Узнал о том, что вкатуны, "волки" и прочие клиенты менторов создают пул бабла (либо прямо башляют бабки, либо часть денег с платформы менторов идёт в общак) и потом этот общак расходуется напрямую эйчарам в карман для рассмотрения кандидата на жирный оффер.
Буквально подкуп эйчаров.
Мой мир никогда не станет прежним.
#лайфхаки
Буквально подкуп эйчаров.
Мой мир никогда не станет прежним.
#лайфхаки
🤯5
На фоне предыдущего схематоза выглядит устаревшей схема компании OCitizen, где ты им башляешь под 1 млн рублей за трудоустройство по визе O1 в США и потом ещё отстегиваешь два года по 10% от зарплаты в FAANG-компании.
#лайфхаки
#лайфхаки
Пацан темщик уровня легендарного индуса, которого брали на несколько работ, везде он не проходил испыталку, но плашку "работал в Google" и зарплату за пару месяцев получал
😁3
Бесплатная карьерная консультация от легендарного канала "Данные по-большому" (актуально для 2026 года)
1. Вступаем в какой-нибудь клуб менторов, менторим или становимся mentee, и по примеру из этого поста скидываемся на общак для помощи эйчарам в рассмотрении нас на жирные позиции.
2. Устраиваемся на 3-4 работы в бигтех с помощью нейронок, работаем там по 1-2 месяца, чтобы получить заветные плашки и чтобы в следующих компаниях звонили в Яндекс и Вк и получали оттуда инфу что ты действительно там работал.
3. Крутим опыт, что в Яндексе и ВК ты за месяц создал что-то типа Яндекс.ДронТакси
4. В Линкедине в интересах везде ставим что боремся за гражданские права, также местоимение They/Them и делаем фото с розовыми волосами. Это уже для западных бигтехов, но для Яндекса можно и заранее сделать.
5. Повторяем пункт 2 уже в западных бигтехах
6. Пишем "Zalup Zalupov, фаундер Рога и Копыта, ex-Yandex, ex-Google" и идём за бабками к инвесторам
7. Конвертируем бабло в крипту, выводим на безопасный счёт в России, обналичиваем, прячемся в России от уважаемых западных партнёров
#сарказм #лайфхаки
1. Вступаем в какой-нибудь клуб менторов, менторим или становимся mentee, и по примеру из этого поста скидываемся на общак для помощи эйчарам в рассмотрении нас на жирные позиции.
2. Устраиваемся на 3-4 работы в бигтех с помощью нейронок, работаем там по 1-2 месяца, чтобы получить заветные плашки и чтобы в следующих компаниях звонили в Яндекс и Вк и получали оттуда инфу что ты действительно там работал.
3. Крутим опыт, что в Яндексе и ВК ты за месяц создал что-то типа Яндекс.ДронТакси
4. В Линкедине в интересах везде ставим что боремся за гражданские права, также местоимение They/Them и делаем фото с розовыми волосами. Это уже для западных бигтехов, но для Яндекса можно и заранее сделать.
5. Повторяем пункт 2 уже в западных бигтехах
6. Пишем "Zalup Zalupov, фаундер Рога и Копыта, ex-Yandex, ex-Google" и идём за бабками к инвесторам
7. Конвертируем бабло в крипту, выводим на безопасный счёт в России, обналичиваем, прячемся в России от уважаемых западных партнёров
#сарказм #лайфхаки
🔥3❤2
Forwarded from Data Engineer Работа Вакансии
Data Engineer в MAX, Москва
#гибрид #middle #senior
Компания: VK
🔹Задачи
- Проектировать, реализовывать и оптимизировать сложные ETL-процессы (в том числе разработка DAG-ов для автоматизации)
- Участвовать в проработке и пилотировании нового: Data Quality, развитие собственного ETL-фреймворка, тесные интеграции с аналитическими инструментами
- Работать с данными на каждом этапе их трансформации: от появления информации в конкретном источнике до принятия решений на данных
- Извлекать из исходных данных ценную информацию и скрупулёзно обрабатывать её для последующего анализа
- Реализовывать стабильный расчёт бизнес-метрик вместе с командой аналитиков
- Поддерживать и модифицировать созданные решения, обеспечивать доступность сервиса и корректность данных для принятия решений
🔹Требования
- Уверенно знаете Python на уровне написания собственного фреймворка и SQL на уровне оптимизации запросов
- Умеете проектировать DWH: слои, модели хранения данных, процессы ETL
- Хорошо понимаете принципы работы распределённых систем Hadoop или YTsaurus, ClickHouse
- Использовали Airflow, Luigi или другой оркестратор
- Умеете выбирать технологии для решения конкретных задач
- Понимаете принципы работы инструментов мониторинга и способны настраивать алерты для отслеживания состояния ETL-процессов
- Знаете основные алгоритмы и структуры данных, особенно используемые в работе с большими данными
- Эффективно общаетесь с людьми, найдёте общий язык с разными специалистами
Контакты: https://team.vk.company/vacancy/44613/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#гибрид #middle #senior
Компания: VK
🔹Задачи
- Проектировать, реализовывать и оптимизировать сложные ETL-процессы (в том числе разработка DAG-ов для автоматизации)
- Участвовать в проработке и пилотировании нового: Data Quality, развитие собственного ETL-фреймворка, тесные интеграции с аналитическими инструментами
- Работать с данными на каждом этапе их трансформации: от появления информации в конкретном источнике до принятия решений на данных
- Извлекать из исходных данных ценную информацию и скрупулёзно обрабатывать её для последующего анализа
- Реализовывать стабильный расчёт бизнес-метрик вместе с командой аналитиков
- Поддерживать и модифицировать созданные решения, обеспечивать доступность сервиса и корректность данных для принятия решений
🔹Требования
- Уверенно знаете Python на уровне написания собственного фреймворка и SQL на уровне оптимизации запросов
- Умеете проектировать DWH: слои, модели хранения данных, процессы ETL
- Хорошо понимаете принципы работы распределённых систем Hadoop или YTsaurus, ClickHouse
- Использовали Airflow, Luigi или другой оркестратор
- Умеете выбирать технологии для решения конкретных задач
- Понимаете принципы работы инструментов мониторинга и способны настраивать алерты для отслеживания состояния ETL-процессов
- Знаете основные алгоритмы и структуры данных, особенно используемые в работе с большими данными
- Эффективно общаетесь с людьми, найдёте общий язык с разными специалистами
Контакты: https://team.vk.company/vacancy/44613/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Forwarded from Rust
🔥 CEO Cursor заявил, что они скоординировали **сотни GPT-5.2 агентов**, чтобы автономно собрать браузер с нуля всего за 1 неделю.
Цитата:
Что особенно дико:
- 3M+ строк кода
- тысячи файлов
- рендер-движок с нуля на Rust
- парсинг HTML / CSS
Если это правда - мы уже не “пишем код”, мы управляем армией агентов, которые строят целые продукты без сна и выходных.
https://x.com/mntruell/status/2011562190286045552
Цитата:
> “Мы построили браузер с GPT-5.2 прямо в Cursor. Он работал без остановки целую неделю.”
Что особенно дико:
- 3M+ строк кода
- тысячи файлов
- рендер-движок с нуля на Rust
- парсинг HTML / CSS
Если это правда - мы уже не “пишем код”, мы управляем армией агентов, которые строят целые продукты без сна и выходных.
https://x.com/mntruell/status/2011562190286045552
Разорился на подписку Ultra в Cursor.
Решил переписать на Rust все микросервисы в компании, где работаю.
Потом поставлю плашку что сервисы на Rust переписал и заодно на ходу изучу Rust лучше, чем на говнокурсах.
Решил переписать на Rust все микросервисы в компании, где работаю.
Потом поставлю плашку что сервисы на Rust переписал и заодно на ходу изучу Rust лучше, чем на говнокурсах.
❤1
Аутсорсеры в 2026 совсем уже обезжиривают кандидатов.
280к за CV и NLP для ML-щика на позицию, где минималка чистыми 350-400 на руки. И это только минималка, медиана где-то в районе 450-500 по рынку для таких специалистов.
#вакансии
280к за CV и NLP для ML-щика на позицию, где минималка чистыми 350-400 на руки. И это только минималка, медиана где-то в районе 450-500 по рынку для таких специалистов.
#вакансии
Forwarded from ии и новый мир @matskevich
промптинг - это не технический навык
обещал разобрать эту статью mutual theory of mind in human-ai collaboration
MIT показывают, что это скорее
социальный и метакогнитивный навык,
просто применённый к нечеловеческому разуму
они смотрели не на «качество запросов»,
а на то, кто в итоге лучше всего работает с ИИ
сравнивали корреляции между
интеллектом,
техническими навыками,
опытом,
и эффективностью совместного мышления с ИИ
и корреляция почти нулевая
зато вылезает другое
лучше всего работают люди,
у которых уже развит навык
работать с контекстом, перспективами
и рамками взаимодействия
умения:
- чувствовать, где есть рассинхрон понимания
- замечать, что «другой агент» чего-то не понял
- догружать смысл, а не инструкции
- менять рамку диалога на лету
по сути, то, что раньше считалось
«гуманитарным», «мягким», «неприкладным»
пост про ai posture в ту же копилку про то из какой позиции сознания мы вообще входим в диалог
MIT просто смотрят на то же самое
через поведение в диалоге
и там дальше становится еще интереснее
успешные пользователи не «инструктируют» модель.
MIT это прямо показывают.
они с ней координируются
не оптимизируют команды,
а настраивают общее пространство мышления
поэтому так странно, но логично:
ИИ сильнее всего энейблит гуманитариев
людей, привыкших
работать со смыслами,
держать несколько перспектив,
чувствовать динамику диалога,
не требовать «правильного ответа», а исследовать
технари часто застревают в режиме контроля:
«скажи точно»,
«следуй инструкции»,
«не отклоняйся»
и в этот момент модель
работает хуже, не лучше.
дальше MIT разбирают микроповедение в диалоге -
не что человек пишет,
а как он в это взаимодействие входит
и там постоянно повторяются одни и те же эффекты
assumption tracking -
умение ловить момент,
когда внутри появляется
«ну это же очевидно, она должна понять»
раздражение почти всегда = непроговорённое ожидание
gap filling -
умение замечать,
какая часть картины есть только у тебя в голове,
и выносить её наружу.
не уточнять запрос,
а достраивать общее поле смысла.
perspective shifting -
момент, когда ты вдруг понимаешь:
«мы сейчас вообще в разных моделях мира»
и вместо давления
меняешь угол, а не усилие.
и самый важный слой - interaction framing
человек всегда задает рамку взаимодействия,
даже когда думает, что просто «спросил»
инструмент.
исполнитель.
оракул.
собеседник.
напарник
рамка считывается не из слов,
а из тона, ожиданий, реакции на ошибки.
и модель начинает играть ровно в эту игру.
если собрать всё это в одну цепочку,
выходит простой, но неочевидный вывод:
качество ответа - это производная
от рамки взаимодействия,
а не от сложности инструкции
поэтому промптинг и перестаёт быть техникой
и становится чем-то ближе
к диалогу,
фасилитации,
мышлению вместе.
взаимодействие с ии все больше похоже не на технические науки а про те же метанавыки что в отношениях между людьми
что чувствуете?
обещал разобрать эту статью mutual theory of mind in human-ai collaboration
MIT показывают, что это скорее
социальный и метакогнитивный навык,
просто применённый к нечеловеческому разуму
они смотрели не на «качество запросов»,
а на то, кто в итоге лучше всего работает с ИИ
сравнивали корреляции между
интеллектом,
техническими навыками,
опытом,
и эффективностью совместного мышления с ИИ
и корреляция почти нулевая
зато вылезает другое
лучше всего работают люди,
у которых уже развит навык
работать с контекстом, перспективами
и рамками взаимодействия
умения:
- чувствовать, где есть рассинхрон понимания
- замечать, что «другой агент» чего-то не понял
- догружать смысл, а не инструкции
- менять рамку диалога на лету
по сути, то, что раньше считалось
«гуманитарным», «мягким», «неприкладным»
пост про ai posture в ту же копилку про то из какой позиции сознания мы вообще входим в диалог
MIT просто смотрят на то же самое
через поведение в диалоге
и там дальше становится еще интереснее
успешные пользователи не «инструктируют» модель.
MIT это прямо показывают.
они с ней координируются
не оптимизируют команды,
а настраивают общее пространство мышления
поэтому так странно, но логично:
ИИ сильнее всего энейблит гуманитариев
людей, привыкших
работать со смыслами,
держать несколько перспектив,
чувствовать динамику диалога,
не требовать «правильного ответа», а исследовать
технари часто застревают в режиме контроля:
«скажи точно»,
«следуй инструкции»,
«не отклоняйся»
и в этот момент модель
работает хуже, не лучше.
дальше MIT разбирают микроповедение в диалоге -
не что человек пишет,
а как он в это взаимодействие входит
и там постоянно повторяются одни и те же эффекты
assumption tracking -
умение ловить момент,
когда внутри появляется
«ну это же очевидно, она должна понять»
раздражение почти всегда = непроговорённое ожидание
gap filling -
умение замечать,
какая часть картины есть только у тебя в голове,
и выносить её наружу.
не уточнять запрос,
а достраивать общее поле смысла.
perspective shifting -
момент, когда ты вдруг понимаешь:
«мы сейчас вообще в разных моделях мира»
и вместо давления
меняешь угол, а не усилие.
и самый важный слой - interaction framing
человек всегда задает рамку взаимодействия,
даже когда думает, что просто «спросил»
инструмент.
исполнитель.
оракул.
собеседник.
напарник
рамка считывается не из слов,
а из тона, ожиданий, реакции на ошибки.
и модель начинает играть ровно в эту игру.
если собрать всё это в одну цепочку,
выходит простой, но неочевидный вывод:
качество ответа - это производная
от рамки взаимодействия,
а не от сложности инструкции
поэтому промптинг и перестаёт быть техникой
и становится чем-то ближе
к диалогу,
фасилитации,
мышлению вместе.
взаимодействие с ии все больше похоже не на технические науки а про те же метанавыки что в отношениях между людьми
что чувствуете?
arXiv.org
Mutual Theory of Mind in Human-AI Collaboration: An Empirical...
Theory of Mind (ToM) significantly impacts human collaboration and communication as a crucial capability to understand others. When AI agents with ToM capability collaborate with humans, Mutual...
❤1
Краткая карта развития сеньора DE в 2026 году
1. Учишь новомодные dbt, Starrocks и хайповый Clickhouse.
2. Учишь классику: Databricks, AWS.
3. Получаешь оффер на валютной удалёнке.
Далее перекатываешься в AI + ML
Далее ты уже дед и копаешь грядки и огород, думаешь о вечном.
1. Учишь новомодные dbt, Starrocks и хайповый Clickhouse.
2. Учишь классику: Databricks, AWS.
3. Получаешь оффер на валютной удалёнке.
Далее перекатываешься в AI + ML
Далее ты уже дед и копаешь грядки и огород, думаешь о вечном.
❤1
Forwarded from Data Engineer Jobs (Erik)
Зарплаты Senior Data Engineer в Европе, 2026
На диаграммах показаны диапазоны зарплат Senior Data Engineer. Диапазоны - от 25го до 75го процентиля по 25и странам и 3м типам компаний. Данные TalentUp.io
Инсайты из данных:
💠 В 2026 году Senior Data Engineer в Европе зарабатывает принципиально больше не из-за страны, а из-за типа компании. В маленьких компаниях (до 250 человек) типичный диапазон - €40–65k, даже для сеньоров. Единственное исключение - Швейцария, где и небольшие фирмы платят €60–85k. Во всей Восточной Европе - €45–55k.
💠 В стартапах Senior Data Engineer получает уже €55–80k. Лучшие рынки - Швейцария (до €102k), Норвегия (до €80k) и Ирландия (до €77k). Германия и UK здесь неожиданно слабее - обычно €60–70k, то есть на 15–20% ниже топ-рынков.
💠 Настоящие деньги начинаются в корпорациях (10 000+ сотрудников). Здесь Senior Data Engineer стоит €75–115k, а в топ-странах выходит за сотню: Швейцария - €104–132k, Ирландия - €91–111k, Норвегия - €89–115k, Нидерланды, Германия и UK - до €100k. В Польше и Чехии потолок около €60–66k, в Румынии - €28–32k. То есть Senior DE в Восточной Европе по деньгам равен Middle в Западной.
Если сравнить Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst (прошлые обзоры), то картина ещё интереснее.
💠 В корпорациях именно Data Engineer - самая дорогая дата-роль почти во всей Европе. Например, в Германии DE получает €80–100k, тогда как Data Scientist - €63–72k, а Data Analyst - €61–69k. В UK и Ирландии - та же картина. Единственное исключение - Швейцария, где Data Scientist иногда зарабатывает даже больше DE.
💠 В стартапах всё наоборот. Там важнее не инфраструктура, а модели, метрики и рост, поэтому Data Scientist и даже Data Analyst часто получают больше, чем Data Engineer, особенно в Швейцарии, Нидерландах и Скандинавии.
💠 В маленьких компаниях самый ценный человек - тот, кто приносит бизнес-инсайты и считает деньги, поэтому Data Analyst там часто дороже и Data Engineer, и Data Scientist.
💠 Отдельно хочется отметить позицию Ирландии для DE. Она вырывается в топ-3 для этой роли. В Ирландии находятся европейские штаб-квартиры мировых корпораций.
💙 Итог простой: если идёшь в корпорации, BigTech или банки, Data Engineer - самый надёжный путь к €100k+ в Европе. Если ты идёшь в стартапы, выгоднее быть Data Scientist или сильным Analyst. В малом бизнесе Data Analyst лидирует по соотношению ценности и зарплаты.
Источник:
Linkedin post
На диаграммах показаны диапазоны зарплат Senior Data Engineer. Диапазоны - от 25го до 75го процентиля по 25и странам и 3м типам компаний. Данные TalentUp.io
Инсайты из данных:
💠 В 2026 году Senior Data Engineer в Европе зарабатывает принципиально больше не из-за страны, а из-за типа компании. В маленьких компаниях (до 250 человек) типичный диапазон - €40–65k, даже для сеньоров. Единственное исключение - Швейцария, где и небольшие фирмы платят €60–85k. Во всей Восточной Европе - €45–55k.
💠 В стартапах Senior Data Engineer получает уже €55–80k. Лучшие рынки - Швейцария (до €102k), Норвегия (до €80k) и Ирландия (до €77k). Германия и UK здесь неожиданно слабее - обычно €60–70k, то есть на 15–20% ниже топ-рынков.
💠 Настоящие деньги начинаются в корпорациях (10 000+ сотрудников). Здесь Senior Data Engineer стоит €75–115k, а в топ-странах выходит за сотню: Швейцария - €104–132k, Ирландия - €91–111k, Норвегия - €89–115k, Нидерланды, Германия и UK - до €100k. В Польше и Чехии потолок около €60–66k, в Румынии - €28–32k. То есть Senior DE в Восточной Европе по деньгам равен Middle в Западной.
Если сравнить Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst (прошлые обзоры), то картина ещё интереснее.
💠 В корпорациях именно Data Engineer - самая дорогая дата-роль почти во всей Европе. Например, в Германии DE получает €80–100k, тогда как Data Scientist - €63–72k, а Data Analyst - €61–69k. В UK и Ирландии - та же картина. Единственное исключение - Швейцария, где Data Scientist иногда зарабатывает даже больше DE.
💠 В стартапах всё наоборот. Там важнее не инфраструктура, а модели, метрики и рост, поэтому Data Scientist и даже Data Analyst часто получают больше, чем Data Engineer, особенно в Швейцарии, Нидерландах и Скандинавии.
💠 В маленьких компаниях самый ценный человек - тот, кто приносит бизнес-инсайты и считает деньги, поэтому Data Analyst там часто дороже и Data Engineer, и Data Scientist.
💠 Отдельно хочется отметить позицию Ирландии для DE. Она вырывается в топ-3 для этой роли. В Ирландии находятся европейские штаб-квартиры мировых корпораций.
💙 Итог простой: если идёшь в корпорации, BigTech или банки, Data Engineer - самый надёжный путь к €100k+ в Европе. Если ты идёшь в стартапы, выгоднее быть Data Scientist или сильным Analyst. В малом бизнесе Data Analyst лидирует по соотношению ценности и зарплаты.
Источник:
Linkedin post
LinkedIn
#зарплаты #it #вакансии | Alexander Varlamov
Зарплаты Senior Data Engineer в Европе, 2026
На диаграммах показаны диапазоны зарплат Senior Data Engineer. Диапазоны - от 25го до 75го процентиля по 25и странам и 3м типам компаний. Данные TalentUp.io
Инсайты из данных:
💠 В 2026 году Senior Data Engineer…
На диаграммах показаны диапазоны зарплат Senior Data Engineer. Диапазоны - от 25го до 75го процентиля по 25и странам и 3м типам компаний. Данные TalentUp.io
Инсайты из данных:
💠 В 2026 году Senior Data Engineer…