Сделаю отдельный формат постов с несколько необычными для интервью вопросами, однако ответы на которые потребуют конкретного понимания темы. Вопросы в основном будут про tech, но не обязательно. Вот пример из школьной физики:

Вы рыбачите в лодке в середине озера Байкал. Вы нашли ненужный вам свинцовый грузик на дне лодки и выбросили его в воду. Что произошло с уровнем воды в озере? 

Надо ответить и объяснить свой ответ. Это реальный вопрос с интервью на staff backend engineer в стартап в долине.

[Для новеньких на канале краткое содержание предыдущих серий: я зафейлил стартапчик и чтобы не жить с детьми под мостом, срочно ищу работу.]

При этом до последнего времени я никак не мог определиться, чего же я хочу. С одной стороны, меня тянет в стартапчик, где все еще только начинается. Плюсы ранних стартапов:
- Это с большей вероятностью будет весело и увлекательно, чем гнуть спину в корпорациях.
- Много свободы в плане выбора своих задач. У стартапов всегда важных и срочных проблем больше, чем они могут переварить. Бери, что интересно, и решай.
- Легче карьерный рост. В раннем стартапе вполне реально за несколько лет дорасти до какого-нибудь директора. Если условный Гугл этот стартап купит,то вот ты уже в топе карьерной лестницы гугла, и карьера вообще идет уже по другой траектории.

Минусы стартапов:
- Ранние стартапы по деньгам особого смысла не имеют. Я так-то не мальчик уже, надо чего-то там детям на каледж насобирать. Базовой части ЗП хорошо, если хватит на ежемесячные расходы. Эквити если и превратится в деньги, то очень нескоро. Кто не знал, только 30% сотрудников стартапов вообще свои акции забирают, остальные просто отдают компании обратно.
- Очень много звезд должно сойтись для успеха. Особенно меня напрягает зависимость от фаундеров. В условном гуглофейсбуке от Цукербрина зависит меньше, чем в стартапе от вчерашнего студента. К тому же фейсбук может сжигать миллиарды на метавселенные и VR, и ничего страшного.

Альтернатива — заскочить в топ компанию. Плюсы:
- хороший бренд в резюме поможет и дальше в карьере, и в поиске инвестиций, ежели я этого захочу.
- есть уникальные по сложности и масштабу задачи
- ЗП, очевидно.

Я все это варил в голове какое-то время, и наконец сделал свой выбор. Роднее вас у меня нет, так что от вас никаких секретов. Закоммичусь публично.

Я таргетирую топ компании. И логика, на первый взгляд, абсурдная. Просто потому что эта цель сложнее. И чтобы было еще сложнее, я постараюсь заскочить на стафа. Амбициозная цель лучше мобилизует меня и максимизирует перечисленные выше плюсы.

Из отягчающих обстоятельств:
- я нихера не стаф
- мой опыт слишком all over the place. Для стартапов это плюс, для высоких позиций в корпорациях — тяжких грех. Для стафа нужна глубина и, в идеале, специализация. Я над чем только ни работал, к тому же последние несколько лет стартапил и отвлекался на ML. Это самый большой мой минус.
- я подзабыл очень много всего, и то, что раньше давалось мне на изи (system design), сейчас идет с большим трудом.

Когда я вспоминаю об этих минусах, думаю, что до своей цели мне как до Луны, но A man should live dangerously.

Кстати, #задача Обычно я не берусь за take home, потому что у меня просто нет столько времени. Но в этот раз интересно.

Надо реализовать любой distributed consensus protocol с нуля, который знаешь. Я никакого не знаю. Ну ок, kinda знаю raft, но как в тумане. Поэтому щас и реализую его, точнее, что успею часа за 3. Заодно разберусь, потом на интервью блесну соплей на солнце.

И еще #задача на distributed systems, но тут просто поразгонять. Как бы вы реализовали распределенное хранилище данных с приоритетом на availability, weak consistency и read latency. Нюанс: ваши ноды — это мобильные телефоны.

В идеале, распишите как бы вы ответили на такой вопрос на интервью (понятно, что в укороченной форме). Вкратце что и почему, альтернативы, tradeoffs. Распишите так, чтобы я просто на интервью прочитал ваш ответ, и мне дали много денег, а вам — большое спасибо.

Пока писал посты, дочь проснулась. Реализовал рафт, называется

Новая серия нашего реалити шоу! Сегодня-завтра онсайт на staff backend со стартапом, GPU inference infra, series D, в общем на бумаге звучит неплохо, хотя и не мой топ. Скрестите пальцы на удачу, без нее я никак.

Промежуточные результаты

Project Deep Dive — 9/10 по исполнению. сам проект — ну 8/10 для стафа, overall — 7/10. Нет, пусть будет 8/10, тогда исполнение безупречное — 10/10, молодец
Coding — 8/10, долго провозился с подзадачей, потому что там надо было написать функцию, которая отображает одно пространство в другое. Так как голова у меня немного бо-бо, я все время забываю листочек с ручкой. Так что приходилось предствлять все в уме, а это было медленно и я все время сбивался. Но в конце концов все гуд, даже тесты написал
Kinda coding — реализовать две функции, одна пишет в коллекцию, вторая читает из нее. Все свелось к довольно низкоуровневому разговору про concurrency. Как читать из коллекции lock-free, что происходит при добавлении в коллекцию (например, если мы выбрали массив, то что произойдет, если надо увеличить размер массива). Плоховато прошло. Во-первых, я выбрал python, потому что на джаве я уже сто лет не писал и вообще готовился на питоне. Но конкарренси-модель питона я вообще почти не знаю. В принципе, это было не про конкретные реализации, можно было поговорить и про jvm, но java memory model я тоже не знал, а потом забыл. Плюс, я фокусировался не на тех проблемах и плавал в вопросах, которые я реально знаю. 5/10. Накинул себе пару баллов, потому что кое-какие проблемы я все-таки решил.

То есть пока 21/30, хотя тут, наверное, баллы суммировать нельзя.

Завтра system design еще.

P.S. Сама компания нравится все больше. Интересная задача + надо будет лидить довольно большую команду, что тоже интересно попробовать.

На курсе мы рассказываем, что поиск работы не спринт, а марафон, и очень важно правильно распределить силы. Но учить других и делать самому — это разные вещи.

На прошлой неделе я подвыгорел. Слишком активно стал готовиться, читая и решая иногда за полночь. При этом дети встают в 6. В результате на несколько дней я превратился в зомби. У меня очень хрупкий сон, и когда я слишком устаю, я не могу спать. От этого я сильнее устаю, а от этого я не могу спать. И самое неприятное, что появляется какая-то постоянная фоновая грусть, из-за которой я чувствую, что я должен ускориться, делать больше. Щедро стимулирую себя кофеином, что еще сильнее сбивает сон. Так я не даю себе отдохнуть и восстановиться. Надо ли говорить, что и эффективность подготовки, и перформанс на интервью в таком состоянии просто на нуле. Собственно, поэтому и тут писать никакого желания не было, потому что пошло оно все нахер.

Вчера встряхнул себя коктейлем из цинка, магния и креатина и наконец-то выспался. Я это к все чему написал. Не будьте как я. А я щас напишу апдейт за прошлую неделю

тот оставшийся system design прошел неплохо. Надо было захерачить бекенд для slack. В целом, я все расписал норм. Моя главная проблема сейчас — это плохой тайминг. Это лечится практикой. Собираюсь теперь активно мокать.

помимо этого был еще странный кодинг с autonomous driving стартапом. Странный, потому что мы закончили за полчаса вместо 50 минут. Интервьюер предложил мне задать вопросы, какие есть, но я был на своих кофейных отходах, так что сказал, что предпочел бы закончить поскорее. Это никого не смутило, и я прошел дальше.

Был project deep dive/system design с еще одной компанией, которая в процессе интервью мне сильно не понравилась. Там был отказ, на что я попросил фидбек потом, и мне дали! Оказалось, что я не смог хорошо рассказать про архитектуру и принятие решений в одном из проектов в стартапе. Конкретно, там из говна и палок была слеплена системка, просто чтобы быстрее попробовать. Это интервьюеру не понравилось, недолговечное решение, видите ли. Я хотел ему сказать, что его это ебать не должно, но это могли зачесть как редфлаг, и я промолчал. Короче, разошлись, как в море корабли.

На этой неделе парочка интервью еще, но вообще сейчас больше готовлюсь, чем собеседуюсь.

Просите, и дано будет вам; ищите, и найдете; стучите, и отворят вам;

Большинство компаний не дают фидбек после интервью. У многих это официальное правило. Однако я всегда прошу фидбек после отказа. Лучше просить не с формулировкой, почему вы считаете, что я провалился, а типа point me to my growth areas. И нередко его дают, по крайней мере, стартапы. Например, в начале поиска я зафейлил сразу 3 интервью с hiring managers в течение одной недели. Сам я не мог понять, что идет не так. В одном из случаев прилетел фидбек, что HM посчитал, что я не заинтересован в компании и приму первый попавшийся оффер. Я стал усиленно улыбаться, как будто я в детстве менингит перенес, и лучше делать ресерч о компании, и с тех пор не было ни одного отказа от HM, несмотря на менингит.

Краткий апдейт

Активно готовлюсь к финальному рывку, который планирую на март. Чувствую, что немного рановато. Все еще слишком неуверенно чувствую себя в system design и к бихейву почти не готовился. Но и растягивать это все до лета не хочу точно. Поэтому активно пытаюсь забить март онсайтами по максимуму. Только бы не заболеть и не вылететь на неделю из подготовки.

Напрягаю свой нетворк, как могу. К тому же, в некоторых компаниях процесс даже через реферал совершенно непрозрачный. Непонятно, тебя еще не зареферили, не посмотрели или ты просто не понравился.

Только что закончил интервью с рекрутером в одну distributed storage компанию. Позиция супер-интересная, стаф-левел, distributed text search engine, embeddings, etc, greenfield project. Минус — в долине (как и бОльшая часть интересных позиций, в принципе). Нафиг я уезжал тогда? Вообще в моей жизни все невовремя, так что ничего удивительного. Если я щас куплю биткойин, то завтра он будет стоить $10k, так это работает.

В разговоре с этим рекрутером, нашел одну из причин, почему некоторые рефералы остаются без ответа. В последней правке резюме я накосячил с датами в амазоне: уменьшил себе опыт + образовался 3-хлетний разрыв.

тут отказ без фидбека, но там я как минимум завалил concurrency кодинг-сессию с HM. На самом деле, и хорошо, было бы ошибкой к ним присоединиться. Ведь если они не берут меня, значит, плохо разбираются в разработчиках. Значит, им ничего не светит. Простая, но верная логика.

Еще был онсайт с autonomous driving компанией. Staff-level, строят новую команду, чтобы переделать свой simulation platform. Роль интересная и компания понравилась, но пока не тороплюсь с выводами. Надо понять, насколько эти разбираются в разработчиках.

У них был следующее:
- систем дизайн (пайплайн для симуляций self-driving, собственно). Прошло ни туда и ни сюда. Отвечал я так, не рыба не мясо. В конце концов, сказали, мол, looks very similar to what we’ve got in production. Ну и хуйня же у вас в продакшне, ребята. Короче, и не плохо, и не хорошо. Не то не се, короче.

- project deep dive. Попросили рассказать про 3 проекта. У меня получились бы неплохие тизеры для кинотеатров, когда смотришь превью — вроде огонь фильм, на деле тягомотина. В общем, и тут я расписал, как Лев Толстой, но мягко посоветовал углубиться в единственный проект, который я готовил. Прошло неплохо. Удалось пару раз что-то новенькое рассказать интервьюерам, а это всегда хороший знак.

- behavioral с директором. У меня были готовы 2 истории к этому моменту. Их я суперклеем к каждому вопросу присобачил. Получилось достойно. Если кто помнит номер Петросяна про шпингалеты, то выглядело именно так.

я далеко не ханжа, но я в шоке

Щас будет систем дизайн, который будет вести Oleg.

До этого был кодинг на тайаскрипте. Я две минуты вспоминал, как for loop написать. Но вроде справился.

2 мин назад у Миши начался ламповый бихейв. Усиленно помогаем с котом кормильцу семьи.

Ваша Вика и по совместительству админ канала. Накидайте тепла Мишане 🔥

налайкали мне оффер, от души, ребят! Стафф в RnD команду в стартапе, series D

Я пытаюсь использовать chatGPT для изучения всяких концептов про distributed systems и что я хочу сказать.

Говно на палке!

Не знаю, можно ли сделать адекватный инструмент для образования на LLM, но дефолтный chatGPT не работает вообще. Мб, я неправильно его юзаю, тогда научите меня кто-нибудь. Проблема в том, что он галлюцинирует просто постоянно и делает это с очень уверенным лицом. Это делает его непримененимым к изучению нового. Ведь как я должен понимать, где он не прав, если я по определению не знаю тему? Он даже часто противоречит самому себе в разных версиях. Например, 4o утверждает, что R-tree (geospatial index) хорош для апдейтов. А o3-mini-high говорит, что перебалансировка такого дерева сложна, поэтому не стоит его использовать в часто меняющихся данных.

И это фундаментальная проблема ЛЛМ-ок в целом и почему я думаю, что LLM — это круто, но мир по большому счету не перевернет. Но об этом в другой серии.

Ищу реферал вот в эти компании. Напишите в личку (@SuppressWarnings), плиз, если можете помочь:

- Etsy
- Roblox
- Brex
- Citadel
- Rippling
- Spotify
- Coinbase
- Zillow
- Amplitude
- The Block (Square)
- Nuro
- Scale AI
- Dropbox
- DocuSign
- Stripe
- New Relic
- Two Sigma
- Datadog
- Reddit
- Pinterest
- Plaid
- MOLOCO
- Cloudflare
- SoFi
- Figma
- Cruise
- Wayfair
- Snowflake
- Discord
- Wish
- OpenAI
- Antropic
- Uber
- Twilio
- Notion
- Airbnb
- HubSpot
- GitHub
- Character.ai
- Instacart
- Databricks
- Figma
- Harvey