🇪🇪 Опыт в Amazon, Эстония

Я прошёл собеседования в трёх компаниях: Amazon, Google и Meta. Давайте начнём с правильной хронологии.

Куда проходило собеседование?

Амазон

Как вообще получил приглашение на собеседование?

Реферал

Какие были этапы и до какого этапа дошел?

Прошел онсайт и пришел реджект из за behavioral

Какие примерно были технические и поведенческие вопросы?

- Технические задания были похожи на задачи уровня LeetCode Medium, скажу, что легче, чем ожидал от Amazon.
- Системный дизайн не был шаблонным, там спросили, как бы я сделал подсистему ранжирования самых часто прослушиваемых песен в Amazon Music. На системном дизайне казалось, что интервьюер хотел увидеть, какие решения я придумаю, нежели чем увидеть дизайн, который сможет справиться с большой нагрузкой и т.п.
- Поведенческие вопросы были про трудные моменты, которые я решал, конфликт с коллегами, трудные проекты, которые реализовал, обратную связь, которую давал или получал, как справлялся с неясностью и т.д.

Как тебе процесс интервью и сами интервьюеры?

Я серьёзно готовился ко всему: решал задачи на LeetCode, прошёл два курса по системному дизайну и записал все истории, которые помнил. Из всех компаний я особенно подготовился к поведенческому интервью в Amazon, потому что знал, что они на этом зациклены. И могу добавить что всегда было 2 интервьюера но главным был один и у амазона все были супер позитивными

Как ты думаешь, где показал себя хорошо, а где не очень?

Начну с того, где я показал себя не очень: я знаю, кто дал мне отказ. Был один интервьюер, который не понимал меня в плане моего английского и того, что я хотел ему сказать. История была такая: я рассказал историю, которую уже говорил другому интервьюеру, и всё было ок. Но в этот раз он никак не понимал мой основной момент. По сути, он задал вопрос, и я дал ответ, но мой ответ не совпал с его ожиданиями, на мой взгляд.

Где я был хорош, так это точно в задачах на LeetCode. У меня всегда оставалось время после ответа на все вопросы, включая дополнительные. Из-за того, что оставалось время, интервьюер спрашивал уже дополнительные вопросы, типа "реализуй этот класс".

Твои личные советы по подготовке?

Нужно больше готовиться к бехэвиоралу в амазон, решать most frequent amazon questions in leetcode

Автор: Рауан @r_amangeldiyev

✔️ Давайте поддержим автора лайками и добрыми комментариями 🙂

#amazon #реальныйопыт

🦸‍♂️Что делает инженера выдающимся?

Инженеры Майкрософт не хотят чтобы вы знали, а для роста всего лишь нужно…

В 2015 ребята из Майкрософт провели внутреннее исследование. Целью было понять, какие качества имеют сильные инженеры. Опросили 60 инженеров уровнем от синьора до архитекторов.

В итоге собрали 54 характеристики выдающихся инженеров, разделенные на 4 категории. Не буду описывать все, только самые важные.


Личные характеристики

🔹Не соглашается со статусом кво, постоянно ищет возможность стать лучше самому, улучшить продукт, и все вокруг

🔹Искренне заинтересован в той области, в которой он работает, то есть не только ради денег

🔹Не стоит слепо на своем. Готов менять свое мышление в зависимости от новой информации.

🔹Строит гипотезы и вносит изменения в проект на основе метрик и данных, а не на догадках и интуиции.


Принятие решений

🔹Знает людей, которые его окружают, их ответственность, чем они занимаются или планируют заниматься. Понимают орг структуру компании и куда движется организация.

🔹Понимает стратегию и цели компании, но также глубоко разбирается в технических деталях. Может рассматривать задачи как с бизнесовой, так и с инженерной точки зрения.

🔹Справляется со сложными задачами, может держать в голове сложные архитектурные решения. Умеет разбирать системы на составляющие и понимать, что с чем связано.


Вовлеченность в команду

🔹Умеет общаться с разными типами людей, правильно собирать и доносить информацию. Избегает недопониманий и делает так, чтобы у всех в голове был одинаковый контекст.

🔹Находят возможности для общего успеха. Умеют вовлечь инженеров, менеджеров, пользователей, стейкхолдеров и тд.

🔹Создает обстановку, где другие могут учиться и не бояться совершать ошибки.

🔹Честность. Не перетягивает одеало на себя и пытается выставить себя в лучшем свете. Говорит как есть.


Вклад в продукт

🔹Пишет элегантный код, который легко читать. То же самое относится к документам. Избегает излишней сложности.

🔹Придумывает креативные и необычные решения. Но в то же время не старается переосмыслить то, что и так работает.

🔹Предвидит нагрузку и потребности. Создает сервисы и продукты, которые будут работать годами.


➡️Ссылка на статью
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2019/03/Paul-Li-MSR-Tech-Report.pdf


Ставь 🔥, если хочешь стать выдающимся. Ставь 😎, если уже достиг всех высот.

🇬🇧 Опыт в Meta, UK

Первая часть была тут

Куда проходило собеседование?

Мета

Как вообще получил приглашение на собеседование?

Реферал

Какие были этапы и до какого этапа дошел?

Прошел все и уже 2 месяца жду team match, сейчас у меты застой на позиции e4

Какие примерно были технические и поведенческие вопросы?

У Meta были самые шаблонные вопросы из всех компаний: они спросили задачи уровня LeetCode Medium и Hard, но Hard, которые ближе к Medium.

По поведенческим вопросам: про сложные проекты и их реализацию, как справлялся со стрессом, что делал, когда были жёсткие дедлайны, про конфликты и т.д.

По системному дизайну пришёл вопрос по типу "сделать ad aggregator".

Как тебе процесс интервью и сами интервьюеры?

На onsite всё было стандартно.

На screen interview было странно: интервьюер из Америки пришёл с тарелкой фруктов. Это был один из моих первых опытов в MAANG, и я не знал, что это ок или нет, и не сильно обратил внимание на это. Затем он начал писать описание вопроса, и я ждал, пока он допишет. Даже тогда для меня всё было ок. Потом я переспросил вопрос, и он сказал, что я всё верно понял, и я начал думать про решения. Но сразу показалось, что вопрос был на уровне Hard, и внутренне я начал немного паниковать и думать, как на screen interview может прийти такая сложная проблема. Может, я что-то не понял, но я же спросил и подтвердил, значит, всё так, как я думаю. Затем я успокоился и решил, что лучше придумаю решение, и мы с интервьюером можем его обсудить. Потом я начал придумывать решения и усложнять варианты, потому что многие решения не подходили под проблему: например, я предложил решение с priority queue, но сразу опроверг его, сказав, что в такие моменты оно не решит проблему, и пошёл дальше. Прошло уже 8-10 минут, как я придумывал решения, и интервьюер говорит: "А почему ты отказался от priority queue?" Я ему снова объяснил причины, и он не понял. Потом он снова спросил про причины, и я снова ответил. Но я понял, что интервьюер хочет, чтобы я решил с priority queue, и я не стал спорить дальше, описал решение, он дал согласие на это, и я решил задачу за 4-5 минут. НО я не понимал, что я решал, ахаха. По сути, я смог справиться с этой ситуацией и прошёл интервью, но думаю, что кандидат может легко запереживать и завалить его. Поэтому советую прислушаться к интервьюеру и постараться решить задачу, а всё остальное можно решить постфактум. После интервью я загуглил эту задачку и оказалось, что я изначально неправильно понял задачу, и когда я у него переспросил, он тоже неправильно ответил, сказав, что я всё понял. Я сразу написал рекрутеру, что он не дал мне правильный ответ на мой вопрос, и я решил задачу по-другому.

Как ты думаешь, где показал себя хорошо, а где не очень?

На системном дизайне я предложил решение с двумя очередями, где можно было обойтись одной, и интервьюер сказал, что это похоже на overengineering. Но это решение я видел до этого в книгах, и я постарался объяснить, почему я пришёл к этому. Но всё равно интервьюер не понял моё решение и переспросил, и я ответил более подробно. Затем он или забил, или всё понял, как я хотел 🙂

Твои личные советы по подготовке?

- Решайте наиболее частые мета-вопросы на LeetCode.
- Если интервьюер будет писать или читать вопрос, лучше попросить его сразу написать его. Чтение вопроса самим всегда быстрее, чем слушание и понимание.
- Всегда спрашивайте вопрос у интервьюера во второй раз, даже если вы уверены, что всё поняли, чтобы минимизировать риск недопонимания.
- Если что-то показалось странным на интервью, лучше написать рекрутеру и сообщить об этом.

Автор: Рауан @r_amangeldiyev

✔️ Давайте поддержим автора лайками и добрыми комментариями 🙂

#meta #реальныйопыт

🪲 Stackoverflow 2024 Developer Survey

У Stackoverflow вышел ежегодный опросник инженеров. Было опрошено порядка 65 тысяч респондентов из 185 стран. Приведу самое интересное (по моему скромному мнению), а еще сделаю прогноз, что учить в этом году. С полным отчетом можно ознакомиться по ссылке в конце поста.

Интересные инсайты
• Существенная часть профессиональных джавистов хотели бы пересесть на Javanoscript
• 61% опрошенных инженеров тратят больше 30 минут в день чтобы гуглить вопросы
• Тех долг бесит 62.3% разработчиков
• Только 20% инженеров довольны своей работой, остальные не особо
• 15% вне работы пишут свой стартап, 19% фрилансят, 25% опенсорсят

Самые популярные направления
• Fullstack 30%
• Backend 16%
• Frontend 5%
• Desktop 4%
• Mobile 3%

Самые популярные языки, скрипты, разметки
• JS 64%
• SQL 54%
• HTML/CSS 52%
• Python 46%
• Typenoscript 43%
• Bash/Shell 34%
• Java 30%

Самые популярные технологии
• React 41.6%
• Node.js 40.7%
• jQuery 22.5%
• Angular 19.4%
• ASP.NET CORE 19.1%

Самые популярные IDE
• Visual Studio Code 74%
• Visual Studio 29.7%
• IntelliJ IDEA 27.9%
• Notepad++ 24%
• Vim 21.6%

Самые высокие зарплаты по технологиям
• Erlang $100,636
• Elixir $96,000
• Clojure $95,541
• Nim $94,924
• Ruby $90,221

Как изменились зарплаты за год
• Java $72,701 → $61,714
• Go 92,760 → $76,433
• TypeScript $77,104 → $65,907
• Rust $87,012 → $76,292
• Python $78,331 → $67,723

Самые высокие зарплаты по направлениям в США
• Engineering Manager $192,500
• Back-end $170,000
• Data sci. or ML specialist $159,000
• DevOps specialist $145,000
• Front-end $135,000
• QA $130,000
• Full-stack $130,000
• Security pro. $130,000

Советы на этот год
✔️ Если думаете, какое направление выбрать, я бы выбрал DS/ML/AI. Для хорошей зарплаты не требуется работать столько же лет, как и для бэка/фронта. Питон самый популярный, а значит вакансий много. На втором месте стояли бы Backend и мобильная разработка.
✔️ Backend. Помимо проверенных временем C# и Java, я бы посоветовал рискнуть и попробовать вложиться в Go или Rust, их популярность растет и рынку нужны такие специалисты, судя по зарплате.
✔️ Frontend. Тут вроде Typenoscript без вопросов. DS/ML - Python.

➡️Ссылка на отчет
https://survey.stackoverflow.co/2024/

6️⃣ ошибок на System Design интервью

Давно хотел написать этот пост, но никак руки не доходили. Составил свой топ-лист ошибок, которые часто допускают кандидаты на систем дизайн интервью, и как лучше всего их исправить.


1️⃣Не задавать уточняющие вопросы — это серьезная ошибка. Например, текстовый мессенджер и мессенджер с видеозвонками требуют совершенно разных архитектур. Если не уточнить детали задачи в самом начале, можно потратить всё интервью на решение проблемы, которая совершенно отличается от задуманной. Это также показывает, что кандидат на работе не умеет задавать уточняющие вопросы.

✔️ Совет: На протяжении первых 3-5 минут задавайте все вопросы, которые придут в голову. Глупых вопросов не бывает.

2️⃣Не стоит слепо следовать стандартному формату: 'Уточняем требования' → 'Вычисляем нагрузку' → 'Проектируем API' → 'Организуем данные' → 'Рисуем общую архитектуру'. Лучше быть гибким, как вода, адаптироваться под ситуацию. Во-первых, некоторые шаги можно пропускать. Во-вторых, нужно внимательно слушать интервьюера: иногда они подталкивают сразу перейти к обсуждению базы данных, а кандидат, как будто не слышит и продолжает считать количество байт в секунду.

✔️ Совет: Внимательно слушайте интервьюера и адаптируйтесь к ситуации на интервью

3️⃣Обратная сторона предыдущего пункта — это наоборот прыгать между шагами. Сначала начать проектировать схему баз данных, затем резко начать уточнять требования, потом что-то исправить в дизайне API запросов, и так далее. Такой подход сильно путает интервьюера, и на уточняющие вопросы тратится много времени. Это легко исправляется парой пробных собеседований.

✔️ Совет: Следовать формату и практиковаться на мок-интервью

4️⃣Идеальное - враг хорошего. Есть подходящий пример — задача “Сделать свой Яндекс Такси”. Многие помнят, что для её решения используется структура данных QuadTree, но забывают детали. Из-за этого некоторые кандидаты пытаются наугад вставить QuadTree в своё решение, чтобы всё сложилось. Они знают правильный ответ, но пытаются угадать, как его достичь, и это выглядит печально. Гораздо интереснее наблюдать за кандидатом, который начинает с самого простого решения и постепенно усложняет его.

✔️ Совет: Начинайте с простого решения и шаг за шагом его усложняйте.

5️⃣Многие кандидаты не проходят интервью, потому что просто перечисляют технологии, такие как nginx, MySQL, RabbitMQ, Node.js, но не могут объяснить, почему именно эти технологии подходят для решения конкретной задачи. Технологии меняются, но принципы проектирования систем остаются неизменными. Есть негласное правило: если на интервью упомянул технологию, будь готов к тому, что это откроет ящик Пандоры — последуют дополнительные вопросы, на которые нужно будет ответить.

✔️ Совет: Не упоминайте технологии без необходимости, фокусируйтесь на принципах System Design

6️⃣Не уметь пользоваться http://excalidraw.com/. Можно потратить ценное время, пытаясь разобраться, как рисовать схемы. Горячие клавиши могут также сэкономить секунды. Еще начните изучать Canva Whiteboards, скоро мы захватим весь мир (шутка если что)

✔️ Совет: Тренируйтесь рисовать схемы перед интервью.

✔️Сохрани себе на будущие собеседования, поможет в подготовке

🇵🇱 Опыт в Google, Poland

Первая часть была тут
Вторая часть тут

Куда проходило собеседование?

в Гугл

Как вообще получил приглашение на собеседование?

По рефералу

Какие были этапы и до какого этапа дошел?

Дошел до получения оффера

Какие примерно были технические и поведенческие вопросы?

У Гугла подход был интереснее: они начинали с простого вопроса и затем усложняли его. Не похоже на литкод, где тебе дают вопрос, и ты должен его решить. Тут больше акцент на обсуждение и ход твоих мыслей.

Поведенческие вопросы были стандартные: про проекты, стрессовые ситуации, конфликты и т.д.

У меня не было систем дизайна, но вместо 2х тех интервью было 3

Как тебе процесс интервью и сами интервьюеры?

Процесс был стандартным, и все интервьюеры были позитивными. Но на одном из технических интервью возникла ситуация, когда мне показалось, что интервьюер меня либо не слушал, либо не понимал, и при этом не задавал вопросов. Я придумывал решение и объяснял его, но она предложила сразу написать код. Я ответил, что лучше сначала обсудить подход, чтобы потом не тратить время на неправильный код. Кто предлагает сразу писать код?! Затем я предложил решение, и она просто ответила: "Да, давай." В процессе написания кода у меня возникли вопросы, например, как она хочет, чтобы я реализовал ту или иную часть, на что она отвечала: "На своё усмотрение." Это показалось мне очень странным, потому что я как будто сам себе придумывал задачу. После интервью я сразу написал рекрутеру.

Как ты думаешь, где показал себя хорошо, а где не очень?

Из-за того, что у меня было три технических интервью без вопросов по системному дизайну, попасть в Google оказалось легче всего. Не думаю, что с вопросами по системному дизайну это было бы так же легко. Могу сказать, что технические задачи решал хорошо и на все вопросы отвечал.

Твои личные советы по подготовке?

Решайте наиболее часто задаваемые вопросы на LeetCode.

Придумайте больше историй для поведенческого интервью.

Автор: Рауан @r_amangeldiyev

✔️ Давайте поддержим автора лайками и добрыми комментариями 🙂

#google #реальныйопыт

😤Почему собеседования такие?

Цель собеседований в бигтехе на самом деле это не про найм лучших, а наоборот случайно не нанять “плохого” кандидата.

Кто-то с этим может не согласиться, но это то, что я наблюдаю постоянно. Поэтому мы периодически слышим как сильным разработчикам отказывают и порой даже сами сталкиваемся с таким. Несправедливо? Возможно

Почему же так?

Все дело в деньгах. Разработчики это дорогостоящий ресурс. Чтобы люди начали продуктивно работать проходит в среднем 3-6 месяцев.

Теперь допустим человек не справляется и после пробного периода его увольняют. Помимо зарплаты есть еще и задачи, которые теперь придется отложить, команда не сможет достичь всех целей, которые изначально планировались, упущенная возможность для бизнеса. Нужно будет запустить новый интервью процесс и искать новых кандидатов. Есть еще куча неявных затрат. Это дорого. Дополнительный час на кандидата на собеседовании позволяет сохранить вплоть до полугода человекочасов.

😔То есть компания готова пожертвовать хорошим кандидатом, лишь бы не нанять неподходящего.

Именно поэтому мы имеет CV screening. Этот полуавтоматический шаг позволяет очень быстро отсеить потенциально неподходящих кандидатов, чтобы не тратить время рекрутера.

Звонок рекрутера и первичный кодинг по сути позволяют сохранить время финальных собеседований. Вместо 5-6 часов собеседований и обсуждений, тратится всего лишь 1 час.

К чему это все?

• Это совсем не значит, что интервьюер ищет за что зацепиться и завалить. В большинстве случаев наоборот, они ищут как можно больше причин, чтобы пропустить дальше.
• Проверка CV это архаичный процесс, но выполняет роль фильтра.
• Нас всех бесит количество созвонов на интервью. Но компания таким образом перестраховывается.

🍪8 заповедей переговоров

Миф: Мне нужно несколько оферов, чтобы торговаться.

Нашел классную статью по переговорам. Там описаны 10 заповедей, но я выбрал лишь 8 из них. Как всегда ссылка на оригинал в конце.

🔹Переговоры начинаются намного раньше, чем вы думаете

Рекрутеры с первого звонка попробуют узнать ваши ожидания по деньгам. Не давайте эту информацию.

Попробуйте ответить вопросом на вопрос: “А какая у вас вилка на данную позицию. С радостью отвечу если мои ожидания вписываются или нет. Можем обсудить более точные цифры после всех этапов”.

🔹Собирайте информацию походу собеседований

Задавайте вопросы, которые помогут вам потом торговаться.

- Почему нанимаете на эту роль?
- Какие проблемы хотите решить?
- С какими сложностями я столкнусь?

🔹В FAANG компаниях у рекрутера может не быть права голоса

В бигтеке зачастую есть комитет по компенсациям, который определяет зарплату на основе собеседований, опыта и навыков. Чтобы не оказаться запертым в таком треугольнике, храните и умело используйте новую информацию. Дополнительный офер или текущая работа это возможность вернуться к переговорам.

🔹Читайте между строк

Если предложили мало, то возможно на каком-то интервью вы показали себя не очень. Не нужно ничего доказывать. Попытайтесь узнать что пошло не так и устранить вопросики, например договориться на дополнительное собеседование. Сделайте это перед тем, как начнете торговаться.

Если предложили средне. Дождитесь знакомства с командой. Постарайтесь заинтересовать нанимающего менеджера и сделать так, чтобы он были вашим адвокатом на переговорах.

Если предложили много. Есть вероятность что вас оценили на уровень повыше, но решили оставить текущий уровень, увеличив зарплату. Это значит, что можно торговаться не в рамках своей вилки, а вилки на уровень выше. Простыми словами, если мидлу предложили много, то стоит запросить синьорскую зарплату.

🔹Ваша задача - завоевать сердца

Продавать себя и свои навыки нужно до офера. Каждое собеседование, каждый созвон это возможно запомниться и оставить хорошее впечатление о себе.

🔹Основывайтесь на данных

- Насколько хороший офер? https://candor.co/offers
- Из чего состоят компенсации? https://candor.co/guides/salary-negotiation#understand
- Акции, опционы, зарплаты https://www.holloway.com/g/equity-compensation/preview
- Как работают налоги? https://www.picnictax.com/tax-planning-for-startup-employees/

🔹Сравнивайте предложения

Компания компании рознь. Кто-то больше дает в первый год, кто-то больше выдает опционов, у кого-то выше релокационный бюджет. Сравнивайте разные варианты объективно, не бегите только за высокой базовой зарплатой.

🔹Просите

Миф: Мне нужно несколько оферов, чтобы торговаться.
Реальность: Достаточно сказать, что вы общаетесь с разными компаниями.

Миф: Мне нужно предоставлять копии моих оферов, чтобы торговаться.
Реальность: Нет. Все подписывают NDA это всегда валидная причина, чтобы не раскрывать дополнительную информацию с других собеседований.

Миф: Мне нужно отправить на почту запрашиваю зарплату и обосновать ее.
Реальность: Не ведите переговоры по почте. Всегда обсуждайте офер по телефону.

Миф: Я нашел примерную вилку зарплат в Glassdoor, я могу использовать это в переговорах.
Реальность: Это не аргумент. Каждая ситуация по своему уникальна. Умейте обосновать свои ожидания.

Миф: Если я буду говорить какой я классный, то это повысит мои шансы.
Реальность: Вас уже оценили по навыкам. Теперь другая фаза, где вы используете свои козыри и добытую информацию. Например если после общения с командой и менеджером, вы понимаете, что придется выполнять больше работы, то это валидный аргумент в переговорах. Заставьте их предложить больше, создав препятствия, которые рекрутер должен преодолеть, чтобы вас заполучить.

Миф: Нужно быть более агрессивным и угрожать выйти из переговоров
Реальность: Не самая лучшая стратегия. Намного эффективнее попытаться с рекрутером вместе найти решение, которое устроит всех.

➡️Ссылка на статью
https://www.lennysnewsletter.com/p/negotiating-comp

✔️Сохраните себе на будущие переговоры по зарплате

🚀 Как перестать тонуть в задачах и начать работать эффективно

Нашел для вас и для себя геймчейнджер в личной эффективности на работе. Обожаю такие посты. Прям в предвкушении начать его использовать.

Это моя большая боль. Обычно я планирую на ходу, беру и делаю, то что вижу в джире. Иногда бывает, что появляются более срочные задачи и нужно взять их в работу. Помимо основной работы, есть активности, где я делаю свой вклад в компанию, например собеседования. Еще хочется заниматься самообразованием.

И порой я нахожу себя в ситуации, когда работаю много, но это не всегда отражается на целях команды, компании. В такие моменты я чувствую себе перенагруженным.

Я читаю сабстак Jordan Cutler и недавно он поделился своим методом планирования работ на неделю. Инженеры пишут, что после внедрения данной практики, их продуктивность выросла и чувство излишней назгрузки прошло.

Меня очень зацепил подход планировать и отслеживать, чем занимаешься всю неделю. А потом в конце недели посидеть и рефлексировать над тем, что пошло не так.

Не буду забирать хлеб Джордана, шаблон доступен платным подписчикам. Вы можете подписаться на месяц и получить шаблон. Или построить свой собственный на основе видео примера, там не rocket science.

Через пару месяцев напишу результаты и возможно поделюсь своей версией документа.

➡️Ссылка на статью + шаблон для платных подписчиков
https://read.highgrowthengineer.com/p/how-i-plan-my-week-as-a-senior-engineer

➡️Тут видео, где он объясняет как это работает.
https://www.loom.com/share/154457fdea8e4e3c8b9bbe5ab8d6b1c5?sid=fc8184ec-c14e-4af6-8437-686c31a32059

✔️ Сохраните себе и используйте на здоровье

🚓 Leetcode vs собеседования

Я периодически читаю научные публикации и недавно наткнулся на занимательную работу под названием “Does stress impact technical interview performance” или в переводе на русский “Влияет ли стресс на результат технического собеседования”.

Взяли 50 студентов и разделили на 2 группы. Участникам первой группы давали техническую задачи на алгоритмы и структуры данных, и оставляли их одних в кабинете. Они решали задачу на доске без участия интервьюера. С участниками второй группы в кабинете всегда находился собеседующий. Все участники одевали специальные очки, которые отслеживали уровень стресса на основе движения зрачков.

Результаты эксперимента

• Кандидатам первой группы было сложнее контролировать время. Больше 50% ребят из второй группы закончили задание в первые 10 минут, у первой группы результаты похуже.
• Кандидаты второй группы жаловались на стресс связанный с надзором и дополнительный стресс, чтобы говорить и писать решение одновременно.
• Группа без интервьюера не смогла решить задачу в 36.3% случаев. Процент заваливших в группе с интервьюером составил 61.5%.
• У группы с интервьюером наблюдалось более медленное движение глаз, что говорит о более высоком уровне стресса.
• Эксперимент также показал, что группа без интервьюера чаще находила самое оптимальное решение, что говорит о снижении навыков решения задач если рядом есть собеседующий.

Как это связано с Leetcode?

Если подумать, то решение задач без интервьюера - это тоже самое, что и решение задачек онлайн. То есть первая группа это leetcode, вторая группа это собеседования в tech компаниях.

Этот эксперимент подтверждает то, что я стараюсь донести многим молодым ребятам. Решение 500-1000 задач на литкоде не гарантирует успех на собеседовании. Нужно практиковаться на пробных или реальных собеседованиях, выгуливать свой страх.

На реальных собеседованиях нужно уметь справляться со стрессом, говорить и писать код одновременно, контролировать время, уметь объяснять свое решение и быстро адаптироваться, если что-то пошло не так.

Просто запомните эти цифры 36.3% и 61.5%. Без пробных собеседований вы существенно уменьшаете свои шансы на успешное прохождение интервью, а соотвественно и на получение офера.

➡️Ссылка на публикацию
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3368089.3409712

━━━━━━━━━

Это идеальный прогревающий пост и тут должна быть ссылка на запись на какой-нибудь курс. Но ее нет, пока 🙂

Небольшая затравка. Я сейчас готовлю программу менторства, направленную именно на навыки прохождения всех типов собеседований. Stay tuned.

✔️ Поддержи пост лайками и поделись с друзьями и коллегами, которым будет это интересно

🪙 Как заработать 1M$ на GitHub?

Парень ушел с работы пять лет назад и начал заниматься опенсорсом. Запустил два проекта Livewire и Alpine.js. За два года начал поднимать $100k/yr на GitHub sponsors. Больше всего денег принесли премиум подписки на продукт Livewire (725K) и рекламные интеграции (200K).

В своей статье автор Caleb Porzio приводит простые истины:
• Давать что-то, что люди могут купить. Люди хотят поддерживать проект, но не готовы просто так отдавать свои деньги.
• Начинать стоит продавая обучение. Обучайте за деньги как пользоваться вашим софтом.
• Работайте над оформлением и документацией. Пусть все важные новости, анонсы и курсы будут всегда видны потенциальным покупателям.
• И куча других советов, которые я пока не полностью могу осознать, но вы можете прочитать в статье.

Для меня лично GitHub это прежде себе место для хобби и pet проектов. В редких случаях, когда я вижу, что его используют на работе. Интересно, что кто-то делает ставку на платформу и полностью переходят на нее, увольняясь с работы.

➡️Ссылка на статью
https://calebporzio.com/i-just-cracked-1-million-on-github-sponsors-heres-my-playbook

━━━━━━

Пост не призыв к действию, а больше пища к размышлению. Что даже в айтишке люди по разному зарабатывают деньги.

Ставь 🌚, если у вас есть open-source проект, над которым вы активно работаете.
Ставь 🥱, если для вас опенсорс это интересно, но бедно.

🧑‍🚀 Почему сейчас так сложно устроиться на работу в айтишке?

Сегодня количество выпускников компьютерных наук самое большое в истории. Предложений на рынке стало больше.
• Одна из причин, это лозунги а ля “В Гугле вы можете получать миллионы”. Если говорить это слишком часто, то люди за этим начнут гнаться.
• Другая причина это дорогое образование. Это подталкивает студентов к выбору более прибыльных специальностей, таких как компьютерные науки и смежные с ними области.
• Технологии и компьютеры популярны как никогда. Вся наша сегодняшняя жизнь связана с технологиями, отчасти поэтому больше людей проявляют к ним интерес.

Рынок предложений сократился. Компании стали меньше публиковать вакансии и чаще увольнять. В целом количество сотрудников работающих в техническом секторе США замедлило свой рост.
• Первая причина. Изменения процентных ставок и налоговых обложений заставили компании ужесточить политики найма.
• FAANG начал нанимать меньшее количество людей.
• Нанимать стало сложнее из-за большого количества обмана и лжи.

Что насчет AI?
• Венчурные инвесторы верят в AI. Для AI проектов требуется больше капитала, но меньше людей. В 2024 году деньги больше вкладываются в оборудование и облачные вычисления, а не в найм сотрудников, что является настоящей причиной, почему AI "забирает" рабочие места.
• AI используется, чтобы создавать резюме, которое подходит под роль и пройдет первичный скрининг. В результате кандидаты, использующие AI для создания резюме, получают больше приглашений на собеседования, даже если они не соответствуют требованиям должности.
• AI не сможет заменить человека и не заберет рабочие места инженеров, эти страхи преувеличены. AI повысит производительность младших разработчиков, но не заменит их.

➡️Ссылка на статью
https://ryxcommar.com/2024/08/17/why-does-getting-a-job-in-tech-suck-right-now-is-it-ai

❤️Давайте поддержим лайками наших коллег, которым не просто найти работу в сегодняшних реалиях.

🕺Как трайвить на ревью?

Первый шаг к стаффу - Done ✔️

В Канве недавно закончилось полугодовое ревью. В первый раз за время работы в Канве я получил высокую оценку, excelling, что означает, что последние полгода я работал на уровень выше ожиданий. Потенциально это открывает возможность к повышению, но нужно еще 1-2 раза показать подобный результат, чтобы номинироваться. В любом случае, я считаю это достижение важной вехой на своем пути к стафф инженеру.

Давайте расскажу, что мне помогло

🙆‍♂️Тимлид - союзник

Мне удалось сделать своего тимлида адвокатом в борьбе за мое повышение. Самое сложное было принимать конструктивный фидбек и менять свой стиль работы. Взрастить инженера до уровня стаффа - это также первый подобный опыт у моего тимлида, и это стало совместным сайд-квестом, над которым мы вместе работали.

🎯Правильные задачи

Мне повезло оказаться в команде, где высоконагруженные сервисы и где идет активная разработка. Я старался выбирать задачи, где есть возможность поработать с другими командами, а также задачи, у которых есть явная польза бизнесу. Например между сложной технической задачей и средней продуктовой, я выбирал продуктовые.

😼Паспорт хвастуна

Я на протяжении полугода ввел brag document, где описывал все свои достижения. Это помогло мне и моему лиду еще перед ревью понять, чем я занимался весь цикл. Я о нем писал тут и тут.

🚧Вклад за пределами команды

Помимо того, что я показывал хороший результат внутри команды, я еще делал вклад на уровне компании. В основном это собеседования, помимо того, что я проводил интервью, я еще выступал перед студентами, придумывал задачи, записывал обучающий материал и так далее.

👀Пару инсайтов

Не стоит делать много средних задач, а лучше взять и закончить 2-3 сложных. По возможности стоит избегать задач, которые не покажут ваших сильных сторон на ревью.

Оценивают не действия, а результат. Можно написать сотню документов и подготовить десятки пулл реквестов, а что толку?

Вам могут говорить, что вы молодец и делаете много, а потом на ревью сказать, что это не входит в ваши обязанности. Писал об этом тут.

Важно не просто получить высокую оценку, а убедить руководство, что вы продолжите работать на этом уровне. То, что для мидла выше ожиданий - то для синьора это ожидаемый уровень. Никто не хочет потом выяснять, почему вы не справляетесь с работой.

⁉️Считаете ли вы, что ваш менеджер/тимлид делает все для вашего успеха? 👍👎

#roadtostaff

🪩Work Smart, Party Hard

Дочитай до конца, чтобы узнать супер важные лайфхаки 👇

Очередная интересная статья “Nobody ever gets credit for fixing problems that never happened” или “Никто и никогда не похвалит за решение проблем, которых не случилось”.

Начнем с физики. Фактическая эффективность любого процесса зависит от двух факторов: количества времени, затраченного на работу, и способности процесса, используемого для выполнения этой работы.

Объясню простыми словами. Чтобы повысить свою эффективность нужно или увеличить количество рабочих часов или научиться за рабочее время выполнять больше работы. Рассмотрим эти два варианта.

1️⃣ Тратить больше часов на работу дает сразу ощутимый буст к производительности. Например, можно задерживаться по вечерам и делать работу, ваши тикеты сразу начнут быстрее закрываться. Но спустя время, эффективность начнет проседать по ряду причин: не останется время на спорт, выгорание, начнете брать еще больше работы и тд. То есть на коротком отрезке времени - стратегия выигрышная, на долгом - проигрышная.

2️⃣ Второй подход. Допустим, что каждый разработчик вручную тестирует свой проект. Можно внедрить автоматические тесты, это займет какое-то время, поэтому производительность разработчика в первое время снизиться. Но после того, как система готова, разработчики сэкономят кучу времени на автоматическом тестировании. То есть картина противоположная, на коротком отрезке времени - стратегия проигрышная, на долгом - выигрышная.

Мораль

Если вы тратите свое личное время на работу это явный признак, что что-то в вашей рабочей жизни пошло не так.

➡️Ссылка на статью
https://web.mit.edu/nelsonr/www/Repenning=Sterman_CMR_su01_.pdf

Простые лайфхаки для оптимизации рабочего дня:
🔹Чтобы не стоять в очереди на обед, можно пообедать утром.
🔹Вместо того, чтобы 10 минут придумывать поздравления коллеге, это можно решить одним промптом в ChatGPT.
🔹Игнорируйте человека, пока он не напишет вам 3 раза.
🔹Не ходите на всякие all-hands, ваши коллеги и так расскажут вам последние сплетни.
🔹Не ревьюйте документы/пулл реквесты, пока их не поревьюили до вас, а потом можно не глядя ставить LGTM.
🔹Не улыбайтесь, чтобы с вами случайно не завели дружескую беседу. Можно не мыться, эффект тот же.

⁉️Поделитесь в комментариях вашими личными лайфхаками 🙂

🪜Простой фреймворк карьерного роста

Кто такие distinguished engineers? Почему до стаффа так тяжело вырасти? Как инженеры меняют мир?

По совету своего друга-коллеги послушать подкаст подлодки с участием Макса Страхова, бывший яндексоид, гуглоид, сейчас работает в эппле.

Подкаст про фреймворк уровней в Big Tech компаниях. Советую всем послушать, а тут приведу мысли, которые мне понравились.

Выжимка:

Заблуждение: “Чтобы расти по карьерной лестнице, нужно просто выполнять больше работы”. Делать много синьорской работы не сделает тебя стаффом. Каждый следующий уровень это совершенно новая работа. Нужно изучать необходимые навыки и перестраивать свое мышление.

Самая сложная часть роста это сбор доказательств, по сути нужно выполнять две работы одновременно: текущую роль и для роли повыше. При таком подходе тяжело избежать паралаллизма и переработок, на какое-то время придется помучаться.

Вторая по сложности часть роста - консистентность, показывать высокий результат на протяжении нескольких циклов. Самый раздражающий момент на ревью “Да, ты сделал проект, который подходит для стаффа, но мы хотим еще подождать и год посмотреть”.

Уровни
🔹 Junior Eng делает, что говорят
🔹 Middle Eng дают задачи, он задает вопросы в рамках этих задач
🔹 Senior Eng вместо задач ставят цели
🔹 Staff Eng переворачивает игру, он говорит организации, чем нужно заниматься
🔹 Senior Staff Eng участвует в запуске масштабных проектов, которые приносят компании больше миллиарда прибыли
🔹 Principal Eng меняют мир. Например создатели Bazel / Angular / React
- Distinguished Eng создают новую индустрии. Например map-reduce или Google Реклама

Чуть больше про staff swe:
🔹 Придумывает стратегии, как компании достичь своих целей.
🔹 Менеджер не указывает staff инженерам, чем им заниматься. Наоборот, стафф-инженер подсказывает организации или департаменту, на что стоит обратить внимание и чем заниматься.
🔹 Если синьор спрашивает, что нужно сделать, чтобы стать стафф инженером, то ментально этот человек не готов к этой роли.

➡️Ссылка на подкаст
https://soundcloud.com/podlodka/podlodka-384

➡️Ссылка на tg-канал
@faang_career

━━━━━━

Если честно, объяснение стафф позиции словами Макса это откровение в чистом виде.

Во-первых это дает понятное направление - иди и воплоти в жизнь свою стратегию.
Во-вторых это дополнительная мотивация. Ты становишься свободным от необходимости выполнять поручения, ты сам определяешь направление своей организации.

✔️ Сохрани себе пост, чтобы во вторник с умным видом обсудить с коллегами на кухне

🚓Leetcode vs собеседования 2

Сколько и каких задач решить на литкоде, чтобы пройти в MAANG?

Недавно мы обсуждали как литкод и реальные собеседования отличаются друг от друга.

Сегодня разберем статью от interviewing.io, про то, как статистика на Литкоде и работа в MAANG связаны друг с другом.

Эксперимент включал в себя опрос и оценку LinkedIn/Leetcode профилей 700 инженеров. На основе этих данных, платформа вычислила корреляцию между литкодом и работой в MAANG.

• У ребят, работающих в MAANG в среднем больше решенных задач, чем у других инженеров.
• Большинство топовых кандидатов на платформе http://interviewing.io останавливаются на отметке 500 решенных задач. Не сказать, что решение больше 500 задач дает ощутимый прирост к результатам.
• Данные показывают, что нужно решать hard задачи, шансы пройти в MAANG выше. Но не стоит заставлять себя решать только сложные. Лучше сфокусироваться на практике, чем подбирать идеальные вопросы.
• Каждые 50 решенных medium задач повышают шансы прохождения интервью на 3%.
• Каждые 50 решенных hard задач повышают шансы прохождения интервью на 7%.
• Начинайте с самых популярных вопросов.
• Иногда заявленная сложность не совпадает с фактической. Поэтому можно ориентироваться на acceptance rate.
• Контесты и соревнования не дают никаких ощутимых бустов к прохождению собеседований. В них стоит учавствовать, если только вам интересно.

➡️Ссылка на статью
https://interviewing.io/blog/how-well-do-leetcode-ratings-predict-interview-performance

✔️Поделись постом с коллегой, который сейчас проводит много времени на литкоде

🤳3 улучшения вашей поведенческой истории

Principal Solutions Architect из AWS делится своим 5 летним опытом интервьюера по прохождению поведенческих собеседований.

Вначале давайте вспомним, что правильная история состоит из 4 частей: Situation, Task, Actions, Results. Теперь давайте попробуем улучшить каждый шаг, чтобы история выглядела более синьорной.

Хорошие истории должны делать упор на следующие аспекты:
1. Масштаб и важность (Scope and Impact)
2. Техническая глубина и сложность (Technical Depth and Complexity)
3. Лидерство и работа в команде (Leadership and Collaboration)

🔸Situation

Чтобы интервьюер по ошибке не принял вас за джуниор разработчика, начните свою историю с масштаба (scope) и важности (impact).

Плохо: Наш онлайн магазин загружался медленно, особенно в пиковые часы.

Хорошо: Наш онлайн магазин, который ежемесячно приносит $10 млн выручки, стал медленнее загружаться, что отразилось на показателях, продажи упали на 5%.

🔸Task, Actions

В нашей истории мы должны показать, что задача была технически сложной. Дополнительно мы хотим продемонстрировать свои лидерские качества и взаимодействия с другими людьми.

Плохо:
Меня попросили улучшить скорость загрузки.
Я использовал Chrome DevTools, чтобы замерить производительность страницы и заметил, что картинки загружались медленно. Я сжал изображения и реализовал отложенную загрузку для изображений ниже линии прокрутки.

Хорошо:
Учитывая важность проблемы, я взялся за ее решение и планировал сократить время загрузки до 2 секунд.

Я руководил довольно сложной оптимизацией, включавшей улучшения как на фронтенде, так и на бэкенде.

Анализ на стороне бэкенда показал, что значительное влияние на медленную загрузку оказывали запросы к базе данных. Работая с командой бэкенда, мы внедрили индексацию базы данных и кэширование запросов, что сократило время отклика базы данных на 50%.

На фронтенде я оптимизировал изображения, и мы также внедрили сеть доставки контента (CDN) для глобальной раздачи статических файлов, что дополнительно уменьшило задержки.

🔸Results

Результаты нашей истории также должны отражать масштаб и вклад наших изменений.

Плохо:
Все эти улучшения сделали загрузку на 30% быстрее и значительно улучшили опыт работы с платформой для наших пользователей.

Хорошо:
Общие усилия привели к сокращению времени загрузки страницы на 30%, что позволило нам достичь целевого времени загрузки менее 2 секунд. Эти улучшения привели к увеличению коэффициента конверсии на 15%, что повысило ежемесячную выручку на 1,5 миллиона долларов.

➡️Ссылка на статью
https://read.highgrowthengineer.com/p/how-to-avoid-downleveling

✔️Сохрани пост на будущее, когда будешь готовиться к поведенческим собедованиям