Как правильно искать работу: математика конверсий
С менти, который перекатывается в го обсуждали стратегию поиска работы. Он хотел "откликаться только в топовые компании" и "тщательно готовиться под каждую вакансию"
Звучит разумно? На самом деле — это прямой путь вкатываться год вместо месяца
Вот как работает математика:
Воронка выглядит так
Отклик → Приглашение от HR → Техническое собеседование → Финалка → Оффер
У каждого этапа есть своя конверсия. И чтобы получить оффер, нужно пройти всю цепочку.
Главный инсайт:
Чем больше откликов и собеседований → тем больше приглашений от HR → тем больше технических интервью → тем выше шанс на оффер
Это не про качество vs количество. Это про то, что качество приходит через количество.
🎯 Как это работает
Ты набиваешь руку
- После 20 собесов ты уже чувствуешь себя уверенно
- Знаешь ответы на стандартные вопросы и имеешь шпоры на сложные моменты
- Понимаешь, где и почему тебе отказывают
Самое главное ты получаешь реальный фидбек
- Видишь, какие вопросы повторяются (Kafka vs RabbitMQ на каждом втором?)
- Понимаешь, где пробелы в знаниях, а не то что надо учить как работает ElasticSearch под капотом
- Учишься на ошибках в реальном времени
Ты перестаешь переоценивать компании
- "Авито — это круто, боюсь туда идти" → после 5 собесов понимаешь, что вопросы везде похожие
- Исчезает синдром самозванца
- Появляется уверенность
⚠️ Типичные ошибки
❌ "Буду полгода учиться, а потом пойду собеседоваться"
Результат: фейлишься на первых же собесах, потому что теория ≠ практика
❌ "Пойду только в Яндекс/VK/крупный стартап"
Результат: 2-3 отказа убивают мотивацию, процесс растягивается на месяцы, каждый раз надо ждать, чтобы позвали еще раз + не спалили, что ты уже у них был
❌ "Сделаю идеальный пет-проект"
Результат: трата времени на то, что никого не интересует
✅ Правильный подход
Месяц 1: изучаешь основную теорию и практику
Месяц 2: Идешь собеседоваться везде — 20-30-40 собесов
- Аутсорсы, аутстаффы
- Средние компании
- Топовые компании параллельно
Принцип простоты:
Не пытайся "идеально подготовиться под каждую компанию". Просто иди и собесься. Ошибки — это данные для обучения
Реальность такая:
Мои ученики, которые за месяц прошли 30+ собесов, получают офферы
Те, кто "тщательно выбирает" и ходит на 5 собесов за 3 месяца — продолжают искать
Вывод
Не выбирай между "куда идти собеседоваться". Иди везде. Халявная техничка в "среднюю" компанию — это тренировка перед оффером в "топовую" на 370к
Объем решает. Воронку не обманешь👊
С менти, который перекатывается в го обсуждали стратегию поиска работы. Он хотел "откликаться только в топовые компании" и "тщательно готовиться под каждую вакансию"
Звучит разумно? На самом деле — это прямой путь вкатываться год вместо месяца
Вот как работает математика:
Воронка выглядит так
Отклик → Приглашение от HR → Техническое собеседование → Финалка → Оффер
У каждого этапа есть своя конверсия. И чтобы получить оффер, нужно пройти всю цепочку.
Главный инсайт:
Чем больше откликов и собеседований → тем больше приглашений от HR → тем больше технических интервью → тем выше шанс на оффер
Это не про качество vs количество. Это про то, что качество приходит через количество.
Ты набиваешь руку
- После 20 собесов ты уже чувствуешь себя уверенно
- Знаешь ответы на стандартные вопросы и имеешь шпоры на сложные моменты
- Понимаешь, где и почему тебе отказывают
Самое главное ты получаешь реальный фидбек
- Видишь, какие вопросы повторяются (Kafka vs RabbitMQ на каждом втором?)
- Понимаешь, где пробелы в знаниях, а не то что надо учить как работает ElasticSearch под капотом
- Учишься на ошибках в реальном времени
Ты перестаешь переоценивать компании
- "Авито — это круто, боюсь туда идти" → после 5 собесов понимаешь, что вопросы везде похожие
- Исчезает синдром самозванца
- Появляется уверенность
Результат: фейлишься на первых же собесах, потому что теория ≠ практика
Результат: 2-3 отказа убивают мотивацию, процесс растягивается на месяцы, каждый раз надо ждать, чтобы позвали еще раз + не спалили, что ты уже у них был
Результат: трата времени на то, что никого не интересует
Месяц 1: изучаешь основную теорию и практику
Месяц 2: Идешь собеседоваться везде — 20-30-40 собесов
- Аутсорсы, аутстаффы
- Средние компании
- Топовые компании параллельно
Принцип простоты:
Не пытайся "идеально подготовиться под каждую компанию". Просто иди и собесься. Ошибки — это данные для обучения
Реальность такая:
Мои ученики, которые за месяц прошли 30+ собесов, получают офферы
Те, кто "тщательно выбирает" и ходит на 5 собесов за 3 месяца — продолжают искать
Вывод
Не выбирай между "куда идти собеседоваться". Иди везде. Халявная техничка в "среднюю" компанию — это тренировка перед оффером в "топовую" на 370к
Объем решает. Воронку не обманешь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10❤49
Кто такой опытный ментор?
Вчера на одном из созвонов с потенциальным менти обсуждали важный вопрос: что вообще означает «опытный ментор» и в чем его ценность?
Многие думают, что опытный ментор — это тот, кто просто знает ответы на технические вопросы. Типа «что такое слайс в Go?» или «как работает garbage collector?»
Но вот в чем прикол:
Нет разницы, кто спросит у тебя про слайс — Роб Пайк, Балун, Подольский или рандомный интервьюер из Авито. Вопрос остается дефолтным, и ответ на него тоже. Или же кто даст тебе 100 похожих материалов о слайсах.
🎯 Настоящая ценность опытного ментора
Опытный ментор — это как врач с обширной практикой, который сразу видит корень проблемы:
• Ты мямлишь на собесах → поэтому не получаешь оффер
• Говоришь «не знаю» → снижаешь конверсию
• За 20 собесов не можешь нормально рассказать о себе (нету выверенного на 100+ собесах шаблона) → эйчары реже зовут на техническую часть, они не видят в тебе идеального кандидата
• Не знал, что нужны не только харды и софты, но и нужно вкачивать “насмотренность” → все понимают, что в твоей голове нет никакой глубины - ты либо волк, либо человек мебель, который просто существовал на работе, а не был активным участником команды
• Не можешь ответить про Kafka vs RabbitMQ после 20 собесов → либо делаешь шпору по самым частым вопросам, либо собесишься год
Смысл опытного ментора — он не дает заниматься продуктивной прокрастинацией, а показывает целевые действия
На потоке десятки людей следуют советам, и есть реалистичная объективная статистика:
• Поставишь 1.5-3 года опыта = будешь вкатываться год
• Поставишь больше, настроишь ключевики и прочее = будешь вкатываться месяц
Но это пугает: «зачем так жестко? можно ли через стажировку или джуна?», «это же страшно», «непонятно»...
Хотя кажется, что проблема в другом: «меня не берут просто потому что... ну потому», «задушили вопросами или алгоритмы сложные»
📊 Результат
Именно поэтому мои ученики целятся получить оффер за месяц собеседований, а не за год мучений. Потому что я вижу, где ты сливаешь конверсию, и показываю, как это исправить
Опыт — это не про то, сколько ты знаешь теории. Опыт — это про то, сколько ошибок ты видел у других и знаешь, как их не повторять
Вчера на одном из созвонов с потенциальным менти обсуждали важный вопрос: что вообще означает «опытный ментор» и в чем его ценность?
Многие думают, что опытный ментор — это тот, кто просто знает ответы на технические вопросы. Типа «что такое слайс в Go?» или «как работает garbage collector?»
Но вот в чем прикол:
Нет разницы, кто спросит у тебя про слайс — Роб Пайк, Балун, Подольский или рандомный интервьюер из Авито. Вопрос остается дефолтным, и ответ на него тоже. Или же кто даст тебе 100 похожих материалов о слайсах.
Опытный ментор — это как врач с обширной практикой, который сразу видит корень проблемы:
• Ты мямлишь на собесах → поэтому не получаешь оффер
• Говоришь «не знаю» → снижаешь конверсию
• За 20 собесов не можешь нормально рассказать о себе (нету выверенного на 100+ собесах шаблона) → эйчары реже зовут на техническую часть, они не видят в тебе идеального кандидата
• Не знал, что нужны не только харды и софты, но и нужно вкачивать “насмотренность” → все понимают, что в твоей голове нет никакой глубины - ты либо волк, либо человек мебель, который просто существовал на работе, а не был активным участником команды
• Не можешь ответить про Kafka vs RabbitMQ после 20 собесов → либо делаешь шпору по самым частым вопросам, либо собесишься год
Смысл опытного ментора — он не дает заниматься продуктивной прокрастинацией, а показывает целевые действия
На потоке десятки людей следуют советам, и есть реалистичная объективная статистика:
• Поставишь 1.5-3 года опыта = будешь вкатываться год
• Поставишь больше, настроишь ключевики и прочее = будешь вкатываться месяц
Но это пугает: «зачем так жестко? можно ли через стажировку или джуна?», «это же страшно», «непонятно»...
Хотя кажется, что проблема в другом: «меня не берут просто потому что... ну потому», «задушили вопросами или алгоритмы сложные»
Именно поэтому мои ученики целятся получить оффер за месяц собеседований, а не за год мучений. Потому что я вижу, где ты сливаешь конверсию, и показываю, как это исправить
Опыт — это не про то, сколько ты знаешь теории. Опыт — это про то, сколько ошибок ты видел у других и знаешь, как их не повторять
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10❤19
Почему «я готовлюсь» = я стою на месте
Хочется раз и навсегда закрыть эту тему, а в будущем кидать ссылку на пост
Одна из частых проблем тех, кто хочет сменить стек или найти первую работу — синдром вечной подготовки. Кажется, что если ещё немного почитать, досмотреть курс и сделать идеальный пет-проект, всё станет проще и повысится шанс на оффер...
Но нет, это ловушка
Нас ждет «подготовка вместо действия», которая состоит из:
- прокрастинации
- перфекционизма
- когнитивного искажения предвзятость настоящего момента (ценим выгоду/удобство сейчас, чем выгоду в будущем)
❓ Как работает этот парадокс
- Ты боишься фейла → откладываешь первое собеседование
- Проходит неделя → кажется, что всё ещё не готов
- Проходит месяц → уже стыдно идти, потому что “так долго готовился”
- Через три — ты знаешь всё, кроме того, как пройти интервью, но стоит там хоть немного ошибиться, возвращаешься в начало цикла
😭 Главный принцип (работает везде)
Ты не можешь научиться не бояться собесов, пока их не проходишь. Как и не научишься плавать, стоя на берегу
⚠️ Почему важно сразу идти в практику
1. Реальный стресс — единственный тренажёр
Только вживую ты понимаешь, где у тебя стопор:
- не знаешь ответ,
- путаешься в теории, не хватает насмотренности,
- не умеешь рассказывать о себе,
- теряешь мысль под давлением
2. Ошибка = данные для апгрейда
Каждый отказ показывает точку роста.
Через 5 собесов ты понимаешь, *что реально нужно учить*, а не что кажется «важным»
3. Появляется внутренняя броня
После 20 собесов ты перестаёшь реагировать на фидбек как на приговор
Просто говоришь себе: «ок, это был не мой оффер»
И идёшь дальше
Вывод
Не ищи «идеальный момент», чтобы стартовать. Он наступает, когда ты нажал «открыть резюме»
Всё остальное — оправдания, замаскированные под осознанность
P.S. на испыталке тряска, что перформлю хуже стажера / не смогу решить задачу возникает тоже отсюда + синдром самозванца, поэтому важно просить 1-1 с тимлидом и фидбек
Пост про то, как понять, когда ты готов тоже будет
💬 В комментариях оставил пример вката с умом + небольшой лайфхак
Хочется раз и навсегда закрыть эту тему, а в будущем кидать ссылку на пост
Одна из частых проблем тех, кто хочет сменить стек или найти первую работу — синдром вечной подготовки. Кажется, что если ещё немного почитать, досмотреть курс и сделать идеальный пет-проект, всё станет проще и повысится шанс на оффер...
Но нет, это ловушка
Нас ждет «подготовка вместо действия», которая состоит из:
- прокрастинации
- перфекционизма
- когнитивного искажения предвзятость настоящего момента (ценим выгоду/удобство сейчас, чем выгоду в будущем)
- Ты боишься фейла → откладываешь первое собеседование
- Проходит неделя → кажется, что всё ещё не готов
- Проходит месяц → уже стыдно идти, потому что “так долго готовился”
- Через три — ты знаешь всё, кроме того, как пройти интервью, но стоит там хоть немного ошибиться, возвращаешься в начало цикла
Действие лечит страх быстрее, чем теория
Ты не можешь научиться не бояться собесов, пока их не проходишь. Как и не научишься плавать, стоя на берегу
1. Реальный стресс — единственный тренажёр
Только вживую ты понимаешь, где у тебя стопор:
- не знаешь ответ,
- путаешься в теории, не хватает насмотренности,
- не умеешь рассказывать о себе,
- теряешь мысль под давлением
2. Ошибка = данные для апгрейда
Каждый отказ показывает точку роста.
Через 5 собесов ты понимаешь, *что реально нужно учить*, а не что кажется «важным»
3. Появляется внутренняя броня
После 20 собесов ты перестаёшь реагировать на фидбек как на приговор
Просто говоришь себе: «ок, это был не мой оффер»
И идёшь дальше
Вывод
Не ищи «идеальный момент», чтобы стартовать. Он наступает, когда ты нажал «открыть резюме»
Всё остальное — оправдания, замаскированные под осознанность
Пост про то, как понять, когда ты готов тоже будет
💬 В комментариях оставил пример вката с умом + небольшой лайфхак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10❤17
Что больше всего хочется почитать? 👀
Anonymous Poll
46%
3 работы одновременно, плюсы, минусы, как это эффективно делать
52%
Что там с рынком, можно ли устроиться
38%
Как не зафейлить испыталку и онбордиться с умом
18%
Один день из жизни крудошлепа
5❤7
«Рынок умер, вакансий нет?» — Да, вы уже проиграли, если задаётесь таким вопросом
1. Рынок не умирает и не оживает по заказу
Это абсурд верить, что изменение ставки, НДС или каких-либо других экономических показателей магическим образом создаст больше или чуть меньше вакансий. Забудьте про это. Это не ваша зона контроля и никакого реального влияния на ваш успех не оказывает. Это просто удобное оправдание ничего не делать
2. Факты есть факты
Да, рынок сейчас жёсткий. В августе-2025 конкуренция по hh.индексу в IT — около 15 активных резюме на одну вакансию. Вакансий стало на 36% меньше, резюме на 25% больше. Но это нормально, рынок периодически проходит такие циклы
Подобные спады уже были не раз:
2019 — hh.индекс 5,2
2020 — hh.индекс 6,3
2021 — hh.индекс 3,8
2022 — hh.индекс 5,2
2023 — hh.индекс 3,3
2024 — hh.индекс 3,5
2025 — hh.индекс 6,1
При этом зарплаты растут. Конечно меньше инфляции, но растут же. Например, Golang стабильно в топ-3 языков по зарплатам в России с медианой около 310 тыс. ₽ и ростом +3% за последние полгода
Если вы задаетесь вопросом - реально ли получить оффер на 380к, то вы готовы этому соответствовать, быть лучше медианы? Экстра-результат дают экстра-усилия, а не 2 собеса в неделю
3. Что реально важно? Мышление.
Если у вас нет приглашений на собеседования, дело не в «рынке». Дело исключительно:
* в вашем подходе,
* в вашем объёме действий,
* в том, как вы «упакованы»
Нет приглашений? Значит сделайте 2-3 резюме под разные вакансии (инфраструктурные, продуктовые, дата-инженерные и т.д.). Идите на массовость, а не в 2-3 «крутые» компании
И это не про «низкое качество». Это про то, что качество рождается через количество. Если вы откликнулись на 100 вакансий — вы гарантированно получите больше приглашений, чем после 10 откликов
4. Никаких гарантий по срокам «устроиться за месяц» не бывает
Средние цифры и громкие обещания — это всегда манипуляция. На рынке всегда есть те, кто быстро устраивается (например, сильные перекаты с Java/Python в Go за 30-40 дней), и те, кто долго мучается (например, джуны и новички — 60-90 дней и больше)
Реальная задача — выйти на собеседования как можно быстрее и набрать там опыт. С опытом (20-30+ собеседований) приходит понимание, как проходить интервью
5. Почему Golang по-прежнему лучший выбор:
* Стабильно высокие зарплаты (топ-1 среди живых языков программирования в РФ)
* Большое количество вакансий, особенно если не ограничиваться только bigtech
* Конкуренция пока не зашкаливает, особенно если набрать хорошие знания middle+ с опытом инфраструктуры (Kubernetes, Kafka, Postgres, микросервисы). Если не верите, то посмотрите что происходит в QA и Frontend
И если вам кто-то говорит «рынок умер» — забудьте. Это мнение людей, которые раньше ехали на «горячем рынке», а сейчас внезапно стало сложно(
Это не повод остановиться. Это повод работать умнее, системнее и делать больше правильных действий
Вывод
Рынок не бывает плохим или хорошим. Он просто такой, какой есть, сейчас он стал менее терпим к ошибкам. И это отлично: побеждает не тот, кто ждёт идеальных условий или волю случая, а тот, кто делает максимум возможного прямо сейчас
Перестаньте жаловаться. Пора встать с дивана и начать работать над трудоустройством
Это единственное, что реально в ваших силах
1. Рынок не умирает и не оживает по заказу
Это абсурд верить, что изменение ставки, НДС или каких-либо других экономических показателей магическим образом создаст больше или чуть меньше вакансий. Забудьте про это. Это не ваша зона контроля и никакого реального влияния на ваш успех не оказывает. Это просто удобное оправдание ничего не делать
2. Факты есть факты
Да, рынок сейчас жёсткий. В августе-2025 конкуренция по hh.индексу в IT — около 15 активных резюме на одну вакансию. Вакансий стало на 36% меньше, резюме на 25% больше. Но это нормально, рынок периодически проходит такие циклы
Подобные спады уже были не раз:
2019 — hh.индекс 5,2
2020 — hh.индекс 6,3
2021 — hh.индекс 3,8
2022 — hh.индекс 5,2
2023 — hh.индекс 3,3
2024 — hh.индекс 3,5
2025 — hh.индекс 6,1
При этом зарплаты растут. Конечно меньше инфляции, но растут же. Например, Golang стабильно в топ-3 языков по зарплатам в России с медианой около 310 тыс. ₽ и ростом +3% за последние полгода
Если вы задаетесь вопросом - реально ли получить оффер на 380к, то вы готовы этому соответствовать, быть лучше медианы? Экстра-результат дают экстра-усилия, а не 2 собеса в неделю
3. Что реально важно? Мышление.
Если у вас нет приглашений на собеседования, дело не в «рынке». Дело исключительно:
* в вашем подходе,
* в вашем объёме действий,
* в том, как вы «упакованы»
Нет приглашений? Значит сделайте 2-3 резюме под разные вакансии (инфраструктурные, продуктовые, дата-инженерные и т.д.). Идите на массовость, а не в 2-3 «крутые» компании
И это не про «низкое качество». Это про то, что качество рождается через количество. Если вы откликнулись на 100 вакансий — вы гарантированно получите больше приглашений, чем после 10 откликов
4. Никаких гарантий по срокам «устроиться за месяц» не бывает
Средние цифры и громкие обещания — это всегда манипуляция. На рынке всегда есть те, кто быстро устраивается (например, сильные перекаты с Java/Python в Go за 30-40 дней), и те, кто долго мучается (например, джуны и новички — 60-90 дней и больше)
Реальная задача — выйти на собеседования как можно быстрее и набрать там опыт. С опытом (20-30+ собеседований) приходит понимание, как проходить интервью
5. Почему Golang по-прежнему лучший выбор:
* Стабильно высокие зарплаты (топ-1 среди живых языков программирования в РФ)
* Большое количество вакансий, особенно если не ограничиваться только bigtech
* Конкуренция пока не зашкаливает, особенно если набрать хорошие знания middle+ с опытом инфраструктуры (Kubernetes, Kafka, Postgres, микросервисы). Если не верите, то посмотрите что происходит в QA и Frontend
И если вам кто-то говорит «рынок умер» — забудьте. Это мнение людей, которые раньше ехали на «горячем рынке», а сейчас внезапно стало сложно(
Это не повод остановиться. Это повод работать умнее, системнее и делать больше правильных действий
Вывод
Рынок не бывает плохим или хорошим. Он просто такой, какой есть, сейчас он стал менее терпим к ошибкам. И это отлично: побеждает не тот, кто ждёт идеальных условий или волю случая, а тот, кто делает максимум возможного прямо сейчас
Перестаньте жаловаться. Пора встать с дивана и начать работать над трудоустройством
Это единственное, что реально в ваших силах
2❤17
Как понять, что готов к собесу по Go
Чтобы не стать героем из предыдущего поста — найдем баланс между нулевой подготовкой и чтением 10 книг
🪶 Базовый минимум, если этого нет — даже не пытайся
Уровень, где уже не позоришься и берешь офферы количеством собеседований
- Язык и память: понимаешь slice/map изнутри, почему не потокобезопасны; не путаешь value vs pointer receivers и паника vs ошибка
- Параллелизм: запускаешь горутины, оркеструешь через каналы; знаешь, где нужен пакет sync
- Контекст: не пихаешь везде context.Background(), умеешь отменять или прокидывать дедлайны
- Веб и БД: HTTP‑хендлеры, middleware, заголовки, SQL‑транзакции и индексы - это не рандомные слова
- Инженерность: O‑нотация, умеешь запускать тесты, дебажить код
- Насмотренность: слышал про Kafka/Postgres/Redis/Docker/K8s на базовом уровне — не пугаешься терминов
Самопроверка:
Объясни рост slice при append, чем грозит конкурентная запись в map, и отмену запроса через Context
💪 Крепкий мидл, рынок ждет
Не просто пишешь код и знаешь ответы на топ 100 вопросов, но и объясняешь почему так
- Паттерны конкуренции: шаришь за worker‑pool, fan‑in/fan‑out; как закрыть канал без утечки и паник
- Надежность: ретраи, backoff, идемпотентность, умеешь проговорить флоу при сбоях, паттерн Outbox
- Производительность: pprof, находишь лишние аллокации, аргументируешь выбор структур данных
- Хранилища: Postgres — уровни изоляции, N+1, плюсы и минусы транзакций; Redis — не только кэш, но и локи, дедуп, очереди
- Инфра и деплой: интеграционные тесты, multi‑stage Dockerfile, CI/CD, метрики/трейсы/структурные логи
- Сети: gRPC с интерцепторами, дедлайнами и ошибками по контракту
Как это звучит на собесе:
«Сделал бы идемпотентный хэндлер: ключ в Redis с TTL, повтор через экспоненциальный backoff. После того как убрали json парсинг в нагруженном роуте — p99 упал»
🤑 Раскошный максимум, хотят все, но себя недооцениваешь
Ты уже объясняешь трейд-оффы и видишь систему целиком
- Память и гонки: понимаешь escape analysis и GC‑паузы; ловишь гонки -race, оперируешь happens‑before
- Стриминг: Kafka — партиции, ключи, порядок, гарантии доставки; как делаешь дедуп на консюмере
- Системдизайн: за 30 минут собираешь минимальный сервис: требования, контракт, схему данных и знаешь основные паттерны проектирования
- K8s: readiness vs liveness, лимиты/requests, graceful shutdown; почему это влияет на SLO
- Наблюдаемость: OpenTelemetry: трейсы весь путь запроса через несколько сервисов, корреляция с логами, виды метрик
Самопроверка:
Опиши отказоустойчивую очередь задач — где хранить offset, как делать ретраи без дублей и не терять данные при падении воркера
👧 Софты, которые ждут лиды и эйчары
- Думаешь вслух: «сначала опишу подход, потом набросаю код, затем — тест кейсы», интервьюеру все прозрачно
- Грамотное «не знаю»: «не помню флаг компилятора, проверю так-то, выберу по метрикам X/Y»
- Питч опыта: 3 минуты о проекте, команде, задачах и сложный кейс + факап с выводами, а вишенка на торте опыт проектирования и фича-лидства
- Бизнес > перфекционизм: умеешь проговорить компромисс «быстро сейчас vs идеально потом»
- Работа с неизвестным: задаешь уточняющие вопросы вместо «мне не дали идеальное ТЗ»
- Конфликт - не война: умеешь отстаивать мнение спокойно, по фактам, не уводя разговор в эмоции
- Ответственность: не перекладываешь проблемы — если падает прод, не ищешь виноватого, а поднимаешь
- Ошибка = данные: после факапа не оправдываешься, а делаешь выводы и фиксишь
- Тон: спокойный, уверенный, без оправданий и без самоуничижения
Чтобы не стать героем из предыдущего поста — найдем баланс между нулевой подготовкой и чтением 10 книг
Уровень, где уже не позоришься и берешь офферы количеством собеседований
- Язык и память: понимаешь slice/map изнутри, почему не потокобезопасны; не путаешь value vs pointer receivers и паника vs ошибка
- Параллелизм: запускаешь горутины, оркеструешь через каналы; знаешь, где нужен пакет sync
- Контекст: не пихаешь везде context.Background(), умеешь отменять или прокидывать дедлайны
- Веб и БД: HTTP‑хендлеры, middleware, заголовки, SQL‑транзакции и индексы - это не рандомные слова
- Инженерность: O‑нотация, умеешь запускать тесты, дебажить код
- Насмотренность: слышал про Kafka/Postgres/Redis/Docker/K8s на базовом уровне — не пугаешься терминов
Самопроверка:
Объясни рост slice при append, чем грозит конкурентная запись в map, и отмену запроса через Context
Не просто пишешь код и знаешь ответы на топ 100 вопросов, но и объясняешь почему так
- Паттерны конкуренции: шаришь за worker‑pool, fan‑in/fan‑out; как закрыть канал без утечки и паник
- Надежность: ретраи, backoff, идемпотентность, умеешь проговорить флоу при сбоях, паттерн Outbox
- Производительность: pprof, находишь лишние аллокации, аргументируешь выбор структур данных
- Хранилища: Postgres — уровни изоляции, N+1, плюсы и минусы транзакций; Redis — не только кэш, но и локи, дедуп, очереди
- Инфра и деплой: интеграционные тесты, multi‑stage Dockerfile, CI/CD, метрики/трейсы/структурные логи
- Сети: gRPC с интерцепторами, дедлайнами и ошибками по контракту
Как это звучит на собесе:
«Сделал бы идемпотентный хэндлер: ключ в Redis с TTL, повтор через экспоненциальный backoff. После того как убрали json парсинг в нагруженном роуте — p99 упал»
Ты уже объясняешь трейд-оффы и видишь систему целиком
- Память и гонки: понимаешь escape analysis и GC‑паузы; ловишь гонки -race, оперируешь happens‑before
- Стриминг: Kafka — партиции, ключи, порядок, гарантии доставки; как делаешь дедуп на консюмере
- Системдизайн: за 30 минут собираешь минимальный сервис: требования, контракт, схему данных и знаешь основные паттерны проектирования
- K8s: readiness vs liveness, лимиты/requests, graceful shutdown; почему это влияет на SLO
- Наблюдаемость: OpenTelemetry: трейсы весь путь запроса через несколько сервисов, корреляция с логами, виды метрик
Самопроверка:
Опиши отказоустойчивую очередь задач — где хранить offset, как делать ретраи без дублей и не терять данные при падении воркера
- Думаешь вслух: «сначала опишу подход, потом набросаю код, затем — тест кейсы», интервьюеру все прозрачно
- Грамотное «не знаю»: «не помню флаг компилятора, проверю так-то, выберу по метрикам X/Y»
- Питч опыта: 3 минуты о проекте, команде, задачах и сложный кейс + факап с выводами, а вишенка на торте опыт проектирования и фича-лидства
- Бизнес > перфекционизм: умеешь проговорить компромисс «быстро сейчас vs идеально потом»
- Работа с неизвестным: задаешь уточняющие вопросы вместо «мне не дали идеальное ТЗ»
- Конфликт - не война: умеешь отстаивать мнение спокойно, по фактам, не уводя разговор в эмоции
- Ответственность: не перекладываешь проблемы — если падает прод, не ищешь виноватого, а поднимаешь
- Ошибка = данные: после факапа не оправдываешься, а делаешь выводы и фиксишь
- Тон: спокойный, уверенный, без оправданий и без самоуничижения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5❤22
Привет! Меня зовут Максим Карась, я Go‑разработчик и ментор. Помогаю освоить Golang и получить оффер на 300k+ в BigTech.
30+ моих учеников устроились с в Bigtech на зп с вилкой 300–420k, медиана 370k на руки. Подробнее обо мне можно почитать тут
- Рассказываю про быстрый путь до оффера на Go без «вечного обучения»
- Делаю разборы реальных интервью, резюме/легенда,
- Даю фишки для переговоров по офферу,
- Показываю ИИ‑лайфхаки и
- Немного рофлов про айтишку)
Старт и методика
Рынок и деньги
Техничка и готовность к собесу
Нейросети для разработчиков
Программа менторства
———
Написать по своему вопросу ✍️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5❤21
Почему у взрослых разработчиков резюме выглядит как школьный дневник
Есть одна устойчивая иллюзия: «если я нормальный разраб, то рынок сам это увидит»
Рынок, разумеется, ничего не видит, рекрутер сканирует резюме первые 15 секунд, ищет токены, совпадения, структуру и выносит вердикт
1. Непонятно, кто ты
Человек хочет работать на Go, но в должности:
«Разработчик / Backend / Fullstack / DevOps / ищу команду мечты» вместо: Golang-разработчик или Backend-разработчик (Go)
2. Весь опыт — это обязанности, а не результат
90% резюме — это набор фраз: «участвовал», «поддерживал», «написал функционал», «забирал задачи»
Но рекрутера интересует не существование, а результат, он хочет видеть формулу: что сделал → как сделал → что улучшил → на каком стеке
Типа:
«Снизил в сервисе лояльности длительность выполнения с 420мс до 260мс (Go, gRPC, PostgreSQL) за счёт батчинга и кеша на Redis»
3. Свалка технологий вместо стека
Человек претендует на Go, но в навыках у него: Python, Node, React, Vue, Java, ML, QA, DevOps, Rust, Go…
Рекрутеру нужен стек под роль: Go, PostgreSQL, SQL, Kafka, Redis, Docker, Kubernetes, gRPC, CI/CD, Prometheus
4. Роль не совпадает с прошлым опытом
Типичный кейс: 1 год Go, 5 лет фронта, но в заголовке — Middle Go
Для рекрутера это выглядит как попытка переупаковки, он видит несостыковку — и пролистывает
5. Лишний мусор, который уводит внимание
Хобби, странные курсы, старые работы, странные проекты. Всё это не просто не помогает — оно снижает вашу ценность
Рекрутеру нужен чистый профессиональный опыт, а не история вашего жизненного пути
6. Визуальный шум: нет структуры, нет буллетов, есть глаза, которые плачут
- Один длинный абзац вместо пунктов
- Текстовые портянки
- Дизайнерские шрифты в кастомной PDF
- Вода, вода, вода
HR тратит секунды, не минуты. Любой лишний символ — это снижение CTR вашего резюме
7. Нет T-shaped слоя — выглядит как кодер, который просто закрывал таски
Большая ошибка опытных ребят: резюме показывает, что человек только писал код, а не участвовал в продукте, архитектуре, обсуждениях, менторстве, улучшениях процессов
8. Плохое “О себе”
«Стрессоустойчивый, быстро обучаюсь, люблю командную работу» — так пишут люди, которые не понимают, что хотят от них компании
Нужен короткий, деловой питч: кто ты, какой стек, какие типы задач тянул, чем реально полезен
9. Гео и вилки — самоубийство
Указать Волгоград — значит выпасть из фильтра и понизить себе зарплату см. региональный коэффициент, 90% вакансий в Москве
Указать вилку — значит автофильтром пройти в категорию «неподходящий»
10. Красивые фейковые метрики
«Ускорил на 20%», «улучшил на 30%»
Ровные числа — всегда красный флаг, цифры должны быть неровными, реальными и проверяемыми, за них можно рассказать
11. Проекты без стека — невозможно оценить, что ты делал
Описание без технологий — это пустой звук. Рекрутер должен видеть 5–6 главных технологий по каждому проекту
12. Повторяющиеся формулировки
Каждый пункт «Разработал… Разработал… Разработал…» Так не пишут люди, которые делают разное. Так пишут люди, которые просто копируют буллеты
Есть одна устойчивая иллюзия: «если я нормальный разраб, то рынок сам это увидит»
Рынок, разумеется, ничего не видит, рекрутер сканирует резюме первые 15 секунд, ищет токены, совпадения, структуру и выносит вердикт
1. Непонятно, кто ты
Человек хочет работать на Go, но в должности:
«Разработчик / Backend / Fullstack / DevOps / ищу команду мечты» вместо: Golang-разработчик или Backend-разработчик (Go)
2. Весь опыт — это обязанности, а не результат
90% резюме — это набор фраз: «участвовал», «поддерживал», «написал функционал», «забирал задачи»
Но рекрутера интересует не существование, а результат, он хочет видеть формулу: что сделал → как сделал → что улучшил → на каком стеке
Типа:
«Снизил в сервисе лояльности длительность выполнения с 420мс до 260мс (Go, gRPC, PostgreSQL) за счёт батчинга и кеша на Redis»
3. Свалка технологий вместо стека
Человек претендует на Go, но в навыках у него: Python, Node, React, Vue, Java, ML, QA, DevOps, Rust, Go…
Рекрутеру нужен стек под роль: Go, PostgreSQL, SQL, Kafka, Redis, Docker, Kubernetes, gRPC, CI/CD, Prometheus
4. Роль не совпадает с прошлым опытом
Типичный кейс: 1 год Go, 5 лет фронта, но в заголовке — Middle Go
Для рекрутера это выглядит как попытка переупаковки, он видит несостыковку — и пролистывает
5. Лишний мусор, который уводит внимание
Хобби, странные курсы, старые работы, странные проекты. Всё это не просто не помогает — оно снижает вашу ценность
Рекрутеру нужен чистый профессиональный опыт, а не история вашего жизненного пути
6. Визуальный шум: нет структуры, нет буллетов, есть глаза, которые плачут
- Один длинный абзац вместо пунктов
- Текстовые портянки
- Дизайнерские шрифты в кастомной PDF
- Вода, вода, вода
HR тратит секунды, не минуты. Любой лишний символ — это снижение CTR вашего резюме
7. Нет T-shaped слоя — выглядит как кодер, который просто закрывал таски
Большая ошибка опытных ребят: резюме показывает, что человек только писал код, а не участвовал в продукте, архитектуре, обсуждениях, менторстве, улучшениях процессов
8. Плохое “О себе”
«Стрессоустойчивый, быстро обучаюсь, люблю командную работу» — так пишут люди, которые не понимают, что хотят от них компании
Нужен короткий, деловой питч: кто ты, какой стек, какие типы задач тянул, чем реально полезен
9. Гео и вилки — самоубийство
Указать Волгоград — значит выпасть из фильтра и понизить себе зарплату см. региональный коэффициент, 90% вакансий в Москве
Указать вилку — значит автофильтром пройти в категорию «неподходящий»
10. Красивые фейковые метрики
«Ускорил на 20%», «улучшил на 30%»
Ровные числа — всегда красный флаг, цифры должны быть неровными, реальными и проверяемыми, за них можно рассказать
11. Проекты без стека — невозможно оценить, что ты делал
Описание без технологий — это пустой звук. Рекрутер должен видеть 5–6 главных технологий по каждому проекту
12. Повторяющиеся формулировки
Каждый пункт «Разработал… Разработал… Разработал…» Так не пишут люди, которые делают разное. Так пишут люди, которые просто копируют буллеты
2❤21
Я проанализировал все слитые задачки из OZON и вот, что понял…
Какие темы чаще всего встречаются?
Не просто задачи по Go, а целый компот из знаний операционных систем, работы с памятью, баз данных, синхронизации и архитектуры
Топ-упоминания: конкурентность (каналы, горутины), мьютексы, in-memory кэши, OOM и виртуальная память, CPU utilization, транзакции и индексы в базах данных
Типовые ошибки
— Ловят race condition, забывая закрывать каналы и не понимая, как работают мьютексы
— Путаются с областью видимости переменных в циклах и горутинах, особенно после Go 1.22
— Не знают, как безопасно и эффективно делать датафиксы в больших таблицах
— Неправильно выбирают стратегии синхронизации (Mutex vs RWMutex)
— Плохо читают планы запросов в БД и не понимают, как работают индексы и локи
Разница между низким и высоким грейдом
— Глубина понимания: джун разработчики знают определения и простые примеры. Синьоры объясняют механизмы работы «под капотом» и последствия решений для всей системы
— Уровень абстракции: джун видит локальные задачи и фрагменты кода, синьор понимает архитектуру и взаимосвязь компонентов
— Отладка и мониторинг: джун смотрит логи и базовые метрики, синьор активно использует профилирование и умеет быстро находить узкие места
— Работа с БД: джун пишет запросы, синьор понимает, как работают индексы, транзакции, локи, и умеет безопасно проводить массовые изменения данных
— Конкурентность в Go: джун использует стандартные примеры, синьор проектирует конкурентные структуры и умеет избегать race conditions и deadlocks
Самые показательные моменты на собеседованиях
1. In-memory кэш: правильное использование mutex и шардирование по ключам. Обязательно знание, как избежать race conditions
2. Горутины и каналы: четкое понимание областей видимости переменных и блокировок каналов
3. OOM и виртуальная память: объяснить работу OOM killer и различие между физической и виртуальной памятью
4. Датафиксы в больших таблицах: использовать батчевые изменения, фильтрацию по индексам и минимизацию блокировок
5. CPU > 100%: четко объяснить, что это нормальная работа приложения на нескольких ядрах, а не проблема
Что сделать самому, чтобы не допускать типичные ошибки?
Берешь задачи на каналы и конкурентность и вручную пишешь мерж каналов, кэш с шардированием и обработкой ошибок
Тренируешься делать батчевые апдейты в большой таблице и изучаешь планы запросов через EXPLAIN и внимательно следишь почему каналы блокируются и как работает виртуальная память — именно на этом чаще всего валятся даже опытные разработчики
🥰 В комментариях прикрепил pdf для самостоятельного изучения и топ задачек, забирайте и тренируйтесь
P.S. Из приятных моментов, все это мы прорешиваем в рамках обучения и задачи не менялись уже 1.5 года
Какие темы чаще всего встречаются?
Не просто задачи по Go, а целый компот из знаний операционных систем, работы с памятью, баз данных, синхронизации и архитектуры
Топ-упоминания: конкурентность (каналы, горутины), мьютексы, in-memory кэши, OOM и виртуальная память, CPU utilization, транзакции и индексы в базах данных
Типовые ошибки
— Ловят race condition, забывая закрывать каналы и не понимая, как работают мьютексы
— Путаются с областью видимости переменных в циклах и горутинах, особенно после Go 1.22
— Не знают, как безопасно и эффективно делать датафиксы в больших таблицах
— Неправильно выбирают стратегии синхронизации (Mutex vs RWMutex)
— Плохо читают планы запросов в БД и не понимают, как работают индексы и локи
Разница между низким и высоким грейдом
— Глубина понимания: джун разработчики знают определения и простые примеры. Синьоры объясняют механизмы работы «под капотом» и последствия решений для всей системы
— Уровень абстракции: джун видит локальные задачи и фрагменты кода, синьор понимает архитектуру и взаимосвязь компонентов
— Отладка и мониторинг: джун смотрит логи и базовые метрики, синьор активно использует профилирование и умеет быстро находить узкие места
— Работа с БД: джун пишет запросы, синьор понимает, как работают индексы, транзакции, локи, и умеет безопасно проводить массовые изменения данных
— Конкурентность в Go: джун использует стандартные примеры, синьор проектирует конкурентные структуры и умеет избегать race conditions и deadlocks
Самые показательные моменты на собеседованиях
1. In-memory кэш: правильное использование mutex и шардирование по ключам. Обязательно знание, как избежать race conditions
2. Горутины и каналы: четкое понимание областей видимости переменных и блокировок каналов
3. OOM и виртуальная память: объяснить работу OOM killer и различие между физической и виртуальной памятью
4. Датафиксы в больших таблицах: использовать батчевые изменения, фильтрацию по индексам и минимизацию блокировок
5. CPU > 100%: четко объяснить, что это нормальная работа приложения на нескольких ядрах, а не проблема
Что сделать самому, чтобы не допускать типичные ошибки?
Берешь задачи на каналы и конкурентность и вручную пишешь мерж каналов, кэш с шардированием и обработкой ошибок
Тренируешься делать батчевые апдейты в большой таблице и изучаешь планы запросов через EXPLAIN и внимательно следишь почему каналы блокируются и как работает виртуальная память — именно на этом чаще всего валятся даже опытные разработчики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4❤31
Как не проебать испытательный срок: важность первых недель (часть 1)
Каждый в жизни обязательно попадет в ситуацию, что 3 месяца нужно трястись — уволят или нет? Есть ли какие-то гарантии, что у меня все получится?
Реальность в том, что нет никаких 3 месяцев, а только 3-4 недели и как ты будешь перформить в них, так тебя и запомнят. Станешь ли ты очередным джуном с «незаслуженной» лычкой синьора
И самое смешное, что отлетают НЕ самые слабые люди, они очень замотивированы, умеют адаптироваться, иногда с реальным коммерческим опыт, но чего-то не хватает…
Какая же главная мораль?
Начни думать о людях (та самая эмпатия), если ты посмотришь глазами нанимающих менеджеров, коллег, лида, то увидишь желаемые черты:
- предсказуемость
- прозрачность
- проактивность
Если ты работаешь с таким человеком, тебе кайфово, если он не соответствует, то тебе приходится работать больше
Испыталка — это работа в поле, если не отпахал в начале, то потом урожая не будет, а в момент близкий к концу войдешь в режим бей или беги, пытаясь все исправить и тебя размажет
А кто любит работать больше? никто, думайте.😐
Через пару дней разберем, что я делал в первые недели, когда начинал работать в Тинькофф, ВК и МТС Облаке
Каждый в жизни обязательно попадет в ситуацию, что 3 месяца нужно трястись — уволят или нет? Есть ли какие-то гарантии, что у меня все получится?
Реальность в том, что нет никаких 3 месяцев, а только 3-4 недели и как ты будешь перформить в них, так тебя и запомнят. Станешь ли ты очередным джуном с «незаслуженной» лычкой синьора
И самое смешное, что отлетают НЕ самые слабые люди, они очень замотивированы, умеют адаптироваться, иногда с реальным коммерческим опыт, но чего-то не хватает…
1) Кривые ожидания
4:19 тебе закидывают первую задачу и молча начинаешь ее делаешь
4:20 прошло 2 недели, появился мерж реквест
Вроде все хорошо и ты красавчик, да?
Наступает 1-1 с лидом и он говорит: «бро, а почему так долго? мы думали займет 4 дня и так много комментариев на мре», а ты об этом даже не знал
После этого ловишь метку карандашом: «медленный и непрозрачный»
2)❎ проактивность |😁 пассивность
«Я сам решу и разберусь»
«Не хочу никого напрягать»
«Сейчас онбординг, потом если что узнаю»
«Меня спалят, что я не тру разраб эксперт-экспертович»
Через 2 недели выясняется, что не знаешь кто твой реальный бадди, где примеры кода, стайлгайды, как хотя бы запустить проект, где логи, кто вообще за что отвечает и за что шарит коллега Х
Начинается та самая тряска в панике и попытки все исправить
3) Плохая коммуникация
Если молчишь во время трудностей и ОСОБЕННО на первых задачах, то дам подсказку, что никто не думает: «этот чувак жестко работает»
В голове у них следующее: «чет он там потерялся, но лезть не будем, может все же знает что делает, если что спросит»
Проходит время и потом уже поздно… не уточнил по задачи, не пробил доступа в первые дни, на дейлике говоришь что все ок завтра будет (5 раз), несколько дней запускаешь проект, который нужно было запустить в начале, но ты выбрал отдых
Такого разраба потерпят, а на 2 месяц скажут: «подписывай соглашение на увольнение и начинай искать новую работу»
Какая же главная мораль?
Начни думать о людях (та самая эмпатия), если ты посмотришь глазами нанимающих менеджеров, коллег, лида, то увидишь желаемые черты:
- предсказуемость
- прозрачность
- проактивность
Если ты работаешь с таким человеком, тебе кайфово, если он не соответствует, то тебе приходится работать больше
Испыталка — это работа в поле, если не отпахал в начале, то потом урожая не будет, а в момент близкий к концу войдешь в режим бей или беги, пытаясь все исправить и тебя размажет
А кто любит работать больше? никто, думайте.
Через пару дней разберем, что я делал в первые недели, когда начинал работать в Тинькофф, ВК и МТС Облаке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5❤45
Как я стал senior-разработчиком в бигтехе (ч.1)
Перешагнули 1900 подписчиков и было принято стратегическое решение лучше познакомить вас с умником из интернета, которого знаете лишь по картинке и паре постов
Как все начиналось:
Вот он казалось бы успех к 17 лет и 2 парттайм работы, 120к в месяц, но нет…
Почему из сферы с огромным потенциалом ушел в круды с жсонами?
Выбираю МТС Облако с оффером ~440к
А дальше я решаюсь уйти из МТС Облако и принимаю сразу два оффера в сумме почти на 1 млн. рублей
Продолжу завтра во втором посте, в один все не вместится
Перешагнули 1900 подписчиков и было принято стратегическое решение лучше познакомить вас с умником из интернета, которого знаете лишь по картинке и паре постов
Как все начиналось:
→ В школе в 5 классе начал прогать на паскале, потому что соврал на уроке о своих способностях (пришлось вывозить за базар)
→ В 14 лет, насмотревшись ютуберов (Хауди Хо еще жив?), зарегистрировался на фрилансе, взял первый заказ на бота и заработал 10 тысяч, которые задонатил в фортнайт — это одна из лучших инвестиций
→ Еще я активно играл в доту и кс, в одном из чатов познакомился с разрабом читов и начал работать у него в проекте, за зарплату
→ В 16 лет после знакомства с контентом Антона Назарова решаю узнать про рыночек кибербезопасности
→ Залетаю на бесплатный митап крупной компании, знакомлюсь с умнейшим компьютерным криминалистом, задаю вопросы по докладу, меня соединяют с эйчаркой, прохожу собес, оффер на стажера аналитика вирусов
Вот он казалось бы успех к 17 лет и 2 парттайм работы, 120к в месяц, но нет…
Почему из сферы с огромным потенциалом ушел в круды с жсонами?
→ В 2022 - 2023 году у меня начинает пригорать, что в чит стартапе все устроено мягко говоря хуево, управляющие шизеют, нет никакого роста
А в это же время появляются первый нейросети, я подаю заявку на закрытую бету ChatGPT, узнав о них из твиттера, потом начинаю использовать первый AI Chat в IDE (jetbrains ai assistant), Claude 1 и 2 версии, было хорошее время
→ Складываю 2+2 — могу работать в 3 раза меньше, получать в 3 раза больше и не быть заложником специфических знаний, маленького рынка
Лучше всего оптимизируется бэкенд, а единственный язык, похожий на C++ — это Go
→ Ищу ментора, увольняюсь из читов, начинаю ботать, проходит 2 месяца, в конце января выхожу на рынок
→ На 2 собес я получаю оффер в ноунейм контору, а потом как во сне к концу февраля у меня на руках есть предложения о работе в Yandex, Avito, Tinkoff, Ozon, Wildberries, VK, MTS Cloud и другие мелкие компании от 300к до 440к
Выбираю МТС Облако с оффером ~440к
Почему? Очень просто это самый сложный проект, т.к. инфра, больше всего денег, а тимлид из Facebook
→ Написал L4/L7 балансировщик, куски s3 хранилища, копался в кубере и решаю походить вновь на собеседования, так как успел погрузиться в проект на 80%
А дальше я решаюсь уйти из МТС Облако и принимаю сразу два оффера в сумме почти на 1 млн. рублей
Продолжу завтра во втором посте, в один все не вместится
20❤28
Как я стал senior-разработчиком в бигтехе (ч.2)
Первую часть почитать можно тут
Чем занимаюсь сейчас?
Работаю в VK, фокусируюсь на менторстве, нейронках, сайд-проектах и канале, который сейчас читаете
В планах начать пилить контент на ютуб, накопилось достаточно историй про работу и одним постом не раскроешь
Вам вообще интересны такие посты которых основаны на моем опыте? А то сейчас пишу про одну хардовую техничку, ошибки мышления. Если да, то поднажмите реакций (я как начинающий блогер еще обращаю внимания на циферки)
Напланировал себе посты про опыт работы в разных компаниях, совмещение работ и прочие темы, а вы хотите читать только про разбор очередной задроченной всеми в 10 раз задачки из авито на Алису и Боба про интерфейсы
Первую часть почитать можно тут
→ После ухода из МТС я обновляю свой максимум: получаю первый оффер на 450к в WB (Core team), потом в Тинькофф (LLM Platform) на 430к + sign on (1 оклад), решаю принять оба и начинаю плотно работать
→ Проходит время, испыталки давно пройдены и вновь приходит чувство, что тут я смог впитать почти все…
→ Знакомый зовет попробовать себя в ВК по рефералке — эйчар, технички, систем дизайн, финалка и вот он легендарный оффер на 500к чистыми, а еще премии и sign on, прям очень вкусно😋 и я не думая ухожу туда
→ Одновременно с этим понимаю что на рынке обучения все устраиваются в го за 9-12 месяцев, но я же смог за 3, может это воспроизводимо?
В конце лета 2024 набралась первая группа менти, а осенью 2024 уже первый ученик получает оффер на 380к. В декабре 2025 уже 30+ человек трудоустроились в Go
Чем занимаюсь сейчас?
Работаю в VK, фокусируюсь на менторстве, нейронках, сайд-проектах и канале, который сейчас читаете
В планах начать пилить контент на ютуб, накопилось достаточно историй про работу и одним постом не раскроешь
Вам вообще интересны такие посты которых основаны на моем опыте? А то сейчас пишу про одну хардовую техничку, ошибки мышления. Если да, то поднажмите реакций (я как начинающий блогер еще обращаю внимания на циферки)
Напланировал себе посты про опыт работы в разных компаниях, совмещение работ и прочие темы, а вы хотите читать только про разбор очередной задроченной всеми в 10 раз задачки из авито на Алису и Боба про интерфейсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
50❤48
Что будет с рынком Go в 2026?
В последние пару недель проводил небольшое исследование среди подписчиков и многие повторяли одну фразу: «го сейчас на хайпе, срочно нужно устраиваться, потом будет поздно»
В предновогодней атмосфере, разберем, что мне кажется правдой, а что заблуждением о предстоящем году?
Как итог, офферы всегда будут получать те, кто совершают целевые действия: 2-3 опубликованных резюме с оптимизацией под ATS & AI, массовые отклики, десятки собесов во все возможные компании, разбор каждого фейла
Почему я называю это реалиями рынка и оно работает? Просто с таким подходом, мне удалось трудоустроить более 30 человек в го, лучше варианта не знаю, но всегда ищу улучшения, поэтому можете делиться своими лайфхаками в комментариях
В последние пару недель проводил небольшое исследование среди подписчиков и многие повторяли одну фразу: «го сейчас на хайпе, срочно нужно устраиваться, потом будет поздно»
В предновогодней атмосфере, разберем, что мне кажется правдой, а что заблуждением о предстоящем году?
Во-первых, «оттепели» не будет — будет нормализация и принятие: найм останется строгим, планка к кандидатам будет продолжать расти из-за иишки с обоих сторон + рынка работодателя (привет hh индекс)
Во-вторых, спрос на бэкенд, инфру (го, базы, очереди, кубер) никуда не денется — просто проходной балл будет выше, чем несколько лет назад
В-третьих, пока фриз найма, стоит готовиться уже сейчас, чтобы получить оффер в марте или апреле, когда рынок максимально активный (слова умных эйчаров, если что все вопросы к ним)
В-четвертых, соболезную тем, кого сломали университет и школа. Если вы до сих пор живете в парадигме, что нужно учить до идеала, только так будете НАСТОЯЩИМ специалистом, то стоит забыть про реальный результат
Вам стоит выбрать другое занятие, 99% таких ситуаций человек учится годик другой, потом 6-12 месяцев собеседуется, а по пути сдается или меняет направление на то, где трава зеленее
Офферов на таком пути достигают считанные единицы
Как итог, офферы всегда будут получать те, кто совершают целевые действия: 2-3 опубликованных резюме с оптимизацией под ATS & AI, массовые отклики, десятки собесов во все возможные компании, разбор каждого фейла
Почему я называю это реалиями рынка и оно работает? Просто с таким подходом, мне удалось трудоустроить более 30 человек в го, лучше варианта не знаю, но всегда ищу улучшения, поэтому можете делиться своими лайфхаками в комментариях
Отдельно вижу, что пост о моей истории был встречен очень тепло, всем спасибо!!!🥰
Решил, что хочу открыто поговорить о результатах учеников за последние 1.5 года
Но не будет ванильных историй про абстрактного Петю из кофейни, который с полного нуля получил оффер на 600к в крупную компанию
Увидел запрос на разбор реальных историй: бэкграунд, какие действия приводят к офферам, конечно же где люди буксуют, что ломается и как из этого выбираются
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
20❤29