а участники будут автономно работать и прокачивать друг-друга. У нас был свой лайф лидерборд, и ближе к концу чувствовалась спортивная гонка за первую тройку.

📊 Немного о статистике

➖ Всего было ~120 участников
➖ Из них активных было примерно треть
➖ Почти половина (49%) студенты и школьники
➖ Из остальной половины 38% бэкендеры, 12% фронтэндеры, 12% ML инженеры, 8% дата инженеры/саентисты
➖ У 65% меньше 2 лет опыта, у 30% от 2 до 5 лет опыта

Это было ожидаемо, что основная часть будут студенты, школьники и ньюграды, так как сейчас лето, и в целом у них больше времени и желания проходить подобного рода буткэмпы.

В итоге, я доволен результатом эксперимента, есть идеи как улучшить формат, чтобы повысить активность, и найти больше замотивированных людей. Так что ждем следующий поток с улучшениями 😉

🌐 Поговорим про Open Source

На сегодняшний день Open Source является одним из обязательных составляющих любой бигтех компании. Например, у Гугла есть Android, Go, Angular, TensorFlow, у Меты есть React, PyTorch, LLaMa, у Амазона есть куча всего связанного с AWS, у Apple есть Swift, WebKit, FoundationDB.

Такая же тенденция присутствует и у российских компаний. Например, у Яндекса есть CatBoost, YDB, YaLM, YTsaurus, у Сбера есть LightAutoML, у VK есть VKUI, Tarantool, One-nio, у Postgres есть Postgres🙂

Открытость кода дает много плюсов как для самих компаний, так и для разработчиков, которые хотят переиспользовать или понять код.

➖ Снижение затрат на разработку. Даже не считая экономии средств на всякие лицензии, патенты и налоги, траты сокращаются и за счет уменьшения количества сотрудников на проект. Всегда найдется кто-то, кто захочет разобраться в проекте крутой компании и запушить туда свой код.

➖ Сообщество. В оупен сорсе нет барьеров. Вокруг проектов часто создаются большие сообщества талантов со всего мира. Они не только создают issues или пулл рекуэсты, но делают код ревью и предлагают роуд мапы для дальнейшего улучшения проекта. Опытные разработчики обсуждают архитектуру, а студенты пытаются проявить себя, фикся баги. В последствии, компания может и нанять вовлеченных людей к себе, сокращая траты и время на найм извне.

➖ Статус. В IT сообществе Open Source соизмерим с благотворительностью. Отдавая код на всеобщее обозрение, компании часто получают уважение и доверие от пользователей и инвесторов. А также повышается секьюрность и появляются быстрые исправления уязвимостей за счет бесплатного аудита от разработчиков со всего мира.

🔤 Что насчет Казахстана?
Я сделал небольшой ресерч, и практически не нашел никаких проектов с открытым исходным кодом от ведущих казахстанских IT компаний. Колеса релизили небольшие плагины и библиотеки, и у InDrive есть Unidirectional Data Flow библиотека. У остальных компаний ничего найти не получилось. Никто не идет в оупен сорс, так как не видят особой выгоды или не хотят, чтобы конкуренты переиспользовали их наработки.

🔜 На данный момент у любой казахстанской компании есть шанс начать тренд и стать лидером Оупен Сорса в стране.

Как думаете готовы ли КЗ компании инвестировать силы и деньги в Open Source и стоит ли оно того сегодня?

P.S. если кто-то занимается крупными оупен сорс проектами, напишите мне, у меня есть предложение.

🎨 Master System Design with Real World Solutions

В Линкедине очень часто встречаю посты со списком популярных архитектурных решений от бигтех компаний. Например, как работает Snowflake от Твиттера, MapReduce от Гугла или как скэйлится AWS. Все эти решения очень классные, но из-за того, что люди копипастят эти посты слишком часто, создается впечатления, что больше ничего и не происходит у бигтеха.

Это, конечно же, не правда, инженерные блоги продолжают существовать, и контента становится все больше.

Собрал 10 статей от мировых tech компаний, которые вышли в этом году:

➖ How Discord Indexes Trillions of Messages

➖ How Netflix Built a Robust Ads Event Processing Pipeline

➖ How Meta Understands Data at Scale

➖ How Pinterest Migrated Search Infrastructure to Kubernetes

➖ How Booking.com Built a Multi-Platform Design System

➖ How Dropbox Made a File Encryption Fast and Secure

➖ How Snap Improved their Advertising Platform

➖ How Twitch Leveled Up their Customer Experience Monitoring

➖ How Squarespace Leveraged Change Data Capture For Database Migrations At Scale

➖ The Evolution of Uber’s Search Platform

Можно оценить с какими проблемами встречаются бигтех сегодня, и подсмотреть решения для себя.

👶 Internships 2026 in London [1/2]

Лето заканчивается, а значит мировые компании уже начинают размещать вакансии на стажировки на следующий год. Для ФААНГа этот период начнется ближе к осени. Но есть и другие не менее известные компании, которые уже начали набирать лучших студентов со всего мира.

Собрал для вас список вакансий от этих компаний:

➖ Revolut

➖ JaneStreet

➖ TradeDesk

➖ TikTok

➖ JPMorganChase

➖ Palantir

➖ Mistral

➖ Citadel

Если хотите провести следующее лето в Лондоне, развивая продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру, подавайте прямо сейчас.

Вторая часть с еще большим числом вакансий будет в следующей части.

👶 Internships 2026 in London [2/2]

Собрал список компаний, которые уже начали хайрить на летние стажировки на следующий год в Лондон. Первая часть была вот тут.

Во второй части сделал акцент на менее известные компании, которые, при этом, готовы перевозить людей и платить на уровне ФААНГа (а то и выше).

Речь идет о Trading/HFT/Quantitative Research/Investment Banking фирмах, в Лондоне таких предостаточно.

➖ Five Rings

➖ Mako

➖ CCI

➖ Old Mission

➖ DRW

➖ GSA

➖ Point72

Бонусом еще добавлю компании, которые пока не открыли вакансии, но вот-вот их опубликуют. У вас будет шанс быть одними из первых кто подаст заявку.

➖ Marshall Wace

➖ Rokos Capital Management

➖ Capital One

➖ Baillie Gifford

➖ Man Group

➖ G-Research

➖ Quadrature

Ближе к середине осени сделаю еще одну часть, чтобы покрыть весь бигтех, stay tuned!