IT горячка в Сиэттле, эпизод 2

[Dweller]

Там где бонус тыщ 50 могут и сразу дать, а 150 конечно никто сразу не даст. Возвращать однако придётся и то и другое если не досидишь, помесячный большой возможно и prorated будет.

Насчёт клаудов и сертификатов - не имел и не имею. Читаю документацию по нужде, и сорцы. Если предполагается длительная и интенсивная работа с тулзом на большом проекте то можно прочесть и все сразу, я так делал с k8s, bigtable, Apache beam и пр. Уйдёт может 2-3ч сразу но окупиться тем что будешь знать все возможности и фичи сразу. Да в принципе и все подряд по aws/gcp можно прочесть.

[Сабина]

Неа, на работе обычно хватает интересных задач.

А какой фреймворк обычно предполагается использовать там типо Keras, Pytoch etc или домашний типо?

Все что можно быстро прикрутить
Java, scala, python based обычно легко

Я не датасатанист ни разу, но просто big data pipelines строить очень люблю. Для batch spark/Scala. Все лучшие connectors etc для этой парочки в наличии. Я с какими только data sources and sinks не работала последние года 4. А если нужен streaming - Кафка может все. Если ещё анфорсить Avro схемы - то в хозяйстве полный порядок. Написать коллекторы тоже несложно, они обычно данные собирают с rest api. А инфраструктура вся в облаках - у AWS и GCP есть все необходимое. Kuberbetes конечно тоже надо знать чтоб как Swiss knife под рукой, раз раз. Но у нас по иронии судьбы GKE не могут запустить, заморочки с гибридной сетью. Индусы что то там строят руками, но смысл ?
В целом в облаке все настолько удобно что сплошное удовольствие и девопсы девелоперу становятся практически не нужны.

Вот кстати статья прикольная. Golang нынче тоже с претензиями. Но мне Go больше Питона нравился всегда

https://medium.com/@michael.lyamm/why-g ... 7d2e8accb5

[Chessplayer]

Понятно, спасибо. В том и проблема, что не понятно, что именно из матчасти учить. Вроде как все и так знаю. Сейчас тренд - летать в облаках . Вот, наверное, это и нужно долбить. Правда, автор поста как то не особо подтвердил это. Опять же - это больше к МЛ девелопменту относится.

Не знаю насколько вам это поможет с поиском работы, но чисто для души возьмите курс по Deep Learning от Fast.ai (он бесплатный).

[Komissar]

Я не датасатанист ни разу, но просто big data pipelines строить очень люблю. Для batch spark/Scala. Все лучшие connectors etc для этой парочки в наличии. Я с какими только data sources and sinks не работала последние года 4. А если нужен streaming - Кафка может все. Если ещё анфорсить Avro схемы - то в хозяйстве полный порядок. Написать коллекторы тоже несложно, они обычно данные собирают с rest api. А инфраструктура вся в облаках - у AWS и GCP есть все необходимое. Kuberbetes конечно тоже надо знать чтоб как Swiss knife под рукой, раз раз.

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

[Krys-Krys]

Я не датасатанист ни разу, но просто big data pipelines строить очень люблю. Для batch spark/Scala. Все лучшие connectors etc для этой парочки в наличии. Я с какими только data sources and sinks не работала последние года 4. А если нужен streaming - Кафка может все. Если ещё анфорсить Avro схемы - то в хозяйстве полный порядок. Написать коллекторы тоже несложно, они обычно данные собирают с rest api. А инфраструктура вся в облаках - у AWS и GCP есть все необходимое. Kuberbetes конечно тоже надо знать чтоб как Swiss knife под рукой, раз раз.

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Соглашусь с Коммисаром, наверное это будет полезней сертификата в наших краях, а в других краях наоборот сертификат.

[ingo]

Не поняла как 14 амазоновских принципов помогают пройти онсайт в Амазоне? Там все вопросы на базе этих принципов что-ли? Типа tell me about a time when you .. blah!

[Физик-Лирик]

Понятно, спасибо. В том и проблема, что не понятно, что именно из матчасти учить. Вроде как все и так знаю. Сейчас тренд - летать в облаках . Вот, наверное, это и нужно долбить. Правда, автор поста как то не особо подтвердил это. Опять же - это больше к МЛ девелопменту относится.

Не знаю насколько вам это поможет с поиском работы, но чисто для души возьмите курс по Deep Learning от Fast.ai (он бесплатный).

Спасибо, посмотрю. В принципе, практически весь МЛ я знаю на экспертном уровне, но всегда обрааю внимание на дополнительную информацию.

[Физик-Лирик]

Я не датасатанист ни разу, но просто big data pipelines строить очень люблю. Для batch spark/Scala. Все лучшие connectors etc для этой парочки в наличии. Я с какими только data sources and sinks не работала последние года 4. А если нужен streaming - Кафка может все. Если ещё анфорсить Avro схемы - то в хозяйстве полный порядок. Написать коллекторы тоже несложно, они обычно данные собирают с rest api. А инфраструктура вся в облаках - у AWS и GCP есть все необходимое. Kuberbetes конечно тоже надо знать чтоб как Swiss knife под рукой, раз раз.

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Так за мечту надо будет как на галерах? Какая же это мечта? Или это только для альтруистов?

[uncle_Pasha]

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Единственная польза от литкода - это научиться выдавать решение в ограниченное время, по дороге сопровождая его устными коментариями (а не как на работе - погулял, подумал, кофейку попил, и т.д.).

[mikeG]

Не поняла как 14 амазоновских принципов помогают пройти онсайт в Амазоне? Там все вопросы на базе этих принципов что-ли? Типа tell me about a time when you .. blah!

Да, в каждом интервью дают один вопрос на один из принципов из списка.

[voyager3]

Я не датасатанист ни разу, но просто big data pipelines строить очень люблю. Для batch spark/Scala. Все лучшие connectors etc для этой парочки в наличии. Я с какими только data sources and sinks не работала последние года 4. А если нужен streaming - Кафка может все. Если ещё анфорсить Avro схемы - то в хозяйстве полный порядок. Написать коллекторы тоже несложно, они обычно данные собирают с rest api. А инфраструктура вся в облаках - у AWS и GCP есть все необходимое. Kuberbetes конечно тоже надо знать чтоб как Swiss knife под рукой, раз раз.

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Так за мечту надо будет как на галерах? Какая же это мечта? Или это только для альтруистов?

Тогда только сидеть по универам, пописывая статьи про нереализуемую хрень в рецензируемых мурзилках, и выносить студентам мозг, что в индустрии одно тупое быдло, и вообще, CS - фи, а истинные джентльмены должны быть чистыми математиками.

[Сабина]

Я не датасатанист ни разу, но просто big data pipelines строить очень люблю. Для batch spark/Scala. Все лучшие connectors etc для этой парочки в наличии. Я с какими только data sources and sinks не работала последние года 4. А если нужен streaming - Кафка может все. Если ещё анфорсить Avro схемы - то в хозяйстве полный порядок. Написать коллекторы тоже несложно, они обычно данные собирают с rest api. А инфраструктура вся в облаках - у AWS и GCP есть все необходимое. Kuberbetes конечно тоже надо знать чтоб как Swiss knife под рукой, раз раз.

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Так за мечту надо будет как на галерах? Какая же это мечта? Или это только для альтруистов?

Он вообще не понял зачем я потратила время и это расписала. Некоторые в этой теме ничего кроме $$$ не видят. Чтобы заслушать тех, кто работает с подобными технологиями и пообщаться. Потому что это действительно интересно. Мечта у меня совсем другая - попасть на проект где все это используется без ограничений и чтобы команда была нормальна, diversed, а не одни индусские h1b расталкивающие всех локтями в погоне за куском побольше.
Про leetcode и так все понятно, поэтому комментарий бесполезный абсолютно

[mikeG]

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Единственная польза от литкода - это научиться выдавать решение в ограниченное время, по дороге сопровождая его устными коментариями (а не как на работе - погулял, подумал, кофейку попил, и т.д.).

Да, слитые вопросы отслеживаются и банятся, поэтому на интервью будут другие.
С другой стороны, новую неслитую задачу (чтобы нетривиальная, но можно за 20 минут решить) придумать сложно, поэтому обычно будут вариации на те же самые темы с leetcode.
И таки нужно тренироваться выдавать решение на доске с объяснениями за 20 мин. Зубрить готовые решения без толку, конечно.

[voyager3]

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Так было раньше. Теперь всё выродилось, и первоначальный смысл этих задач - посмотреть, как человек думает над тем, с чем не сталкивался, давно утерян. Теперь литкодеры с таймером собеседуют других литкодеров с таймером.

[Сабина]

Тогда только сидеть по универам, пописывая статьи про нереализуемую хрень в рецензируемых мурзилках, и выносить студентам мозг, что в индустрии одно тупое быдло, и вообще, CS - фи, а истинные джентльмены должны быть чистыми математиками.

Хаха, а ведь и правда и таких хватает , сын и меня сейчас например работает на такого. Правда он именно CS, PhD в американских ебенях пишет про использование блокчейнов в нетрадиционных меркантильных целях.
Если серьезно мне кажется DS и ML вот для таких «математиков» это глоток свежего воздуха. Особенно для «рукастых». CS быдло далеко не все полезет формулы зазубривать, а у математиков будет возможность «схватить их кусь пирога» . Помните из Люиса Кэролла

[Сабина]

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Так было раньше. Теперь всё выродилось, и первоначальный смысл этих задач - посмотреть, как человек думает над тем, с чем не сталкивался, давно утерян. Теперь литкодеры с таймером собеседуют других литкодеров с таймером.

Я вас скоро цитировать начну . «Аффтар пешите есчо» (с)

[Сабина]

наверное это будет полезней сертификата в наших краях, а в других краях наоборот сертификат.

Очень сильно depends какая конечная цель и какой effort.
Гуглооблако сейчас расправило крылья и его хотят на каждой первой позиции. А людей с опытом критически не хватает. Самой платить и копаться в маленьких датасетах и их лабами - трудозатратно и малоэффективно, а когда ты это на работе делаешь все равно - то можно убить двух Зайцев. Сейчас есть очень хороший трейнинг (o’Reilly) где дают классный обзор материала для сертификации за 4 часа.
В общем выхлоп больше - затраченного времени меньше на порядки, польза при поиске следующего места - не менее очевидная чем от умения решать задачки. Точнее второе параллельно и первично

[Krys-Krys]

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Единственная польза от литкода - это научиться выдавать решение в ограниченное время, по дороге сопровождая его устными коментариями (а не как на работе - погулял, подумал, кофейку попил, и т.д.).

Ну если присмотреться, то подходов решения задах и тем все-таки ограниченное число. Я так понимаю под «научится» это брать задачу, понимать на какую она тему, и решать ее используя наработки и навыки полученные во время тренировки? Подход наверное такой как на экзамене в универе наверное, намешиваешь и учишься во время семестра, а потом на экзамене решаешь похожие задачи. А что вы предлагаете, вообще не готовится, а ждать что во время интервью осенит и ты все задачи с ходу решишь? Некоторые темы и подходы очень сложные и хитрожопые, даже понять сложно, не то что самому родить да ещё за 20 минут.

[Krys-Krys]

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Так было раньше. Теперь всё выродилось, и первоначальный смысл этих задач - посмотреть, как человек думает над тем, с чем не сталкивался, давно утерян. Теперь литкодеры с таймером собеседуют других литкодеров с таймером.

Именно так и есть, ситуация довольно глупая. Но такие правила игры, и что самое обидное - другие компании тоже уже спрашивают эти задачи, не только гуглобуки. Но кто платит тот и заказывает музыку.

[Krys-Krys]

наверное это будет полезней сертификата в наших краях, а в других краях наоборот сертификат.

Очень сильно depends какая конечная цель и какой effort.
Гуглооблако сейчас расправило крылья и его хотят на каждой первой позиции. А людей с опытом критически не хватает. Самой платить и копаться в маленьких датасетах и их лабами - трудозатратно и малоэффективно, а когда ты это на работе делаешь все равно - то можно убить двух Зайцев. Сейчас есть очень хороший трейнинг (o’Reilly) где дают классный обзор материала для сертификации за 4 часа.
В общем выхлоп больше - затраченного времени меньше на порядки, польза при поиске следующего места - не менее очевидная чем от умения решать задачки. Точнее второе параллельно и первично

Ну да, чтоб научится решать задачи, 4х часов будет очень мало. Чтобы по задачам подготовится, думаю нужно будет минимум в 100 раз больше потратить времени.

[alex_127]

Не поняла как 14 амазоновских принципов помогают пройти онсайт в Амазоне? Там все вопросы на базе этих принципов что-ли? Типа tell me about a time when you .. blah!

Да, в каждом интервью дают один вопрос на один из принципов из списка.

2-3 вопроса. и народ тертый - придуманное или мелочь отличить очень просто. и без них никак не пройдешь.

[blak_box]

Не поняла как 14 амазоновских принципов помогают пройти онсайт в Амазоне? Там все вопросы на базе этих принципов что-ли? Типа tell me about a time when you .. blah!

Да, в каждом интервью дают один вопрос на один из принципов из списка.

2-3 вопроса. и народ тертый - придуманное или мелочь отличить очень просто. и без них никак не пройдешь.

Мне показалось иртервьюеры первый раз эти принципы видели. Может в hiring committee народ тертый, но в интервьюеры наверное идут те кто на клаве быстро печатает.

[Физик-Лирик]

Тогда только сидеть по универам, пописывая статьи про нереализуемую хрень в рецензируемых мурзилках, и выносить студентам мозг, что в индустрии одно тупое быдло, и вообще, CS - фи, а истинные джентльмены должны быть чистыми математиками.

Ну зачем так горячиться и быть таким категоричным? Мозг можно выносить не только студентам. Ну нравится пахать, так на здоровье. Каждый решает или статьи пописывать или "реализуемый" код воять. Кстати, кроме чистой математики существует прикладная. Если интересно, могу объяснить разницу.

[Sergunka]

Теперь литкодеры с таймером собеседуют других литкодеров с таймером.

Метко подмечено

[Sergunka]

Ну так научись задачки с литкода решать - и получишь з/п твоей мечты.

Что вы имеете ввиду под "научиться решать задачки"?
Гуглобуки имеют банк вопросов, и они отслеживают, если вопрос уже "слит". Такие вопросы все еще будут использоваться на mock interviews, но шансы нарваться на них на реальном интервью не велики. Да если и нарветесь, интервьюер же не дурак, поймет что вы с этим вопросом уже сталкивались.

Так было раньше. Теперь всё выродилось, и первоначальный смысл этих задач - посмотреть, как человек думает над тем, с чем не сталкивался, давно утерян. Теперь литкодеры с таймером собеседуют других литкодеров с таймером.

Именно так и есть, ситуация довольно глупая. Но такие правила игры, и что самое обидное - другие компании тоже уже спрашивают эти задачи, не только гуглобуки. Но кто платит тот и заказывает музыку.

Ну, а чо? Купил на хакеранке пре-интервью. К слову сказать я до сих пор под сильным впечатлением от задачки с пазлами. Компания WePay я о ней вообще никогда не слышал и думаю никогда больше не услышу