На одну вакансию бывает больше 1000 откликов, которые рекрутер физически не успевает разобрать.
В больших компаниях на первичном скрининге может сидеть ИИ помощник, но не всегда даже он пришлет хотя бы шаблонный отказ.

Некоторые рекрутеры вынуждены имитировать бурную рабочую деятельность, выкладывая фейковые вакансии во избежание сокращения бюджетирования HR-отдела. Такое, к сожалению, сейчас случается.

Компании могут публиковать вакансии, чтобы проанализировать рынок под конкретную позицию или собрать базу резюме на будущее. Иногда в конце описания пишут "Вакансия планируется к созданию. Размещена с целью изучения спроса". Обязательно дочитывайте все вакансии до конца!

Знакомо чувство, когда открываешь браузер по делу, а через час изучаешь, как построили пирамиды, и забыл, зачем вообще сюда зашел? С интернетом так постоянно.

Доткомами назывались компании, чья бизнес-модель была тесно связана с интернетом, а название такое потому что сайты заканчивались на “.com“, или дот ком на английском.

Пузырь лопнул, тысячи интернет-компаний закрылись, десятки тысяч людей потеряли работу.

Если для отладки нужно проверить, какой SQL запрос будет сформирован на основе составленного выражения, можно выполнить компиляцию со всеми аргументами.

- Ты чего завис?
- Сайт Merion Academy листаю
- И что там?
- 8 топ курсов и все со скидкой 35%
- И долго смотреть будешь?
- Пока не кончатся отмазки
- А когда кончатся?
- Данил Колбасенко 😄

И да, мы не знаем, что будет завтра. Кроме того, что наступит 1 апреля. Может, это все розыгрыш - белые спины, белые списки… 😄
А может, и нет.

На первый взгляд кажется, что достаточно уметь сформулировать запрос - и готово. Но аналитика никогда не сводилась к набору строк в Python или SQL.

Код - это только инструмент.

Он выполняет команды, автоматизирует расчеты, строит модели. Однако сам по себе он не определяет, какую задачу вообще стоит решать и почему именно так.

Аналитик работает не с синтаксисом, а с неопределенностью, то есть он формулирует гипотезы, проверяет их, замечает странности в данных, задает неудобные вопросы бизнесу. Машина может выдать регрессию, но не спросит, достаточно ли наблюдений и имеет ли результат практический смысл. Она не несет никакой ответственности за выводы.

Есть еще важный момент - интерпретация. Даже идеально рассчитанная модель не говорит, что делать дальше. Нужно понять, какие факторы действительно влияют на показатель, какие из них управляемы, а какие - просто статистический шум. Нужно объяснить это руководителю без формул, на языке рисков и последствий.

ИИ меняет профессию, но не отменяет ее. Рутинные операции становятся быстрее, проверка гипотез - удобнее, черновики кода появляются за секунды.

Однако именно поэтому возрастает роль человека, который понимает статистику глубже, чем интерфейс библиотеки, и способен критически оценить результат. В конечном счете выигрывает тот, кто умеет думать, сомневаться и принимать решения. А этому за вас ни одна модель не научится.

func run() error {    
  handle err { return err }   
    
  check one()    
  check two()    
  check three()    
   
  return nil
}

func run() (err error) {     
  try(one())    
  try(two())    
  try(three())    
  
  return nil
}

func run() (err error) {     
  one()!   
  two()!  
  three()!  
  
  return nil
}

func run() error {
    return record.ID == "" ? errors.New("empty id") : nil
}

func run() (err error) {     
  one()?  
  two()?  
  three()?  
  
  return nil
}

Дальше - больше. Он решает: «А что, если запрограммировать его плакать, когда сядет батарейка? Типа как ребенок, который потерял маму в супермаркете».

Как так вышло? Его приложение постучалось в облако DJI, а сервер решил: «О, свой! Держи права рута на все девайсы». Классическая ошибка авторизации на бэкенде.

1. Элиот Хоровиц - сооснователь и первый CTO MongoDB. В 2007–2009 годах он возглавил разработку ядра базы данных на C++ и спроектировал систему шардинга и репликации, которая позже стала отраслевым стандартом. Над проектом работала целая команда, но именно техническое видение Хоровица определило архитектуру MongoDB. В 2020 году он покинул пост CTO, основал стартап Viam и вернулся к практической разработке. В интервью он не раз подчеркивал: ему ближе писать код и строить системы, чем управлять крупными командами.

2. MongoDB - одна из самых протестированных баз данных с открытым кодом.

В ее репозитории тестового кода больше, чем продакшен-кода ядра. Это не маркетинг: перед каждым релизом внутренняя система Evergreen запускает миллионы автоматических проверок - от юнит-тестов до сценариев имитации падений серверов и сетевых разделений. Именно такая тестовая культура позволяет MongoDB стабильно работать в продакшене у тысяч компаний.

3. В PHP пустой массив

[]

может интерпретироваться и как список, и как объект.

В некоторых версиях драйвера это приводило к тому, что неверно сформированный запрос (например, на удаление конкретных записей с пустым фильтром) мог быть воспринят базой как команда на

очистку всей коллекции

или базы. Это не был баг самого сервера MongoDB, а именно специфика реализации «обертки» для PHP тех лет.

4. Самый большой известный публично кластер MongoDB принадлежит eBay.

В 2019 году они рассказали, что у них работают

более 100 шардов

, хранящих

петабайты данных

, с нагрузкой

миллионы запросов в секунду

.

5. В MongoDB нет JOIN, но есть $lookup,

который делает то же самое, но с другим синтаксисом. Но появился он только в 2015 году в версии 3.2. До этого люди хакерили с помощью $unwind и $group.

До сих пор встречается мнение, что C# и весь Microsoft-стек - только про Windows. Хотя Java, например, тоже долго ассоциировалась с Oracle, а Go - с Google. Сам факт, что язык или платформа связаны с большой компанией, сам по себе мало о чем говорит.

Если 10–15 лет назад C# и правда был сильно завязан на Windows, то сейчас картина давно изменилась.

Раньше все крутилось вокруг .NET Framework, IIS, Windows Server и MSSQL. Почти весь стек жил внутри экосистемы Microsoft, поэтому такая ассоциация была вполне понятной.

Сейчас C#-backend чаще выглядит совсем иначе: ASP.NET Core, Docker, Linux-контейнеры, PostgreSQL, Redis, очереди, CI/CD, облака и прочая привычная инфраструктура, которая есть почти в любой backend-разработке. Поэтому C# уже давно не воспринимается как что-то сугубо виндовое.

Но тут есть нюанс. Если весь опыт связан только с WPF, WinForms, старым .NET Framework, IIS и Windows-легаси, рынок и правда будет уже. Такие вакансии никуда не делись, просто это отдельный сегмент.

Если же человек работает с ASP.NET Core, Web API, EF Core, Docker, тестами, микросервисами, CI/CD, умеет собирать и деплоить сервисы, понимает базы, логи, мониторинг и производительность, то его обычно воспринимают просто как backend-разработчика. Без привязки к ярлыку Microsoft-мира.

Мне вообще не очень близка идея любой ценой убегать от Microsoft. Куда полезнее взять современный .NET и сверху добрать нормальные универсальные навыки, которые нужны почти в любой backend-команде: Docker, базовый Linux, SQL, Redis, очереди, CI/CD, контейнеры, облака, логирование и метрики.

С таким набором C# на рынке чувствуется вполне уверенно.