Готовим с другом документ о том, как он проходил интервью в Meta на должность Software Engineer. 🥳

Получилось около трёх страниц. Также там будут лайфхаки и материалы, по которым он готовился. 😃

Как думаете, будет ли интересно в эпоху TikTok прочитать три страницы информации? Ручаюсь, она будет очень полезной для тех, кто задумывался о FAANG 🤪

Как и договаривались!
История собеседования на Software Engineer в Meta. 😃
Там пошаговый процесс, подготовка и полезные лайфхаки - всё в Notion, если интересно 👀

Короткая ссылка: https://tinyurl.com/meta-swe-interview-2025

Оригинальная ссылка: https://diligent-path-faf.notion.site/Meta-SWE-2025-251511342c8680b38d99de8cc35655b2

P.S. Важно: эта история вымышлена. Все совпадения с реальными людьми, компаниями и процессами случайны.

#experience #faang #maang #bigtech #swe #meta #interview

Трамп ввёл пошлину $100k на визу H-1B

Это основная виза для программистов, которые переезжают в США. 😆
Раньше её и так было сложно получить: помимо оффера нужно выиграть лотерею из-за квот. Теперь количество работодателей, готовых перевозить по H-1B, станет ещё меньше. FAANG, скорее всего, продолжат, но в ограниченных масштабах.

Слышал про метод RED? 🍑

Предложен в 2015 Томом Уилки из Grafana Labs, чтобы проще и быстрее понимать, что творится с сервисами.

RED расшифровывается так:
🩸 - Rate: сколько запросов обрабатывает сервис в секунду
🩸 - Errors: сколько запросов падает
🩸 - Duration: сколько времени уходит на каждый запрос

Зачем это нужно?
- Быстро ловить баги и узкие места
- Контролировать нагрузку и масштабирование
- Держать сервисы в хорошем состоянии для пользователей

Реализуется через Prometheus, OpenTelemetry или OpenTracing, с дашбордами и алертами.

RED круто дополняет метод USE и Google Four Golden Signals - получается полный контроль над сервисами.

Обсудим USE и Google Four Golder Signals позже 👍

#observability

Какова она работа в Amazon?

История-боль одного из бывших сотрудников Amazon. Интересно почитать такое -> https://nekrolm.github.io/blog.html

Помню свои собеседования с Amazon, и хотя мне говорили, что это самые страшные собеседования в мире, лично у меня был очень спокойный и приятный процесс. 🤷‍♀️ Однако, собеседования не есть основная работа 😲

Java Concurrency and Multithreading 🧵

Лучшие на данный момент, по моему мнению, видео про многопоточность в Java. 🔝
https://youtube.com/playlist?list=PLL8woMHwr36EDxjUoCzboZjedsnhLP1j4&si=plu8DiA6xYNn9Gsk

У вас сегодня тоже ChatGPT и другие сайты не работали из-за сбоя Cloudflare?

Интересно, если ChatGPT не работал, то как они нашли причину проблемы? 😂

Надеюсь, не все мы станем вайбкодерами 🤪

С наступающим, друзья! 🎄🎄

Никогда такого небыло и вот опять.

Amazon сократил 16К сотрудников 😮

https://www.cnn.com/2026/01/28/tech/amazon-layoffs-ai

За последние несколько лет я провёл около сотни алгоритмических интервью в роли интервьюера.
Самое интересное, что проблемы не только в алгоритмах.

Вот мой топ-10 ❗️ самых частых ошибок, которые вижу снова и снова 👇

1. Кандидат не берёт на себя лидерство.
Мне часто приходится пушить: давай кодить, а что дальше, а какую идею выбираем, а давай теперь протестируем твой подход.
Кандидат должен вести процесс. Кандидат - звезда на собеседовании, не интервьюер ✍️

2. Не собирают требования.
Пример: shortest path - кандидат не уточнил про отрицательные числа, полез писать Dijkstra, а оказалось, что бывают данные с отрицательными числами, но Dijkstra не работает, если есть отрицательные числа. Как итог - алгоритм не работает.

3. Вспоминают про требования очень поздно.
Кандидаты часто вспоминают про constraints через 15–20 минут, когда алгоритм уже выбран или даже уже написана часть кода. Представь, если на работе начать делать задачу до того, как собрать требования - получится не то, что требует бизнес.

4. Прыгают между подходами.
Предложил идею → не договорил → перескочил → вернулся обратно. Без структуры. 😭

5. Пытаются придумать сразу “идеальное” решение.
Часто кандидат предлагает brute force решение и, до того как уточнить у интервьюера, начинает говорить, что это неэффективно и нужно предложить идею получше. Во-первых, это опять возвращает нас к сбору требований, а во-вторых, есть шанс, что самое эффективное решение не нужно для интервьюера и твоего подхода будет достаточно.

6. Думают молча.
Если нужно подумать - скажите это интервьюеру, который, конечно же, даст вам время чтобы подумать. Но когда кандидат читает задачу про себя, молча придумывает решение и молча пишет код - интервьюеру вообще непонятно, как вы мыслите и как вам помочь в процессе.
Решение простое: тренируйтесь решать задачи вслух.

7. Не вовлекают интервьюера.
Почти никто не спрашивает:
• То, что я сейчас объяснил понятно ли вам?
• Желаете ли чтобы я подумал над другим более оптимальным решением или этого достаточно?
Как и было сказано ранее: бывает, что brute force уже достаточно - но чтобы это узнать, нужно коммуницировать с интервьюером. Помните, интервьюер здесь, чтобы помочь вам, а не "потопить" вас.

8. Не следят за временем.
Бывает так, что кандидат рассуждает 30–40 минут так и не успев полностью написать решение.
Как ни крути, все сводится к тому есть ли решение или его нет.
Тайминг - ответственность кандидата.

9. Слишком много или слишком мало заметок 😄
Либо вообще ничего. Либо пишут всё подряд.
Оптимально будет написать ключевые пункты:
• approach 1: brute force: do this, do that, time, space.
• approach 2: binary search: do this, do that, time, space.

10. "Грязный" код.
Опечатки, портянка кода без разделения на методы, странные имена переменных типа: int number, string s. Это все мелочи, но они сильно бьют по impression.

🤪 TL;DR:
Алгоритмы - это только половина успеха.
Вторая половина - коммуникация, структура и контроль процесса.

Слушайте, а что это за фетиш такой у компаний в офисы покупать кресла без подголовника? 🫨

Настолько ли большие зарплаты в Европе в Биг Техе?

Давайте возьмём один из самых высокооплачиваемых городов Европы - Лондон 🇬🇧, и одну из самых желанных компаний для разработчиков - Google 🔍.
Также давайте представим, что вы условный сеньор-бэкенд или фронтенд в вашей стране, работающий на какой-нибудь аутсорс, в банк или госорган, и предположим, что вы получили миддл-оффер, так как шансы сразу получить сеньора достаточно сложно. По крайней мере, у меня не получилось 🥴.

Смотрим данные о средней зарплате миддла в Google на www.levels.fyi и видим такие цифры:
• Общая годовая зарплата: US$203,816
Из которой:
• Базовая зарплата: $127,761
• Акции в год: $61,381
• Бонус: $14,674

Выглядит очень даже неплохо, правда?
Как думаете, сколько останется на руки после налогов и аренды жилья? 🤨

Небольшой урок по инвестициям:

купить iPad Pro 13 дюймов на терабайт, чтобы работать и вместо этого играть на нём только в PUBG - DONE ✅ 🤦‍♂️