На днях помог своему другу поторговаться за офер в Фейсбуке в Лондоне. Достаточно было отправить правильное письмо, и офер из 102/270 превратился в 109/420 (зарплата в год в фунтах, начальный грант). Никаких контр оферов не понадобилось, а еще один друг в Лондоне помешает

Попробую помочь и другим своим друзьям, из Алибабы

Помните пост про Robyn? Им нужен аналитик который поможет это МММ реализовать, 200-300к на руки
Еще ищут Мидла или Синьора для МЛ ценообразования, благо дизайн и прототип с первыми тестами там уже запилен, на 300-500к
Ну и напоследок в МЛ антифрод ищут Мидла или Джуна 150 - 300к

Написать можно мне - @venheads
Обсудим


Update попросили рассказать что написал. Друг ещё даже не вышел и публиковать его письмо я не буду. Тем более каждое письмо зависит от того кто ты, как прошел интервью и куда идёшь, но тем не менее есть один принцип. Ни в коем случае нельзя угрожать, но угроза должна читаться между строк
#JobInterviewStory

Случилось то что должно было случиться

В декабре мой друг, работающий руководителем в одной крупной такси конторе сказал следующее:

Что-то не очень качество выпускников Хард МЛ. Мы тут прособеседовали одного, а он ничего толком по ценообразованию не знает.

Я попросил ФИО и посмотрел сколько баллов у человека за модуль ценообразование, оказалось что около 40, при том что результат в 70 мы считаем так себе, на грани между тройкой и двойкой

Вот сиди и думай теперь, как это решать. Ведь сертификат об успешном окончании модуля мы челу не выдали, что не помешало ему поставить курс себе в резюме

Update Хард мл это https://karpov.courses/ml-hard

Сейчас я провожу по 5-8 собеседований в день. Это простенькие поведенческие интервью, где мне нужно понять несколько вещей

1. Чем человек хочет заниматься и есть ли такие задачи у нас
2. Чем он занимался раньше и что умеет (по его утверждениям)
3. Понять насколько валидно это звучи
4. Оценить насколько хорошо он коммуницирует и говорит по английский
5. Знает ли человек чем занимается контора

Последний пункт оказывается непроходимым для многих

Если зайти на blockchain.com то крупными буквами на 1 скроле экрана там написано следующее:
The world’s most popular way to buy, sell, and trade crypto
Wallet: The Easiest and Most Powerful Crypto Wallet
Exchange: Lightning-Fast Crypto Trading
Institutional: Bespoke crypto lending, trading, and custody for institutions
Explore: Blockchain Data is in Our DNA


Более того, вверху сайта все продублировано плашками: Wallet, Exchange, Explorer ,Institutional
Тридцать секунд - и сразу в общих чертах понятно что делает компания.

Казалось бы, тебе назначили интервью, у тебя первое собеседование в компанию, оно будет длиться тридцать минут, почему бы не зайти на сайт и не посмотреть что делает компания, куда ты собеседуешься, тем более что ты подался через ее сайт!

Но нет, примерно 20% соискателей валятся на этом вопросе. Чего я только не слышал. Что мы предоставляем инфраструктуру, что мы экосистема и много чего еще.

На уточняющий вопрос что же мы конкретное делаем, лишь неловкое молчание и смущенные улыбки. Из 100 человек получивших нет на первом интервью, 80-90 получают его именно после “ответа” на этот вопрос
#JobInterviewStory

Под конец дня, интервью, которое мы записали в декабре с Карпов Курсес
#Interview

Поездка в Москву в декабре была крайне удачной, записали много контента. В том числе это интервью с Романом, где поговорили про обучение и карьеру
#Interview

В ЮК накопительная пенсионная система. Процент от мой зарплаты переводится в частный пенсионный фонд, сверху это матчится работодателем и я еще получают tax relief.

Это куда то вкладывается и затем, по прошествии многих лет, можно либо снять деньги сразу, либо получать частями, либо еще что-то с ними сделать, зависит от желания платить/не платить налоги и текущих необходимостей. Пенсия не привязана к гражданству и накопленное можно переводить между фондами.

Мой предыдущий фонд был Aviva, но нынешний называется куда интереснее, Scottish Widows - Шотландские Вдовы
Согласно Википедии группа Шотландцев собралась в Эдинбурге в 1812 году чтобы обсудить, как бы сделать так, чтобы их жены/сестры/прочие женские родственники не пошли по миру, если их убьют на войне с Наполеоном

Таким образом Наполеон не только повлиял на флаг Италии, инквизицию в Испании, торт в России, но и на пенсионный фонд в ЮК, которым я пользуюсь

Оглавление

С приходом новых людей в канал, пришла пора разместить нечто вроде путеводителя
Остается вопрос, как его сделать доступным всем, ведь несмотря на то, что в описании канала указано что я работаю в blockchain.com - в комментариях писали, Валерий, вы ведь сейчас в Фейсбуке?
Но когда под опросом - что делать после разбора Е8, сказали что неплохо бы разобрать E7 и E6, я решил что надо что-то делать

Кто я такой, описано здесь https://www.linkedin.com/in/venheads и здесь https://venheads.io/
По тегу #BigTechLevelsCompensation описаны компенсации и ожидания от различных левелов в Фейсбуке, также дан разбор составляющих в самом начале. Что такое грант, что такое рефрешер, как на это влияет рейтинг на перформанс ревью
По тегу #CoolStory описаны всякие кулстори, например как начальник отдела в микрофон сказал ебаные гуманитарии, думая что конференция закончена и микрофон выключен
По тегу #ArticleReview - разбор статей и алгоритмов, будь то Robyn MMM или Синтетический Контроль
По тегу #JobInterviewStory - различные истории из собеседований меня, мной или вокруг меня
Есть небольшая история почему я ушел из ФБ, очень часто и много спрашивают, надо было сделать #WhyLeftFacebook
По тегу #Interview доступны интервью со мной или интервью взятые мной (System Design например)
По тегу #BigTechLevels более детальный разбор различных левелов, инженерных и менеджерских в технологических компаниях
По тегу #InterviewPreparation рассказываю как готовиться к собеседованию в БигТех
По тегу #SystemDesign разбираем дизайн решения различных проблем
По тегу #Memoir - памятные истории из жизни
№ 5051073140

Недавно с удовольствием прочитал статью от Gary King и товарищи, Matching as Nonparametric Preprocessing for Reducing Model Dependence in Parametric Causal Inference от 2007 года
Для себя сделал довольно интересный вывод, что все способы снижения дисперсии и увеличения чувствительности в А/Б тестах, есть лишь продолжение идеи матчинга, переложенные на практику онлайн А/Б тестирования, а не выборов президента

Если кратко, матчить хорошо, снижает дисперсию и позволяет использовать практические любые параметрические модели ( В видео от 2015 года говорится про снижение стандартной ошибки на 600%)

Забавно что в статье пишется про propensity score

Fortunately, there is a way out. We suggest, first, looking past the theoretical properties of the propensity score, except for the purpose of motivating the goal of better propensity score specification, and, second and more importantly, recognizing the value of what we call the propensity score tautology. The propensity score tautology in our view is the main justification for using this technology in practice: The estimated propensity score is a balancing score when we have a consistent estimate of the true propensity score. We know we have a consistent estimate of the propensity score when matching on the propensity score balances the raw covariates. Of course, once we have balance on the covariates, we are done and do not need to look back. That is, it works when it works, and when it does not work, it does not work (and when it does not work, keep working at it).

8 лет спустя выходит видео Gary King, "Why Propensity Scores Should Not Be Used for Matching"
https://www.youtube.com/watch?v=rBv39pK1iEs&t=3103s

#ArticleReview

Сила матчинга

Пришел очередной подарок от Фейсбука, ныне Меты

Но самый ценный подарок это пожалуй то, что ни телефон, ни ноутбук у меня решили не забирать. Ограничились отключением доступов

Сегодня мой друг, Александр, пожал руку принцу Чарльзу. Принц заехал в Чайна Таун поздравить народ с началом китайского нового года. Заодно поболтал с зеваками. Одним из зевак и оказался Александр, который бесцеременно обратился к принцу Sir, вместо your highness. На что принц спросил, а ты мол живешь здесь неподалеку? Видимо не смог вычислить его по ip

#friends

У меня есть друг. Как вы можете легко увидеть по нему, нон конформист бьющийся с системой. По совместительству активный участник open data science и автор канала https://t.me/partially_unsupervised, работал ML инженером в нескольких интересных компаниях - от Яндекса до американских стартапов. Прямо сейчас последний пост в его канале про representational learning и Сбербанк, что довольно интересно

#friends

Е8 - иначе именуемый Principal Engineer
В своей жизни видел трех таких людей. Один был принципал в Фейсбуке, я читал его код на Хаскеле, производило впечатление. Второй сейчас CTO в одной крупной технологической конторе в РФ, а третий - Yandex Fellow

Примерная компенсация (берем США за точку отсчета) - очень примерная, я оферов на руках не держал и предложений не получал

Базовая зарплата - 300 - 350 тысяч долларов в год
Бонус - 30% от этого в год
Initial grant 3000-6000 тысяч (3-6млн) долларов
Refresher ~ 960 тысяч долларов в год
Бонус за подписание ~100 - 200 тысяч долларов (опять же очень условно)
Total Comp порядка 2000 - 3000 тысяч долларов в год

Не существует единого шаблона описывающего Е8, (есть описание разных архетипов), но можно попробовать выделить какие-то общие вещи

Что ожидается от E8?

Все тоже, что требуется от Е7 плюс:

Импакт за пределами Фейсбука, в индустрии или в какой то конкретной сфере. Е8 истинный чемпион своей области

Глубокое, экспертное понимание своей области, наличие передового опыта. Снаружи и внутри компании твои достижения рассматриваются как выдающиеся.

Значимый импакт в многочисленных инженерных направлениях

Умение видеть проблемы и зоны для улучшений, которые не видны другим. Умение самостоятельно решать эти проблемы. Ты выбираешь такие проекты, которые позволяют значительно улучшать мир вокруг тебя. Зачастую это означает инкрементальное улучшение чего то существующего, а не создание какой то новой штукенции

Ты менторишь остальных при дизайне сложнейших компонент системы или фичи

Ты мастер дебагинга сложнейших систем. После тебя система работает лучше

Ты можешь драйвить технические и культурные изменения или менять процессы, чтобы компания двигалась быстрее

Люди воспринимают тебя как носителя культуры

Люди и команды вокруг тебя становятся лучше. Ты никогда никого не винишь и не сдаешься, ты великолепный коуч

#BigTechLevelsCompensation

Кстати, прямо сейчас рассказываю про мл систем дизайн на английском https://www.youtube.com/watch?v=0RsmRjar66E

У меня есть небольшое хобби, я люблю пользоваться рекомендательными движками социальных сетей. Началось это как шутка. Я очень редко захожу в ВК - проверить не написали ли мне в личку за прошедшую неделю или выложить какой-то контент. В один из таких заходов, я обратил внимание что ВК показывает мне рекламу, которую иначе как дичь охарактеризовать было невозможно (приложу примеры в следующем сообщении) и я подумал, почему бы не начать лайкать эту рекламу, в надежде получить еще больше безумной и бессмысленной рекламы. Какое-то время я развлекался тем, что старательно вычитывал рекламу, показанную мне в ленте и лайкал откровенный трэш, полученный результат скидывал своим товарищам посмеяться.

Теперь же я решил поставить это дело на поток для выгоды, ведь в какой то момент Инстаграмм предложил мне скачать приложение сервиса экспресс доставки, со скидкой 10 фунтов на следующие три заказа. Я скачал и потратил 15 фунтов вместо 45 на фрукты. Мне очень понравилось и, понятное дело, эту рекламу я лайкнул. Затем вышла реклама следующего приложения доставки, с еще более выгодным предложением, его я, конечно же, тоже лайкнул. Вообщем, не вдаваясь в детали замечу, что у меня уже пять приложений экспресс доставки продуктов на телефоне, еще несколько в очереди, а так как я хороший клиент и довольно быстро сделал по 3-4 заказа в каждом из них, они продолжают бомбить меня скидками и промо купонами. Еще иногда они опаздывают на 5-10 минут и тоже дают существенную скидку на следующий заказ.

Причем в одном из приложений было совсем забавно, висел промокод на скидку в 8 фунтов при заказе от 13 и от 24 фунтов, я выбрал от 13, заказал и заплатил пять фунтов. Захожу через полчаса снова, теперь там скидка в 8 фунтов при заказе от 9 фунтов, конечно же я снова заказал и потратил 4 фунта.

Понятное дело, что это не проблема рекомендательной системы Инстраграмма, она то как раз сработала на 5+. Приложение я установил, заказ сделал, даже несколько. На руку мне играет политика по захвату рынка и заливание его деньгами со стороны маркетологов/продактов этих сервисов.

Хотя сервисы, которыми буду и не буду пользоваться без скидок я уже отобрал. У меня два простых критерия, наличие хороших фруктов и умение доставить до моей двери

#CoolStory