Посмотрел фильм "Plata за риск"

Первые минуты можно увидеть как Тиньков грубо общается с сотрудниками. После показывают как кабаначи собрались и смело уехали из России в Испанию, чтобы стартануть Плату. После кабанычи показывают какой крутой продукт у них и как толпы кандидатов готовы работать на них работать за любые деньги, ведь это ПЛАТА РЕВОЛЮЦИОННЫЙ СТАРТАП. Показывают как круто жить в Мексике и показывают любовные истории. После Тиньков встречается с ребятами на улице и спрашивает их где лучше? Ребята говорят естественно в России, там семья, там наша жизнь, а тут они работают на Плату, потому что это просто неплохая возможность, но после этой работы понятное дело они хотят вернуться! Потом упоминается что на плату могут работать можно откуда угодно, кроме РФ. Очень жаль что такой революционный стартап не смог справится с такой мелочью, как разрешить работать оттуда где людям удобно находиться.

Потом показывали какой у них крутой офис на КИПРЕ, как круто там живется и что туда хотят попасть многие разработчики. Показывают разработчиков, которые стремятся развиваться и строить что-то новое. Упоминают что PLata это не про Relax, это про гонку и увеличение доходов менеджмента, а не про увеличение собственного дохода. Показывают что в Plata вы должны ебашить пока не умрете, иначе зачем?
Такое же я слышал от бывших сотрудников тинькофф (включая руководящие позиции), которые выгорели от такого отношения к ним.

После показывают тусовки, показывая что Плата это веселое место, где все веселятся.
Но все офферы, которые получали мои подписчики были не выше 5000-6000 евро тотал gross. Разве это стоит того?
Более подробной информации конечно не могу предоставить потому что в моем опросе по зарплате только 2 анкеты по зарплате в Plata. Опрос

Зарубежные зарплаты
Из опроса

Совпадение? Или попал в аудиторию.

Я предпочту работать не в крутом стартапе за x+20-40% к зарплате, где уважают сотрудников

ML/DS секция в Авито:

MLSD был заявлен на полтора часа, но по факту занял около часа.
Для системного дизайна это довольно бодро: за час нужно успеть обсудить бизнес, метрики, данные, модель, оценку качества, архитектуру, ресурсы, SLA, риски, мониторинг, fallback и rollout. Видимо, предполагалось, что все это кандидат должен раскрыть в формате блиц-опроса, а потом еще получить комментарий, что глубины не хватило.

Отдельно удивило, что бизнес-часть достаточно быстро свернули и предложили перейти к технической. Для MLSD это странный подход, потому что без бизнес-цели и метрик архитектура превращается в красивую схему ради схемы. Но, видимо, бизнес в системном дизайне иногда считается лишней лирикой.

После интервью пришел отказ с фидбеком. Положительная часть была короткой: есть бизнес-понимание и желание двигаться вперед. Негативная часть была заметно подробнее, но часть формулировок выглядела спорно. Крайне забавно выглядел абзац про предложение сервинга GPT-5, хотя на собеседовании обсуждались Гигачат, Квен и Дипсик, к которым есть открытый доступ не сотрудникам OpenAI. При этом фидбек не был привязан к матрице компетенций: непонятно, какой навык проверялся, какой грейд ожидался, где именно не дотянул и по каким критериям это решили.

Понравился честный ответ интервьювера в секции вопросов к нему на базовый вопрос по типу "Почему решили менять работу?". На вопрос про работу в компании прозвучало что-то уровня "ну, нормально". Как employer branding работает, конечно, смело. После технического интервью хочется услышать хоть немного живого интереса к команде и продукту, а не вайб "ну работаем и работаем".

После отказа был запрошен созвон, фидбек по предыдущим этапам, протокол MLSD и возможность пересмотреть результат. Сначала созвон согласовали, но на следующий день заменили письменным ответом. В ответе сообщили, что новой информации нет, перепройти секцию нельзя, лог интервью внутренний, никаких внутренние регламенты не раскрываются.

В итоге коммуникация после отказа выглядела довольно закрытой. Текст был аккуратный, но скорее в стиле корпоративного нейрофидбека: все гладко, вежливо, с буквами ё и длинными тире, но без фактуры. На ключевые вопросы по спорным пунктам и логике оценки предметного разбора не получилось.

Главная проблема процесса - это непрозрачность. На секции один интервьюер, записи для кандидата нет, протокола нет, независимой калибровки тоже нет. При этом результат полностью строится на интерпретации этого одного человека. Если в фидбеке появляется спорная формулировка, проверить ее уже невозможно. Очень удобная схема: кандидат неправ, потому что так написано в фидбеке, а фидбек проверить нельзя, потому что он внутренний.

В целом впечатление такое: сама компания сильная, процесс отбора выглядит серьезно, но финальная секция и коммуникация после нее оставили вопросы. Для MLSD хотелось бы больше прозрачности: либо запись, либо нормальный протокол, либо два интервьюера, либо хотя бы фидбек по матрице компетенций. Иначе это больше похоже не на объективную калибровку уровня, а на "мы доверяем интервьюеру, а вы просто поверьте нам на слово".

Презентация и решение в треде

Я устал за эту неделю, а вы?

Как сейчас чувствует рынок труда?

ХиХи/ХаХА статистика:
Откликов >100, просто захожу иногда кликаю так по фану

Написало 3 человека и один раз позвонили:
Телега - ???
Синимекс - 400k Senior
И одна контора BI/DE разраб - с оплатой в $ 4000-5500

Одним написал и не отвечают, хотя на HH сами просили связаться.

Сам написал:
на четыре вакансии, с некоторыми были собесы, некоторые молчат


Linkedin Search:
Написало 12 человек
Пару компаний из Англии - 8000 EURO
Пара испанских компаний - 4500 EURO, 7000 EURO
Из Казахстана - 5500$
Международная компания (с РФ корнями) - 8000 EURO
и еще пара из других локаций 6000 EURO в среднем

По ощущениям, всплеск вакансий был в марте-мае, а сейчас рынок немного замер.
Хотя может связано с тем что активно не ищу.
Так же по ощущению работу за рубежом найти гораздо проще, но нужно открывать зарубежное ИП и прочее.

Заметил еще отличительную особенность что довольно часто спрашивают про AI: какими пользуетесь, для каких задач, corner кейсы.
По зарубежному стэку:
Требуют Snowflake, AWS ( AWS SDK), Terraform, Data Vault, dbt, Airflow.
По ощущениям за GCP платят больше чем за Snowflake.

Переписка двух Яндексойдов мигрировших в Сербию

Как не потерять офферы

Часто я наблюдаю картину, как кандидаты при получении офферов очень долго думают/сомневаются в принятии оффера и после часто эти офферы отзывают. Для себя я принял одно правило, если я сразу не говорю что я согласен, значит это не мой оффер, который я бы хотел принять.

Для большинства компаний если человек не принял оффер в течении 3 дней, то они понимают что скорее он его не примет и отзывают его. Компании не нацелены ждать вас неделю, пока другая компания выдвинет вам другой оффер и чтобы вы решили куда вам пойти.

Они его отзовут и вы останетесь не с чем. Чем больше вы опасайтесь и думаете, то пойду, то нет, тем больше вы убеждаете компанию, что их выбор в вас был ошибочным. Решайте заранее какая компания для вас приоритетная и в случае если вам выдвинули оффер компания, которая на втором месте принимайте его и у вас есть еще 2 недели чтобы допройти собеседования в другие компании и принять более интересный для вас оффер.

Обсуждать деньги можно сразу после получения оффера, не дожидаясь решения по другим собеседованиям. Если вы сначала сказали 300к, а после подумали что хотите 400к, вы можете попытаться повысить оффер сразу, необязательно ждать бумажки с оффером, все равно каждое действие потом придется согласовывать заново.

Вакансия: Data Engineer (Lead/Senior)
Компания: ReadyMag
Предполагаемая вилка: 6000-8000 EURO
Период собеседования: Июнь 2026
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR -> Tech interview (Внешние эксперты) -> System Design (внешние) -> CTO & Product Fit Interview -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:

Пришли сами и предложили пройти у них интервью. Сказали что не взаимодействует с теми кто в РФ/РБ по причинам комплаенса, спросили про опыт и проверили знания английского, интервью достаточно приятное. Все этапы проводят какие-то внешние ребята, к которым есть доверие у компании. В начале говорят что мы строим платформу с нуля и выбор будет за новым DE на каких технологиях будет построена платформа. По факту внешние "эксперты" решили продавить использование GCP (BigQuery) и не рассматривают других вариантов на этапе технического и систем дизайн интервью. Так же на собеседовании было уделено вниманию менеджерским качествам, таким как управление ресурсами и сроками для построение базового хранилища и MVP. Решения принимают достаточно быстро и если совпали характерами, то сразу выставляют оффер. По мне кажется избыточно нанимать внешних экспертов для проведения интервью, так как они пытаются продавить собственное решение. Чаще такие интервьюеры вызывают у меня больше вопросов, чем решение проблемы найма.

Сбер планирует сократить до 20% персонала в некоторых департаментах в конце Q3

Сбер готовится к новым сокращениям в связи с тем, что у команды GigaChat есть "огромные успехи".
Руководителей верхнего звена убедили что сотрудники могут справляться с гораздо большим количеством задач используя ИИ.

Нарисованные метрики использования ИИ уже успешно показывают как Гигачат повлиял на процессы, поэтому руководство уверены что сотрудники будут гораздо более эффективными.