Как найти работу за рубежом, если страшно и непонятно с чего начать?

Международный рынок открывает двери к крутым проектам, зарплатам в долларах и евро, но иногда кажется искать работу за границей долго, нудно и слишком сложно!

Непонятно, что делать. Правила рынка другие. Здесь мало резюмешки на хэдхантере и рекрутеры за тобой не бегают толпами. Нужно заводить LinkedIn, искать рефералов, выискивать вакансии среди десятков джоб-бордов...

Разобраться быстро самому почти невозможно. Зато есть такие ребята как AgileFluent 👇

Они уже 4 года помогают IT и Digital специалистам выйти на международный рынок. На их счету — 800+ офферов в 32 странах в такие компании как Amazon, Cisco, UniCredit, Revolut, FLO, Ferrero, N26, ALDI, Semrush, Wheely…

Они ведут крутой канал про международку, где делятся:
✔️ историями тех, кто переехал и зарабатывает в валюте,
✔️ разборами резюме и LinkedIn профилей,
✔️ персональными подборками вакансий,
✔️ гайдами и чек-листами по CV, CL, LinkedIn...

Если давно мечтал о работе за рубежом — это твой знак! Начни с их канала :)

👉 Подписывайся

Реклама. ООО «Эджайл», ИНН 7810964334, erid:2Vtzqvk5SgK

Что вы знаете о стратегии данных (data strategy)?

Стратегия данных — это комплексный план организации по управлению данными как стратегическим активом для достижения бизнес-целей. Это документ или набор принципов, определяющих, как компания будет собирать, хранить, обрабатывать, анализировать и использовать данные для создания ценности.

ОБычно про стратегию часто говорят в компаниях, но все ограничивается презентацией с планами на будущее.

Поэтому ценность этого мероприятия совсем размылась, хотя это должен быть важный документ, который расскажет все зачем нужна дата команда и куда потратят кучу денег следующие несколько лет.

Как у вас дела со стратегией? Писали? Видели?

Пример некомпетентности или лени? Вопрос только чей — моей или менеджера?


У компании есть Stripe (платежная система), в которой заведены продукты и подписки. У каждого продукта есть свои вложенные свойства — план, срок, страховка и т.п.

Задача: сделать дашборд с простыми показателями — ARR, Active Customers, Cancellation, Expansions и т.п.

Как работает система: Fivetran загружает данные в Snowflake, dbt использует medallion architecture, дашборд в Sigma BI.

Максимально популярный кейс для стартапов и небольших компаний в Северной Америке.

Команда и контекст
В команде (data team) есть VP, Product Manager Customer Analytics, Data Analyst.
Есть существующие dbt-модели от прежнего подрядчика и дашборд в Sigma BI по подпискам, который каждый день просматривается exec-командой.

Моя зона ответственности: вся data & ML инфраструктура, CI/CD, инструменты и т.п. То есть для меня бизнес-логика subnoscriptions — это black box. Хотел бы я лучше понимать подписку? Возможно. Удвоит это мой доход? Нет;)

На добровольно-принудительных основаниях мне предложили пофиксить subnoscription black box, как я это ранее делал для других доменов (sales, marketing, product usage, customer service).

Что произошло
Вместе с Cursor (AI), открытыми примерами dbt-моделей и документацией API я смог создать Subnoscriptions V3. Почему V3? Потому что V2 сказали убрать, так как цифры не сильно похожи на V1 — тот, который каждый день смотрит exec-команда.

Когда я закончил V3, меня стали спрашивать: «А почему показатели расходятся с V1?» Ответ простой — логика другая. И каждый день сыплется порция новых вопросов и идей.

В какой-то момент я потерял суть событий и вообще задался вопросом: если цифры в V1 так нравятся exec-команде, то почему бы не оставить их? (Риторический вопрос)

Так как я взялся за эту задачу, я как бы стал ответственным за это дело. И все дружно приходят ко мне с вопросами, как будто я эксперт в подписках, знаю всё про ARR/MRR и другие тонкости расчётов, и особенно знаю, почему V1 и V3 расходятся.

Самое главное
Эталонных цифр нет. То есть ни V1, ни V3 мы не можем сравнить с истиной. В Stripe есть свои дашборды, но команда решила, что там показатели ниже, чем в V1, и поэтому такое нам не подходит.

Ещё недавно узнал от CTO, что он эксперт по подпискам, а всё это время (2–3 месяца) работа велась под руководством Product Manager.

Два взгляда на ситуацию
А) Вы работаете в стартапе, и вы можете надевать шляпу инженера, аналитика, продакта и выходить за рамки своих обязанностей, вообще кидаться на амбразуру при любом удобном случае.
Б) Вы эксперт в определённой области — в моём случае дата-инфраструктура, и я отвечаю за всю систему в целом. Моё преимущество в том, что мне не надо ковыряться в domain-логике, особенно если это не простые вещи, как продажи, где ПРИБЫЛЬ = СУММА × КОЛ-ВО ЗАКАЗОВ, и я смогу посмотреть в backend на правильный ответ.

PS Это я очень вежливо описал ситуацию 😉

Моя позиция
Со своей колокольни я могу сказать, что моё время расходуется неэффективно — вариант Б, и скинуть на меня такой проект неправильно. У меня чувство, что я расходую энергию на какие-то глупости из-за того, что кто-то не захотел разобраться в сложном вопросе и решил делегировать мне.

На данном примере я хотел показать пример неэффективного использования инженерного времени и отсутствия правильного распределения обязанностей, которые ведут к:
• Проблемам с качеством insights
• Проблемам в других областях, которые просто простаивают
• Ухудшению климата в команде
• Waste времени и ресурсов

Я считаю, что начиная с определённого этапа компании должны использовать профессионалов и их сильные стороны, вместо того чтобы затыкать ими дыры.

Существует известный красный флаг - это когда вам говорят, это не моя работа, или у меня этого нет в обязанностях. К этой ситуации я этот пример не отношу. И тут важно, что это у всего есть предел и не возможно требовать от человека то, что за 2 года никто не могу сделать и все избегали. Если посмотреть на расход токенов в AI на эту задачку, что за 3 месяца набежала кругленькая сумма. Без AI вообще бы была труба.

Контекст из индустрии
Таких ситуаций много. В 1Password на ARR и подписках погорело много аналитиков (уволили), так как часто бывает полный хаос внутри, начиная с момента, как вы заводите новый продукт в системе.

Вопрос к вам
Есть ли у вас примеры, когда к вам прилетала задачка, которая не совсем про вас, или когда вы давали задачу человеку, а он её избегал?

Канал Лёши Арефьева про управление IT продуктами @alexcouncil. Метрики, инструменты и полезные материалы на околопродуктовые темы.

Подборка интересных постов:

- что делать, когда исследований овердохрена https://news.1rj.ru/str/alexcouncil/1156
- проектный менеджмент для самых маленьких https://news.1rj.ru/str/alexcouncil/1142
- про метрики продукта: CAC - сколько стоит клиент https://news.1rj.ru/str/alexcouncil/1136
- шпаргалка: пирамида метрик https://news.1rj.ru/str/alexcouncil/1122
- про следующий уровень по позиции https://news.1rj.ru/str/alexcouncil/1020

Если интересно, подписывайтесь - @alexcouncil

Интересная точка зрения подъехала про использования токенов для LLM.

Я про такое даже не задумывался. Отличный хак для вендора.

Милое зрелище: девелоперы искренне верят, что «обманули систему», платя по $200 в месяц за безлимитный Claude Code. «О, я сжигаю токенов на $2К шестью инстансами Claude Code еще до завтрака!»
Приятель, ты сжигаешь не токены. Ты сжигаешь наценку.
Я подключил Claude Code к выделенному vLLM, чтобы посмотреть, что там реально «под капотом». После шести часов чистого кодинга и дебага картина такая:
* 47 млн входящих токенов (prompt tokens).
* 45 млн попаданий в префикс-кэш (prefix-cache hits).
* 96,39% коэффициент попадания в кэш (token-weighted).
* Реальные вычисления: 1,3 млн префилла + 300 тыс. токенов генерации.
Это не видеокарты пашут на износ. Это кэш с манией величия.
«Субсидированный» тариф Anthropic для кодинга на самом деле никакой не субсидированный — это лотерея кэширования. Когда они скармливают тебе хорошо квантованную смесь Haiku/Opus, которая на 96% состоит из зазубренного шаблонного кода, маржинальная стоимость стремится к нулю. Лимиты — это искусственный дефицит. Тарифы по $100 и $200 — просто психологические якоря.
Ты платишь не за вычислительные мощности. Ты платишь за ощущение безграничной власти, пока они душат тебя лимитами в «5 часов в неделю», чтобы защитить маржинальность своих GPU.
Агентный кодинг — это гениальный ценовой хак. Только не путай его с реальной экономикой токенов 🤡
Убедись, что твой ИИ принадлежит тебе. Облачный ИИ не на твоей стороне; он на стороне компании, которая им владеет.

ФААНГ уже нет… В топе их нет по зарплатам.

В этом плане для меня рынок Северной Америки — это большой непредсказуемый рынок. Тут всё ещё есть надежда найти интересную работу, высокую зарплату, начать что-то совмещать или делать своё. В целом нет предела, и есть рабочие варианты для роста дохода.

В РФ мне всё видится в другой плоскости. Все зарплаты чётко ограничены. Совмещение практически исключено. Главное направление дополнительного дохода — это коучинг, менторинг и курсы. Создать свой сервис или продукт очень сложно.

На рынке работодателей доминируют несколько основных компаний с известными вилками. Если брать дата-инженеров, то это всегда одинаковый доход и схожий стек. Рост только в лидов и руководителей, но сильно на доход не повлияет.

Так как я давно не работал в РФ, я могу ошибаться. Мой основной источник — это вакансии с GetMatch.

Как обстановочка?

Сейчас стараемся изучать каждые выходные проекты. Сегодня Snowflake + Terraform. Очень круто, что ребята выходят из зоны комфорта и учат других!

Как говориться elevate your game with AI - ну то есть пора уже дальше двигаться.

Кто смотрел мое видео как я на работе работаю и задачки закрываю одну за другой с AI, MCP, rulers, repo indexing и тп? Там я показал реальные практические примеры, которые закрывают 90% моих повседневных задач.

Но все это ограничено 1-2 сессиями с AI, где я, как бы контролирую файлы и процесс.

Все пошло дальше. Теперь инженер может запускать 20-50 сессий и агенты работают, каждый в свой git branch и потом все это собирается в pull request.

Я пока еще не приступил к такому, но это следующий шаг в разработке, уже без IDE.

Вот что почитать:
Gastown
Multi-Claude
Claude-flow

Это все будем разбирать на Surfalytics.

Даже уже сейчас вы может через tmux запускать агентов и контролировать план задача через OpenSpec.

PS при этом 98% моих коллег, а их явно очень много практически не используют базовые возможности. На их фоне я просто супер герой производительности, я уже думаю понижать скорость и просить AI помогать мне дозировать мою сверх производительность🙈

PPS: как видите Claude code сейчас number one для разработки.

А как у вас?

Сайт по system design (Рубрика #Architecture)

Многие мои подписчики знают, что я планировал написать книгу ... но я не уточнял какую. Суть была в том, что я параллельно занимался работой над несколькими книгами. Ближе всего к готовности была книга по System Design (с фокусом на подготовке к интервью) - мне просто было проще всего ее собрать из своих материалов. Я работал по стартинке - сделал желаемое оглавление, собрал часть глав из своих материалов и получил большой Google Doc. Но на каникулах меня осенило, что цель-то не в книге, а в удобной компиляции моих мыслей. Поэтому я поменял подход - скормил google doc сервису Lovable для создания интерактивного сайта, а дальше инкрементально начал его дорабатывать. Я этим занимался больше месяца и получился такой вот сайт system-design.space. Конечно, нет предела совершенству и я собираюсь продолжить его наполнение, но думаю, что он уже может принести пользу тем, кто хочет прокачаться в проектировании.

Если найдете какие-то ошибки или опечатки, то пишите - я буду править их по мере своих сил. В ближайшие месяцы я планирую добавить еще рекомендованных книг, поработать над пулом задачек, чтобы тут были не только классические из других книг + сделаю побольше красивых визуализаций. На более далеком горизонте я планирую пойти в стороне не только классическо system design, но и других типов, что описаны в главе про специфику интервью.

#SystemDesign #Interview #Career #Architecture #DistributedSystems #Databases #Engineering #Software

Давайте проведем опрос про уровень использования AI вами в работе.

Этап 1: Нулевой или почти нулевой ИИ: возможно автодополнение кода, иногда вопросы в чат

Этап 2: Агент для кодирования в IDE с разрешениями. Узкоспециализированный агент для кодирования в боковой панели запрашивает ваше разрешение на запуск инструментов.

Этап 3: Агент в IDE, режим YOLO: Доверие растёт. Вы отключаете разрешения, агент становится более широким.

Этап 4: В IDE, широкий агент: Ваш агент постепенно заполняет весь экран. Код нужен только для просмотра различий (diff).

Этап 5: CLI, один агент. YOLO. Различия (diff) пролетают перед глазами. Вы можете смотреть на них, а можете и нет.

Этап 6: CLI, мультиагентность, YOLO. Вы регулярно используете от 3 до 5 параллельных экземпляров. Вы работаете очень быстро.

Этап 7: 10+ агентов, ручное управление. Вы начинаете достигать пределов ручного управления.

Этап 8: Создание собственного оркестратора. Вы на передовой, автоматизируете свой рабочий процесс.

Я где-то между 4 и 6. Я не использую Cursor, поэтому CLI слово ко мне не очень подходит.

Сегодня у Cursor появилось обновление - CLI Agent. В целом я понимаю, что в IDE намного больше ограничений, так как она занимает весь экран и сложно иметь много окон с IDE, у меня обычно 2-3 сессии параллельно.

В след посте добавлю опрос.

🎓Старый добрый формат вебинаров 🎓
27 января в 20:00 по мск
Здесь в канале трансляция...

🖥 Тема: Единое пространство аналитики, или просто Тенгри.



⭐ Спикер - Голов Николай, последние годы строил аналитические платформы на таких системах как Snowflake и Databricks, о которых часто говорит Дмитрий.
🧩Собрал стартап, вместе с командой запилили аналог, о чем и расскажет нам.

На вебинаре мы попробуем разобраться, почему десятки тысяч компаний выбрали Snowflake, а те, кто хочет локальное развертывание, смогут выбрать Tengri Data Platform ( который доступнен как на своем железе так и в облаках, объединяющий хранение, трансформацию, визуализацию данных, SQL и Python, и все это для десятков и сотен TB).

🧠 Николай неоднократно выступал у нас, легендарные материалы про Data Vault Modeling (Можете найти на ютуб канале)

#Вебинар #datalearn

Там много классных AI штук появляется на рынке, что и не успеваешь за всем уследить, в Discord Surfalytics у нас даже есть специальные канал dev-boost-with-ai, где я собираю самое важное, что может повлиять на нашу работу.

Буквально на днях увидел про Clawbot. Судя по отзывам топ инструмент, который служит персональным ассистентом и живет на локальной машине (бесплатный и открытый).

Я хотел его попробовать для автоматизации создания и мониторинга задач в Jira, Notion, Asana. У меня всегда с этим проблема, я не создаю и не обновляю задачки.

А сегодня ребята скинули пост - From Clawdbot to Moltbot: How a C&D, Crypto Scammers, and 10 Seconds of Chaos Took Down the Internet's Hottest AI Project

Эта статья рассказывает о драматической истории проекта Clawdbot (теперь Moltbot) — самостоятельно размещаемого AI-ассистента, который за 72 часа пережил настоящий хаос.

Основные моменты:

Взлёт проекта
• Clawdbot набрал 60,800+ звёзд на GitHub за рекордно короткое время
• Это был AI-ассистент с "руками" — не просто чат, а инструмент, который реально выполнял действия (доступ к файлам, браузеру, командной строке)
• Поддерживал 50+ интеграций и работал через WhatsApp, Telegram, Slack, iMessage и другие платформы

Принудительный ребрендинг
• Anthropic (создатели Claude) потребовали сменить название из-за схожести "Clawd" с "Claude"
• Проект переименовали в Moltbot (от слова "molt" — линька у омаров, символ роста)

10 секунд хаоса
• При переименовании аккаунтов GitHub и X/Twitter основатель допустил ошибку
• Криптоскамеры перехватили старые аккаунты за ~10 секунд и начали рассылать мошеннические объявления
• Появились фейковые токены $CLAWD на Solana с капитализацией до $16 млн, которые затем обрушились

Проблемы безопасности
• Исследователи обнаружили сотни публично доступных экземпляров Moltbot с открытыми учётными данными
• Через Shodan можно было найти API-ключи, токены ботов, историю переписок и возможность удалённого выполнения кода
• Демонстрация показала, как за 5 минут можно перехватить письма пользователя через prompt injection

Вопросы к Anthropic
• Многие пользователи Moltbot использовали Claude как основную модель, фактически продвигая продукт Anthropic
• Сообщество недоумевает: зачем компания преследует проект, который увеличивал продажи их подписок?

Выводы статьи:
История показывает хрупкость экосистемы AI и open-source проектов — один юридический запрос может запустить цепную реакцию из взломов, скамов и хаоса. Проект технически остаётся сильным, но репутационный ущерб огромен.

Будьте аккуратны с новыми инструментами.

А Antropic есть станица с курсами. Я сам не проходил, но дал задание сыну (13 лет)

• AI Fluency for Students
• Claude 101
• Claude Code in Action

Раньше у него был VSCode + KiloCode, и он создавал простые игры. Я ему настроил Claude Code в CLI, и он сказал ему намного удобней работать в командной строке, чем в VSCode. Для меня это было неожиданно. Мне вот неудобно в CLI работать, я же не вижу файлы, которые меняется. А для него эти файлы были шумом, он сфокусирован на конечном продукте, и всякие там js, css файлы это лишняя абстракция, которую он еще не знает. Я его похвалил, что он делает крутые успехи, ведь даже в этом канале мало кто использует Claude Code😝

Конечно возникает вопрос - как же так, отдать AI весь процесс создания, а самому только смотреть на input/output. Возможно так и будет скоро и новое поколение явно будет использовать AI по другому. Я ему помог нарисовать диаграмму карандашом, что у нас происходит и как можно через API генерить картинки при загрузке страницы. Дальше я хочу, чтобы он загрузил эту игру (продукт) в Netlify (хостинг) и добавь настоящий домен. Таким образом будет пример end-to-end продукта. Я в 8 классе играл в Sims, Fallout 2 и Commandos, а тут такое раздолье. Так же каждый вечер мы слушаем summary книг про компании и бизнес и мой главный point для детей, что важна дисциплина, фокус и consistency.

На подходе у нас Mini Reachy - open source робот (300 деталей), который умеет разговорить и видеть, обязательно напишу про него, когда соберем. Еще детям очень понравились проекты от Mark Robert - Crunch Labs.

Что касается меня, то я решил параллельно работать на Cursor и на Claude Code (CLI), чтобы не отставать от трендов.

PS Вот прям сейчас AI сэкономил мне 150$. На кухне выбило пробки и перестал работать фильтр и половину розеток. В щитке я включал/выключал все - не помогло. Уже думали завтра вызвать мастера. Я сфоткал свои розетки и щиток, рассказал симптомы и получил решение - на одной из розеток на кухне есть circuit breaker, я его нашел и нажал, все заработало! Электрики скоро без работы останутся! 😆

#дети #ai