Кто такой "формальный менеджер"?
Формальный менеджерЧитать полностью »
Формальный менеджерЧитать полностью »
Мои советы относятся в основном к решению задач на структуры данных и алгоритмы (DSA) на тренажёрах типа LeetCode и Codewars. Примеры кода — на Python. Пункты ниже я собрал по собственному опыту собеседований и решения задач на этих платформах.
Большинство проектов на определенном этапе своего развития сталкивается с тем, что бизнесу требуется внедрить такую диковинную вещицу, которую реализовывать самим: не получится / нельзя / дорого.
Тут выходят на сцену вендоры и внешние системы, которые готовы спасти ситуацию и предоставить свой функционал на растерзание ласковые поглаживания трафиком нашей компании.
Вроде понятно, как так вообще вышло, что есть какие-то там зависимости, хотя мы все сильные и независимые! Но как же дело обстоит с тестовым покрытием? Тут в общем понимании варианта два:

А вы задумываетесь иногда, что вот хочется что-то сделать такое, чтобы как-то выбиться из общей массы разработчиков? Сейчас придумаю идею, реализую, стану зарабатывать много денег? Все же так думают? Или только я один.
Собеседования любят маскироваться под технические. Кажется, что всё решает правильный декоратор, Big-O и аккуратная архитектура. Но самое интересное начинается не там. Часто оффер ломается не на сложном алгоритме, а на простом вопросе в стиле «как дела?» — только задуманном чуть хитрее.
Сегодняшний рынок таков, что у работодателя десятки кандидатов на место. И в этой конкуренции хватает одного маленького сомнения, чтобы вас тихо развернули: без драмы, без объяснений, просто «мы вам перезвоним». И многие уверены, что дело в строчке, забытой в live-coding. Но чаще причина прячется глубже.
Наша система хорошо покрыта unit-тестами, которые интегрированы в CI-процессы. Настроен запуск и контроль функциональных интеграционных тестов. После проделанной работы по обеспечению корректности выполнения бизнес-процессов возникли вопросы, связанные с производительностью, корректностью настройки компонентов системы, отказоустойчивостью, которые можно условно обрисовать, выделив основные из них:
Насколько корректно и оптимально настроены все модули системы?
Где порог отказоустойчивости наших сервисов и сторонних компонентов, используемых в решении?
«Машина может пересчитать все звёзды на небе, но не может понять, зачем человек смотрит на них».
— Айзек Азимов
В одну из пятниц у нас была обычная онлайн‑встреча. Еженедельный обмен знаниями, так сказать. Коллега решил показать что‑то «интересное про MCP» — и началось всё безобидно, с классического объяснения теоретической части. Но спустя час было очень тихо на звонке. Никто не перебивал, не шутил, не задавал вопросов, просто все слушали и пытались осознать происходящее. Тема оказалась куда глубже, чем мы ожидали, и, как выяснилось, напрямую касается того, чем мы занимаемся каждый день.
OpenAI представила ChatGPT Atlas - новый уровень интеграции искусственного интеллекта в браузер. По задумке, Atlas превращает привычный ChatGPT в универсального помощника, встроенного прямо в веб-страницы. Теперь чат можно вызвать в любой момент: он суммирует статьи, сравнивает контент, объясняет непонятное и даже может взаимодействовать с сайтами от имени пользователя.
На бумаге всё выглядит как начало новой эпохи для тестировщиков. Но на практике пока ещё не торт.
Логи — это текстовые сообщения, которые пишет само приложение во время своей работы. Они как внутренний дневник: приложение само рассказывает, что оно делало, какие данные отправляло, что получило в ответ, куда не смогло достучаться, какие условия сработали или не сработали.
Вот пример креш‑лога из .ips‑файла, который показывает критическую ошибку в некогда популярной игре Pokemon GO:
Читать полностью »