Где искать работу?

Мы уже определились, что пора менять работу, теперь нужно понять «как это делать?», а для начала мы должны понять «где искать?». Думаю, все из вас знают про hh.ru, но не стоит останавливаться только на нём, есть ещё множество способов:

✅ Телеграмм-каналы с вакансиями. Есть каналы, которые специализируются на вакансиях для определённых специальностей в IT, есть те, в которых публикуются вакансии только для джунов, думаю, каждый сможет найти для себя подходящий;

✅ LinkedIn — социальная сеть для поиска работы, отлично подходит, если ищете работу за пределами РФ, но и для поиска внутри страны тоже подойдёт;

✅ Сайты компаний. Тоже способ найти вакансии, как минимум, при отклике вы сможете выделиться среди десятков или сотен откликнувшихся на hh;

✅ Конференции и встречи. Отличный способ найти интересную работу, при этом не нужно беспокоиться о пересечении с другими соискателями, так как это предпочтительный способ для компаний ориентироваться на талантливых людей.

Как подготовить резюме

По составлению резюме в интернете есть множество материалов, в этой части я выделил те, которые считаю наиболее важными.

формат и название Если передаете резюме отдельным файлом, то лучше это делать в формате pdf с понятным названием, например что-то вроде Имя_Должность.pdf, а не странное_название.pdf.

шаблон Можно, конечно, написать резюме сплошным текстом, но вряд ли HR сможет за несколько секунд вычленить оттуда полезную информацию, поэтому лучше воспользоваться каким-нибудь шаблоном из интернета, например с hh или с линкедина, но можно найти что-то получше.

ключевые слова В резюме важно использовать ключевые слова. HR именно по ним и отбирает нужные резюме, поэтому если вы знаете, например, Python, то в вашем резюме обязательно должно быть это слово.

объем Часто на одну вакансию приходят десятки и даже сотни откликов, HR должен их все осмотреть, он не собирается тратить на это всю жизнь, поэтому не стоит расписывать свое резюме на десятки страниц, нужно все уместить на 1-2.

опыт Опыт является важнейшей частью резюме, его следует расписать максимально качественно, не просто где работали, а чем именно занимались, а лучше, что сделали, каких результатов добились. Лайфхак: если вам лень париться над составлением резюме, то можете просто скопировать обязанности из вакансии к своей нынешней должности.

полезные ссылки по резюме
вот, вот, вот и много еще что

Как подготовиться и пройти собеседование

Скрининг или первичное интервью с HR.
Тут хотел бы дать 2 совета:
1. Отвечайте честно. Если у вас спрашивают, чем вы хотите заниматься на работе, то ответьте действительно тем, чем хотите заниматься, а не так, как наверное стоит ответить. В крайние случаи тут уходить, конечно, не стоит, не нужно говорить, что на работе кроме получения зарплаты больше ничем заниматься не хотите.
2. Будьте к нему готовы, особенно если это один из первых ваших собесов. Нужно заранее подготовить ответы о том, кто вы, чего вы хотите, иногда даже стоит ожидать вопросы на техническую тему.

Теперь про тех собесы.
У некоторых компаний существуют специальные методички для подготовки к собесам, если идете в одну из этих компаний, стоит посмотреть.
Подготовка к собесам сильно зависит от того, куда вы хотите попасть. Во многих BigTech компаниях требуют знания алгоритмов, т.е. для успешного прохождения вам необходимо будет тренировать их, для этого существует множество сайтов, самый известный из них это LeetCode, регистрируетесь на нем и начинаете ботать, сам этим особо не занимался, но слышал, что для средненькой вакансии хватит около полу года подготовки (понятно, если вы уже умеете программировать).
Теперь стоит поговорить про технические вопросы. Во-первых, конечно, стоит просмотреть вакансию, ее требования и понять, что будут спрашивать (если будут спрашивать не то, что написано в требованиях, то вряд ли эта вакансия является хорошей). Требования посмотрели, а теперь просто начинаем гуглить то, что не знаем, идеально, конечно, когда мы все знаем, а лучше со всем этим уже работали, но так бывает не всегда. Хорошо помогает просто интересоваться технологиями и инструментами вокруг, даже если вы с ними не работали, то возможно услышанные слова в каком-нибудь подкасте о какой-нибудь технологии пригодятся при собесе.

Также помнить очень важную вещь: на собеседовании не только работодатель оценивает вас, но и вы его. Тут важно задавать те вопросы, которые вас интересуют в работе, а также важно посмотреть на сам процесс интервью. В одной компании он может быть достаточно четким: определенное количество времени на технические вопросы, на рассказ о вакансии и вопросы про нее, в другой компании процесс может быть достаточно сумбурным, где все вопросы придумываются чуть ли не на ходу (я сейчас не про индивидуальный подход, а про плохо построенный процесс интервью).

Как найти лучшее условие

Эта часть касается не только зп, но и условий в целом.
Когда я искал работу, то делал так: т.к. на тот момент у меня была работа, то не стремился найти новую как можно быстрее, а просто ждал и просил хороших условий, получив их я выбрал компанию.

Но потом я наткнулся на интересный метод, который можно применить не только к поиску работы, суть в следующем: у тебя есть на поиск работы 3 месяца, первый из которых ты вообще не принимаешь оффер, даже если он будет очень хороший, спустя этот месяц оцениваешь результаты и понимаешь, что лучшие условия были такие-то и начиная со второго месяца, просто принимаешь предложение, которые равняется лучшему за первый месяц.

На практике, думаю, многие побояться использовать такой метод, т.к. «Вдруг я откажусь от таких условий, а лучше уже не будет», но нужно понимать, что вряд ли тебе попадется только одно классное предложение, нам всем в жизни встречается очень множество шансов, но многие из нас этого не замечают, так и с оффером если попался один хороший, значит скоро попадется еще один

———————————————
Успехов вам в поиске работы
Это был последний пост на эту тему, а в комментариях поделитесь советом, что вам помогло найти новую работу

Я теперь data engineer

Как вы могли понять из предыдущих постов, я сменил работу
Теперь я data engineer в Сбере
В этом посте постараюсь ответить на вопрос «Почему я выбрал DE?»

Когда в 2019 я узнал, что такое data science мне это сразу понравилось, в тот момент я решил, что работать с данными это очень интересно. Когда стал больше разбираться в этих вещах, я понял, что строить модельки это не так весело. Для меня не особо интересно сидеть, придумывать фичи, строить графики, чтобы поднять скор (точность модельки). Меня стал больше привлекать момент связанный с работой с данными, их подготовкой, а в ds его часто бывает не много, часто приходиться больше что-то анализировать. Менять область кардинально мне не хотел, т.к. небольшая экспертиза тут у меня присутствует и data engineering стал отличным вариантом

Возможно я ошибаюсь и скоро разочаруюсь в своем выборе, но лучше что-то сделать и ошибиться, чем не сделать и потом всю жизнь жалеть об этом, тем более когда этот выбор делается в молодом возрасте

Всем привет, я Миша и я data engineer в Сбер Образовании

Пытаюсь сюда писать и снимать на ютуб
сюда https://www.youtube.com/@NOdatamisha
и сюда https://www.youtube.com/@otishniki

Мои видеоуроки по data https://telegra.ph/Videouroki-08-26

Контент, надеюсь, будет интересен все, кто интересуется data технологиями (data engineering, data science, data analytics) и другим айтишникам, да и не айтишникам тоже)

А еще есть личный тг https://t.me/MihaVeryNiceOfficial

Как я сменил свою первую работу в it

Собрал все свои посты про поиск работы и опубликовал на habr и vc
Можете глянуть, если еще не видели
Ну и оценить если понравится)

https://habr.com/ru/articles/733424/

https://vc.ru/u/446984-data-misha/685740-kak-ya-smenil-svoyu-pervuyu-rabotu-v-it

Лучшие каналы в телеграмме

В телеграмме нет рекомендаций, поэтому найти хорошие айтишные каналы бывает сложно

Помогу вам с этим немного

https://t.me/ityoutubers_com/63

Greenplum

Мне на работе сейчас придется работать с Greenplum. До этого я с ней на практике не сталкивался. В интернете не так много инфы про нее, хотя штука вроде популярная.

Если кратко то это СУБД, основанная на PostgreSQL, но для OLAP (большие аналитические запросы), когда как сам PostgreSQL подходит для OLTP (много мелких операций).

Если хотите почитать подробнее, то вот ссылки:

⁃ https://pgday.ru/presentation/227/596db8cb6922d.pdf

⁃ https://medium.com/@bigdataschool/greenplum-vs-postgresql-7-%D1%81%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2-%D0%B8-3-%D0%BE%D1%82%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B8%D1%8F-cbfb7c96f7ea

⁃ https://dzen.ru/a/Yt9qPYiWW278Tsv9

Пишите что делали и чему научились

В ближайшее время мне предстоит изучить много нового и я буду писать об этом (возможно что-то буду выкладывать в канал). Для этого существует несколько причин:

✅Систематизация новых знаний: в голову попадает много новой информации и чтобы хорошо ее освоить нужно воспроизвести, пусть кратко, пусть понятно только тебе, но главное, что суметь понять и объяснить ее

✅Чувство прогресса: тут просто приятно видеть сколько нового ты изучил за последнее время, дает мотивацию продолжать дальше


Когда делаешь какую-то работу, записывать тоже полезно:

✅Чувство прогресса: также как в выше

✅Возможность при необходимости продемонстрировать свои достижения: при поиске новой работы или повышения на нынешней

Писать полезно даже если у вас нет телеграмм канала)

SQL online

Когда проходил собесы, то иногда приходилось решать тестовые и не всегда был доступ к своему пк с установленной бд, тогда пришлось искать что-то онлайн

Отличным решением стал https://sqliteonline.com

Достаточной удобный сайт, с возможностью работать с разными СУБД и умеющий сохранять ваши таблицы и запросы даже после закрытия

Если у вас нет возможности установить на свой пк полноценную СУБД, то этот вариант является хороший временным решением

Также может отлично подойти если у вас нет пк, а только телефон)

Если ты аналитик или хочешь им стать, то этот канал для тебя!

В нем ты найдешь переводы различных статей по аналитике (АБ-тесты, дашборды, различная теория и многое другое), а также сможешь узнать новые слова по соответствующей тематике, так как каждый перевод сопровождается набором неизвестных ранее автору слов и словосочетаний.

Вот некоторые из переводов:

🐼PandasAI: Супер простой анализ данных с ИИ

📈Понимание методов синтетического контроля

📊Пошаговая инструкция по сегментации пользователей с использованием K-Means и PCA в Python

Подписывайся и не пропускай новые переводы!

@letsdatanow

#реклама

DWH

Data Warehouse (DWH) является централизованной базой данных, используемой для хранения и анализа структурированных и неструктурированных данных. Она используется для сбора, объединения и хранения больших объемов данных из различных источников данных и систем и предоставляет пользователям мощные инструменты для анализа информации


DWH состоит из нескольких слоев данных, их количество и названия могут отличаться, но вот один из примеров:

✅Источники данных - это базовые источники данных, которые используются для загрузки данных в DWH. Они могут быть как структурированные, так и неструктурированные

✅Рабочая база данных используется для очистки, преобразования и интеграции данных из источников данных

✅Интегрированная база данных хранит данные, приведенные к единому масштабу и представленные в структурированном виде

✅Аналитическая база данных используется для анализа данных и предоставления результатов анализа пользователям.

Нужно ли решать тестовое?

Начинающему специалисту сейчас трудно найти работу, поэтому ему, конечно, стоит цепляться за любую возможность попасть в свою первую компанию

А вот если это ваша не первая работа, то тут к тестовому можно относиться по разному. Я считаю, что если вакансия нравится, то на тестовое задание время выделить можно, но не больше 1-2 часов, т.к. высок риск, что ваши усилия пропадут даром. Я выполнял тестовые всего 4 раза и в двух из них мне даже не написали, что я задание сделал плохо(

Также можно найти истории где чувак сделал не тестовое, а целый проект и взамен ничего не получил


А как вы относитесь к тестовым заданиями?

Интересная табличка
На ней показана время загрузки данных при разных скоростях соединения

Data engineering С чего начать?

Отличным вариантом для знакомства с профессией de является ресурс data learn
Там уже вышло 7 модулей в которых рассказывается рассказывается о профессии, о различных инструментах de и многом другом с чем вам возможно предстоит столкнуться

Также de необходимо знать sql и возможно python. Для их изучения хорошо подходят бесплатные курсы на stepik

Конфа от людей для людей
 
Если вы любите конференции и не любите БИГТЕХ, которые чаще всего и проводят конфы, то тут появилась отличная возможность посетить такое мероприятие. EXOZ организует It Meetup, а занимается этим не огромная бездушная корпорация, а обычный человек, такой как мы с вами
 
А еще она будет проводиться не в банальной Москве или Питере, а в Калуге. Хороший повод выбраться в другой город и узнать если ли жизнь на марсе за МКАДом, но при этом не так далеко от мск
 
27 мая, Калуга, отель "Four Points by Sheraton" доклады от опытных спикеров, нетворкинг, розыгрыш призов и скидка на отель, которая может понадобиться если захотите остаться погулять по городу (а вы захотите)
 
Сайт конференции с подробной информацией https://exoz.ru
 
Если остались вопросы, то можете написать их Денису лично
 
Поддержим «человеческое» айти
 
#реклама ИП Петров Денис Алексеевич, ИНН 402915535006, erid: LdtCKAGyT

Светлое будущее Обычное настоящее

Думаю многие видели то как представляли будущее лет 50 назад - летающие машины, повсюду роботы и все такое

Мне стало интересно А что думали о будущем не в далеком прошлом, а лет 10 лет назад. Но не о будущем в целом, а о профессиях, какие из них должны быть востребованные в наше и ближайшее время

Загуглив это мне стало немного весело от некоторых пунктов. По мнению авторов статьей сейчас должны быть востребованы профессии:
⁃ Создатель искусственных частей тела
⁃ Наномедик
⁃ Виртуальный учитель
⁃ Хирург по увеличению памяти
⁃ Гид по космическому туризму, пилот и архитектор
⁃ Специалист по изменению климата
⁃ Полицейский по изменению погоды
⁃ Электрозаправщик
⁃ Инженер-композитчик

Конечно, многие профессии начинают выглядеть весьма обыденными, хотя тогда такими не казались, например Виртуальный учитель, но для большинства профессии из статей, кажется еще далековато

Нужно ли программисту знать английский

Я бы сказал, что необязательно и вот почему

Когда говорят, что программисту необходимо знать английский язык, то называют следующие причины:
1. В коде используются английские слова и если ты их знаешь, то писать его намного легче
2. Большинство материалов о программировании есть только на английском языке
3. Если хочешь работать зарубежом, а не в России, то английский необходим

Теперь я попытаюсь ответить на эти аргументы:
1. Слов, которые используются в программировании не так много, и для того чтобы запомнить, что «if» это «если», необязательно учить весь язык
2. Есть много материалов и на русском и для новичка его точно хватит, плюс сейчас есть переводчики, которые, конечно, справляются не идеально, но в большинстве случаев их возможностей достаточно
3. Мне пока и тут хорошо)

Этим постом я не пытаюсь сказать, что английский совсем не нужен, я бы и сам его с радостью знал, если бы хватило сил его выучить. Эти постом я пытался показать, что без знания английского можно стать полноценным разработчиком и найти работу, и если стоит выбор «Какой язык выучить», то лучше чтобы это был язык программирования (после русского конечно)


А какое у вас мнение на этот счет?