Мой первый off site в Париже 🇫🇷
А рядом оказалось кафе Monocle, в которое я давно хотел сходить – ведь кофе это моя страсть 🥳 Monocle – это такой красивый лайфстайл журнал из Лондона.
Последние несколько лет я работал удаленно из Франции – сначала на AI-стартап в Лондоне 🇬🇧 , потом на B2B SaaS скейлап из Цюриха🇨🇭, который автоматизирует документооборот по ипотеке для швейцарских банков с активами в $30 млрд.
Я соскучился по людям и нашел работу с офисными днями в Париже – в AI акселераторе крупнейшей французской фармкомпании Sanofi (выручка $50 млрд, 70 тысяч сотрудников в 70 странах).
На прошлой неделе у меня был первый off site с командой в самом центре Парижа – было классно! Ты сворачиваешь с одной из самых туристических улиц и среди красивых османовских домов находится бизнес-центр, где мы работали. Продуктивно поработали, много обсуждали AI. Получилось очень по-парижски – работаешь и наслаждаешься красотой.
В перерыве заглянул в Monocle, но понял, что я 'перерос' это место ☕️
👉@faangiscalling
А рядом оказалось кафе Monocle, в которое я давно хотел сходить – ведь кофе это моя страсть 🥳 Monocle – это такой красивый лайфстайл журнал из Лондона.
Последние несколько лет я работал удаленно из Франции – сначала на AI-стартап в Лондоне 🇬🇧 , потом на B2B SaaS скейлап из Цюриха🇨🇭, который автоматизирует документооборот по ипотеке для швейцарских банков с активами в $30 млрд.
Я соскучился по людям и нашел работу с офисными днями в Париже – в AI акселераторе крупнейшей французской фармкомпании Sanofi (выручка $50 млрд, 70 тысяч сотрудников в 70 странах).
На прошлой неделе у меня был первый off site с командой в самом центре Парижа – было классно! Ты сворачиваешь с одной из самых туристических улиц и среди красивых османовских домов находится бизнес-центр, где мы работали. Продуктивно поработали, много обсуждали AI. Получилось очень по-парижски – работаешь и наслаждаешься красотой.
В перерыве заглянул в Monocle, но понял, что я 'перерос' это место ☕️
👉@faangiscalling
👍4🔥1
Митап NVIDIA в Париже 🇫🇷
В Париже сейчас очень много митапов по AI, недавно был от Claude Code у нас в офисе, а тут сама NVIDIA организовывала - захотел сходить.
Темы были очень технические, без маркетинга:
- HuggingFacе рассказывали про новую библиотеку для kernels
- Mistral рассказывал про особенности оптимизации перформанса с учетом их архитектуры с mixture of experts
- NVIDIA про Dynamo (их опен-сорс аналог vLLM)
Из инсайтов:
- сама NVIDIA активно работает с ключевыми клиентами, помогая им оптимизировать под их железо
- более кастомные архитектуры дают дополнительный уровень сложности примерно везде
👉@faangiscalling
В Париже сейчас очень много митапов по AI, недавно был от Claude Code у нас в офисе, а тут сама NVIDIA организовывала - захотел сходить.
Темы были очень технические, без маркетинга:
- HuggingFacе рассказывали про новую библиотеку для kernels
- Mistral рассказывал про особенности оптимизации перформанса с учетом их архитектуры с mixture of experts
- NVIDIA про Dynamo (их опен-сорс аналог vLLM)
Из инсайтов:
- сама NVIDIA активно работает с ключевыми клиентами, помогая им оптимизировать под их железо
- более кастомные архитектуры дают дополнительный уровень сложности примерно везде
👉@faangiscalling
🔥2⚡1👍1
🧬 VivaTech – новое лицо бренда l’Oreal, AI и BigTech 🤖
Первый раз на VivaTech в Париже, провел там 2 плотных дня. На удивление очень много именно технических вещей, а не просто общих слов про AI и технологии, был почти весь мировой BigTech.
Там презентовали мой проект из Sanofi – Fusion. Мы увеличиваем долю компьютерного моделирования при разработке лекарств, чтобы быстрее доводить их до пациентов. Есть уже одобрение американской FDA этого подхода для одного заболевания, идет дальнейшая научная работа.
Помимо этого стал лицом бренда L’Oreal (спасибо Adobe :-), узнавал как кто делает AI-агентов и сопутствующую инфраструктуру сейчас – Amazon, Microsoft, DataDog, Snowflake. Пообщался также с ребятами из Meta, H Company, Alice&Bob. Интересно было увидеть живьем и потестировать физический магазин от Amazon без продавцов, где заходишь и берешь, что нужно, а оплата идет автоматически.
👉@faangiscalling
P.S. Если вы ищете работу в ИТ в Европе, вы можете всегда записаться на консультацию со мной.
Первый раз на VivaTech в Париже, провел там 2 плотных дня. На удивление очень много именно технических вещей, а не просто общих слов про AI и технологии, был почти весь мировой BigTech.
Там презентовали мой проект из Sanofi – Fusion. Мы увеличиваем долю компьютерного моделирования при разработке лекарств, чтобы быстрее доводить их до пациентов. Есть уже одобрение американской FDA этого подхода для одного заболевания, идет дальнейшая научная работа.
Помимо этого стал лицом бренда L’Oreal (спасибо Adobe :-), узнавал как кто делает AI-агентов и сопутствующую инфраструктуру сейчас – Amazon, Microsoft, DataDog, Snowflake. Пообщался также с ребятами из Meta, H Company, Alice&Bob. Интересно было увидеть живьем и потестировать физический магазин от Amazon без продавцов, где заходишь и берешь, что нужно, а оплата идет автоматически.
👉@faangiscalling
P.S. Если вы ищете работу в ИТ в Европе, вы можете всегда записаться на консультацию со мной.
🔥4⚡1👍1
Настоящий дизайн-док от Google
Вы хотели узнать как делают дизайн-доки в настоящем FAANG? Вот пример дизайн-дока от Google для Инспектора Памяти (Memory Inspector) для Chrome:
🔗 Гугл-док с дизайн-доком: https://docs.google.com/document/u/0/d/1LUOat3Q3pQ08IsnBQLrvL-4zWXSTgIuArb5ig3lEm-Y/mobilebasic?pli=1
💡Из интересного:
- one-pager summary в начале
- четкая формулировка ценности (value proposition) предлагаемой фичи
- очень короткое описание User Story
- много скриншотов с примерами
- много схем
Кстати, у Гугла есть еще бесплатный курс про то, как писать такие документы, поделюсь им тоже, stay tuned ;)
@faangiscalling
Вы хотели узнать как делают дизайн-доки в настоящем FAANG? Вот пример дизайн-дока от Google для Инспектора Памяти (Memory Inspector) для Chrome:
🔗 Гугл-док с дизайн-доком: https://docs.google.com/document/u/0/d/1LUOat3Q3pQ08IsnBQLrvL-4zWXSTgIuArb5ig3lEm-Y/mobilebasic?pli=1
💡Из интересного:
- one-pager summary в начале
- четкая формулировка ценности (value proposition) предлагаемой фичи
- очень короткое описание User Story
- много скриншотов с примерами
- много схем
Кстати, у Гугла есть еще бесплатный курс про то, как писать такие документы, поделюсь им тоже, stay tuned ;)
@faangiscalling
Google Docs
Linear Memory Inspector
Linear Memory Inspector Attention: Externally visible, non-confidential Author: kimanh@chromium.org Status: Inception | Draft | Accepted | Done Created: 2020-10-07 / Last Updated: 2020-11-19 One-page overview Summary This design doc outlines the design proposal…
👍2❤1🙏1
Бесплатный курс от Google по Technical writing 📝
Все мы пишем технические документы - этот курс за пару часов рассказывает, как делать это хорошо на уровне FAANG.
Рассказывает про выбор слов, короткие и четкие предложения, пунктуацию и прочее. Особенно актуально для нас, для которых английский 🇬🇧 - это не родной язык.
🔗Начать учится бесплатно: https://developers.google.com/tech-writing/one
Как говорят в самом Google - better wrong, than vague.
Поэтому записывайте ваши предложения, идеи, технические детали и обсуждайте с коллегами. Вместе вы придете к более хорошему решению.
@faangiscalling
Все мы пишем технические документы - этот курс за пару часов рассказывает, как делать это хорошо на уровне FAANG.
Рассказывает про выбор слов, короткие и четкие предложения, пунктуацию и прочее. Особенно актуально для нас, для которых английский 🇬🇧 - это не родной язык.
🔗Начать учится бесплатно: https://developers.google.com/tech-writing/one
Как говорят в самом Google - better wrong, than vague.
Поэтому записывайте ваши предложения, идеи, технические детали и обсуждайте с коллегами. Вместе вы придете к более хорошему решению.
@faangiscalling
Google for Developers
Technical Writing One introduction | Google for Developers
👍2🔥1
Harvard-Resume-template.pdf
1.7 MB
Гайд от Harvard по CV и Cover Letters 📄🇺🇸
Делюсь гайдом от Harvard по составлению резюме и сопроводительных писем:
– примеры резюме
– словать глаголов для описания своих результатов
– примеры сопроводительных писем
– общие советы
TL;DR: black and white one-pager is a king 👑
Пользуйтесь и улучшайте ваши резюме!
@faangiscalling
Делюсь гайдом от Harvard по составлению резюме и сопроводительных писем:
– примеры резюме
– словать глаголов для описания своих результатов
– примеры сопроводительных писем
– общие советы
TL;DR: black and white one-pager is a king 👑
Пользуйтесь и улучшайте ваши резюме!
@faangiscalling
⚡2👍2
📊 Мониторинг 101: два стека (LGTM/ELK) и два подхода (Push vs Pull)
Я продолжаю прокачивать System Design, сейчас слушаю книгу от Google по SRE - главную книгу про мониторинг распределенных систем в продакшене.
Там говорится про их внутреннюю систему - Borgmon, которая работает на основе pull-подхода. Что это такое и какие есть классические стеки для мониторинга систем в проде, я хотел поделиться с вами сегодня.
Это важный элемент как в реальной работе (например, я сам делал дешбооды в Kibana для моих endpoints), так и на интервью.
Pull vs Push
Pull — система мониторинга сама опрашивает все сервисы-таргеты по расписанию (например, каждые 15 сек). Так же получаешь бесплатный heartbeat: сервис не ответил — значит, сервис не доступен.
Push — таргет сервис сам шлёт метрики на сервер. Удобнее для короткоживущих задач (jobs) и таргетов за файрволом.
Prometheus из LGTM (👇) и его предок в Google (Borgmon) как раз используют pull-подход.
Классический ELK (👇) – обычно push.
LGTM-стек (Loki, Grafana, Tempo, Mimir/Prometheus)
Cloud-native подход, всё от Grafana Labs:
• Prometheus/Mimir — метрики, pull-модель
• Loki — логи, индексирует только метаданные (дёшево, но нет полнотекстового поиска)
• Tempo — трейсы
• Grafana — единая визуализация сверху
Лёгче и дешевле в хранении, стандарт в Kubernetes-мире.
ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Более старый и “тяжёлый” подход:
• Elasticsearch — полный индекс текста логов (мощный поиск, дороже по ресурсам)
• Logstash/Fluentd — сбор и парсинг логов, push в Elasticsearch
• Kibana — визуализация
Даёт богатый full-text поиск по логам, но дороже в хранении и CPU, чем Loki.
🔵 Итог: LGTM — дешевле и проще для метрик+логов в облаке, ELK — сильнее, когда нужен реальный полнотекстовый поиск по логам.
В швейцарской компании мы использовали - Prometheus/Grafana, в Dashlane - Elasticsearch/Kibana, сейчас – DataDog (push).
А какой стек вы используете на работе?
@faangiscalling
Я продолжаю прокачивать System Design, сейчас слушаю книгу от Google по SRE - главную книгу про мониторинг распределенных систем в продакшене.
Там говорится про их внутреннюю систему - Borgmon, которая работает на основе pull-подхода. Что это такое и какие есть классические стеки для мониторинга систем в проде, я хотел поделиться с вами сегодня.
Это важный элемент как в реальной работе (например, я сам делал дешбооды в Kibana для моих endpoints), так и на интервью.
Pull vs Push
Pull — система мониторинга сама опрашивает все сервисы-таргеты по расписанию (например, каждые 15 сек). Так же получаешь бесплатный heartbeat: сервис не ответил — значит, сервис не доступен.
Push — таргет сервис сам шлёт метрики на сервер. Удобнее для короткоживущих задач (jobs) и таргетов за файрволом.
Prometheus из LGTM (👇) и его предок в Google (Borgmon) как раз используют pull-подход.
Классический ELK (👇) – обычно push.
LGTM-стек (Loki, Grafana, Tempo, Mimir/Prometheus)
Cloud-native подход, всё от Grafana Labs:
• Prometheus/Mimir — метрики, pull-модель
• Loki — логи, индексирует только метаданные (дёшево, но нет полнотекстового поиска)
• Tempo — трейсы
• Grafana — единая визуализация сверху
Лёгче и дешевле в хранении, стандарт в Kubernetes-мире.
ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Более старый и “тяжёлый” подход:
• Elasticsearch — полный индекс текста логов (мощный поиск, дороже по ресурсам)
• Logstash/Fluentd — сбор и парсинг логов, push в Elasticsearch
• Kibana — визуализация
Даёт богатый full-text поиск по логам, но дороже в хранении и CPU, чем Loki.
🔵 Итог: LGTM — дешевле и проще для метрик+логов в облаке, ELK — сильнее, когда нужен реальный полнотекстовый поиск по логам.
В швейцарской компании мы использовали - Prometheus/Grafana, в Dashlane - Elasticsearch/Kibana, сейчас – DataDog (push).
А какой стек вы используете на работе?
@faangiscalling
👍4🔥1