Итак, ты наконец-то нашёл свою первую работу в офисе. Добрая айтишечка или что-то иное — не имеет значения.

Итак, ты наконец-то нашёл свою первую работу в офисе. Добрая айтишечка или что-то иное — не имеет значения.

В ленте сплошные языковые модели и агенты, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI. Тем временем «скучный» классический ML: градиентный бустинг, аплифт модели, recsys, поведенческая биометрика, до сих пор тихо приносит реальную выручку.
Я Senior Data Scientist, работаю в финтехе, а также являюсь спикером по карьере и аналитике/ML в ИТМО и ВШЭ. В статье решил разобрать на реальных примерах зрелых компаний, которые уже доказали окупаемость, и одной из новой волны, что классика все еще жива и нужно знать истоки ML.
Привет! Как‑то появилась у меня идея сделать свой симулятор бойцовского клуба, но чтобы бой был не кулачный, а с элементами интересных механик, так как я люблю фэнтези и фантастику и моими любимыми сагами являются:«Ведьмак» и «Властелин колец»(да Азог из другой книги, но это ведь одна вселенная), то я решил написать этот небольшой проектик для усвоения теории, полученной при создании таких мейнстримных консольных игр как змейка и морской бой.
Нанимают как будто бы только сеньоров. Требования на сеньора ниже, чем на джуна, с учетом конкуренции. Из-за этого опыт начинают крутить почти все новички: те, кто не делает этого сразу, часто не находят работу и в итоге приходят к тому же.
Можно представить, что это новая система сдержек и противовесов, где все врут, знают об этом, и в итоге оцениваются реальные знания. Но нет: оценивается только умение себя подать, подстроиться под все искусственные барьеры, не связанные с реальностью.
Несколько раз в своей жизни, я был в ситуации, когда нужно было срочно искать работу и я навсегда запомнил таблицу из 500 откликов, которые я сделал без единого приглашения на собеседование. Находясь в той ситуации, все внутри меня кричало о том, чтобы кто-то помог мне, выступил опорой и указал на ошибки.
В надежде на то, что эта статья будет полезна тем, кто сталкивается с трудностями при поиске работы, особенно продакт-менеджерам, кем и являюсь сам. Тем, кто делает сотни откликов без обратной связи, сталкиваясь с немым вопросом.
Привет! Я Никита Лисик, работаю над продуктами больше 7 лет, а последние 2 года — в Точка Банк.
Несколько раз в своей жизни я был в ситуации, когда нужно было срочно искать работу. Я навсегда запомнил таблицу из 500 откликов, которые я сделал без единого приглашения на собеседование. В тот момент всё внутри меня кричало о помощи: мне не хватало опоры на специалиста, который бы указал мне на ошибки.
Я год наблюдал, как в нашей команде junior и middle разработчики почти полностью пересели на автогенерацию кода. Сначала это выглядело как ускорение. Через несколько месяцев начали всплывать странные эффекты: деградация архитектурного мышления, рост скрытого техдолга и зависимость от подсказок. В этой статье — не морализаторство, а практические наблюдения, конкретные примеры кода и вопросы, которые мне самому пришлось себе задать.
Все мы знаем стандартную лестницу: Junior, Middle, Senior. Но где на самом деле проходит граница? Почему в одном стартапе «сеньор» — это тот, кто вчера узнал про LINQ, а в кровавом энтерпрайзе от «мидла» требуют проектировать распределенные системы под нагрузкой в миллион RPS?
Я задалась вопросом оценки собственного грейда, когда уходила со своего первого места работы. Кто я для рынка? Почему мои знания на собесе в одной компании соответствуют чуть ли не уровню Senior, а в другой – покрывают максимум вакансию Junior’a?
Ну что, давай посмотрим, как выглядит старт в IT со стороны соискателя (меня и тебя, мой неопытный друг-junior).
Коротко о том, что есть перед стартом. У меня за плечами 15 лет юридического стажа в гос.органах, льготная пенсия (да, в 37 так бывает) и бешеное желание стать системный аналитиком. Стоило в последний год работы столкнуться с разработкой ПО и вот она, любовь :-)
Что есть: системное мышление, развитые коммуникативные навыки и мотивацию.
Чего нет: глубоких практических знаний в системном анализе.