Мама, я девопс

Я тут взглянула сверху на нашу команду, и вот какие роли у нас оказались:

🙂 Product Owner - выстраивает стратегии и дальносрочные планы развития продукта

🤔 Solution Architect - проектирует взаимодействия и интеграции между системами

🙂 Release Manager - отвечает за процесс релизов

👔 Lead DevOps - разворачивает инфру на опеншифтах (старается)

✍️ Big Data Analyst/восходящая звездочка PO - решает серьёзные вопросики на серьёзных созвонах

😥 Data Engineer - вкатывается в процессы, т.к. недавно пришёл

Это что получается, у нас некому работать? 🙂

English in Practice

Недавно сходила на собесы на английском 😱 Позвала одна трейдинговая компания, но не суть) Я ещё 2 года назад, когда заводила страничку на линкедине, хотела получить такой опыт, и вот он как бы есть

Я побывала на трех этапах:

1️⃣HR-screening
HR из Армении, неплохо говорила на русском, поэтому начало было плавным. Потом мы перешли на англ, она рассказала про компанию, я - про свой опыт

2️⃣Pre-tech
С Head of Data в Чикаго. Я думала, что будет тех собес, но это было про софты, мотивацию. Минут 25 мне рассказывал, чем они занимаются, кого ищут, какой стек - у них api + csv + postgres + shell + cron 😐
Про свой опыт, команду, офисы. Я снова рассказала про себя, но более подробно. Под конец мне вкинули несколько вопросов на общие знания:

- composition vs inheritance
- mixins
- functional programming
- joins, group by, aggregations
- data modeling
- relationships

🌸 Мысли и фразочки, которые я записала:

We don't assume everybody can do everything.

More often than 2 years is a red flag. (про смену работы)

А во мне он отметил "impressive resume", "english is amazing" (о чем я вообще не уверена после тех собеса) и склонность к лидерству (как знать).

3️⃣Tech interview
В этом году выпустившийся из колледжа неколлега, который задал такие вопросы:

А расскажите про свой опыт работы с:
- python?
- pandas?
- sql?
- legacy?
- java?
- etl?

- о хороших практиках проектирования ПО, которые вы применяли в работе
- самое крутое достижение

💻 И одна несложная задачка с hackerrank на возврат числа из строки со всякими разными corner cases, над которой я долго тупила, но все-таки довела до конца.

Например:
"-000102" == -102
"abc" == 0
"56abc90" == 56

🪐 Вопросы, конечно, слишком общие, от них сложилось странное ощущение. Пока не могу экстраполировать один собес на весь зарубежный рынок) Возможно, я дала не слишком развернутые ответы или их что-то отпугнуло, но по ходу собеса не почувствовала недоброжелательных интонаций❔ В общем, я запросила ОС, но пока без ответа)

Командный мудборд

Сделали с коллегами "мотивационный плакат" на одном из ретро за 5 минут
Вот такой у нас вайб😄

Всем хорошей недели!💻

🌄 Зарубежные подкасты про данные

В конце "Fundamentals of DE" была ссылка на подкаст, который ведут авторы книги. И мне захотелось погуглить, а какие еще подкасты про де есть. Взяла за основу список с прошлогоднего поста на реддите, убрала неактивные и добавила новые. Поделитесь, кто что слушает и что рекомендуете?

Monday Morning Data Chat - от авторов
The Analytics Engineering Podcast
The Data Engineering Show
The Data Engineering Podcast
The Data Stack Show
Drill to Detail Podcast
Analytics Power Hour
DataTalks.Club
The Data Cloud Podcast
The MongoDB Podcast
The Analytics Everywhere Podcast
The Real Python Podcast
Plumbers of Data Science Podcast
What's New in Data?
The Datanation Podcast

Мини-квиз

Есть два запроса. Какой из них корректный?

1️⃣

SELECT id, COUNT(*)
FROM demo
GROUP BY id
HAVING id = 3;

2️⃣

SELECT id, COUNT(*)
FROM demo
GROUP BY id
HAVING MIN(id) = 3;

🌟Ответ🌟

Вопрос тут

Правильный вариант - оба!

В having можно использовать:

⚫️любую агрегирующую функцию (необязательно ту, которая в селекте)
⚫️колонки из group by
⚫️константы (применение не придумала)

Так что чисто технически можно фильтровать значения и в having, но, вероятно, это будет дольше 😔 А в некоторых базенках оптимизатор сам делает, как where

Я начала курс по ✨систем дизайн✨

Давно хотела в это погрузиться - как проектировать, как считать ресурсы и нагрузку, как выбирать технологии

чтобы не только крутить таблички, но и выбиваться в тех лиды👔

У нас есть закупленные курсы, и конкретно этот от карпова на 5 недель. Я уже посмотрела первый вводный урок про то, что будет:

🔘как собирать фкц и нефкц требования
🔘как считать нагрузку
🔘как делать высокоуровневый дизайн
🔘а как покомпонентный
🔘а что по масштабированию, отзывчивости и мониторингу
🔘а сколько закладывать на это все в бюджет
🔘а может, лучше взять менее идеальную штуку, но по которой у нас есть экспертиза?

Среди спикеров Валерий Бабушкин, который накидал кучу непонятных букв типо ELP, consistent hashing, QPS, trie, фильтр Блума и т.д.
Ну ладно, не совсем непонятных 😁 Trie я видела в задачках на литкоде, а фильтр Блума использовала в магистерской)

Плюс это все еще и с точки зрения данных, а не чисто приложух
Короче, звучит супер хайпово 🍢

Я иду на интенсив по англу!

Есть люди, которые спрашивают про мой уровень англа и как я до него дошла. Все-таки он очень важен в нашей сфере, и гуглеж на англ - наше все. Так что рассказываю свою краткую историю...

📖 История

🟣Начиналось все очень плохо. Два года (весь 2-3 класс) мы просто читали, а в 4 снова начали учить буквы 💢

🟣В 5 всем классом поменяли препода, но уже были проблемы с аудированием.

🟣В 8 я перешла в другую школу с делением на сильную и слабую группы. По тестам я чуть недотянула, но мне разрешили остаться в сильной и попробовать. Мы на уроках смотрели Гарри Поттера в оригинале, и все понимали, а я нет 😭

🟣В 10 нам сказали, что именно мы все пишем ЕГЭ в след году. Я год с лишним ходила к репетитору, пока нам не сказали "отмена"

🟣В универе снова были входные тесты, и групп было уже 4 по градации. Да, я попала в сильную! Некоторые снова смотрели фильмы в оригинале без субтитров и имели большой словарный запас. Тогда я тоже начала смотреть фильмы 📺

🟣На 3 курсе я начала играть в онлайн-игрульку и наткнулась на english-speaking community. В течение 3х лет я подключалась на голос для обсуждений, читала абсолютно все чатики, постила мемы на англ, вела свой словарик частых сокращений, переписывалась с игроками в личке. Заметила, что у меня появился американский акцент

🟣Потом я захотела получить опыт иностранных собесов на будущее, но мое резюме было никому не нужно 🥲
А сейчас я наткнулась на AgileFluent, они помогают специалистам из IT и digital находить работу за рубежом, а также прокачивать бизнес-английский. У них есть крутые программы, ориентированные не на королевский Future Perfect Continuous in the Past, а на жизнь. И я решила попробовать какой-нибудь интенсив на 1 месяц.

Всего их 3, но мне понравились вот эти:
1️⃣ Engish for IT teams, где на англ ведутся скрам-церемонии (планирование, стендапы, демо, ретро)
2️⃣ Focus on Speaking - как решать конфликты, как давать фидбек и вести переговоры

Решила, что если с первым понятно - когда у тебя есть задачи, то кажется несложным спланировать спринт и рассказывать, чем ты занимался вчера и чем будешь заниматься сегодня.

А вот со вторым уже что-то поинтереснее.
🙂 Встречи 2 раза в неделю, где мы будем обсуждать реальные жизненные ситуации. Поток стартует 11 ноября, и если вы тоже хотите запрыгуть, то можете использовать мой реферальный код CREF-MMTTRM (7% на первую покупку)
Я в предвушении🙂

System Design. №1 Требования

Писала тут, что начала проходить курс по SD. Решила вести собственные конспекты, чтобы лучше укладывалось в голове.

🍊Первое - нужно ответить себе на вопрос:

Зачем нужна эта система?

Отсюда определить фкц и нефкц требования:

✨Фкц - это фичи. Которые будут нужны, даже если у нас суперкомпьютер с неограниченными ресурсами и ничего никогда не ломается.

✨Нефкц - вопросики к ограничениям системы, большинство замеряются метриками

Основные вот эти:

1. Производительность и масштабируемость

⚫️Requests/Queries per second (RPS/QPS) - запросы в сек
⚫️Connections per second (CPS) - соединения к серверу в сек
⚫️Throughput - пропускная способность в байтах/сек
⚫️Latency - задержка отклика (сеть, диск) в мс. Оптимально < 100ms

2. Отзывчивость

⚫️First Contentful Paint (FCP) - время загрузки первого элемента на страничке. Оптимально < 1.8s
⚫️Largest Contentful Paint (LCP) - время загрузки самого большого элемента на страничке. Оптимально < 2.5s
⚫️Time To Interactive (TTI) - время загрузки всех интерактивных элементов
⚫️Time To First Byte (TTFB) - время получения первого байта видоса
⚫️Bitrate - скорость передачи данных, бит/с

3. Надёжность и доступность

⚫️Uptime - процент времени работы системы
⚫️Availability - процент времени работы системы с учетом ее обслуживания, т.е. эта метрика может быть ниже
⚫️Mean time between failures (MTBF) - время работы между отказами
⚫️Mean Time To Repair (MTTR) - время восстановления после сбоя

4. Безопасность

Это соблюдение стандартов безопасности, защита от несанкционированного доступа, шифрование и т.д.

Тут можно потыкаться в метриках и потестить сайтики

#system_design