Амазон сократил 30т человек, среди них много инженеров и менеджеров.
При этом финансовые показатели очень хорошие.
Цитаты с reddit:
Amazon относится к сотрудникам как к мусору. Неважно, ты высококвалифицированный разработчик или просто курьер — ты всего лишь пешка, которой можно пожертвовать.
Я с радостью пожертвую собой, если это увеличит доходы акционеров. Если миллиардеры станут богаче — в итоге что-то «перепадёт» и мне. Так сказал Рональд Рейган, а он был президентом США, и ведь ни один президент США никогда не врал. (сарказм)
Сокращения будут продолжаться, пока моральный дух не повысится. Спасибо за внимание к этому вопросу. (саркастическая фраза, игра слов)
«Компенсируем избыточный найм во время пика пандемии».
Ребята, уже четвёртый квартал 2025 года. Как долго ещё это оправдание будет звучать убедительно?
Этот период экономической истории будут описывать как момент, когда прибыль компаний окончательно отделилась от стабильности рабочих мест. Компании получают рекордные прибыли, но всё равно без колебаний увольняют сотрудников. Раньше успешные и растущие компании делились своим успехом с работниками — теперь всё кардинально изменилось.
В наше время вообще нельзя просто спокойно работать, все время нужно ходить по собеседованиям, качать скилы, создавать side business, делать нетворкинг, посещать конференции и вести свой блог. Но не факт, что это поможет
При этом финансовые показатели очень хорошие.
Цитаты с reddit:
Amazon treats workers like shit. It doesn't matter if you're a highly educated developer or just a delivery driver. You're basically just a sacrificable pawn.
Amazon относится к сотрудникам как к мусору. Неважно, ты высококвалифицированный разработчик или просто курьер — ты всего лишь пешка, которой можно пожертвовать.
I would happily be sacrificed if it means more share holder value generated. If billionaires get richer then it will eventually trickle down to me. Ronald Reagan said so and he was the POTUS and no POTUS has ever lied before
Я с радостью пожертвую собой, если это увеличит доходы акционеров. Если миллиардеры станут богаче — в итоге что-то «перепадёт» и мне. Так сказал Рональд Рейган, а он был президентом США, и ведь ни один президент США никогда не врал. (сарказм)
Layoffs will continue until morale improves. Thank you for your attention on the matter.
Сокращения будут продолжаться, пока моральный дух не повысится. Спасибо за внимание к этому вопросу. (саркастическая фраза, игра слов)
compensate for overhiring during the peak demand of the pandemic
My dudes it is Q4 2025. How much longer is this excuse going to hold water?
«Компенсируем избыточный найм во время пика пандемии».
Ребята, уже четвёртый квартал 2025 года. Как долго ещё это оправдание будет звучать убедительно?
This period of economic history will be explained as the moment when companies profitability became completely detached from employees job security. You have companies making record profits and yet laying off employees without thinking twice. Profitable and growing companies used to share their fortune with their workforce, it has now dramatically changed.
Этот период экономической истории будут описывать как момент, когда прибыль компаний окончательно отделилась от стабильности рабочих мест. Компании получают рекордные прибыли, но всё равно без колебаний увольняют сотрудников. Раньше успешные и растущие компании делились своим успехом с работниками — теперь всё кардинально изменилось.
В наше время вообще нельзя просто спокойно работать, все время нужно ходить по собеседованиям, качать скилы, создавать side business, делать нетворкинг, посещать конференции и вести свой блог. Но не факт, что это поможет
💯73🙈15🐳6❤🔥3
Вчера закончил слушать книгу “Homo Deus (Человек Божественный) - Краткая история будущего”, автора Юваля Ноя Харари. Книга была издана 2015-2016 года и многое о чем говорит автор, как будто уже происходит сейчас. Особенно посли новостей про mass layoffs.
В книге автор рассмотрел возможные направления человечества когда голод, болезни и войны уже не главная проблема человечества. Один из тезисов был про датаизм (dataism), то есть данные становятся центром мира. Алгоритмы и ИИ могут лучше, чем человек, принимать решения. Автор пишет, что будущее будет принадлежать системам, которые умеют обрабатывать и использовать информацию, а не людям с «душой» или «сознанием».
И еще была интересная теория про развитие неравенства между элитами и “остальными”.
Немного summary от бездушной машины:
⚙️ От социального неравенства — к биологическому кастовому обществу
Если в XX веке разделение шло по уровню доходов или образованию, то в XXI оно может стать непреодолимым:
бедные просто не смогут конкурировать с «улучшенными» в скорости мышления, памяти, выносливости;
даже рынок труда изменится — «обычные» люди будут ненужны, заменены ИИ и роботами.
🧠 Новая элита управляет не только экономикой, но и алгоритмами
Харари отмечает, что в будущем власть будет у тех, кто контролирует данные и алгоритмы.
Это не просто богатые — это владельцы информации (Google, Amazon, Meta, правительства).
Они смогут предсказывать и управлять поведением масс, формируя желания и решения людей.
⚖️ Главная опасность — "бесполезный класс"
Он вводит понятие "useless class" — людей, которых не нужно ни экономике, ни армии, ни политике.
Они не смогут найти работу, потому что ИИ будет эффективнее.
Их участие в обществе будет сведено к потреблению и цифровым развлечениям.
В книге автор рассмотрел возможные направления человечества когда голод, болезни и войны уже не главная проблема человечества. Один из тезисов был про датаизм (dataism), то есть данные становятся центром мира. Алгоритмы и ИИ могут лучше, чем человек, принимать решения. Автор пишет, что будущее будет принадлежать системам, которые умеют обрабатывать и использовать информацию, а не людям с «душой» или «сознанием».
И еще была интересная теория про развитие неравенства между элитами и “остальными”.
Немного summary от бездушной машины:
⚙️ От социального неравенства — к биологическому кастовому обществу
Если в XX веке разделение шло по уровню доходов или образованию, то в XXI оно может стать непреодолимым:
бедные просто не смогут конкурировать с «улучшенными» в скорости мышления, памяти, выносливости;
даже рынок труда изменится — «обычные» люди будут ненужны, заменены ИИ и роботами.
🧠 Новая элита управляет не только экономикой, но и алгоритмами
Харари отмечает, что в будущем власть будет у тех, кто контролирует данные и алгоритмы.
Это не просто богатые — это владельцы информации (Google, Amazon, Meta, правительства).
Они смогут предсказывать и управлять поведением масс, формируя желания и решения людей.
⚖️ Главная опасность — "бесполезный класс"
Он вводит понятие "useless class" — людей, которых не нужно ни экономике, ни армии, ни политике.
Они не смогут найти работу, потому что ИИ будет эффективнее.
Их участие в обществе будет сведено к потреблению и цифровым развлечениям.
«Проблема будущего — не эксплуатация, а бесполезность миллионов людей.»
💯20🙈8🙉6🙊6🐳1
Вернемся к нашим “баранам”. Мы все знаем Apache Kafka. Стандартное решение по стримингу.
Redpanda — это event-streaming платформа, аналог Apache Kafka, но с другой архитектурой (C++ вместо Java, без ZooKeeper, без JVM).
Продукт хочет заменить Kafka, обеспечив совместимость с Kafka API и клиентами, но при этом дать в 5–10 раз меньше latency и в разы проще эксплуатацию.
Я использовал Red Panda Community Edition когда мы строили решение для API трейдинга в AlpacaMarkets на GCP и k8s. Red Panda не open-source, она source available. Проблем в эксплуатации не было. Но и объемы были не очень большие.
Компания уже единорог и они решили двигаться в сторону платформы, поэтому купили Oxla - Redpanda acquires Oxla, a distributed SQL Engine, launches new Agentic Data Plane for governing AI Agents for enterprise data. То есть теперь у них будет свой SQL движок и они могут уже давать Stream/Batch на входе и трансформацию данных. (data in motion and at rest)
Red Panda Docker Image.
Redpanda — это event-streaming платформа, аналог Apache Kafka, но с другой архитектурой (C++ вместо Java, без ZooKeeper, без JVM).
Продукт хочет заменить Kafka, обеспечив совместимость с Kafka API и клиентами, но при этом дать в 5–10 раз меньше latency и в разы проще эксплуатацию.
Я использовал Red Panda Community Edition когда мы строили решение для API трейдинга в AlpacaMarkets на GCP и k8s. Red Panda не open-source, она source available. Проблем в эксплуатации не было. Но и объемы были не очень большие.
Компания уже единорог и они решили двигаться в сторону платформы, поэтому купили Oxla - Redpanda acquires Oxla, a distributed SQL Engine, launches new Agentic Data Plane for governing AI Agents for enterprise data. То есть теперь у них будет свой SQL движок и они могут уже давать Stream/Batch на входе и трансформацию данных. (data in motion and at rest)
Red Panda Docker Image.
⚡27🫡3❤🔥1
Fundamentals of Data Engineering.pdf
4 MB
Red Panda дарит вам книгу Fundamentals of Data Engineering
🫡39❤🔥30🐳1
Я подписан на вакансии от GetMatch уже довольно давно. Интересно следить за рынком.
Самую большую зарплату я видел на дата инженера в Сбербанк за 750т в в месяц.
Второе место получает Алиса и 680т в год.
Кстати вчера с коллегами из Америки обсуждали вопрос про DW и DWH - как правильно? Я узнал у ChatGPT, оказывается:
Используй DW, когда пишешь на английском или готовишь официальную документацию, особенно если аудитория — международная.
Используй DWH, если работаешь в команде или регионе (например, в России, Восточной Европе или Германии), где принято именно такое обозначение.
Так что если работаете за границей, (не) ударьте лицом в грязь, используйте правильную терминологию.
PS Сервис GetMatch и их бот просто🟢 .
PPS Кто нибудь учился в Сколково MBA? Или какой самый топ MBA в РФ (ради хорошего нетворкинга)
Самую большую зарплату я видел на дата инженера в Сбербанк за 750т в в месяц.
Второе место получает Алиса и 680т в год.
Кстати вчера с коллегами из Америки обсуждали вопрос про DW и DWH - как правильно? Я узнал у ChatGPT, оказывается:
Используй DW, когда пишешь на английском или готовишь официальную документацию, особенно если аудитория — международная.
Используй DWH, если работаешь в команде или регионе (например, в России, Восточной Европе или Германии), где принято именно такое обозначение.
Так что если работаете за границей, (не) ударьте лицом в грязь, используйте правильную терминологию.
PS Сервис GetMatch и их бот просто
PPS Кто нибудь учился в Сколково MBA? Или какой самый топ MBA в РФ (ради хорошего нетворкинга)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7
Онлайн Analytics Open Source conference https://osacon.io/about/ 4-5 Ноября.
А еще будет PyData в Сиэтле 7-9 ноября офлайн https://pydata.org/seattle2025, хочу на нее попасть и отдохнуть от работы поковырять AI на их воркшопах.
А еще будет PyData в Сиэтле 7-9 ноября офлайн https://pydata.org/seattle2025, хочу на нее попасть и отдохнуть от работы поковырять AI на их воркшопах.
⚡6
Чуваки классно сделали маркетинг. Теперь их любят упоминать рядом с новостями про увольнения.
Эти билборды с надписью «Прекратите нанимать людей» — настоящие. Они размещены в Нью-Йорке, Сан-Франциско и многих других городах. Дистопичная «AI-революция» правящего класса уже здесь, и их цель — заменить людей искусственным интеллектом, роботами и сочетанием более дешёвой офшорной рабочей силы с ИИ и автоматизацией.
Ниже приведён лишь небольшой список недавних увольнений, где в качестве причины упоминались ИИ и сокращение затрат:
UPS — 48 000
Amazon — 30 000
Intel — 24 000
Nestle — 16 000
Accenture — 11 000
Ford — 11 000
Novo Nordisk — 9 000
Microsoft — 7 000
PwC — 5 600
Salesforce — 4 000
Paramount — 2 000
Target — 1 800
Kroger — 1 000
Applied Materials — 1 444
Meta — 600
Что можно сделать?
Во-первых, тебе нужно научиться упаковывать свои навыки так, чтобы работодатели понимали твою ценность. Нужно научиться быть убедительным и приятным в общении. Это может показаться неприятным или даже вызвать отвращение, но альтернатива — это подработка (Uber, DoorDash) и жалобы с надеждой, что власти когда-нибудь вмешаются и введут регулирование. Даже если это случится — на это уйдут годы. Всё развивается слишком быстро.
Нужно научиться либо продавать продукт или услугу компании, либо продавать самого себя лучше.
Во-вторых, нужно включаться в действия на местном уровне — в городе, округе, штате — чтобы остановить офшоринг. Искусственный интеллект пока не способен заменить большинство офисных специалистов. Сейчас используется смешанная схема: ИИ + дешёвая зарубежная рабочая сила (в 5–8 раз дешевле).
Оставаться в стороне нельзя. Офшоринг должен быть жёстко регулируем и обложен налогами.
В-третьих, нужно поддерживать малый бизнес, который конкурирует с корпорациями, заменяющими людей. Здесь есть две категории:
— компании до 150 сотрудников;
— компании до 50 сотрудников.
Обе категории должны быть освобождены от избыточных регуляций и налогов на зарплату, чтобы могли нанимать местных работников и конкурировать с гигантами, выводящими рабочие места за границу.
Все бизнесы должны быть максимально стимулированы нанимать локально — включая крупные налоговые льготы за каждого сотрудника на полной ставке, нанятого в стране.
Другого пути нет. Корпорации всегда будут стремиться максимизировать прибыль — нравится это или нет. Сейчас они используют лазейку офшоринга и ИИ, чтобы массово увольнять офисных работников.
Зачем крупной компании нанимать постоянного сотрудника со всеми налогами и регуляциями, если можно через офшорное агентство нанять десятерых по той же цене и без бюрократии?
То, что сейчас происходит с «переизбыточно квалифицированными» белыми воротничками, сопоставимо с разрушением производственного класса в 1998–2010 годах, только намного быстрее.
И хотя тренд только набирает силу и продлится ещё несколько лет, остановить его можно только сейчас.
Сначала найди работу — пока это возможно. Потом начинай действовать локально.
Неважно насколько хорошо или плохо AI работает, но реально факт, что из-за него будут увольнять людей.
Все подхватили волну повышения эффективности и прибыли и самое простое решение этого добиться - через увольнения. Даже если по факту это принесет больше вреда🔥
Вот кратко про компанию Artisan (США):
Что делает:
Artisan разрабатывает платформу автоматизации исходящего B2B-продаж с помощью ИИ-сотрудников (они называют их “Artisans”).
Платформа позволяет создавать целевые кампании, находить потенциальных клиентов, собирать сигналы намерения (intent data), автоматически запускать серии сообщений по e-mail и LinkedIn, отслеживать посетителей сайта.
Цель — убрать рутинные задачи (исследование, отправка, напоминания) и освободить людей для «большой работы».
Эти билборды с надписью «Прекратите нанимать людей» — настоящие. Они размещены в Нью-Йорке, Сан-Франциско и многих других городах. Дистопичная «AI-революция» правящего класса уже здесь, и их цель — заменить людей искусственным интеллектом, роботами и сочетанием более дешёвой офшорной рабочей силы с ИИ и автоматизацией.
Ниже приведён лишь небольшой список недавних увольнений, где в качестве причины упоминались ИИ и сокращение затрат:
UPS — 48 000
Amazon — 30 000
Intel — 24 000
Nestle — 16 000
Accenture — 11 000
Ford — 11 000
Novo Nordisk — 9 000
Microsoft — 7 000
PwC — 5 600
Salesforce — 4 000
Paramount — 2 000
Target — 1 800
Kroger — 1 000
Applied Materials — 1 444
Meta — 600
Что можно сделать?
Во-первых, тебе нужно научиться упаковывать свои навыки так, чтобы работодатели понимали твою ценность. Нужно научиться быть убедительным и приятным в общении. Это может показаться неприятным или даже вызвать отвращение, но альтернатива — это подработка (Uber, DoorDash) и жалобы с надеждой, что власти когда-нибудь вмешаются и введут регулирование. Даже если это случится — на это уйдут годы. Всё развивается слишком быстро.
Нужно научиться либо продавать продукт или услугу компании, либо продавать самого себя лучше.
Во-вторых, нужно включаться в действия на местном уровне — в городе, округе, штате — чтобы остановить офшоринг. Искусственный интеллект пока не способен заменить большинство офисных специалистов. Сейчас используется смешанная схема: ИИ + дешёвая зарубежная рабочая сила (в 5–8 раз дешевле).
Оставаться в стороне нельзя. Офшоринг должен быть жёстко регулируем и обложен налогами.
В-третьих, нужно поддерживать малый бизнес, который конкурирует с корпорациями, заменяющими людей. Здесь есть две категории:
— компании до 150 сотрудников;
— компании до 50 сотрудников.
Обе категории должны быть освобождены от избыточных регуляций и налогов на зарплату, чтобы могли нанимать местных работников и конкурировать с гигантами, выводящими рабочие места за границу.
Все бизнесы должны быть максимально стимулированы нанимать локально — включая крупные налоговые льготы за каждого сотрудника на полной ставке, нанятого в стране.
Другого пути нет. Корпорации всегда будут стремиться максимизировать прибыль — нравится это или нет. Сейчас они используют лазейку офшоринга и ИИ, чтобы массово увольнять офисных работников.
Зачем крупной компании нанимать постоянного сотрудника со всеми налогами и регуляциями, если можно через офшорное агентство нанять десятерых по той же цене и без бюрократии?
То, что сейчас происходит с «переизбыточно квалифицированными» белыми воротничками, сопоставимо с разрушением производственного класса в 1998–2010 годах, только намного быстрее.
И хотя тренд только набирает силу и продлится ещё несколько лет, остановить его можно только сейчас.
Сначала найди работу — пока это возможно. Потом начинай действовать локально.
Неважно насколько хорошо или плохо AI работает, но реально факт, что из-за него будут увольнять людей.
Все подхватили волну повышения эффективности и прибыли и самое простое решение этого добиться - через увольнения. Даже если по факту это принесет больше вреда
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🙈25😭9💯2
Если вы не знали, то Индия это не про дешевый outsource, а world class tech talent!
Databricks дает добро. Возможно будут увольнения в North America/Europe перед IPO, чтобы заменить на недорогой world class tech talent.
Про глобализацию tech компаний и их планы по открытию офисов в индии мы уже знакомы.
Databricks дает добро. Возможно будут увольнения в North America/Europe перед IPO, чтобы заменить на недорогой world class tech talent.
Про глобализацию tech компаний и их планы по открытию офисов в индии мы уже знакомы.
1🤷40
Наконец-то сделали нормальный гайд про то, как сделать ИИ агента на Python - Как сделать бота с индивидуальным характером на основе ИИ
Без всяких там премудростей и терминологий. ИИ идет в народ.Клик клик жмак жмак и готово! Подойдет, даже если вы не пользовались VSCode и Python.
Да, вы сможете сделать себе лоли фурри альтушку (максимально осуждаю), которая будет слушать лор вархаммера, и никто не будет знать о ваших извращениях.
Без всяких там премудростей и терминологий. ИИ идет в народ.
Да, вы сможете сделать себе лоли фурри альтушку (максимально осуждаю), которая будет слушать лор вархаммера, и никто не будет знать о ваших извращениях.
DTF
Гайд: как сделать бота с индивидуальным характером на основе ИИ — Гайды на DTF
Создание ИИ бота на Python, настройка VSCode и Ollama, код для бота, советы по разработке, доступно для всех желающих.
1
Создатель SuperSet/Preset BI написал сегодня про свой новый продукт - agor
Представь себе Figma, но для AI-помощников по программированию.
Это система нового поколения для оркестрации (координации) AI-агентов, помогающих писать код. Многопользовательский пространственный слой, который объединяет Claude Code, Codex, Gemini и любые другие «агентные» инструменты кодинга в единую рабочую среду.
Можно визуализировать, координировать и автоматизировать AI-рабочие процессы между различными инструментами — как индивидуально, так и в команде. Agor предоставляет пространство, где можно управлять целыми «роями» AI-агентов.
Вы можете скачать и запустить локально через Docker или npm. Дальше в настройках можно добавить API ключ LLM и подключить репозиторий и можно творить.
https://github.com/preset-io/agor
Представь себе Figma, но для AI-помощников по программированию.
Это система нового поколения для оркестрации (координации) AI-агентов, помогающих писать код. Многопользовательский пространственный слой, который объединяет Claude Code, Codex, Gemini и любые другие «агентные» инструменты кодинга в единую рабочую среду.
Коротко (TL;DR):
Agor — это многопользовательское пространственное полотно, где можно координировать несколько AI-помощников по кодингу, выполняющих параллельные задачи. Оно поддерживает рабочие деревья, связанные с GitHub, автоматизированные «зоны рабочих процессов» и изолированные тестовые среды — всё это работает одновременно.
Можно визуализировать, координировать и автоматизировать AI-рабочие процессы между различными инструментами — как индивидуально, так и в команде. Agor предоставляет пространство, где можно управлять целыми «роями» AI-агентов.
Вы можете скачать и запустить локально через Docker или npm. Дальше в настройках можно добавить API ключ LLM и подключить репозиторий и можно творить.
https://github.com/preset-io/agor
🤷17❤🔥12⚡2👨💻1
Apache Hudi.pdf
7 MB
Если вам вдруг надоел Apache Iceberg, то у вас есть возможность использовать Hudi.
Источник: https://www.onehouse.ai/whitepaper/apache-hudi-the-definitive-guide
Apache Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) — это формат хранения данных и фреймворк для управления большими наборами данных в дата-озёрах (Data Lake). Он добавляет поверх “сырых” файловых форматов (Parquet, ORC и т. д.) уровень управления записями — позволяет обновлять, удалять и инкрементально читать данные, как в базе данных, но с производительностью и масштабируемостью дата-озера.
Источник: https://www.onehouse.ai/whitepaper/apache-hudi-the-definitive-guide
Apache Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) — это формат хранения данных и фреймворк для управления большими наборами данных в дата-озёрах (Data Lake). Он добавляет поверх “сырых” файловых форматов (Parquet, ORC и т. д.) уровень управления записями — позволяет обновлять, удалять и инкрементально читать данные, как в базе данных, но с производительностью и масштабируемостью дата-озера.
⚡15🫡3
Сегодня у меня было первое собеседование с AI ботом 🤖
Идея была такая - как хобби устроиться junior AI инженером, чтобы сразу на деле все учить. Я нашел вакансию, сделал резюме и отправил. Мне сразу предложили пройти AI собеседование.
Нужно было расшарить экран, включить видео и слушать как бот читает вопросы.
Вопросы были про Fast API, прям теория-теория, что мне даже было скучно читать ответы из Gemini. Далее было про AWS и GPU, было уже поинтересней. И в конце задачка по Python.
Компания предлагает сервис AI рекрутера. Можете тоже пройти AI собес🔴
AI рекрутеры ищут fake кандидатов, и потом одни боты общаются с другими.
Идея была такая - как хобби устроиться junior AI инженером, чтобы сразу на деле все учить. Я нашел вакансию, сделал резюме и отправил. Мне сразу предложили пройти AI собеседование.
Нужно было расшарить экран, включить видео и слушать как бот читает вопросы.
Вопросы были про Fast API, прям теория-теория, что мне даже было скучно читать ответы из Gemini. Далее было про AWS и GPU, было уже поинтересней. И в конце задачка по Python.
Компания предлагает сервис AI рекрутера. Можете тоже пройти AI собес
AI рекрутеры ищут fake кандидатов, и потом одни боты общаются с другими.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🦄38⚡11
Data Dojo | Москва | 27 ноября
Это мероприятие Яндекса для сообщества ML-специалистов с обсуждением трендов, прикладных кейсов и разбором реальных задач из соревнований.
Зачем участвовать:
💬 послушать выступления экспертов
💬 разобрать задачи вместе с сообществом
💬 узнать, как попасть на стажировку и начать карьеру ML’щика в Яндексе
💬 завести новые знакомства и зажечь на afterparty
👉 Заполняй форму до 16 ноября.
Data-самураи действуют поодиночке, но учатся вместе. Присоединяйся.
Это мероприятие Яндекса для сообщества ML-специалистов с обсуждением трендов, прикладных кейсов и разбором реальных задач из соревнований.
Зачем участвовать:
👉 Заполняй форму до 16 ноября.
Data-самураи действуют поодиночке, но учатся вместе. Присоединяйся.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1⚡2
Отличной пост - DuckLake: Why Early-Stage Startups Should Stop Cosplaying as Netflix
Идея заключается в том, что многие команды и компании строят iceberg lake house на максималках. Неважно, какой объем данных, какие требования. Сразу создают серьезную архитектуру с Kafka, распределенными вычислениями, каталогами и кластерами.
В данной статье ссылаются на ducklake как простое и дешевое решение для вашего Iceberg Lakehouse.
Обязательно надо будет попробовать.
Идея заключается в том, что многие команды и компании строят iceberg lake house на максималках. Неважно, какой объем данных, какие требования. Сразу создают серьезную архитектуру с Kafka, распределенными вычислениями, каталогами и кластерами.
В данной статье ссылаются на ducklake как простое и дешевое решение для вашего Iceberg Lakehouse.
Обязательно надо будет попробовать.
Linkedin
DuckLake: Why Early-Stage Startups Should Stop Cosplaying as Netflix
Let me be extremely clear about my bias upfront: I work at Fika Ventures, a pre Series A fund. We typically provide enough capital to give our founders 18-24 months of runway, and hire teams of 5-15 engineers, with zero time for distributed systems cosplay.
1❤🔥10🌚1
Интересная заметка про PIP (Performance Improvement Plan) от человека, кто знает в них толк. Рассказывает механику.
Лично я прошел 2 PIP за все время, у меня немного другой взгляд на PIP и на работу, поэтому для меня PIP обычно как EPIC (проект) в Jira. И как говорит автор - в нынешних условиях сокращений в компаниях PIP всё чаще превращается не в инструмент развития, а в формальность — элемент корпоративного театра.
Горькая правда: сегодня я снова получил письмо с просьбой «помочь пройти PIP» (план по улучшению эффективности). Такие письма разбивают мне сердце, потому что шанс на успех почти нулевой.
В то же самое время один из топ-менеджеров, с которым я работаю, рассказал, что последнюю волну сокращений они провели просто ускорив увольнение сотрудников, находящихся на PIP, — вместо того чтобы ждать окончания плана, их просто сократили.
Бесперспективность ситуации очевидна.
Один человек отчаянно пытается доказать, что он хороший сотрудник и может восстановить карьеру.
Другому выдали квоту на увольнения, и, конечно, логично начать с тех, у кого уже есть документированные проблемы с эффективностью.
Легко обвинить среднего менеджера, но давай заглянем в голову руководителя группы, когда речь идёт о PIP:
1. К тому моменту, когда непосредственный руководитель решает оформить PIP, он уже давно разочарован и пытался помочь сотруднику сам.
Менеджеры знают, что запуск PIP — это тяжёлый, неприятный разговор, который испортит отношения. Поэтому до этого они обычно пробуют всё возможное: дают обратную связь, помогают, стараются добиться изменений.
«Это последний шанс. Ничего больше не сработало. Может, это поможет, а если нет — хотя бы HR одобрит увольнение».
Вот почему пройти PIP так сложно — менеджер обычно уже сдался. Конечно, есть исключения, но чаще всего PIP — это негативный шаг, к которому прибегают в последний момент.
2. В некоторых компаниях у менеджеров, HR и вышестоящего руководителя есть квота на «нежалеемые увольнения» — показатель, сколько сотрудников с низкой эффективностью нужно вывести из компании.
На практике это означает: если признать, что человек на PIP заслуживает остаться, нужно найти кого-то другого на его место в этой «квоте».
В такой нулевой сумме сотрудник на PIP должен не просто улучшить результаты, а настолько, чтобы менеджеру захотелось пожертвовать кем-то другим.
3. Для вышестоящего руководителя (skip-level) этот сотрудник часто почти незнаком.
Допустим, сотрудник приходит и говорит: «Я хороший работник, я хочу остаться. Я давно здесь и хочу продолжать приносить пользу».
Руководитель думает: «Если я поверю этому сотруднику, я противоречу своему менеджеру и признаю, что у него проблемы в управлении. Тогда мне самому придётся разбираться и, возможно, попасть под критику. А если я просто доверюсь менеджеру — он наймёт нового человека, и жизнь пойдёт дальше».
Лично я прошел 2 PIP за все время, у меня немного другой взгляд на PIP и на работу, поэтому для меня PIP обычно как EPIC (проект) в Jira. И как говорит автор - в нынешних условиях сокращений в компаниях PIP всё чаще превращается не в инструмент развития, а в формальность — элемент корпоративного театра.
Горькая правда: сегодня я снова получил письмо с просьбой «помочь пройти PIP» (план по улучшению эффективности). Такие письма разбивают мне сердце, потому что шанс на успех почти нулевой.
В то же самое время один из топ-менеджеров, с которым я работаю, рассказал, что последнюю волну сокращений они провели просто ускорив увольнение сотрудников, находящихся на PIP, — вместо того чтобы ждать окончания плана, их просто сократили.
Бесперспективность ситуации очевидна.
Один человек отчаянно пытается доказать, что он хороший сотрудник и может восстановить карьеру.
Другому выдали квоту на увольнения, и, конечно, логично начать с тех, у кого уже есть документированные проблемы с эффективностью.
Легко обвинить среднего менеджера, но давай заглянем в голову руководителя группы, когда речь идёт о PIP:
1. К тому моменту, когда непосредственный руководитель решает оформить PIP, он уже давно разочарован и пытался помочь сотруднику сам.
Менеджеры знают, что запуск PIP — это тяжёлый, неприятный разговор, который испортит отношения. Поэтому до этого они обычно пробуют всё возможное: дают обратную связь, помогают, стараются добиться изменений.
«Это последний шанс. Ничего больше не сработало. Может, это поможет, а если нет — хотя бы HR одобрит увольнение».
Вот почему пройти PIP так сложно — менеджер обычно уже сдался. Конечно, есть исключения, но чаще всего PIP — это негативный шаг, к которому прибегают в последний момент.
2. В некоторых компаниях у менеджеров, HR и вышестоящего руководителя есть квота на «нежалеемые увольнения» — показатель, сколько сотрудников с низкой эффективностью нужно вывести из компании.
На практике это означает: если признать, что человек на PIP заслуживает остаться, нужно найти кого-то другого на его место в этой «квоте».
В такой нулевой сумме сотрудник на PIP должен не просто улучшить результаты, а настолько, чтобы менеджеру захотелось пожертвовать кем-то другим.
3. Для вышестоящего руководителя (skip-level) этот сотрудник часто почти незнаком.
Допустим, сотрудник приходит и говорит: «Я хороший работник, я хочу остаться. Я давно здесь и хочу продолжать приносить пользу».
Руководитель думает: «Если я поверю этому сотруднику, я противоречу своему менеджеру и признаю, что у него проблемы в управлении. Тогда мне самому придётся разбираться и, возможно, попасть под критику. А если я просто доверюсь менеджеру — он наймёт нового человека, и жизнь пойдёт дальше».
1😭22⚡4🤷♀4💯3🤷2🐳1
Я еще не рассказывал про интересный опыт работы в большой Fortune 500 компании - Okta, целых 3 года. Большая американская компания, которая фокусируется на digital identity. Сама компания состоит из 2х больший компаний - Okta и Auth0. Это два разных продукта.
Okta предоставляет workforce portal (аналог SSO), то есть портал для корпоративных сотрудников, чтобы логиниться во всевозможные сервисы - почта, календарь, бизнес приложения и тп. Такая же идея как Microsoft Active Directory, но свой продукт. Интересно есть ли в РФ такой аналог?
Auth0 это продукт для разработчиков - форма аутентификации и авторизации. Например, вы создаете новое приложение и вам нужно как-то добавить возможность логина, сброса паролей, MFA и тп, чтобы было безопасно и масштабируемо. Вот Auth0 это абсолютный лидер в этом направлении. Каждый раз когда вы логинитесь в ChatGPT, Ikea, Starbucks - вы используете Auth0 (Okta). Сейчас даже тестирую для Surfalytics, там есть бесплатный tier.
Okta купила Auth0 в 2022 за 6.5 миллиардов. Это именно тот пример, когда большая компания покупает лидера индустрии и убивает все хорошее что в нем есть. Именно культурно. Основании компании были из Аргентины и вайб там было что-надо. Сами основатели были из Microsoft AD команды. Поэтому каждое поглощение в индустрии не проходит не заметно для сотрудников и клиентов. Да и стоимость акции Окта с 2022 года так никогда и не отправилась.
У меня было много интересных проектов связанных с Auth0, интеграцией между Okta и Auth0, создание customer facing решений, специфичные решения для OpenAI (особенно связанных с Rate Limit), коллаборация с ML/AI командами. Даже приходилось менять код самого продукта Auth0, чтобы собирать дополнительные события.
Из смешного - это именно та компания, которая на меня наехала, когда я опубликовал танцующего Трампа в корпоративный слак и пришлось удалить, несмотря на то, что у них много государственных контрактов=)
Я добавил архитектурный слайд, на котором видно множество сервисов, которые пишут данные в Snowflake. В Okta вообще 3-4 инстанса Snowflake и 1 Databricks.
Okta предоставляет workforce portal (аналог SSO), то есть портал для корпоративных сотрудников, чтобы логиниться во всевозможные сервисы - почта, календарь, бизнес приложения и тп. Такая же идея как Microsoft Active Directory, но свой продукт. Интересно есть ли в РФ такой аналог?
Auth0 это продукт для разработчиков - форма аутентификации и авторизации. Например, вы создаете новое приложение и вам нужно как-то добавить возможность логина, сброса паролей, MFA и тп, чтобы было безопасно и масштабируемо. Вот Auth0 это абсолютный лидер в этом направлении. Каждый раз когда вы логинитесь в ChatGPT, Ikea, Starbucks - вы используете Auth0 (Okta). Сейчас даже тестирую для Surfalytics, там есть бесплатный tier.
Okta купила Auth0 в 2022 за 6.5 миллиардов. Это именно тот пример, когда большая компания покупает лидера индустрии и убивает все хорошее что в нем есть. Именно культурно. Основании компании были из Аргентины и вайб там было что-надо. Сами основатели были из Microsoft AD команды. Поэтому каждое поглощение в индустрии не проходит не заметно для сотрудников и клиентов. Да и стоимость акции Окта с 2022 года так никогда и не отправилась.
У меня было много интересных проектов связанных с Auth0, интеграцией между Okta и Auth0, создание customer facing решений, специфичные решения для OpenAI (особенно связанных с Rate Limit), коллаборация с ML/AI командами. Даже приходилось менять код самого продукта Auth0, чтобы собирать дополнительные события.
Из смешного - это именно та компания, которая на меня наехала, когда я опубликовал танцующего Трампа в корпоративный слак и пришлось удалить, несмотря на то, что у них много государственных контрактов=)
Я добавил архитектурный слайд, на котором видно множество сервисов, которые пишут данные в Snowflake. В Okta вообще 3-4 инстанса Snowflake и 1 Databricks.
🐳24⚡8❤🔥4🦄1
Случай из технического собеседования, где у меня была второстепенная роль.
Собеседование рассчитано на 90 минут. 3 SQL и 3 Python упражнения.
Из заметок во время собеседования:
Коллега: оставляет комментарии, что кандидат не знает чего-то
Я: давай закончим собес и отпусти кандидата (уже 15 минут идет собеседование)
Коллега: мы должны до конца….
Я: ок (пойду пост в телегу напишу)
И тут возникает вопрос? Ну зачем мучать кандидата, зачем тратить своем время? Возможно коллега переживает за репутацию компании и хочет, чтобы все было по правилам. Но по факту, он тратит свое, мое и кандидата время. Да еще кандидат узнает о провале только спустя пару дней.
Жалко что common sense часто не работает.
А как вы делаете? Обрубаете сразу илитерпите сидите до конца?
Собеседование рассчитано на 90 минут. 3 SQL и 3 Python упражнения.
Из заметок во время собеседования:
Коллега: оставляет комментарии, что кандидат не знает чего-то
Я: давай закончим собес и отпусти кандидата (уже 15 минут идет собеседование)
Коллега: мы должны до конца….
Я: ок (пойду пост в телегу напишу)
И тут возникает вопрос? Ну зачем мучать кандидата, зачем тратить своем время? Возможно коллега переживает за репутацию компании и хочет, чтобы все было по правилам. Но по факту, он тратит свое, мое и кандидата время. Да еще кандидат узнает о провале только спустя пару дней.
Жалко что common sense часто не работает.
А как вы делаете? Обрубаете сразу или
💯31👨💻3
Отличный кейс из белого дома в США про сломанный пайплайн и утраченных продакшн данных - “Permanently impaired”: Trump administration won’t release economic data for October.
Администрация Трампа отказалась публиковать экономические данные за октябрь (инфляция, безработица), ссылаясь на 40-дневный shutdown правительства, который помешал собрать статистику.
Критики обвиняют в сокрытии: частные данные показывают потерю 150,000+ рабочих мест (худший октябрь за 20 лет), а Белый дом называет данные "навсегда утраченными", что беспрецедентно для США.
Берегите ваши данные🤗
Администрация Трампа отказалась публиковать экономические данные за октябрь (инфляция, безработица), ссылаясь на 40-дневный shutdown правительства, который помешал собрать статистику.
Критики обвиняют в сокрытии: частные данные показывают потерю 150,000+ рабочих мест (худший октябрь за 20 лет), а Белый дом называет данные "навсегда утраченными", что беспрецедентно для США.
Берегите ваши данные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🌚33🙈13🫡1