Лайфхаки для хакатонов

Хак, который мы затащили в феврале - третий мой выигранный хакатон из 10. Начали мы так развлекаться лет 5-6 назад, так что какой-то опыт уже поднабрался)

Что (имхо) важно?

1️⃣ Подготовка.
БольшАя часть вещей предсказуема. Поднимите сервер, сделайте контейнер, поучитесь писать фронт, настройте LLM-ки. Почитайте литературу на тему. И все это - до начала хака)

2️⃣ Тестирование.
Покажите, что вы продумали не просто решение, но и краевые кейсы. Что вы тестировали, что понимаете метрики. Что вы реально пробовали пользоваться решением.

3️⃣ Речь и презентация.
Если вы говорите скучно, а на презе - полотно текста, мало кто захочет слушать даже 5 минут.
Речь способна показать: вы верите в свое решение, понимаете, что сделали. Преза должна быть стильной и чёткой. И да, это - много работы. Заложите на неё время.

4️⃣ Навык защиты

Учитесь отвечать на вопросы жюри. Что сказать, если вы не знаете ответ? Что делать, если вам указывают на ошибку, которую вы не заметили ранее?

5️⃣ Не игнорировать контекст

Делать вид, что «ничего не происходит», когда обратное очевидно - пожалуй, одна из самых неуважительных вещей, которые можно сделать по отношению к людям. Вам говорят, что решение не работает прямо сейчас? Ваш ответ «да не, все работает» - вас потопит. У решения есть ограничения, что-то может упасть, а сервер - прилечь отдохнуть. Не отводите глаза. «Не работает? Сейчас подойдем и разберемся».

Пожалуй, на сегодня все. Если у вас есть свои рекомендации на этот счет, буду рада слышать в комментариях!

На выходных была там в командировке и немного прокатилась 😁

Если вы ещё не вайбкодите…))

На работе мотивируют ходить пешком)

Большая книга про работу. М.Ильяхов

“Как не страдать в найме и успевать жить”.

Это уже не первая книга у Ильяхова, которая мне очень заходит - без воды и про вещи, которые могут поменять жизнь в лучшую сторону. Кстати, вопреки названию - не только на работе. Конечно, идеальных книг не существует - где-то Максим (имхо) идеализирует, где-то стоит лучше погрузиться в научные источники. Поэтому читать (как и все остальное) рекомендую с участием критического мышления. Вот основные посылы:

1️⃣ Тайм-менеджмент — это не управление временем

Это — регулярно делать то, что важно именно тебе.
Что автор называет плохим тайм-менеджментом:
вписываться в проекты, которые не двигают к твоим целям;
закрывать чужие срочные задачи;
ходить на бессмысленные встречи;
делать руками то, что давно можно автоматизировать;
жить в режиме «прилетело — сделал».

❌ Продуктивность — не про «больше».
✅ Она про «в нужную сторону».

2️⃣ Про планы

План — это не то, что должно случиться. Это - инструмент для принятия решений.
Он почти всегда не совпадает с реальностью, и это нормально.
Если что-то не укладывается — это не повод для самобичевания. Это сигнал пересмотреть сроки, объём, ресурсы или приоритеты.
Без плана мы просто «спешим». С планом - у нас есть ориентир, куда именно и когда мы примерно хотим там оказаться.

3️⃣Управление — это работа. И сложная.

Наивно думать, что люди сами прекрасно синхронизируются. Если в проекте больше трёх человек — управление жизненно необходимо.
Менеджмент — это не «ходить на встречи». Это:
выстраивать процессы,
следить за стыковкой задач,
заставлять неприятное делаться вовремя,
держать ответственность,
не допускать хаоса.
Плохой менеджер превращается в «передатчик сообщений». Хороший — создаёт систему, где меньше косячат.

4️⃣ Неприятное никто не делает добровольно
Люди естественно откладывают сложное и неприятное.
Строгий менеджмент по сути заставляет делать неприятное сейчас, а не когда «уже горит». И да, людям это не нравится.

5️⃣ Отношения важнее полномочий
В команде в 100 раз важнее, что вы друг о друге думаете, чем то, какие у вас должности.

Отношения формируются медленно — через совместную работу, мелкую помощь, бытовое взаимодействие.
Нельзя прийти к малознакомому человеку с серьёзной задачей и ожидать, что он бросится её делать. Сначала — простое взаимодействие. Потом — совместная работа. Потом — доверие.

6️⃣ Люди не делают «про запас»
Если не напомнить — задача протухает.
Коллеги живут по правилу:
«Если не напомнили — значит, уже не нужно».

7️⃣ Зафиксировать — значит защитить себя
Обсудили — зафиксировали письменно.
Иначе через неделю:
«я не это имел в виду»,
«мы так не договаривались»,
«я понял по-другому».
Золотое правило:
Если договорённости нет в документе — её не существует.

8️⃣ Конфликт = разная картина мира
Пытаться переубедить человека — почти всегда путь в тупик.
Гораздо полезнее:
Замолчать и дать ему договорить.
Задать вопросы.
Вернуть ему его мысль своими словами.
Только потом предлагать решение.
Когда человек чувствует, что его поняли, половина конфликта исчезает.

9️⃣ Встреча — это инструмент, а не цель
Перед встречей нужно спросить себя:
Какой результат мы хотим получить?
Кто минимально нужен для этого?
Можно ли решить это асинхронно?
Самые глупые встречи — те, что could’ve been an email.

🔟 Перед переговорами нужно знать свои границы
Главная мысль очень простая: до разговора вы должны понимать, где для вас «ниже нельзя»:
Минимальная цена/срок
Условия, на которые вы не согласны.
Если границ нет — вы начинаете думать уже внутри давления. А в этот момент мозг работает хуже.

1️⃣1️⃣ Если вас «прожимают» — берите паузу
«Мне нужно подумать» — это не слабость. Это инструмент.
Пауза нужна, чтобы:
проверить договор,
понять реальные обязательства,
посоветоваться со старшими,
оценить последствия.
Пауза возвращает вам контроль

1️⃣2️⃣ Отказ без агрессии
Не надо говорить:
«Это грабительские условия»
«Это возмутительно»
«Это ниже рынка»
Достаточно:
«Мне это не подходит»
«Я не смогу помочь на этих условиях»
«Для меня это невыгодно»
Вы не обвиняете человека. Вы говорите о своих границах. Это взрослая позиция.

1️⃣2️⃣ Сила отказа — в предложении альтернативы
Самый мощный формат:
Я не могу сделать это на этих условиях. Но давайте подумаем, как можно решить задачу.
Вы не соглашаетесь. Но и не уходите в конфликт.
Вы переводите разговор из плоскости «кто кого продавит» в плоскость «как найти вариант».

1️⃣3️⃣В голове безотказного человека — ложная дилемма
Кажется, что есть только два варианта:
сказать «да»
сказать «нет» и испортить отношения
Но есть третий путь:
❌ Не принимать неприемлемое ✅ И при этом искать рабочее решение
Если работа в выходные для вас невозможна — вы не обсуждаете сам факт выхода в выходные.
Вы обсуждаете:
перенос сроков,
перераспределение задач,
дополнительные ресурсы.

1️⃣4️⃣ Переговоры — это не про победу
Это не «кто кого уговорит». Это поиск решения из множества вариантов, где неприемлемый для вас вариант вообще не рассматривается.

1️⃣5️⃣ Успех — это не рывок, а годы
На графике всё выглядит так:
9 лет и 11 месяцев — незаметный рост 1 месяц — «внезапный успех»
Мы видим только последний кусок.
Любое серьёзное дело требует:
времени
повторения
движения в одном направлении
Не метаний. Не поиска «перспективнее».

1️⃣6️⃣Внимание — базовое качество лидера
Лидер — это тот, кто смотрит туда, куда неприятно смотреть.
Примеры:
хватает ли денег на зарплаты → если нет, действовать
токсичный человек в команде → не игнорировать, а решать
падение выручки → реагировать заранее
👉 Лидер не просто замечает — он что-то делает

1️⃣7️⃣Жёсткая правда лидерства: неопределённость
Когда становишься лидером:
нет гарантий бюджета
люди могут уйти
результат не гарантирован
расходы — гарантированы
👉 Единственная гарантия: ты тратишь ресурсы, а результат неизвестен

Читали? Как вам?

Про конференции

В этом году собираюсь как минимум на Team Lead Conf в Питер (конец июня) - езжу туда каждый год, увлекательное мероприятие. А вот в плане не-менеджерских все как-то просело - была за последние годы разве что на С++ conf.

Нужно нагонять 😁
Что-то мне приходит в рассылках, но конечно удобнее смотреть эвенты списками - как в
канале IT-Мероприятия России.

Каждый день ребята анонсируют мероприятия со всех городов России (чем не повод съездить в командировку? 😁)

Впрочем, коллеги выкладывают в канал не только «живые», но и онлайн мероприятия;
👩‍💻 по любому стеку - хоть тебе аналитика, хоть кибербез)

Чтобы не просто болтать о списках событий, пошла сразу в канал - и тут же увидела эвент от Яндекса с вечеринкой 😁, который конечно уже прошел 😂
Как всегда, надо делать все заранее))

Расскажите, куда вы обычно ходите, и как выбираете мероприятия?

ПС: ну и да, могу смело советовать канал IT-мероприятия России
- главное, вовремя заглядывать 😁

Что делает человека крутым (по английски — cool)? Что такое вообще «крутой человек»?

Я сам удивился, но относительно недавно вышло исследование на этот счёт.

И приличное исследование! Почти 6000 испытуемых, 12 разных стран (от США до Нигерии), толковая для задачи исследования методология (опишите крутого и не крутого человека плюс ещё много всякого), поправка на местные языки.

На выходе оказалось, что во всех странах крутых людей «cool people» описывают одинаково.

А именно: высокий уровень экстраверсии, гедонизм, стремление к власти, любовь к приключениям, открытость новому опыту и самостоятельность (cool people are perceived to be more extraverted, hedonistic, powerful, adventurous, open, and autonomous).

Исследователи обработали эти данные и выдвинули такую гипотезу — крутость не является личностным качеством.

Скорее, это социальный статус. Крутыми по всему миру называют тех, кто создаёт культурные нормы (часто — ломая старые) и влияет на других людей.

Так что вот и ответ на вопрос из начала текста — крутым человека делает создание культурной нормы. Кто первый поставил ирокез на голове и не слился — тот крут.

От себя замечу — хотя исследование не проводилось в русскоязычной среде, оно неплохо сочетается в тем, что мы видим. Взять, например, выражение «крутой нрав». Обычно так говорят о людях, у которых всё в порядке со стремлением к власти и самостоятельностью. При этом исследователи показали люди чётка различают «хороших» людей и людей «крутых». И это не полностью совпадает. Получается, что и для нашей среды исследование вполне показательно.

@zygmantovich_pavel

***
Pezzuti, T., Warren, C., & Chen, J. (2025). Cool people. Journal of Experimental Psychology: General, 154(9), 2410–2431. 2431

Какая же жизааааа))
С учетом того, что я поработала и в ИИ для рентгенологии, и в селфдрайвинге..))

Как вообще применяется машинное обучение в биологии? Со стороны инструментов – примерно так же, как везде. Если вы анализируете картинки, применяемые инструменты те же самые, что и в других областях. Например, визуальный трансформер DINO, который мета презентует на картинках собак и сендвичей, также успешно применяется для сегментации опухолей. А если вы работаете с естественным языком, никто не помешает натравить трансформеры на ДНК вместо текста из интернетов (здесь хорошим примером будет AlphaGenome). Не всегда это работает напрямую, но в любом случае пересечение методов с другими областями очень сильное

Что отличается – специфика данных, их количество (как в большую, так и в меньшую сторону) и зачем эти методы применяются. Основными задачами по важности и количеству влитых в них денег являются разработка лекарств и диагностика болезней. Первым занимается, например, Isomorphic Labs – дочка Дипмайнда, развивающая успех моделей для предсказания структуры белка. Их цель – «решить все болезни». Амбициозно, но если у кого-то это и получится, то у Дипмайнда

Вторая задача – диагностика или на языке машинного обучения – классификация по каким-либо данным. Например, предсказание диагноза по картинкам с микроскопа. Здесь есть поучительная история для машинного обучения в целом. Глядя на успех свёрточных нейросетей для работы с изображениями, Хинтон в 2016 году предсказал, что радиологи – врачи, смотрящие на картинки и делающие по ним вывод – будут не нужны через 5 лет. Через 10 лет после этой фразы радиологов больше, чем когда-либо (прикрепил мем в тему). Почитать, почему так вышло, можно вот тут. Оказалось, что работа радиологов чуть сложнее, чем классификация картинок, а внедрение нейросеток в медицину – тяжелее, чем максимизация F-скора

Ещё, конечно, есть фундаментальная наука, где приложения машинного обучения ограничиваются только фантазией исследователей: от расшифровки языка китов до изучения иммунной системы бактерий. Но так как я из прикладных областей, буду рассказывать о них

Периодически не дочитываю книги - эта как раз из их числа. По сути, собраны советы руководителей, основанные на отдельных случаях - не люблю такое. Мне ближе научные выкладки и обоснования, а не «я сделал и мне помогло/не помогло». Всё-таки управление тоже покрыто исследованиями - думаю, полезнее (для меня) было бы читать их разборы, так как в рисёче есть некоторая статистика. Стиль изложения также не зашел.

Кто читал, как вам?

Любопытно. А вы пользовались психологической поддержкой ИИ по подобным поводам?

Собеседование в Яндекс: где мне помог ChatGPT?

Раз уж в предыдущем посте мы затронули тему подготовки к собеседованиям, давайте поделюсь своим недавним опытом. В декабре я рассказывал про новый процесс собеседования разработчиков в Яндекс. В начале года мне предоставилась возможность опробовать его на себе. Расскажу, как это было.

TL; DR

Стало гораздо лучше, быстрее и понятнее. Самое главное — у меня было три секции! Три! Не 5, не 10, не 17 — только 3, каждая по часу. Вот что на них происходило.

1. Скрининг

Дали готовый код. Там была заготовка логики и тесты. Надо было понять код, проверить, нет ли багов в тестах. Дальше надо было реализовать логику так, чтобы тесты в итоге прошли. Это всё как обычно в онлайн-редакторе без запуска кода и компиляции. Причём в коде была многопоточка — на мой взгляд, не самая простая.

Я удивился, что процесс начался именно с такой секции, но в целом выглядит логично — так как я в компании уже работал, эта секция даёт быстро понять, не растерял ли навыки на тот грейд, который у меня был.

2. Алгосекция

Здесь были старые добрые leetcode-like задачи. Решил обе, но пришлось попотеть. Перед секцией я 3-4 дня решал leetcode по часу плюс положился на прежний опыт. Этого хватило, чтобы справиться с обеими задачами в срок, но это не было прям лёгкой прогулкой. Так что настоятельно рекомендую перед такими секциями выделить побольше дней на прорешивание leetcode, просто чтобы вернуть себя в форму, если вы давно этого не делали.

Минутка AI-рефлексии

Когда я шёл в этот процесс, мне было ещё интересно узнать, насколько сейчас проще собеседоваться на разработчика, имея под рукой ChatGPT/Claude/etc. Мне показалось, что вообще не проще, потому что я не понимал, а куда в процессе секции эти GPT-воткнуть? Я всё время был в диалоге с ревьюером, постоянно вслух рассуждал и комментировал, какой код и почему я пишу. В этом потоке совершенно не понятно, как можно уйти в ChatGPT, сформулировать ему задачу, а потом ещё каким-то образом делать вид, что это ты сам из головы придумал.

У меня только на скрининге был момент, когда мне надо освежить в голове один API стандартной библиотеки C++, и я понял, что мне это проще сделать в ChatGPT, чем копаться в cppreference. Я сказал об этом интервьюеру, он кивнул, и мы пошли дальше.

3. Оценка опыта

Впервые проходил такую секцию. Нужно было заранее подготовить рассказ о проекте, в котором я сыграл ключевую роль и в котором уже есть понятные результаты. И вот это как раз та секция, где ChatGPT жжёт 🔥 Но не чтобы облапошить интервьюера, а чтобы как следует упаковать свой опыт и выгодно его преподнести (недаром я недавно говорил о важности упаковки).

Сначала я думал: «Ну я просто пишу код... Какие у меня есть проекты с ключевой ролью и понятными результатами?» Потом придумал 4 кандидата на роль таких проектов. Про каждый из таких проектов я надиктовал в ChatGPT всё, что есть в голове, и поставил ему задачу выбрать тот, который лучше всего характеризует меня как сильного специалиста. После пары итераций был отобран топ-1 кандидат для рассказа на секции. Дальше там же я сделал хорошие формулировки результатов и своего вклада, и у меня получилась хорошая презентация проекта. С ней я и пришёл на собеседование.

Интервьюер много спрашивал меня и вширь, и вглубь — было интересно, и исход секции был положительным.

Здесь хочу отметить важное — ChatGPT помог мне не нафантазировать то, чего не было, а именно посмотреть на мою работу с большей высоты, «увидеть за деревьями лес» и презентовать проект целиком. В общем, мой вам совет — пользуйтесь.

Итоги

В итоге я на своём опыте прошёл новый процесс собеседований разработчиков в Яндексе, и считаю, что компании правда удалось сделать его более быстрым и понятным для кандидатов. К тому же мне удалось найти win-win подход к применению AI в подготовке к собеседованиям — ChatGPT сильно помог выгодно презентовать свой опыт.

Расскажите в комментариях, как вы применяете AI для подготовки и прохождения собеседований?