IT горячка в Сиэттле, эпизод 2

[uncle_Pasha]

А вот такой вопрос. На каком языке на доске программировали?

Программировать стоит на том языке, который знаете лучше всего.
Если хорошо знаете несколько, и компания позволяет проходить интервью на любом - используйте тот, что лучше подходит к задаче.

[Dweller]

Я делал на питоне т к на нем и программировал последнее время. Повезло.
Действительно компактнее выходит.

[Dweller]

На онсайтах писал только на доске. Можно было и на компе но я испугался что надо будет привыкать долго. При этом смешно в Гугл выдали лаптоп хромбук а в Амазоне сказали приносить свой про еду в Амазоне я вообще молчу фругалите егалите либерте

[Krys-Krys]

На онсайтах писал только на доске. Можно было и на компе но я испугался что надо будет привыкать долго. При этом смешно в Гугл выдали лаптоп хромбук а в Амазоне сказали приносить свой про еду в Амазоне я вообще молчу фругалите егалите либерте

А что у них с едой?
А если своего ноута нет, а только рабочий на котором программируешь, не обидятся?

[Krys-Krys]

По поводу гугла правильно в принципе пишете что нужен человек который сможет распределить свои 45 минут. В моём случае ещё и с комнатами был бардак у них, один толковый чувак начал интро пока ещё ждали когда освободиться комната, а другой просто стоял и я потерял минут пять пока начали. Опять же, за 45 минут успеть можно закодировать все сходу, предварительно рассказав алгоритм сразу как увидишь задачу, и объяснить все О(n) и т д
Времени стоять втыкать с мрачной рожицей как оптимально решить банально нет. Т е надо знать все типовые подходы заранее и уметь сразу применить. Все недавние hard задачи из гугла желательно хотя бы глянуть решения чтобы не тупить на интервью. А там ещё и код надо писать оптимальный и структурированный сразу, и чтобы выглядело красиво.
Если бы мое интервью там было шестым из шести из серии а не первым, то может и набил бы руку на самом процессе но т к там был бакенд а не ML eng позиция то решил не сильно парясь отделаться от гугла сразу. Самый лучший оффер вот был шестым из 6
Отсюда мораль, даже разминаться надо в серьёзных компаниях

А где еще "серьезные" технические интервью, как в Гугле? А то придешь "разминаться" в другую компанию, а там Пердеши и Пракаши будут спрашивать о вечной жизни на Марсе, смысл в таких разминках.

Амазон, Убер, Лифт, Нетфликс, Фейсбук, Микрософт, Блумберг, Эпл, Линкдин, Адобе и т.д. Подход с задачками с литкода сейчас практикуют многие компании у которых есть мешок денег для программистов. Стоило одному гугловцу перейти в другую компанию, так он сразу начинает применять такой же подход интервью для новых кандидатов в коллеги.

У нетфликса, Эппла и Адобе только в Сауз Бее офисы? А у остальных ещё есть в СФ что-то или на Пененсуле?

[Dweller]

Еда в Амазоне это рабочая столовая, заранее заказываешь на терминале сам, интервьюер платит своим бэджем, потом ждёшь и забираешь лопать. Это в здании мэйсиса в даунтауне Сиэтла - там кстати за день до моего интервью подстрелили 7 человек случайных прохожих около 4 дня. Из них двоих работников Амазона но не насмерть. Только одну пожилую женщину туристку насмерть и ещё одну в тяжёлом состоянии.
В Гугл как известно буфет с carving station и рябчиками В Киркланде на кампусе тишина и природа, благодать.

[rtogan]

Меня взяли без телефонного в Гугл
На онсайте однако было тяжко - за 45 минут и о себе рассказать и выслушать и две задачки до конца закодить, одну легкую и одну тяжелую.
Ещё там есть чисто копание в мозгах ака behavioral, где лупят больше 10 вопросов каверзных.

А что на behavioral спрашивают? Эта новая какая-то фишка.

6. Еще у меня где-то табличка была из нескольких вопросов про ваш опыт работы. Нужно подготовить по 3 варианта достаточно быстрых ответа на каждый из них. Могу глянуть, если инетерсно.

Интересно, если не трудно

[rtogan]

Еда в Амазоне это рабочая столовая, заранее заказываешь на терминале сам, интервьюер платит своим бэджем, потом ждёшь и забираешь лопать. Это в здании мэйсиса в даунтауне Сиэтла - там кстати за день до моего интервью подстрелили 7 человек случайных прохожих около 4 дня. Из них двоих работников Амазона но не насмерть. Только одну пожилую женщину туристку насмерть и ещё одну в тяжёлом состоянии.
В Гугл как известно буфет с carving station и рябчиками В Киркланде на кампусе тишина и природа, благодать.

Около 5 вечера. В 5:03, по-моему. Я через этот перекресток на свою остановку иду. Опоздал минут на 8. Там уже все оцепили на 3-ей авеню.

[Dweller]

Точно! В 5, я в 4 как раз в индиде закончил интервью и шёл на остановку. Стрельба в 5.03 это привет любителям уходить ровно в 5

[Dweller]

На Амазон у меня вообще было 14 листов, на каждом по лидершип принципу с 10-15 пунктами по которым оценивают кандидатов, плюс около 10 примерных вопросов. В общем, тот документ откуда интервьюеры берут вопросы и используют для оценки В общем, Амазон LP я прошёл на ура

[IvanGrozniy]

На Амазон у меня вообще было 14 листов, на каждом по лидершип принципу с 10-15 пунктами по которым оценивают кандидатов, плюс около 10 примерных вопросов. В общем, тот документ откуда интервьюеры берут вопросы и используют для оценки В общем, Амазон LP я прошёл на ура

В Амазоне конечно много денег платят, ноя пообщался со своим знакомым, в прошлом менеджером в этой шараге. Говорит в среднем по 10 часов в день на работе сидел и заставляют увольнять 10% подчиненных в год. Вот такой стресс у них

[IvanGrozniy]

А вот такой вопрос. На каком языке на доске программировали?

Программировать стоит на том языке, который знаете лучше всего.
Если хорошо знаете несколько, и компания позволяет проходить интервью на любом - используйте тот, что лучше подходит к задаче.

Я услышал вашу точку зрения. Я так тоже раньше думал и проходил всегда на C#. Писанина кода на доске занимала больше времени чем нужно. Потом начал серьезно изучать правила игры на интервью среди компаний FAANG. Неофициально народ рекомендует на Питоне сдавать (кандидаты в прошлом и некоторые интервьюеры). Я позанимался им пару недель с нулевыми знаниями, овладел достаточным уровнем для решения литкодовских задачек. Теперь не жалею и буду всегда на нем кодить на доске. Программки становятся заметно компактней. Сами сравните примеры решения задач на Java и Python к примеру.
Нужно сказать что у каждой медали две стороны. Недостатки скриптового Питона чувствуются сразу, когда код работал-работал при одном сценарии, а при других тестах выдает ошибку из-за нестрогости к программистам и отсутствии типизации и прочего.

[IvanGrozniy]

Меня взяли без телефонного в Гугл
На онсайте однако было тяжко - за 45 минут и о себе рассказать и выслушать и две задачки до конца закодить, одну легкую и одну тяжелую.
Ещё там есть чисто копание в мозгах ака behavioral, где лупят больше 10 вопросов каверзных.

А что на behavioral спрашивают? Эта новая какая-то фишка.

6. Еще у меня где-то табличка была из нескольких вопросов про ваш опыт работы. Нужно подготовить по 3 варианта достаточно быстрых ответа на каждый из них. Могу глянуть, если инетерсно.

Интересно, если не трудно

Прикрепил

[IvanGrozniy]

По поводу гугла правильно в принципе пишете что нужен человек который сможет распределить свои 45 минут. В моём случае ещё и с комнатами был бардак у них, один толковый чувак начал интро пока ещё ждали когда освободиться комната, а другой просто стоял и я потерял минут пять пока начали. Опять же, за 45 минут успеть можно закодировать все сходу, предварительно рассказав алгоритм сразу как увидишь задачу, и объяснить все О(n) и т д
Времени стоять втыкать с мрачной рожицей как оптимально решить банально нет. Т е надо знать все типовые подходы заранее и уметь сразу применить. Все недавние hard задачи из гугла желательно хотя бы глянуть решения чтобы не тупить на интервью. А там ещё и код надо писать оптимальный и структурированный сразу, и чтобы выглядело красиво.
Если бы мое интервью там было шестым из шести из серии а не первым, то может и набил бы руку на самом процессе но т к там был бакенд а не ML eng позиция то решил не сильно парясь отделаться от гугла сразу. Самый лучший оффер вот был шестым из 6
Отсюда мораль, даже разминаться надо в серьёзных компаниях

А где еще "серьезные" технические интервью, как в Гугле? А то придешь "разминаться" в другую компанию, а там Пердеши и Пракаши будут спрашивать о вечной жизни на Марсе, смысл в таких разминках.

Амазон, Убер, Лифт, Нетфликс, Фейсбук, Микрософт, Блумберг, Эпл, Линкдин, Адобе и т.д. Подход с задачками с литкода сейчас практикуют многие компании у которых есть мешок денег для программистов. Стоило одному гугловцу перейти в другую компанию, так он сразу начинает применять такой же подход интервью для новых кандидатов в коллеги.

У нетфликса, Эппла и Адобе только в Сауз Бее офисы? А у остальных ещё есть в СФ что-то или на Пененсуле?

Я не интересовался работами в этих компаниях. Но если нужно список, гляньте на прикрепленную картинку в раздел "компании" слева внизу. Картина будет понятна, кто мешок денег может дать, спрашивая такие задачки. Ну я еще на литкод на год подписался за деньги, чтобы по компаниям задачки фильтровать и тренироваться на моках интервью от этих компаний - народ постоянно базу обновляет. Если кто-то новый вопрос придумывает в компании Х, то эта задачка на форум постится каким-нибудь добрым кандидатом.

[Dweller]

На Амазон у меня вообще было 14 листов, на каждом по лидершип принципу с 10-15 пунктами по которым оценивают кандидатов, плюс около 10 примерных вопросов. В общем, тот документ откуда интервьюеры берут вопросы и используют для оценки В общем, Амазон LP я прошёл на ура

В Амазоне конечно много денег платят, ноя пообщался со своим знакомым, в прошлом менеджером в этой шараге. Говорит в среднем по 10 часов в день на работе сидел и заставляют увольнять 10% подчиненных в год. Вот такой стресс у них

Flame
Бесконечна тема ...
Одно точно, за тот же уровень ответственности платят меньше, ну и с манагером как повезёт уже

[uncle_Pasha]

Я позанимался им пару недель с нулевыми знаниями, овладел достаточным уровнем для решения литкодовских задачек. Теперь не жалею и буду всегда на нем кодить на доске. Программки становятся заметно компактней. Сами сравните примеры решения задач на Java и Python к примеру.

На доске писать уже не обязательно - все гуглобуки предоставляют возможность использовать лаптоп (надо только предупредить заранее). Вряд ли кто будет против, если вы принесете свою клавиатуру.

Что касается языка, то есть несколько соображений
1. да, рабочий код на Java будет сущетвенно длинее. Но писать рабочий код на интервью и не требуется. Задача интервью - это убедиться что вы можете программировать и писать defensive code, и умеете думать, знаете структуры данных и базовые алгоритмы, понимаете и умеете оценивать сложность и производительность.
Если вы планируете писать на Java, нужно спросить у интервьюера, можно ли опустить всю эту мишуру типа классов, импортов и пр. - 99.9%, что ответ будет положительным.
Так же стоит спросить, можно ли использовать однобуквенные переменные (в любом языке) - тоже не откажут, и минусом это уже не будет, а время съэкономит.
2. интервьюер имеет доступ к вашему резуме. Если там, к примеру, 90% Java, то скорее всего и задачка будет подобрана так, чтоб не ставить вас в заведомо невыгодное положение.
3. если компания дает выбор языка, то всегда можно нарваться на интервьюера, который считает, что по крайней мере один язык вы должны знать отлично, и которому не понравится каким образом вы, например, форматировали вывод, как читали что-то, как обходились с несуществующими ключами и пр. Т.е. вы можете нарваться на что-то за пределами недельного курса Питона.

[uncle_Pasha]

А что на behavioral спрашивают? Эта новая какая-то фишка.

Это интервью проводят, обычно, только для сеньеров. На половину выглядит как разговор "за жизнь", на половину - как HR BS.
Но надо иметь ввиду, что ваш ответ на вопрос о "the most challenging thing" вполне может повлиять на уровень на который вас наймут.

[rtogan]

А что на behavioral спрашивают? Эта новая какая-то фишка.

Это интервью проводят, обычно, только для сеньеров. На половину выглядит как разговор "за жизнь", на половину - как HR BS.
Но надо иметь ввиду, что ваш ответ на вопрос о "the most challenging thing" вполне может повлиять на уровень на который вас наймут.

Это - совсем не новая фишка. Из моего опыта, ее спрашивают, как правило, на lunch interview.

[Dweller]

На ланч на всех моих онсайтах был просто разговор за жизнь не в зачёт

[Сабина]

У гугла левел 7 мл саентисты хорошие зарплаты запостили на блайнд.

Там надо быть phd из Cornell с публикациями. Science это выводить руками формулы по статистике. После института мог но уже нет.
Но согласен что сайнтистом приятнее, и с возрастом знания все больше накапливаются в отличие от инженера где надо переучиваться каждые 3-5 лет

Почему инженерам надо переучиваться ? Вроде технологии все одни и те же - Spark, Kafka, streaming , gcp или aws big data stack.

[rtogan]

На ланч на всех моих онсайтах был просто разговор за жизнь не в зачёт

Значит, в разных компаниях - по-разному

[Dweller]

У гугла левел 7 мл саентисты хорошие зарплаты запостили на блайнд.

Там надо быть phd из Cornell с публикациями. Science это выводить руками формулы по статистике. После института мог но уже нет.
Но согласен что сайнтистом приятнее, и с возрастом знания все больше накапливаются в отличие от инженера где надо переучиваться каждые 3-5 лет

Почему инженерам надо переучиваться ? Вроде технологии все одни и те же - Spark, Kafka, streaming , gcp или aws big data stack.

Ну так сколько лет тому GCP/k8s?
Java8 сделала большой скачок тоже от 7
Понятно что концептуальных перемен не так много/часто, но все же и они есть

[Сабина]

Так ML ещё позже взлетел на фоне роста тех же самых big data технологий. Разьве за это платили такие хорошие деньги до того как все вышеперечисленные технологии поперли в гору ?
Вы безусловно вовремя влились в струю и позиция у вас сейчас вкусная ( поздравляю ), но я бы не уменьшала роль инженеров. Наоборот сейчас столько народу поперло в Data Science например что их даже стали сокращать то тут то там. А инженеров по прежнему везде не хватает. Точнее туда прут те самые Пердеши с древним хадупоопытом, если не вообще с голимой Джавой, а latest и greatest по прежнему мало кто знает на деле или вообще умеет

[Dweller]

Так я и есть инженер, ML engineer уже на грани ML ops, т е реально руками делаю чтобы все работало в прод. Платят больше в среднем чем data scientist т к гребём говно иногда руками.
Был бы phD по ML/CS, пошёл бы в data science высокого полёта сам а не в ML eng. Да там в Data science ещё и китайский уже must have, даже имеется в виду не язык а происхождение

[Сабина]

Так я и есть инженер, ML engineer уже на грани ML ops, т е реально руками делаю чтобы все работало в прод. Платят больше в среднем чем data scientist т к гребём говно иногда руками.
Был бы phD по ML/CS, пошёл бы в data science высокого полёта сам а не в ML eng. Да там в Data science ещё и китайский уже must have, даже имеется в виду не язык а происхождение

Интересно . А чем ML engineer отличается от Data Engineer ?
У меня знакомый получил кучу сертификатов по DS и ML и работает архитектором в теме где те самые китайские DS преобладают. Говорит что делать приходится с инженерной точки зрения все то же самое, только теперь в AWS и немного поднаторев в pySpark. И что PhD тех кто разгребает руками считают “подсобными рабочими» .