Простой вопрос с собеседование на Java программиста
Как внутри устроен HashSet?
Ответ:
Под капотом это HashMap, в котором ключи - это объекты, которые мы хотим хранить в HashSet, а значения - объект класса Object.
Конкретно,
конструктор:
Добавление:
Как внутри устроен HashSet?
Ответ:
Под капотом это HashMap, в котором ключи - это объекты, которые мы хотим хранить в HashSet, а значения - объект класса Object.
Конкретно,
конструктор:
public HashSet() {
map = new HashMap<>();
}Добавление:
// Dummy value to associate with an Object in the backing Map
private static final Object PRESENT = new Object();
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}
👍18🥱6❤2
Бессмысленные поведенческие собеседования в маленькие и средние компании
Я проходил поведенческие собеседования во все типы компаний, от стартапов на начальной стадии до компаний вроде Amazon и Facebook.
Раньше я считал, что это просто разговор о жизни и опыте. Но после прохождения поведенческих собеседований в FAANG я понял, что они гораздо более структурированы: у них есть чётко определённый и ограниченный перечень вопросов, а также понятные ожидания и критерии оценки.
И после поведенческих собесов в FAANG я поучаствовал в поведенческих собесах в не FAANG компании и понял что почти никто понятия не имеет как собеседовать и как оценивать. Многие спрашивают вопрос вроде: расскажи ченить про свой опыт. Это достаточно бессмысленный вопрос и вы на него получите такой же бессмысленный ответ. Все пытаются услышать какой-то опыт, который совпадает с тем как и что делает данная компания или команда. Но это можно узнать прочитав резюме + надо задавать конкретный вопрос, про какой-то опыт. Т.к. у человека может быть десяток-сотня проектов за карьеру и нужно понять, что вы хотите услышать. Но если ваша цель только в том, чтобы услышать ровно такой же опыт и такой же стиль работы, то зачем кандидату вообще нужна ваша компания, если он ровно над тем же и так же работает в другом месте.
И если ты выбрал не тот пример, который хочет услышать интервьюер, то это может быть прямым путем к реджекту. Хотя интервьюер не задавал четких вопросов. Т.е. это по сути бросание монетки.
Более того, собеседующие не имеет четких критериев оценки. Они просто смотрят на соответствие опыта и стиля работы (cultural fit) по их мнению.
FAANG компании же задают конкретные вопросы, на которых они хотят услышать пример, где вы продемонстрировали то или иное поведение или оказались в конкретного типа ситуации и какое поведение вы продемонстрировали. Также спрашивают конкретные примеры, которые помогают понять ваш уровень по масштабу проектов, масштабу конфликтов, масштабу direction, который вы задавали.
Я проходил поведенческие собеседования во все типы компаний, от стартапов на начальной стадии до компаний вроде Amazon и Facebook.
Раньше я считал, что это просто разговор о жизни и опыте. Но после прохождения поведенческих собеседований в FAANG я понял, что они гораздо более структурированы: у них есть чётко определённый и ограниченный перечень вопросов, а также понятные ожидания и критерии оценки.
И после поведенческих собесов в FAANG я поучаствовал в поведенческих собесах в не FAANG компании и понял что почти никто понятия не имеет как собеседовать и как оценивать. Многие спрашивают вопрос вроде: расскажи ченить про свой опыт. Это достаточно бессмысленный вопрос и вы на него получите такой же бессмысленный ответ. Все пытаются услышать какой-то опыт, который совпадает с тем как и что делает данная компания или команда. Но это можно узнать прочитав резюме + надо задавать конкретный вопрос, про какой-то опыт. Т.к. у человека может быть десяток-сотня проектов за карьеру и нужно понять, что вы хотите услышать. Но если ваша цель только в том, чтобы услышать ровно такой же опыт и такой же стиль работы, то зачем кандидату вообще нужна ваша компания, если он ровно над тем же и так же работает в другом месте.
И если ты выбрал не тот пример, который хочет услышать интервьюер, то это может быть прямым путем к реджекту. Хотя интервьюер не задавал четких вопросов. Т.е. это по сути бросание монетки.
Более того, собеседующие не имеет четких критериев оценки. Они просто смотрят на соответствие опыта и стиля работы (cultural fit) по их мнению.
FAANG компании же задают конкретные вопросы, на которых они хотят услышать пример, где вы продемонстрировали то или иное поведение или оказались в конкретного типа ситуации и какое поведение вы продемонстрировали. Также спрашивают конкретные примеры, которые помогают понять ваш уровень по масштабу проектов, масштабу конфликтов, масштабу direction, который вы задавали.
👍24
Получается ли у вас копить деньги работая программистом?
Расскажу как это было у меня.
Первые 9 лет карьеры у меня прошли в Москве. От интерна/джуна до тим лида. Первые несколько лет я работал part-time. В пике я зарабатывал $3500 gross в месяц. С учетом инфляции это $4600 или 380k рублей на современные деньги в месяц до уплаты налогов.
Мог ли я что-то откладывать тогда? Да, но не значительные суммы. Примерная математика: $3.5k в месяц это $42k в год. После налогов это $36.5k в год. Расходы: аренда однушки $7.2k в год, $10k еда, транспорт и другие текущие расходы, $5k - пару отпусков за границей в год, $5k - электроника, одежда, развлечения, рестораны и т.д. Итого примерно $27k расходов в год. $36.5k-$27k = $9.5k в год. Т.е. в пике я мог откладывать порядка $10k в год. С учетом инфляции это $13k в год или 1 миллион рублей на современные деньги.
Все это было в пике. Первые несколько лет я зарабатывал сильно меньше. В итоге за первые 9 лет карьеры (част из которых была парт тайм) я смог накопить ~$50k. С учетом инфляции это $66k или 5.5 миллионов рублей.
Когда я переехал в Германию, то я сначала ушел в минус. Нужно было снимать квартиру, покупать мебель и т.д. За год я примерно вышел в ноль.
За время работы в Amazon за 3.5 года я смог накопить более 100k евро. В учетом инфляции это $140k на современные деньги (11.5 миллионов рублей на современные деньги).
В Facebook я смог откладывать все деньги полученные с продажи акций. Это около $1.2M (После уплаты налогов это $600k или 50 миллионов рублей).
Получается ли у вас что-то откладывать?
Расскажу как это было у меня.
Первые 9 лет карьеры у меня прошли в Москве. От интерна/джуна до тим лида. Первые несколько лет я работал part-time. В пике я зарабатывал $3500 gross в месяц. С учетом инфляции это $4600 или 380k рублей на современные деньги в месяц до уплаты налогов.
Мог ли я что-то откладывать тогда? Да, но не значительные суммы. Примерная математика: $3.5k в месяц это $42k в год. После налогов это $36.5k в год. Расходы: аренда однушки $7.2k в год, $10k еда, транспорт и другие текущие расходы, $5k - пару отпусков за границей в год, $5k - электроника, одежда, развлечения, рестораны и т.д. Итого примерно $27k расходов в год. $36.5k-$27k = $9.5k в год. Т.е. в пике я мог откладывать порядка $10k в год. С учетом инфляции это $13k в год или 1 миллион рублей на современные деньги.
Все это было в пике. Первые несколько лет я зарабатывал сильно меньше. В итоге за первые 9 лет карьеры (част из которых была парт тайм) я смог накопить ~$50k. С учетом инфляции это $66k или 5.5 миллионов рублей.
Когда я переехал в Германию, то я сначала ушел в минус. Нужно было снимать квартиру, покупать мебель и т.д. За год я примерно вышел в ноль.
За время работы в Amazon за 3.5 года я смог накопить более 100k евро. В учетом инфляции это $140k на современные деньги (11.5 миллионов рублей на современные деньги).
В Facebook я смог откладывать все деньги полученные с продажи акций. Это около $1.2M (После уплаты налогов это $600k или 50 миллионов рублей).
Получается ли у вас что-то откладывать?
🔥21👍8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Перфоманс ревью сотрудников/Собеседование в 2025
😁25🤔4
Когда AI заменит программистов?
Final Results
4%
Уже заменил
5%
Меня заменили
1%
В 2025
12%
В течение 3 лет
10%
5 лет
14%
10 лет
12%
30 лет
35%
Никогда
2%
100 лет
5%
>100 лет
В UK намечаются изменения миграционного законодательства
1) Планируется увеличить время для получение ILR(ВНЖ) с 5 до 10 лет
2) Повысить требования по английскому языку с B1 до B2
3) Усложнить тест по Life in the UK
4) Добавить требование по высшему образованию для Skilled Worker Visa
И много других изменений. В дополнение все же планируют ввести бальную систему, которая может позволить сократить требуемое время для получения ВНЖ.
Не известно, сколько займет принятие и имплементация этих изменений.
Надеюсь меня это не заденет, т.к. у меня уже давно ВНЖ и в этом году надеюсь подать на гражданство.
1) Планируется увеличить время для получение ILR(ВНЖ) с 5 до 10 лет
2) Повысить требования по английскому языку с B1 до B2
3) Усложнить тест по Life in the UK
4) Добавить требование по высшему образованию для Skilled Worker Visa
И много других изменений. В дополнение все же планируют ввести бальную систему, которая может позволить сократить требуемое время для получения ВНЖ.
Не известно, сколько займет принятие и имплементация этих изменений.
Надеюсь меня это не заденет, т.к. у меня уже давно ВНЖ и в этом году надеюсь подать на гражданство.
😢14🤔9👍5
Кандидат из Microsoft
Собеседовал сегодня кандидата из Microsoft. В очередной раз убедился в разнице требований к перфомансу на собеседовании в MSFT и Facebook.
Такое чувство, что он слабо знаком с процессом и критериями оценки впринципе.
Не задавал уточняющие вопросы, молчал во время написания кода. То, что он говорил, было сложно разобрать.
Код писал кривой, с кучей багов.
Во время тестирования не мог найти ни одной ошибки, мне приходилось указывать на каждую. Не мог придумать фикс.
Было чувство, что он первый раз проходит такого типа собес. Или снова фейковое резюме...
С кандидатами из Google такого ни разу не было. Все спокойно проходили кодинг часть.
Собеседовал сегодня кандидата из Microsoft. В очередной раз убедился в разнице требований к перфомансу на собеседовании в MSFT и Facebook.
Такое чувство, что он слабо знаком с процессом и критериями оценки впринципе.
Не задавал уточняющие вопросы, молчал во время написания кода. То, что он говорил, было сложно разобрать.
Код писал кривой, с кучей багов.
Во время тестирования не мог найти ни одной ошибки, мне приходилось указывать на каждую. Не мог придумать фикс.
Было чувство, что он первый раз проходит такого типа собес. Или снова фейковое резюме...
С кандидатами из Google такого ни разу не было. Все спокойно проходили кодинг часть.
🤔18🗿7👍5
Какой процент прохождения собеседований в Facebook?
Число проведенных мной собеседований в Facebook приближается к 200.
Примерная статистика по собеседованиям
1) Процент прохождения tech screen (coding) собеседования - 40%.
2) Процент прохождения одного кодинг раунда на full loop ~60%.
3) Процент прохождения full loop (2 coding, 1-2 system design, 1-2 поведенческих раундов) 20-30%
4) Общий процент прохождения всех собеседований (tech screen + full loop) ~10%.
Общий процент от поданых резюме ниже 10%, но статистику реджектов по резюме не знаю. То есть, лишь несколько процентов от подавших резюме получают оффер.
Число проведенных мной собеседований в Facebook приближается к 200.
Примерная статистика по собеседованиям
1) Процент прохождения tech screen (coding) собеседования - 40%.
2) Процент прохождения одного кодинг раунда на full loop ~60%.
3) Процент прохождения full loop (2 coding, 1-2 system design, 1-2 поведенческих раундов) 20-30%
4) Общий процент прохождения всех собеседований (tech screen + full loop) ~10%.
Общий процент от поданых резюме ниже 10%, но статистику реджектов по резюме не знаю. То есть, лишь несколько процентов от подавших резюме получают оффер.
👍21
Кандидаты из Microsoft пошли кучно
Сегодня собесил еще одного. Тоже Senior. В резюме также указано, что он решил 2000+ задач на литкоде, он в топ 700 на литкоде из 5 миллионов. Также какой-то рейтинг на codeforces.
Он также не задал ни одного уточняющего вопроса. Молчал или бормотал что-то во время кодинга. Не отвечал на уточняющие вопросы, игнорировал подсказки. Неверно оценил space и time complexity. Не смог продебажить шаг за шагом решение. Не смог назвать нормальные тест кейсы.
При этом первую задачу сначала коряво решил, потом что-то бормоча переделал под оптимальное решение. Вторую ничего не спрашивая и не обьясняя начал писать оптимальный код, но не правильно оценил space&time complexity и не смог обьяснить почему это лучше брутфорса.
Думайте, не предвзят ли я к кандидатам из MSFT...
Сегодня собесил еще одного. Тоже Senior. В резюме также указано, что он решил 2000+ задач на литкоде, он в топ 700 на литкоде из 5 миллионов. Также какой-то рейтинг на codeforces.
Он также не задал ни одного уточняющего вопроса. Молчал или бормотал что-то во время кодинга. Не отвечал на уточняющие вопросы, игнорировал подсказки. Неверно оценил space и time complexity. Не смог продебажить шаг за шагом решение. Не смог назвать нормальные тест кейсы.
При этом первую задачу сначала коряво решил, потом что-то бормоча переделал под оптимальное решение. Вторую ничего не спрашивая и не обьясняя начал писать оптимальный код, но не правильно оценил space&time complexity и не смог обьяснить почему это лучше брутфорса.
Думайте, не предвзят ли я к кандидатам из MSFT...
😁23🤯5🤔3
Почему в IT-секторе в последние 3 года столько сокращений?
Всех программистов заменяет AI?😬
Нет, никого AI пока не заменяет. Причины другие, но AI в этом тоже играет свою роль.
Основные причины:
1) Зрелось IT-сектора. Число пользователей facebook и instagram уже не растет экспоненциальными темпами, оно достигло предела и даже сокращается. Аналогично с числом пользователей google поиска и youtube. Производительность процессоров не растет в десятки раз за несколько лет, как в 90е. Т.е. большинство крупных игроков достигли предела развития своих ключевых продуктов. И уже не нужно столько программистов по сравнению с тем, чтобы придумать facebook или instagram и масштабировать его с нуля до миллиардов пользователей, не нужно масштабировать под картинки и видео. Все эти задачи были решены в предыдущие 20 лет.
2) Чрезмерный найм в ковид. Во время ковида спрос на online-сервисы быстро начал снова расти. Росло число пользователей, вовлеченность, потребность в online сервисах. Как только ковид закончился, все вернулось в доковидное состояние и очень быстро. При этом нанимали как не в себя. Revenue компаний не особо вырос или остался в прежних значениях, но число сотрудников выросло на десятки процентов. Т.е. доходы остались такими же, а расходы выросли на 10%-40%. Что и побудило многие компании прибегнуть к массовым сокращениям.
3) Постковидный экономический кризис. После ковида, большинство секторов мировой экономики, начали стагнировать или расти хуже, чем обычно. Сильно увеличилась инфляция. Спрос на большинство товаров и услуг снизился. Многие IT-компании от этого также пострадали. Те, кто зарабатывают на рекламе (google, meta и т.д.), стали меньше получать заказов на размещение рекламы от бизнеса.
4) AI-hype. Одновременно, с постковидом, начался хайп вокруг AI. Большинство развитых и больших IT-компаний всегда находятся в поиске новых точек роста (как раньше был блокчейн для всего, потом виртуальная реальность и т.д.). AI это большая потенциальная возможность. Более того, если это станет большим и успешным, а ты не вложишься в это по полной на ранней стадии, то проиграешь как компания. Есть вероятность превратиться в новый Yahoo или Kodak. Поэтому все крупные игроки в это вкладывают коллосальные деньги и ресурсы. При тех же не сильно растущих доходах это требует перераспределения ресурсов компании, что и приводит к массовым сокращениям в одних отделах и раздуванием новых.
5) Чрезмерный рост компенсации программистов. Цены на акции крупных компаний падали и росли в несколько раз. А т.к. компенсация программистов в крупных компаниях, в основном, состоит из акций компаний, то компенсации многих сотрудников превысили миллион или несколько миллионов долларов. Поэтому многие компании сокращают таких сотрудников. Иногда называя это сокращениями по перфомансу (как это было 10 февраля).
Всех программистов заменяет AI?😬
Нет, никого AI пока не заменяет. Причины другие, но AI в этом тоже играет свою роль.
Основные причины:
1) Зрелось IT-сектора. Число пользователей facebook и instagram уже не растет экспоненциальными темпами, оно достигло предела и даже сокращается. Аналогично с числом пользователей google поиска и youtube. Производительность процессоров не растет в десятки раз за несколько лет, как в 90е. Т.е. большинство крупных игроков достигли предела развития своих ключевых продуктов. И уже не нужно столько программистов по сравнению с тем, чтобы придумать facebook или instagram и масштабировать его с нуля до миллиардов пользователей, не нужно масштабировать под картинки и видео. Все эти задачи были решены в предыдущие 20 лет.
2) Чрезмерный найм в ковид. Во время ковида спрос на online-сервисы быстро начал снова расти. Росло число пользователей, вовлеченность, потребность в online сервисах. Как только ковид закончился, все вернулось в доковидное состояние и очень быстро. При этом нанимали как не в себя. Revenue компаний не особо вырос или остался в прежних значениях, но число сотрудников выросло на десятки процентов. Т.е. доходы остались такими же, а расходы выросли на 10%-40%. Что и побудило многие компании прибегнуть к массовым сокращениям.
3) Постковидный экономический кризис. После ковида, большинство секторов мировой экономики, начали стагнировать или расти хуже, чем обычно. Сильно увеличилась инфляция. Спрос на большинство товаров и услуг снизился. Многие IT-компании от этого также пострадали. Те, кто зарабатывают на рекламе (google, meta и т.д.), стали меньше получать заказов на размещение рекламы от бизнеса.
4) AI-hype. Одновременно, с постковидом, начался хайп вокруг AI. Большинство развитых и больших IT-компаний всегда находятся в поиске новых точек роста (как раньше был блокчейн для всего, потом виртуальная реальность и т.д.). AI это большая потенциальная возможность. Более того, если это станет большим и успешным, а ты не вложишься в это по полной на ранней стадии, то проиграешь как компания. Есть вероятность превратиться в новый Yahoo или Kodak. Поэтому все крупные игроки в это вкладывают коллосальные деньги и ресурсы. При тех же не сильно растущих доходах это требует перераспределения ресурсов компании, что и приводит к массовым сокращениям в одних отделах и раздуванием новых.
5) Чрезмерный рост компенсации программистов. Цены на акции крупных компаний падали и росли в несколько раз. А т.к. компенсация программистов в крупных компаниях, в основном, состоит из акций компаний, то компенсации многих сотрудников превысили миллион или несколько миллионов долларов. Поэтому многие компании сокращают таких сотрудников. Иногда называя это сокращениями по перфомансу (как это было 10 февраля).
👍21❤6🤔6
Угадайте с одного раза, кандидата из какой компании я собеседовал сегодня.
Ответ: Кандидат был из майкрософта. Видимо такое число кандидатов связано с недавними массовыми сокращениями.
Ответ: Кандидат был из майкрософта. Видимо такое число кандидатов связано с недавними массовыми сокращениями.
😁32🤔4👍3💯2
Не прошло и дня, как я снова собеседовал кандидата из Майкрософт...
Код писал на Java.
Выглядел он примерно так:
Табуляция, заглавная/не заглавная буквы в нейминге, отсутствие пробелов и конкретные конструкции в коде сохранены.
Код писал на Java.
Выглядел он примерно так:
Class treeNode....
{
....
while(node!null&&node.left==null)
{
.....
if(node==null){
return node.right;
}
}
}
Табуляция, заглавная/не заглавная буквы в нейминге, отсутствие пробелов и конкретные конструкции в коде сохранены.
🙈22🤯16😁11😱8😭3🙉1
И тудаже в догонку. Я спросил какие тест кейсы вы бы использовали, если бы вам нужно было написать реальный unit-тест.
В качестве ответа были тест кейсы, которые проверяют валидность входных данных, а не тест кейсы, что логика в функции работает, как ожидается.
И майкрософт это не первое место работы. Там еще был голдман сакс в резюме.
В качестве ответа были тест кейсы, которые проверяют валидность входных данных, а не тест кейсы, что логика в функции работает, как ожидается.
И майкрософт это не первое место работы. Там еще был голдман сакс в резюме.
🔥13🥴12😁9👍1
System Design: Ticketmaster
Очень популярная задача с собеседования в FAANG-компании (особенно в Facebook) на System Design.
Задача
Нужно сделать дизайн Ticketmaster. Ticketmaster — это онлайн-платформа, которая позволяет пользователям приобретать билеты на концерты, спортивные мероприятия, театральные постановки и другие live ивенты. Число ежедневных активных пользователей ~100M.
Решение
Описал решение тут: System Design: Ticketmaster
Очень популярная задача с собеседования в FAANG-компании (особенно в Facebook) на System Design.
Задача
Нужно сделать дизайн Ticketmaster. Ticketmaster — это онлайн-платформа, которая позволяет пользователям приобретать билеты на концерты, спортивные мероприятия, театральные постановки и другие live ивенты. Число ежедневных активных пользователей ~100M.
Решение
Описал решение тут: System Design: Ticketmaster
DEV Community
System Design: Ticketmaster
Задача Нужно сделать дизайн Ticketmaster. Ticketmaster — это онлайн-платформа, которая...
👍28🔥11🥴1
Задача на динамическое программирование: Замощение домино и тримино
У вас есть два вида плиток:
домино — прямоугольник 2 × 1;
тримино — L-образная плитка, состоящая из трёх клеток.
Обе плитки можно свободно поворачивать.
По данному целому n определите, сколькими способами можно замостить доску 2×n этими плитками. Поскольку ответ может быть очень большим, выведите его по модулю 10^9 + 7.
Замощением считается такое покрытие, при котором каждая клетка доски закрыта плиткой. Два замощения считаются разными, если существует пара клеток, соприкасающихся сторонами, которые в одном замощении укрыты одной плиткой, а в другом — двумя разными.
Например, для n = 3 таких замощений 5, как показано на картинке
Ссылка на leetcode: https://leetcode.com/problems/domino-and-tromino-tiling
Решение описал тут: Замощение домино и тримино
У вас есть два вида плиток:
домино — прямоугольник 2 × 1;
тримино — L-образная плитка, состоящая из трёх клеток.
Обе плитки можно свободно поворачивать.
По данному целому n определите, сколькими способами можно замостить доску 2×n этими плитками. Поскольку ответ может быть очень большим, выведите его по модулю 10^9 + 7.
Замощением считается такое покрытие, при котором каждая клетка доски закрыта плиткой. Два замощения считаются разными, если существует пара клеток, соприкасающихся сторонами, которые в одном замощении укрыты одной плиткой, а в другом — двумя разными.
Например, для n = 3 таких замощений 5, как показано на картинке
Ссылка на leetcode: https://leetcode.com/problems/domino-and-tromino-tiling
Решение описал тут: Замощение домино и тримино
🔥12👍7👀2
Подборка постов в канале с рекомендациями по подготовке к собеседованию
Обновление подборки
Гайд по подготовке: Как подготовиться к собеседованию в FAANG/Big Tech
Подготовка к System Design с нуля и для разных уровней
Подборки с моими разборами большого числа задач:
1) Разобрал 24 темы и реальных задач с System Design собеседований в FAANG
2) Разобрал все основные алгоритмы и 44 задачи с собеседований на алгоритмы в FAANG
3) Разобрал 30 вопросов и задача по Java и Многопоточность
Посты с моими рекомендациями:
1) Как я изучал английский язык?
2) Как проходит собеседование в Meta(Facebook)?
3) Варианты подготовки к собеседованию в FAANG/около FAANG для разных уровней текущей подготовки Часть 2 , Часть 3, Часть 4
4) Сколько нужно решить задач на leetcode, чтобы пройти собеседование в FAANG компанию?
5) Какие бывают собеседования программистов и когда они имеют смысл?
7) Основные ошибки на собеседовании в FAANG, Часть 2
8) Почему решив 1500 задач на leetcode вы не сможете получить офер в FAANG
9) Как решать алгоритмические задачи на подготовке, чтобы это было эффективно
10) Как не забыть решения задач и алгоритмы
11) Как выбрать язык программирования для алгоритмического собеседования?
12) Стоит ли использовать https://www.topcoder.com/ или https://codeforces.com/ для подготовки к собеседованию по алгоритмам?
13) На чем проваливаются чаще на собеседовании в FAANG компании?, Часть2
14) Какой подход в самообразовании я использую?
15) Стоит ли учить алгоритмы и структуры данных и готовиться к собеседованиям вообще?
16) Нужно ли вам учить алгоритмы и структуры данных?
17) Когда стоит учить алгоритмы?
18) Сколько времени займет подготовка к собеседованию в FAANG или около FAANG компанию?
19) Как я готовился к собеседованию и попал в FAANG, Часть 2.
20) Как я готовился к собеседованию и попал Facebook?
21) Нужна ли сертификация Java программисту?
22) Нужно ли учить многопоточность в Java?
23) Сколько времени на самообразование вы тратите в неделю?
24) Как устроено System Design Interview в FAANG?
25) Советы по написанию резюме для FAANG, и не только
26) Плохое резюме
27) Советы по написанию достижений в резюме
28) Запись Mock Interview
29) В последнее время вижу много постов в линкедине, что кодинг собеседования по алгоритмам ничего не показывают, кроме того, насколько человек хочет попасть в компанию
30) Темплейт резюме
31) Резюме и реджекты
32) Разбор резюме подписчика
33) Conflict Resolution, Часть 2, Часть 3
34) Ghost hiring
35) Хорошее резюме
36) Сложнее ли собеседование в Facebook по сравнению с собеседованием в Amazon?
37) Структура coding interview в FAANG, оценивание и ошибки, Часть 2.
38) Стоит ли собеседоваться в BigTech/FAANG если вы только начали готовиться/планируете начать или в процессе подготовки?
39) Стоит ли поступать в 2025 году в технические вузы c целью стать программистом? Часть 2.
40) Как leetcode изменил coding собеседования в FAANG?
41) Как решать алгоритмические задачи так, чтобы не забывать решение
42) Начал спрашивать более редкие задачи и отличающиеся по условию от Leetcode
43) The Woodpecker Method, Часть 2.
44) Какой процент прохождения собеседований в Facebook?
Обновление подборки
Гайд по подготовке: Как подготовиться к собеседованию в FAANG/Big Tech
Подготовка к System Design с нуля и для разных уровней
Подборки с моими разборами большого числа задач:
1) Разобрал 24 темы и реальных задач с System Design собеседований в FAANG
2) Разобрал все основные алгоритмы и 44 задачи с собеседований на алгоритмы в FAANG
3) Разобрал 30 вопросов и задача по Java и Многопоточность
Посты с моими рекомендациями:
1) Как я изучал английский язык?
2) Как проходит собеседование в Meta(Facebook)?
3) Варианты подготовки к собеседованию в FAANG/около FAANG для разных уровней текущей подготовки Часть 2 , Часть 3, Часть 4
4) Сколько нужно решить задач на leetcode, чтобы пройти собеседование в FAANG компанию?
5) Какие бывают собеседования программистов и когда они имеют смысл?
7) Основные ошибки на собеседовании в FAANG, Часть 2
8) Почему решив 1500 задач на leetcode вы не сможете получить офер в FAANG
9) Как решать алгоритмические задачи на подготовке, чтобы это было эффективно
10) Как не забыть решения задач и алгоритмы
11) Как выбрать язык программирования для алгоритмического собеседования?
12) Стоит ли использовать https://www.topcoder.com/ или https://codeforces.com/ для подготовки к собеседованию по алгоритмам?
13) На чем проваливаются чаще на собеседовании в FAANG компании?, Часть2
14) Какой подход в самообразовании я использую?
15) Стоит ли учить алгоритмы и структуры данных и готовиться к собеседованиям вообще?
16) Нужно ли вам учить алгоритмы и структуры данных?
17) Когда стоит учить алгоритмы?
18) Сколько времени займет подготовка к собеседованию в FAANG или около FAANG компанию?
19) Как я готовился к собеседованию и попал в FAANG, Часть 2.
20) Как я готовился к собеседованию и попал Facebook?
21) Нужна ли сертификация Java программисту?
22) Нужно ли учить многопоточность в Java?
23) Сколько времени на самообразование вы тратите в неделю?
24) Как устроено System Design Interview в FAANG?
25) Советы по написанию резюме для FAANG, и не только
26) Плохое резюме
27) Советы по написанию достижений в резюме
28) Запись Mock Interview
29) В последнее время вижу много постов в линкедине, что кодинг собеседования по алгоритмам ничего не показывают, кроме того, насколько человек хочет попасть в компанию
30) Темплейт резюме
31) Резюме и реджекты
32) Разбор резюме подписчика
33) Conflict Resolution, Часть 2, Часть 3
34) Ghost hiring
35) Хорошее резюме
36) Сложнее ли собеседование в Facebook по сравнению с собеседованием в Amazon?
37) Структура coding interview в FAANG, оценивание и ошибки, Часть 2.
38) Стоит ли собеседоваться в BigTech/FAANG если вы только начали готовиться/планируете начать или в процессе подготовки?
39) Стоит ли поступать в 2025 году в технические вузы c целью стать программистом? Часть 2.
40) Как leetcode изменил coding собеседования в FAANG?
41) Как решать алгоритмические задачи так, чтобы не забывать решение
42) Начал спрашивать более редкие задачи и отличающиеся по условию от Leetcode
43) The Woodpecker Method, Часть 2.
44) Какой процент прохождения собеседований в Facebook?
DEV Community
Как подготовиться к собеседованию в FAANG/Big Tech
Введение Вы решили пройти собеседование в FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix,...
👍19❤6🔥6
Подборка постов в канале о работе в FAANG
Обновление подборки
1) Какие version control практики используют топ компании?
2) Используют ли FAANG компании Scrum или Kanban?
3) Как в Amazon происходит Design Review?
4) Используете ли вы сложные алгоритмы на работе?
5) Incident management в Amazon
6) COE Review в Amazon
7) Наступит ли счастье, если вы пройдете собеседование в FAANG?, Часть 2 , Часть 3.
8) Как проходят Code Review в Amazon и Facebook?, Часть 2
9) Хотите узнать сколько зарабатывают в топ IT компаниях мира?
10) Как выглядит релокация в другую страну, если вы получили offer от FAANG компании?
11) Какие языки программирования используются в крупнейших IT компаниях?
12) Используют ли в FAANG\Big Tech Spring и Spring Boot?
13) Мои первые впечатления, когда я начал работать в FAANG
14) Текущие офферы в некоторые Big Tech/FAANG компании
15) Какие тулы используют Amazon и Facebook для внутренней коммуникации?
16) В чем преимущество получения части компенсации в виде акций публичных компаний?
17) Сколько выходцев из СНГ работает в FAANG/Big Tech компаниях?
18) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 1.
19) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 2.
20) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 3.
21) Примеры внутренних тулов и библиотек Facebook, которые стали общедоступными
22) Что сейчас с хайрингом в FAANG?
23) Рейтинг Big Tech компаний по зп
24) Рейтинг BigTech компаний по отзывам сотрудников
25) Как FAANG компании делают бэкграуд чек
26) Почему Amazon имеет такие низкие оценки от сотрудников
27) Какие плюсы в работе в Amazon?
28) Как оценивается производительность сотрудников в FAANG
29) Имеет ли значение какой язык программирования вы знаете для карьеры в FAANG/Big Tech
30) Можно ли расти по карьере зная только один язык программирования?
31) Product/Feature Operational Readiness в Amazon
32) Как был устроен oncall, в нашей команде в Amazon
33) Какой был опыт использования Scrum в Amazon
34) Плюсы от того, что у нас был Scrum:
35) Какую систему контроля версий использует Meta?
36) Процесс изменения и деплоя кода в FAANG
37) В Мета будет очередной раунд сокращений 10 февраля
38) Гайд по выживанию массовых сокращений(layoffs) в Meta, Часть 2.
39) Плюсы работы в Facebook
40) Coffee badging
41) Минусы работы в Facebook
42) Отличие в процессах и методологиях в FAANG по сравнению с другими компаниями
43) Сложно ли работать в FAANG-компаниях с технической точки зрения
44) Сверхпродуктивные джуны
45) Сложности начала работы в FAANG с позиции Senior
46) Почему сотрудники Google и Meta получают на порядок больше, чем в Amazon?
47) Войны этнических кланов в FAANG/BigTech
48) Топ вещей, которые меня удивили, когда я пришел работать в Facebook
Обновление подборки
1) Какие version control практики используют топ компании?
2) Используют ли FAANG компании Scrum или Kanban?
3) Как в Amazon происходит Design Review?
4) Используете ли вы сложные алгоритмы на работе?
5) Incident management в Amazon
6) COE Review в Amazon
7) Наступит ли счастье, если вы пройдете собеседование в FAANG?, Часть 2 , Часть 3.
8) Как проходят Code Review в Amazon и Facebook?, Часть 2
9) Хотите узнать сколько зарабатывают в топ IT компаниях мира?
10) Как выглядит релокация в другую страну, если вы получили offer от FAANG компании?
11) Какие языки программирования используются в крупнейших IT компаниях?
12) Используют ли в FAANG\Big Tech Spring и Spring Boot?
13) Мои первые впечатления, когда я начал работать в FAANG
14) Текущие офферы в некоторые Big Tech/FAANG компании
15) Какие тулы используют Amazon и Facebook для внутренней коммуникации?
16) В чем преимущество получения части компенсации в виде акций публичных компаний?
17) Сколько выходцев из СНГ работает в FAANG/Big Tech компаниях?
18) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 1.
19) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 2.
20) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 3.
21) Примеры внутренних тулов и библиотек Facebook, которые стали общедоступными
22) Что сейчас с хайрингом в FAANG?
23) Рейтинг Big Tech компаний по зп
24) Рейтинг BigTech компаний по отзывам сотрудников
25) Как FAANG компании делают бэкграуд чек
26) Почему Amazon имеет такие низкие оценки от сотрудников
27) Какие плюсы в работе в Amazon?
28) Как оценивается производительность сотрудников в FAANG
29) Имеет ли значение какой язык программирования вы знаете для карьеры в FAANG/Big Tech
30) Можно ли расти по карьере зная только один язык программирования?
31) Product/Feature Operational Readiness в Amazon
32) Как был устроен oncall, в нашей команде в Amazon
33) Какой был опыт использования Scrum в Amazon
34) Плюсы от того, что у нас был Scrum:
35) Какую систему контроля версий использует Meta?
36) Процесс изменения и деплоя кода в FAANG
37) В Мета будет очередной раунд сокращений 10 февраля
38) Гайд по выживанию массовых сокращений(layoffs) в Meta, Часть 2.
39) Плюсы работы в Facebook
40) Coffee badging
41) Минусы работы в Facebook
42) Отличие в процессах и методологиях в FAANG по сравнению с другими компаниями
43) Сложно ли работать в FAANG-компаниях с технической точки зрения
44) Сверхпродуктивные джуны
45) Сложности начала работы в FAANG с позиции Senior
46) Почему сотрудники Google и Meta получают на порядок больше, чем в Amazon?
47) Войны этнических кланов в FAANG/BigTech
48) Топ вещей, которые меня удивили, когда я пришел работать в Facebook
Telegram
FAANG Master
Какие version control практики используют топ компании?
Одним из моих удивлений, когда я начал работать в топ компаниях, стало то, что они, в основном, используют так называемый Trunk-based development. В то время как в других, маленьких и средних компаниях…
Одним из моих удивлений, когда я начал работать в топ компаниях, стало то, что они, в основном, используют так называемый Trunk-based development. В то время как в других, маленьких и средних компаниях…
👍12🔥12❤2