Мы смотрим кандидатов, которые активно используют ИИ в работе. Расскажите пару кейсов когда вы внедрили их в свою работу.

Так же мы:
"Давайте решим одну задачку на Python и SQL"

Но к счастью, мне попадаются и те, у которых уже есть ИИ-секция вместо live-coding'a.

Опять позвонили "инвесторы", но другие, поговорил с ним:
Он мне рассказал что его друг системный аналитик достаточно быстро нашел работу на мидла (в казино). ДАЖЕ ОН(трейдер) считает что 350к(руки) это вилка МИДЛА, а для сеньора это мало. Тоже ему наныл что уволили, ищу работу. Сказал связь, через 2 месяца свяжемся.

Так же сегодня было интервью, на котором вел себя как мразь, самому противно. Вакансия на Principal DE ( 650k gross), пришло 5 человек.

Один кабаныч начал на меня гнать, из разряда какие измерения вы проектировали, он имел ввиду какие меры вы считали. Еще рассказывали а как вы один без системных аналитиков, и всех согласований это делали, мой ответ я думаю их убил: "Когда компания нанимает дорогого специалиста, она ему доверяет". Потом начали мучить SQL на слух, извините меня, но это кринж на собеседовании спрашивать у специалиста такое. Собеседование максимальное кринжовое, хотели на чем-то подловить.

Мне кажется некоторые компании хотят нанять крутых специалистов, но они сами не готовы к этому. Некоторые не готовы на денежном уровне, некоторые на уровне Ownership и решений, некоторые на уровне процессов.

Я сейчас увидел грусть в глазах иностранного HR.

Меня где-то в вторник позвали на интервью HR из одной компании к американскому клиенту. Я такой: ну классно.

Вчера договорился с другим HR на встречу на сегодня, а у них другая позиция. Интервью прошло и в конце я понял что я уже собешусь к их клиенту. Она немножко расстроилась, но сказала что я уведомлю СТО что мы с тобой тоже поговорили 😂.

Она немножко расстроилась что бонус придет другим...

А я подумал: у меня будет два интервью в американские стартапы

Сентябрь наступает, становится холоднее...

А кроме ИТ ты ничему не научился, а в холоде сидеть не охота? Выход есть!

Этот конспект тебе поможет прогреть твою квартиру!

Именно здесь ты из ИТШника превратишься в крутого сантехника.

Конспект про прогреву уже ждёт тебя!!!

UPD. Конспект по батареям

Уже 20 человек греют свою пятую точку, присоединяйся!

Все платежи пойдут на оплату ЖКХ

Google разрешил ИИ на собесе. Но не везде

Google пилотит новый этап для software engineer'ов — code comprehension.

Как выглядит: дают существующую кодовую базу, надо её прочитать, найти баги, оптимизировать, обсудить решения. Алгоритм с нуля писать не нужно. Рядом Gemini, которым можно и нужно пользоваться. (Другой сеткой не дают пользоваться)

Оценивают три вещи: промпты, валидацию того, что модель выдала, и дебаг. То есть в рубрике интервьюера теперь буквально есть пункт "AI fluency".

Кого касается: джуны и мидлы в США, отдельные команды (начали с Google Cloud и platforms and devices), со второй половины 2026. Если вы не в США — пока мимо.

Что НЕ изменилось: обычные алгосекции на месте, и там ИИ по-прежнему нельзя. System design и hiring committee тоже без изменений. LeetCode не убрали, а жаль.

Почему это происходит: Google в апреле сказал, что 75% нового кода в Google генерит ИИ (осенью было 50%). Собес, где просят из головы написать обход графа уже давно не несет какой то полезности а работе.

А теперь про задачи
Пример: типовые баги, которые в такой формат ложатся идеально.
1. Дедуп, который молча теряет не те строки

def dedupe_events(df):
    return (df
        .orderBy("event_time")
        .dropDuplicates(["user_id"]))

Spark не гарантирует, что dropDuplicates сделает сначала предыдущий orderBy. Джоба работает, тесты зелёные, а в проде раз в неделю может случаться лик и ивент будет некорректно попадать.

Правильно — окно с row_number().
Но: при равных event_time тай-брейк всё ещё недетерминирован. Gemini окно предложит, а вот про тай-брейк промолчит. Если вы это заметите, то получите бонус за output validation.

2. Инкрементальная загрузка по вотермарке

last_ts = target.select(max("updated_at")).collect()[0][0]
new = source.filter(col("updated_at") > last_ts)

Проблема:
Строгое > теряет строки с тем же timestamp, приехавшие после запуска. Таймзоны источника и таргета. Late-arriving данные.
Удаления в источнике не приедут.

Что ожидают что ты напишешь Gemini:
Джоба упала посередине — вотермарка сдвинулась или нет?
Здесь смотрят, спросишь ли ты «а у нас at-least-once или exactly-once?» до того, как полезешь чинить.

3. Ретрай, который списывает деньги дважды

for attempt in range(3):
    try:
        charge_customer(order_id, amount)
        break
    except TimeoutError:
        time.sleep(1)

Что проверяют?:
Платёж прошёл, ответ потерялся, а ошибка показывает Timeout — произойдет тройное списание.

Нужно исправить все ошибки и переписать чтобы все корректно работало.


Как это выглядит по таймингу ( c Reddit)

60 минут, проект на 200–500 строк. Минут 10 читаешь и проговариваешь вслух, что код вообще должен делать. Минут 15 ищешь баги руками и формулируешь гипотезы. Дальше подключаешь модель точечно: «проверь вот этот инвариант», а не «найди все баги». В конце говоришь, чем бы это протестировал.

Главный антипаттерн: молча спросить модель и молча принять правку. Интервьюер не видит твоего мышления — минус, даже если фикс верный.