Логика банка ВТБ:

"Мы не можем вас обслужить как обычного клиента, так как вы премиальный клиент"

Как же я устал от того что многие используют шаблон от HH или знаете вот эти цветные с красивой графикой.

Сейчас вам раскрою инсайд, который и так лежит, как открытая книга:
Рекрутеры любят глазами. Самое лучше резюме это черно-белое.

Вот вам несколько хороших шаблонов:
- Первый CV - самый простой и деликатный
- Второй CV
- Третий CV - самый красивый по моему мнению

Так же чек-лист:
- Убедитесь, что ваше CV содержит вашу фамилию, имя и основную должность.
Пример: Redjick_Ivanov_Data_Engineer.pdf
- Используйте простой и хорошо читаемый шаблон без сложной графики. Обязательно одноколоночный

Если вас интересует чем я еще пользуюсь, тут больше

Вакансия: Data Engineer (Middle+/Senior)
Компания: Noname (Crypto) UAE
Предполагаемая вилка: 5000$ (450k rub)
Период собеседования:
Ноябрь 2025
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR -> Tech interview -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
Подавался через внешнего рекрутера. Было опубликовано много похожий вакансий, на самом деле это одна. Ищут DE, который работал с on-chain данными и кто построит pipeline по сбору данных. Дальше собеседоваться не стал, так как вилка и объем задач не соответствует компенсации.

Описание вакансии:
"Senior Data Analyst. Big Data
Work mode: Remote
Про тебя: 3+ года опыта в дата аналитике. Глубоко знаешь SQL. Уверенно владеешь BI-инструментами (у нас Tableau). Опыт построения аналитики продукта и маркетинга с нуля."

Казалось что может пойти не так?
А вот что:
"Ответ:
Добрый день, спасибо за ваш отклик! К сожалению, рассматриваем кандидатов из Украины. Всего доброго!"

Как же бесят эти "Корпоративные методы манипуляции":
OKR, KPI, матрицы компетенций и так далее

Я реальный хейтер всех этих манипулятивных штук и меня очень раздражает когда компании пытаются их внеднить.
К сожалению, я попал под их влияние.
Больше всего меня бесит, что я не могу признать не максимальную оценку. Я хочу всегда добить все до 100% и все должно чуть ли не идеально.

Все эти SLA, DR, KR, SR это чисто манипуляции над сознанием людей, что они должны соответствовать каким-то метрикам, а по итогу получаем выгоревшего сотрудника. Да, я закрыл этот квартальный план на Q4, но мне так вынесли мозги и нервы, что я при следующем буду жестко косить все внедрения новых фич, чтобы мне было легче.

А знаете что происходит в компаниях побольше? Эти KPI просто перекладывают друг на друга. Руководитель на руководителя, а те в свою очередь на своих подчиненных, и по итогу: Получаем просто цепочку, где ответственный самый низший сотрудник, который будет ебашить, как не в себя. А еще мне бесит что в корпорациях есть например общая оценка: AA - которую получают допустим 80% команд, другие 15% получают А, а те кто получил B/C - это вообще кто не работал, но таких практически нет, но чтобы получить AAA, это нужно так выебнуться, что все должны просто целовать ваши руки, что вы показали ебанутые результаты и это должно одобрить две комиссии и само правление. Меня всегда бесило что у меня были без амбиционные менеджеры, которым было норм получить AA, а что выше пох, мы не хотим так сильно потеть ради этого, а мне всегда получить ААА, потому что есть амбиции и хотелось вот этого престижа, но на самом деле все это шлак.

Никому это ничего не нужно, лучше работать в стартапе без процессов, чем в стартапе с процессами.

Обновил материал по Clickhouse:
- Добавил техники оптимизации
Ссылка:. Clickhouse

Обновил материал как находить работу:
- Добавил 3 новых источника для поиска работы
Ссылка: Как находить работу - материал вместо консультаций

Обновляется по степени прохождения собеседований:
Задачки с собесов
За прошедший месяц (Ноябрь) добавлены задачки из Яндекса, Магнита, Авито, Winline и другие.


Другие Конспекты:
1. Apache Spark
2. Greenplum
3. DWH+Hadoop+Kubernetes
4. Lakehouse Conspects

Знаю что у каждого Data-специалиста возникал вопрос:

А какого это разрабатывать сервисы в больших компаниях?

Сегодня я вам и отвечу на этот вопрос и вы даже сможете изучить более подробно какого то перекладывать YAMLики из одного места в другое)

В качестве примера для демонстрации/симуляции мы используем документацию MTS MWS, которая является публичной! ( Мне подтвердили что эта часть должна находится в открытом доступе)

Перейдя на главную страницу(источник ниже), мы можем увидеть сервисы (велосипеды), которые говорят вам: Слушай, ты просто перекладчик JSON, YAML файлов и твоя обязанность запросить доступ ТУТ и заполнить YAML'ик тут, а весь код уже написан за тебя. Ты лишь винтик без скиллов)

Вы можете посмотреть как работает каталог под кодовом названии Cat.

Как строятся дашборды и как вы будете их строить.

Или можете посмотреть как вы будете внутри МТС использовать их кастомный сервис велосипед по Data Quality, который вы нигде не сможете переиспользовать в своем будушем опыте вне МТС)))

Если вкратце, то на каждый общедоступный инструмент поддерживаемый глобально, есть внутренний сервис в MWS, который требует от вас заполнения JSON, YAML и навыка CTRL+C + CTRL+V.

Так же хотел обратить ваше внимание что сейчас есть в качестве технологий, которые существуют на данным момент и что тестируют как прорывное)

Текущая инфраструктура:
Доки

В основном тут используется: Hadoop + Spark + Hive + тысяча кастомных библиотек, код которых можно посмотреть в открытом доступе.

Так же можно увидеть как ребята используют Trino для подключения к различным источникам: MongoDB+Oracle+Hive.

Можно так же посмотреть как ребята используют Clickhouse. (но там вроде чисто для хранение логов)

Самое главное что мне показалось интересным:
PoC Starrocks+Iceberg

Там вы можете полностью посмотреть архитектуру будущего решения. (не беспокойтесь, если вы придете в МТС, это будет не ваша задача, а задача двух DE из 400+ Data специалистов в компании.

Источник анализа: Docs

Когда решил спросить Senior'a в твоёй команде

Кстати, кто не знал кто реализовал ИИ для "оптимизации" сотрудников Сбера 😁

Вакансия: Data Engineer (Middle+/Senior)
Компания: Tribe (white-label агентство) / NDA iGaming
(по слухам — крупнейший IT-работодатель на Кипре в своей нише)
Предполагаемая вилка: ~6 000 € gross
Период собеседования: декабрь 2025
Формат работы: полный remote, контракт B2B
Этапы собеседований:
HR → Tech Interview → Offer
Краткая справка о процессе интервью:
Основной фокус был на моём реальном опыте:
- кейсы работы с ClickHouse,
- оптимизация запросов и пайплайнов,
- обсуждение архитектуры,
- принятие технических решений.
Без жёстких алгоритмов и «душных» задач — живой разговор про практику.
Команда входит в состав DWH-направления, основная зона ответственности — рекомендательные системы.
Общее впечатление от команды — очень тёплое, спокойное, не токсичное.
Без напряжения, без давления — приятный, профессиональный диалог.