Получаю отписки после холодной отправки резюме. Пытаюсь делать тестовые задания - пока плохо получается. Рекрутеры куда-то пропадают. И накрывает синдром самозванца. Кажется, что рынок уехал куда-то далеко, и я не успел прыгнуть в этот поезд.

Как у вас с этим? Как боритесь с такими мыслями?

Всем большое спасибо за ответы!

В целом да, здесь все по другому, и рынок здесь более специализированный. Заходить нужно действительно через знакомых. У меня так несколько раз получилось. И даже был оффер от Вайз, который я отклонил в декабре. Тогда я сделал ставку не на ту лошадь. :( Сейчас у меня запланированы собесы в BP. И знаете когда последнее? 25 или 28 мая :)

Но я больше склонен к стартапом, так как корп культура мне сейчас сложно дасться. Из интересных историй. На днях разговаривал с хорошим знакомым. Он senior data scientist, работал уже три года в сша. И вот решил он попасть в Meta. Нанял 4х коучей, кто-то прокачивал резюме (бывший hr меты), кто-то интервью. В мета он в итоге попал! Нужно прокачивать отдельно навык собеседований

Уже через два часа! 17 по UK, 19 по Москве

Вебинар по созданию микро хранилищ данных (в том числе для AI) прошел успешно!
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=biyPV-4glN4
Презентация выше

Прямо сейчас выкладываю большие изменения - почти полностью синхронизировал данные по британским компаниям, теперь они смогут обновляться хоть раз в час.
Это очень серьезное конкурентное преимущество над другими проектами. Поисковая выдача забита проектами с плохим обновлением данных.

Как я это сделал? См. видео в прошлом посте

Тем временем Mother Duck выпустила LLM сеть для генерации SQL запросов к DuckDB
https://motherduck.com/blog/duckdb-text2sql-llm/

Там есть сcылки, можете потестировать. Для меня это окрывает путь для написания AI интерфейса к вышеупомянутой БД!
Это значит, что пользоатель (например, менеджер по продажам) сможет писать текстом, что ему нужно, а в ответ система будет возвращать готовый файл со списком и параметрами компаний.

Почему новость о том, что ЕС вводит уголовное наказание за обход санкций - это хорошая возможность для стартапов занимающихся compliance?
https://www.rbc.ru/politics/12/04/2024/6619028e9a79477298fc8e35

Уголовная отвественность очень сильно повышает риски. Закон распространяет всю сложность compliance теперь и на обычные коммерческие компании, а значит и им тоже придется проверять своих потенциальных клиентов.
Я работал в Британском банке автоматизируя сам процесс проверки клиентов. Он стал сейчас очень сложным, а следовательно затратным.

Обычно проверка нового клиента в банке выглядит следующим образом:
- регистрационные данные компании сверяются с регистрами, например, с Company House в Британии
- проверятся владельцы бизнеса. Не дай Бог один из них окажется резидентом не той страны. Самая простая проверка - это валидность документов, proof-of-address.
сложнее - в гугле или других спец сервисах сотрудники банка ищут что-нибудь "порочащее" одного из владельцев. Третье - владельцев пробивают в регистрах других стран, чтобы обнаружить другие юр лица
На этом шаге конечно вся информация сопоставляется с санкционными списками
- запрашиваются транзакции компании, сотрудники банка начинают проверять имена физлиц и компании. Тут у кого фантазии хватает

Банки уже сейчас очень сильно закручивают гайки, опасаясь риска попасть в цепочку "не таких" платежей. Причем наказание может случится, даже если умысла не было, а просто не досмотрели.

Поэтому стартапы, которые автоматизируют проверку клиента пойдут сейчас в РОСТ. Любые. Банки могут использовать несколько compliance инструментов одновременно, так как перекрестная проверка снижает ошибки.

PS: Несколько такие неосторожных платежей привели к закрытию банка, где я работал.

Год назад писал как я собеседую людей. Упомянул хорошее правило предупреждать людей, что будет на собеседовании.
А вот вам документ по подготовке к собеседованию в BP.

Продолжаю собеседоваться - сегодня было интервью на Staff Analyst в BP. Рекоменддации по подготовке я публиковал выше. Думаю, что я его прошел, было очень много вопросов в т.ч. на формулу Байеса. Моя книга бы мне помогла в подготовке.
На очереди Senior Machine Learning Engineer.
Гайд по подготовке приложен. Довольно интересный и профессиональный

Я еще не писал, но я также пробуюсь в высокочастотный трейдинг.
Мне дали тестовое задание, уже две недели фул тайм бьюсь. Прогресс есть, но не такой серьезный, как бы я хотел
Задача уровня Kaggle, но сложнее

Учитесь, как забирать Open Source проекты под свое крыло :).
MotherDuck забрали себе драйвер подключения базы данных DuckDB к Metabase

https://github.com/AlexR2D2/metabase_duckdb_driver/issues/29

Оффтопик. Не в тему чата, но сегодня я нашел доказательство многих моих бед за последний год: до полусмерти покусанный мой кот, поврежденные вещи. У нас забор два метра, и оказывается эти животные спокойно их перепрыгивают

Делаю инструмент для менеджеров по продажам, а получается сервис для борьбы с коррупцией и отмыва денег 🙂
Мне удалось связать директоров и владельцев из Company House, теперь можен просто бродить по ссылкам и искать конечных владельцев компаний в пределах UK.

Вчера продолжал осваивать DBT, написал десятки тестов, сразу нашел баги и исправил.
Если вы стоите перед выбором использовать DBT или нет - используйте! Это сделает работу вашей аналитической системы прозрачной.

Из важного: завтра я проведу вебинар по DuckDB через LinkedIn (английский язык, 26 апреля в 19:30 по Лондону, 21:30 по Москве)
https://www.linkedin.com/events/7185697388240502785/comments/
Это будет повторение прошлого вебинара (https://www.youtube.com/watch?v=biyPV-4glN4), но я добавлю немного про полнотекстовый поиск в DuckDB

PS: ищу сейлзов, кто хочет поднять свои продажи в UK на B2B рынке. Двух из финтеха уже нашел, но нужно еще.
Ставлю себе задачу раскачать их до лучших сейлзов в их компаниях с помощью data инструментов, которые разрабатываю прямо сейчас

Продолжаю собеседоваться.
Вот такую формулу (loss) вывел для задачи оптимизации высокочастотно торговли.
Первую и вторые производные вывел аналитически, о чем также попросил ChatGPT. Результаты совпали. Но к самой задаче подохладел, уж больно неохота еще неделю сидеть подбирать параметры LightGBM :(

Сегодня также собеседовался в www.intercom.com, было два интервью. Одно на leetcode, второе про мои проекты, которые делал раньше. По литкоду - написал функцию гистограмм, оптимизировал ее и посчитал time complexity. В целом понравилось, я был на одной волне с интервьюерами. Ребята очень хорошие. Очень хорошо видно культуру компании по ее интервьюерам.

Быть честным по отношению к клиентам?
В процессе поиска данных для B2B банка  в UK, я понял, насколько все гнилое и старое. Данные часто не обновляются, кривые, косые. Поэтому у себя на сайте я повесил почти на всех страницах табличку - когда данные были обновлены.

Вчера сделал первый небольшой дамп компаний в UK для первого сейлза, надеюсь вернется с обратной связью на следующей неделе. Обшлось без AI, я просто написал большой SQL скрипт.

PS: два дня была ошибка в обновлении, что видно по таблице, сегодня исправлю

После интервью с intercom получил приглашение на следующие 4 интервью.
Прислали методичку для подготовки. Посмотрите, как качественно сделано.

Первый алгоритм компрессии текстовых данных я придумал лет в 13. Дело в том, что стандартная таблица символов ASCII использовала только 7 бит из 8ми. Это означало, что каждый восьмой символ текста можно было «размазать» по верхним битам предыдущих 7ми. Тогда у меня все получилось.
Сейчас читаю как сделана компрессия данных в DuckDb

https://duckdb.org/2022/10/28/lightweight-compression.html

Науки там много нет, а много всяких статистических хаков, и они работают!

Проблемы первого мира. Парень работает на США из UK

PS: идет упоминание «белого мужчины»

Дополнение: «когда кандидаты заполняют анкету там есть опциональные поля пол, раса и ориентация. Если эта инфа есть она используется в первичном фильтре HR.»

Почему я продолжаю верить в рынки данных несмотря на LLM AI?

Потому что без данных LLM пустышка! Представьте, что LLM это на самом деле интерфейс к данным. Раньше нужно было много кликать, читать мануалов, как пользоваться интерфейсом программ. А с чат ботом это сильно упрощается. Сами LLM развиваются, становятся все более доступными, а значит теряют свое конкурентное преимущество.
Поясню.
Раньше какая-то команда могла натренировать модель, и продавать ее на рынке. Сейчас модели становятся сервисом, а значит доступны другим командам. Это становится просто технологией. Следовательно, конкурентное преимущество будет определяться больше продуктом и данными, которые есть у команды. И именно эксклюзивный доступ к каким-либо данным будет серьезным конкурентным преимуществом.

Именно в этом направлении я и вижу свой проект!

PS: где пока тяжело LLM - это структурированные данные. С тестом, звуком и видео разобрались хорошо, но не так все хорошо с табличными данными в хранилищах