​А как быть если работаешь тестировщиком долгое время, получаешь высокую ЗП, но понимаешь, что это не твое и хочешь стать разрабом? Идти в джуны как-то становится уже не то

Олег Куц, Head of QA Department, Beeline Казахстан:
Вполне жизненный вопрос! Скажу так, чем дольше оттягивать тем хуже, пройдите курсы по программированию определитесь какое направление Вам ближе, front, back. Необязательно идти в джуны, по своему опыту могу сказать что вполне реально остаться на своей заработной вилке и перейти в другое смежное направление.

Данил Скворцов, QA Lead at Virtualhealth:
1. Если человек не хочет терять заработок всегда есть вариант начать брать задачи на разработку без потери позиции и зп
2. Часто свитч именно в разрабы неоправдан - а точно ли чел хочет в разрабы, а не в аналитики или ПМы)

Готовы к Hacktoberfest 2020?!
Мы — да!

Считаем, что будущее за проектами с открытым кодом.
Стартуем в Казахстане седьмой #Hacktoberfest уже 2 октября.

Приглашаем тебя в мир Open Source разработки!

На онлайн митапе мы расскажем об инициативе, поговорим о том, где найти проекты, поделимся собственными историями!

До встречи в онлайне!

Приходи, если Open Source для тебя — будущее в разработке!

Регистрируйся по ссылке: https://clck.ru/R7iif

Всем привет!
Стартуем с "Hacktoberfest 2020" уже сегодня!


Ждем тебя тут https://youtu.be/LjobvbacZqA в 17:00

Приходи сам и зови друзей, если Open Source для тебя — будущее в разработке!

Всем участникам больше спасибо за митап!
Было душевно )

И мы надеемся, что смогли вдохновить вас на активное продвижение и участие в OpenSource инициативах

Запись можно найти по ссылке - https://youtu.be/LjobvbacZqA

Обратную связь оставить тут - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSehaAwiNUlw7kpRocy9lmvPVbRR2foZjRms07_Y2FfZO09Ofg/viewform?usp=sf_link

А присоединиться к нашему новому Open Source комьюнити здесь - https://t.me/hacktoberfestkz

До новых встреч!

Всем доброго дня!
Мы к вам с новым анонсом:

Хотите найти крутую работу? Мы знаем как вам помочь! 🔥

Beeline Казахстан и направление BeeTech делится всеми секретами своих разработчиков, нанимающих лидов и HR 😱

⭐️ Как оставить идеальное резюме, если ты работаешь в IT.
⭐️ Лайфхаки прохождения собеседования с рекрутером.
⭐️ Технические вопросы для специалистов iOS, Android, frontend- и backend-разработки.

Регистрируйтесь на митап и прокачайтесь по полной!
https://clck.ru/RQHZv

Наш митап стартует уже меньше чем через час!

Ждем тебя сегодня, 20 октября, в 16:30 тут - https://youtu.be/UKg5L5x_QG4
Приходи сам и зови друзей, мы расскажем как правильно составлять резюме, зачем нужны вопросы про личные качества и хобби, как проверяют технические скиллы кандидатов.

Всем огромное спасибо за активное участие в митапе!
А так же за терпение
В начале трансляции была небольшая техническая заминка

Поэтому видео будет доступно по новой ссылке - https://youtu.be/Mzlu1V1JqRY

Напоминаем, что обратную связь оставить можно тут - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSccTQ3Pw7WDvVrgGaO0BkneFiP2ZW4L9fCDpNOb7vuy7e2Hfg/viewform?usp=sf_link
Там же можно задать вопрос спикерам или предложить новую тему для митапа

🪐У нас для вас ещё одна отличная новость, спикеры из Beeline Казахстан выступят на IT-конференции от Kolesa Group

Kolesa Conf пройдет 14 ноября в онлайн-формате. Бесплатно. Регистрация по ссылке - https://bit.ly/2FODU2q

🔥 Всего будет 5 потоков: Management, Data Science, Web, Android и iOS. Спикеры из Beeline Казахстан выступят в двух из них:

1. Projects & Products delivery director Марат Жунусов в потоке Management 🚀

На реальном опыте Beeline разложит по полочкам феномен digital- и agile-трансформации в крупном бизнесе. Расскажет про подводные камни, которые будут встречаться на протяжении всего пути: от запуска самой первой команды до управления dev тимом в 200+ человек.

2. Android-разработчик Алексей Орехов в потоке Android 🤖

Расскажет, зачем нужно подключать dynamic features, где тестировать, стоит ли подключать и на сколько граблей придется наступить прежде, чем получится собрать проект.

Посмотреть программу целиком можно на сайте - https://bit.ly/2FODU2q

Готовимся с Алексеем Ореховым к #KolesaConf2020
Сегодня в 12:10 его выступление в Android стриме тут - https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&utm_campaign=kolesaconf141120&utm_medium=Email&utm_source=expertsender&v=091Hz_xi5oc

А в 15:05 Марат Жунусов, в менеджерском, расскажет о том, почему вам стоит забыть о слове дижитал-трансформация - https://www.youtube.com/watch?v=nqvInYyMWlM&feature=youtu.be

И там и там у вас будет возможность выиграть вот такое худи )
Подключайтесь!

И наконец по многочисленным просьбам анонсируем митап про нашу BigData!

Анализируй данные или умри!
Как Beeline Казахстан использует Big Data

Еще несколько лет назад компании выстраивали стратегии, опираясь на чутьё. Сейчас ты или строишь гипотезы и стратегии на анализе данных, или уходишь с пьедестала передовой компании.

Big Data, Data Science, Data mining, Data Driven на пике популярности.
И мы, в Beeline Казахстан, активно работаем в этих направлениях.

Внутри нашего контура прошла большая эволюция. Мы создали очевидно классный продукт, помогающий компании идти вперед.
И очень им гордимся!

24 ноября на онлайн-митапе поделимся тем, как выстроили работу с данными.

🔷 История трансформации Data-мышления в Beeline Казахстан: что было и к чему пришли.
🔷 Интересные кейсы нашей работы + пробы и ошибки.
🔷 И, конечно, покажем при помощи какого стека технологий решаем конкретные кейсы и проблемы.

Спикеры:
Андрей Остафичук, руководитель cлужбы Big Data аналитики и машинного обучения;
Сырым Сыдыков, руководитель cлужбы разработки Big Data и DMP в Beeline Казахстан.

Онлайн-митап будет интересен дата-аналитикам и дата-сайентистам, разработчикам и всем, кто хочет развиваться в направлении больших данных.

Ждем вас!
Регистрация тут - https://clck.ru/Rxfvu

Напоминаем, что наш митап
Анализируй данные или умри!
Как Beeline Казахстан использует Big Data
состоится уже сегодня, 24 ноября

На митапе поделимся:
🔷 Историей трансформации Data-мышления в Beeline Казахстан: что было и к чему пришли.

🔷 Интересными кейсами нашей работы + пробы и ошибки.

🔷 И, конечно, покажем при помощи какого стека технологий решаем конкретные кейсы и проблемы.


Ждем вас, в 17:00 тут https://youtu.be/MvP4gK4tybE
Приходите сами и зовите коллег!

Через 20 минут ждём вас на митапе )

Коллеги, всем огромное спасибо за участие в митапе!

Запись можно посмотреть по той же ссылке - https://youtu.be/MvP4gK4tybE

Будем очень благодарны вам за отзыв, оставить их можно тут - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSczWoqbhqdeLfSrUuR_v7dbJGDC-jwHOAP8_CCND7OG45TC5Q/viewform?usp=sf_link

Контакты спикеров:
Андрей Остафичук - https://kz.linkedin.com/in/%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D1%80%D0%B5%D0%B9-%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%87%D1%83%D0%BA-53922594
Сырым Сыдыков - https://www.linkedin.com/in/syrym-sydykov-179a476b/

Ответы на вопросы, на которые не успели ответить во время ивента появятся тут в ближайшее время

Всем хорошего вечера и до связи!

Не на все вопросы мы успели ответить во время митапа
Но как и обещали выкладываем ответы тут

Сессия Q&A от Сырыма Сыдыкова - руководителя cлужбы разработки Big Data и DMP в Beeline Казахстан

1. Q. Rabit vs Kafka ??? Что для чего применяете?
A. Масштабируемость является ключевым свойством, на которое стоит обращать внимание при выборе системы для работы с BigData. В нашем случае Kafka, прерогатива которой является экстремальная масштабируемость, становится более предпочтительным выбором для приема/передачи больших потоков данных. RabbitMQ удобен как брокер сообщений для обмена информацией между разными сервисами и процессами, то есть в ситуациях, когда на первое место встают гибкие возможности маршрутизации и быстрая доставка сообщений.

2. Q. Rest API на чем? Асинхронный ли он?
A. Java, Scala, Python. Асинхронный.

3. Q. Какие инструменты используете для хранения логов?
A. ELK stack

4. Q. Что используете под object storage? Не заметил в стэке.
A. Не используется.

5. Q. Не увидел в стеке BI продукт (визуализация), что Вы для этого используете? Qlik, Tableua или еще что-то?
A. BI продуктами занимается другая команда, они используют PowerBI

6. Q. Будете ли вы использовать облака для хранения и обработки данных?
A. Сейчас не планируем облака, так как персональные данные нельзя хранить зарубежом.

7. Q. Что лучше для кластера Hadoop ... много дисков по 500 gb или меньше дисков по 1 и больше tb?
A. Лучше по 500 GB. Можно подробно почитать тут - https://blog.cloudera.com/disk-and-datanode-size-in-hdfs/

Вторая порция ответов от Андрея Остафичука - руководителя cлужбы Big Data аналитики и машинного обучения в Beeline Казахстан

Q: Какие практики ModOps используете в повседневной работе? Расскажите про подходы тестирования моделей (какой срез данных, организация песочниц и т.д.)
A: Тестирование и валидация моделей происходит сначала на ретро данных, для проверки стабильности предсказаний (минимум 3 периода), далее запускаются пилотные кампании по результатам которых принимается решение о запуске в продакшн или доработке

Q: Какие системы сплитования юзеров для АБ-тестирования используете? Свои или готовые типа Google Analytics, Firebase и т.п.
A: Используем свои разработки для проверки сходимости групп и проверки стат. значимости результатов экспериментов

Q: Как вы таргетируете абонентов?
A: У нас разработан профиль абонентов –Customer Profile 360, состоящий из обширного количества признаков .

Q: Как попасть к вам на стажировку?
A: Желающие пройти стажировку могут отправить свое резюме на почту cvbeeline@beeline.kz
С пометкой в какой сфере хотят пройти стажировку


Q: Вопрос обоим спикерам: data-аналитиков с 3-месячным опытом (не коммерческим, а учебным) с навыками Python, SQL, PowerBI, Statistics рассматриваете в кандидаты на должность начинающего специалиста?
A: Рассматриваем отправляйте резюме на YuVVassilyeva@beeline.kz

И для тех, кто интересовался курсами для начинающих, мы составили такой список:

1. Основы математики
Анализ
https://stepik.org/course/716/promo
https://stepik.org/course/711/promo
Линейная алгебра
https://stepik.org/course/2461/promo
Теория вероятностей
https://stepik.org/course/3089/promo
Мат статистика
https://stepik.org/course/76/promo
https://stepik.org/course/524/promo
https://stepik.org/course/2152/promo
Комбинаторика, графы
https://stepik.org/course/125/promo
https://stepik.org/course/126/promo

2) Python
https://stepik.org/course/67/promo
https://stepik.org/course/512/promo

3) Основы машинного обучения и анализа данных
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
https://mlcourse.ai/
https://ozonmasters.ru/ml