У директора зарплата может быть вообще околонулевая (что не редкость), если он (со)-владелец компании. Джобс и Цукерберг имели зарплату в $1 (один доллар).
В Гугл не знаю, но в пресловутом Яндексе фронтендеров вроде не мучают как каких-нибудь C++ бекендщиков. То есть алгоритмы и листочки есть, но уровень задач попроще.
Подозреваю, что они просто занимаются не фронтендом, а какой-то внутренней инфраструктурой, и их работа незаметна (вероятно, как раз потому, что они делают её хорошо)...
На самом деле это довольно интересно и развивает (в плане кругозора), открываются новые грани восприятия :) Не могу сказать что это действительно как-то помогает именно в рутинной повседневной работе (где куда важнее знать API чего-либо или как конфигурить что-то) — но мне кажется что такой опыт может зарешать в 1% случаев когда приходится таки сделать что-то нетривиальное.
Я вот никогда не задрачивал именно алгоритмы и теорию (Кнут et al.), но я постоянно в жизни делал или пытался делать какие-то собственные велосипеды (фреймворки, библиотеки, DSL, интерпретаторы, компиляторы), и думаю именно поэтому задачки Яндекса мне как-то не показались прямо сверхсложными и я без подготовки с большинством из них справился. Думаю, поэтому это работает и в обратную сторону — если целенаправленно «задрочить» алгоритмы, то потом легко будет решать нетривиальные задачи.
Дело в том что «трюки» и «подходы» встречающиеся в решениях таких «олимпиадных» задачек — они на самом деле довольно шаблонные, и поэтому прорешав какое-то их количество (+ изучив чужие оптимальные решения), мозг легко выделяет нужные абстракции и формирует в голове «библиотеку» из типовых подходов, на уровне спинномозговых рефлексов / интуиции.
Конечно, чтобы на это время тратить, нужно либо очень хотеть именно в большую компанию попасть (напр. что-то из FAANG), либо искренне интересоваться тем, как «под капотом» устроены всякие штуки встречающиеся в computer science...
При этом, чтобы просто иметь неплохую зарплату в IT, успешно при этом решая повседневные бизнес-задачи, это всё не нужно — есть полно компаний, где на интервью не будут мучить никакими задачками. Какой-нибудь неизвестный никому стартап, которому нужно нанять людей ещё «вчера» — часто просто не может себе позволить жесткий отбор кандидатов.
А почему в крупных компаниях отбор именно такой, про это уже много говорилось, но всё же, перечислю причины (как мне это видится):
Они могут себе это позволить — желающих слишком много, отбор можно (даже нужно) сделать максимально жестким.
У крупных компаний часто «всё свое», поэтому знания специфичных стеков и фреймворков «на входе» не особо важны, важнее некий raw base skill. Тут идея в том, что если человек разобрался в алгоритмах, то разберется и с любой другой фигней. А вот обратное не всегда верно, наверное.
Наблюдая вживую за процессом решения задачи, можно быстро прикинуть, знает ли человек базовые понятия и примитивы языка, как он в целом мыслит, знает ли на практике (а не в теории) элементарные вещи. А так же как он коммуницирует. Поэтому на интервью полезно «мыслить вслух» и не стесняться взаимодействовать с интервьюером.
> не стал пробовать даже — понял, что не вывезу их задачки
Там не на все позиции сложные задачки, далеко не факт что вас будут спрашивать что-то про деревья, графы и сортировки — это вполне может быть что-то уровня «пробежаться по массиву и что-то просуммировать/разбить на группы», т.е. entry level алгоритмы, встречающиеся в повседневной работе.
Другое дело, что решить даже их за 10-20 минут у доски это очень стрессово и там можно забыть даже как цикл писать, несмотря на большой опыт, не говоря уже про какие-то нетривиальные моменты.
Это решается тренировкой, и если потратить месяц-другой на подготовку (порешать где-нибудь такие задачки типовые, в инете полно сайтов-подборок таких задач), то пройдёте даже самые сложные «секции». Если особо не готовиться и идти «на шару» (чисто скилл проверить), то конечно возможны лютые фейспалмы — и у меня были. Но так как интервью многоэтапное и с разными интервьюерами, то итоговая «взвешенная сумма» может всё равно оказаться в вашу пользу, даже если где-то в отдельных моментах вы затупите.
Как я понял, не обязательно решать всё идеально — достаточно быть лучше других кандидатов. А они тоже тупят адово, идеальных не бывает.
но в этой культуре/стране/мире вам и правда будет тяжело
Культура в любом сообществе вещь пластичная и меняется благодаря воле и усилиям отдельных людей это общество составляющих, это очевидно. Поэтому у меня довольно оптимистичный взгляд на вещи — я вижу глобальную и локальную динамику, и мне она нравится.
Как говорил Гибсон, «Будущее уже наступило, просто оно ещё неравномерно распределено».
поэтому не нужно нападать на личности
О, а вот как вам такая неожиданная мысль: попробуйте применить это к собственным высказываниям прежде всего. Мир заиграет новыми красками!
но вы хоть приведите какие-нибудь доводы за позицию, которую пытаетесь доказать
Я не занимаю здесь никакую позицию (вы очевидно перепутали меня со своим предыдущим собеседником). Я пытаюсь обратить внимание на вашу примечательную манеру «вести дискуссию», в которой не прослеживается желание вести конструктивный диалог, а прослеживается ваша неуверенность в себе, прикрытая фиговым листком как вы выразились «легкого троллинга» (не льстите себе, это обычное неуклюжее хамство).
Так кстати, в какой компании вы работаете? Вопрос не праздный, действительно интересно знать, где это подобная манера подачи мысли является «заурядным диалогом» и даже можно ожидать чего-то «гораздо-гораздо жёстче».
пользователь qpy это ваша жена
Нет, я не знаю, кто это. Вы видимо в самом деле не отдаете отчет в том что вы пишете, если это лучшее объяснение происходящему, которое вы смогли выработать. Представьте, что вы в публичном месте делаете что-то, что вынуждает прохожих сделать вам замечание.
«Мужчина на верхней полке, проснитесь, вы обосрались!.. — А я и не сплю!»
Или интересно, откуда у вас столько эмоций на этот мирный и довольно заурядный диалог?
Вы наверное воспримите такое общение как наезд, как что-то личное
Oh wow. Перечитайте внимательно то что вы написали:
Народная мудрость конечно рекомендует не спорить с женщиной…
… Конечно, следуя известному эффекту [Даннинга-Крюгера] вы скорее всего…
… подавляющее большинство моих коллег мужского пола таких логических ошибок не допускает ...
Я ошибаюсь или вижу набор плохо прикрытых оскорблений/наездов/аппеляций к личности/полу собеседника? Вы сейчас собрали просто «бинго» из "logical fallacies", к слову о логике.
В мужском коллективе мы часто общаемся гораздо-гораздо жёстче
Гораздо жестче? Сразу в морду бьёте что-ль? Кстати, что это за компания, в которой вы так работаете, расскажете?
Эмпатия это способность моделировать у себя в голове другого человека. Выходит, надо много общаться/взаимодействовать, чтобы эту модель улучшать.
Наверное, тут самое сложное это научиться быть открытым, потому что без этого не получится воспринимать другого человека так же ясно, как самого себя. Я думаю, что у интровертов с этим проблемы из-за подсознательного страха и неуверенности в себе — им комфортнее работать с предсказуемыми и работающими по понятным алгоритмам механизмами — механизм ведь не навредит тебе, а человек может (обидеть, вызвать душевные муки, например). Механизм можно контролировать, а человека так просто нельзя, он более сложный, непредсказуемый и независимый. Но это всё как будто бы не выглядит непреодолимой проблемой (не решающейся просто обучением/практикой)?
Ах да, ещё необходимо самому уметь чувствовать что-то — ну, обычные человеческие эмоции — чтобы уметь сопоставлять эмоциональные реакции других людей со своим опытом, иначе будет как в «китайской комнате». Но я думаю что как раз истинных психопатов (с обедненными собственными эмоциональными реакциями и как следствие неспособностью научиться сопереживать другим людям) в обществе не так много, поэтому с "hardware"-частью здесь проблем быть обычно не должно.
Я даже не пытаюсь соревноваться с женщинами в умении находить общий язык с людьми, в понимании людей, душевности
При этом это ведь ключевые качества для лидерства в организации, например. Не умение разбираться в механизмах, а умение разбираться в людях. Странно что это вдруг стало прерогативой женщин, если вы конечно не топите за матриархат (в чем вас было бы странно заподозрить). По моему наблюдению, мужчин на коммуникативных-лидерских-организаторских должностях не меньше, чем на исполнительских-технических.
мужским характером, без эмпатии
Почему вы лишаете мужчин эмпатии? Я в недоумении. Эмпатия это такой же навык, как и умение брать интегралы, его надо развивать, без этого невозможно научиться «программировать людей». И те, кто его развивают — добиваются в жизни намного большего чем те, кто научился только «колесики у машинок крутить».
Возможно, вы просто проецируете свой внутренний мир на окружающее?
женских развлечений
девочки в детстве играют в куклы, мальчики — в конструкторы.
Я извиняюсь, но это такой же сексизм как и «лишение мужчин эмпатии». Люди пластичны и способны на многое, лучше не ограничивать людей в развитии на основании лишь своих предубеждений. Вы вот например здорово ограничили даже самих себя.
Человеческие предвзятости непременно найдут отражение и в данных для обучения. Поэтому нейросеть обучится именно им, что приведет к положительной обратной связи (усугублению ситуации), если такая система пойдет «в продакшен».
Это вообще как мне видится большая проблема AI (по крайней мере, в текущей итерации развития) — нейросети учатся поверхностным корреляциям в данных (пример), но не понимают их обусловленности, не видят скрытую структуру причинно-следственных связей. У большинства людей с этим немногим лучше, впрочем.
Важно отметить, что там говорится не о том, что «девочки предпочитали куклы» а о том, что именно «мальчики предпочитали машинки». Девочки же играли со всеми игрушками (и с машинками, и с куклами) без выраженных предпочтений.
То есть стереотип «девочки предпочитают куклы» таки скорее стереотип, что этим же исследованием и подтверждается.
Алсо, там же:
Wallen cautions against over-interpreting the results. The plush and wheeled categories served as proxies for feminine and masculine, but other toy characteristics, such as size or colour, might explain the male’s behaviour, he says. Or the male monkeys might seek out more physically active toys, he says.
Three tests were conducted using penile plethysmography. While there was no difference in response when the men were exposed to heterosexual and lesbian pornography, there was a major difference in response when the men were exposed to male homosexual pornography.
Метод "penile plethysmography" насколько мне известно подразумевает замер прилива крови к члену (т.е. эрекции). И у гомофобов там была заметно повышенная реакция возбуждения по сравнению с группой негомофобов… Выводы делайте сами :)
Про теорему Матиясевича весьма интересно, как раз читал недавно статью A Computability Proof of Gödel’s First Incompleteness Theorem где показывалось как теорему Гёделя вывести из утверждения о том что любое вычислимое множество соответствует диофантовому уравнению. А также о том что не существует общего алгоритма для определения, есть ли у заданного диофантового уравнения решение (что тоже было доказано Матиясевичем).
В последнее время интересуюсь криптографией, и там сейчас «на острие прогресса» конструкции вроде ZK-SNARK и ZK-STARK, где произвольные вычисления (программы) кодируются в виде полиномов (для того чтобы производить криптографические доказательства их свойств). Это позволяет делать безумные вещи, типа краткого (~1 KB) доказательства, что определенное (сколь угодно сложное) вычисление над данными было проделано корректно, не предъявляя самих данных.
К сожалению, мне не хватает математического бэкграунда чтобы понять, связано ли это как-то с работами Матиясевича о соответствии между вычислимыми множествами и полиномами, было бы круто если бы кто-нибудь «в теме» мог разъяснить!
Ну серьёзно, чем граммы отличаются от btc/ripple/eth и прочих криптовалют?
Тем, что они — ценные бумаги и с них нужно платить налоги и разводить владельца на бабло, а с btc уже поздно сдирать, да и не с кого?
Если серьёзно, то см. так называемый Howey Test, которым руководствуется SEC.
В целом таки да, разница в том, что в случае BTC и ETH как раз «сдирать не с кого» — это значит что они достаточно децентрализованы. Если же «есть с кого сдирать» — значит это классические ценные бумаги, предмет регуляции.
Есть какая-то одна компания-эмитент? Собирает деньги инвесторов? Обещает им прибыль (а им приватно обещали определенные «иксы» в случае TON)? Значит это ценные бумаги по мнению SEC.
Вот ещё неплохо про артикли:
У директора зарплата может быть вообще околонулевая (что не редкость), если он (со)-владелец компании. Джобс и Цукерберг имели зарплату в $1 (один доллар).
В Гугл не знаю, но в пресловутом Яндексе фронтендеров вроде не мучают как каких-нибудь C++ бекендщиков. То есть алгоритмы и листочки есть, но уровень задач попроще.
Подозреваю, что они просто занимаются не фронтендом, а какой-то внутренней инфраструктурой, и их работа незаметна (вероятно, как раз потому, что они делают её хорошо)...
На самом деле это довольно интересно и развивает (в плане кругозора), открываются новые грани восприятия :) Не могу сказать что это действительно как-то помогает именно в рутинной повседневной работе (где куда важнее знать API чего-либо или как конфигурить что-то) — но мне кажется что такой опыт может зарешать в 1% случаев когда приходится таки сделать что-то нетривиальное.
Я вот никогда не задрачивал именно алгоритмы и теорию (Кнут et al.), но я постоянно в жизни делал или пытался делать какие-то собственные велосипеды (фреймворки, библиотеки, DSL, интерпретаторы, компиляторы), и думаю именно поэтому задачки Яндекса мне как-то не показались прямо сверхсложными и я без подготовки с большинством из них справился. Думаю, поэтому это работает и в обратную сторону — если целенаправленно «задрочить» алгоритмы, то потом легко будет решать нетривиальные задачи.
Дело в том что «трюки» и «подходы» встречающиеся в решениях таких «олимпиадных» задачек — они на самом деле довольно шаблонные, и поэтому прорешав какое-то их количество (+ изучив чужие оптимальные решения), мозг легко выделяет нужные абстракции и формирует в голове «библиотеку» из типовых подходов, на уровне спинномозговых рефлексов / интуиции.
Конечно, чтобы на это время тратить, нужно либо очень хотеть именно в большую компанию попасть (напр. что-то из FAANG), либо искренне интересоваться тем, как «под капотом» устроены всякие штуки встречающиеся в computer science...
При этом, чтобы просто иметь неплохую зарплату в IT, успешно при этом решая повседневные бизнес-задачи, это всё не нужно — есть полно компаний, где на интервью не будут мучить никакими задачками. Какой-нибудь неизвестный никому стартап, которому нужно нанять людей ещё «вчера» — часто просто не может себе позволить жесткий отбор кандидатов.
А почему в крупных компаниях отбор именно такой, про это уже много говорилось, но всё же, перечислю причины (как мне это видится):
Они могут себе это позволить — желающих слишком много, отбор можно (даже нужно) сделать максимально жестким.
У крупных компаний часто «всё свое», поэтому знания специфичных стеков и фреймворков «на входе» не особо важны, важнее некий raw base skill. Тут идея в том, что если человек разобрался в алгоритмах, то разберется и с любой другой фигней. А вот обратное не всегда верно, наверное.
Наблюдая вживую за процессом решения задачи, можно быстро прикинуть, знает ли человек базовые понятия и примитивы языка, как он в целом мыслит, знает ли на практике (а не в теории) элементарные вещи. А так же как он коммуницирует. Поэтому на интервью полезно «мыслить вслух» и не стесняться взаимодействовать с интервьюером.
> не стал пробовать даже — понял, что не вывезу их задачки
Там не на все позиции сложные задачки, далеко не факт что вас будут спрашивать что-то про деревья, графы и сортировки — это вполне может быть что-то уровня «пробежаться по массиву и что-то просуммировать/разбить на группы», т.е. entry level алгоритмы, встречающиеся в повседневной работе.
Другое дело, что решить даже их за 10-20 минут у доски это очень стрессово и там можно забыть даже как цикл писать, несмотря на большой опыт, не говоря уже про какие-то нетривиальные моменты.
Это решается тренировкой, и если потратить месяц-другой на подготовку (порешать где-нибудь такие задачки типовые, в инете полно сайтов-подборок таких задач), то пройдёте даже самые сложные «секции». Если особо не готовиться и идти «на шару» (чисто скилл проверить), то конечно возможны лютые фейспалмы — и у меня были. Но так как интервью многоэтапное и с разными интервьюерами, то итоговая «взвешенная сумма» может всё равно оказаться в вашу пользу, даже если где-то в отдельных моментах вы затупите.
Как я понял, не обязательно решать всё идеально — достаточно быть лучше других кандидатов. А они тоже тупят адово, идеальных не бывает.
Бабель для Node сегодня уже немодно, вместо него можно установить
esm— легковесный загрузчик ES модулей, и запускать проект так:С mocha:
Открытость это не «рассказывать все что на уме», а open-mindedness. То есть это открытость восприятия прежде всего. Умение слушать и слышать.
Культура в любом сообществе вещь пластичная и меняется благодаря воле и усилиям отдельных людей это общество составляющих, это очевидно. Поэтому у меня довольно оптимистичный взгляд на вещи — я вижу глобальную и локальную динамику, и мне она нравится.
Как говорил Гибсон, «Будущее уже наступило, просто оно ещё неравномерно распределено».
О, а вот как вам такая неожиданная мысль: попробуйте применить это к собственным высказываниям прежде всего. Мир заиграет новыми красками!
Я не занимаю здесь никакую позицию (вы очевидно перепутали меня со своим предыдущим собеседником). Я пытаюсь обратить внимание на вашу примечательную манеру «вести дискуссию», в которой не прослеживается желание вести конструктивный диалог, а прослеживается ваша неуверенность в себе, прикрытая фиговым листком как вы выразились «легкого троллинга» (не льстите себе, это обычное неуклюжее хамство).
Так кстати, в какой компании вы работаете? Вопрос не праздный, действительно интересно знать, где это подобная манера подачи мысли является «заурядным диалогом» и даже можно ожидать чего-то «гораздо-гораздо жёстче».
Нет, я не знаю, кто это. Вы видимо в самом деле не отдаете отчет в том что вы пишете, если это лучшее объяснение происходящему, которое вы смогли выработать. Представьте, что вы в публичном месте делаете что-то, что вынуждает прохожих сделать вам замечание.
«Мужчина на верхней полке, проснитесь, вы обосрались!.. — А я и не сплю!»
А у вас?
А как так вышло, если не секрет?
Oh wow. Перечитайте внимательно то что вы написали:
Я ошибаюсь или вижу набор плохо прикрытых оскорблений/наездов/аппеляций к личности/полу собеседника? Вы сейчас собрали просто «бинго» из "logical fallacies", к слову о логике.
Гораздо жестче? Сразу в морду бьёте что-ль? Кстати, что это за компания, в которой вы так работаете, расскажете?
> А эмпатию как качать?
Эмпатия это способность моделировать у себя в голове другого человека. Выходит, надо много общаться/взаимодействовать, чтобы эту модель улучшать.
Наверное, тут самое сложное это научиться быть открытым, потому что без этого не получится воспринимать другого человека так же ясно, как самого себя. Я думаю, что у интровертов с этим проблемы из-за подсознательного страха и неуверенности в себе — им комфортнее работать с предсказуемыми и работающими по понятным алгоритмам механизмами — механизм ведь не навредит тебе, а человек может (обидеть, вызвать душевные муки, например). Механизм можно контролировать, а человека так просто нельзя, он более сложный, непредсказуемый и независимый. Но это всё как будто бы не выглядит непреодолимой проблемой (не решающейся просто обучением/практикой)?
Ах да, ещё необходимо самому уметь чувствовать что-то — ну, обычные человеческие эмоции — чтобы уметь сопоставлять эмоциональные реакции других людей со своим опытом, иначе будет как в «китайской комнате». Но я думаю что как раз истинных психопатов (с обедненными собственными эмоциональными реакциями и как следствие неспособностью научиться сопереживать другим людям) в обществе не так много, поэтому с "hardware"-частью здесь проблем быть обычно не должно.
При этом это ведь ключевые качества для лидерства в организации, например. Не умение разбираться в механизмах, а умение разбираться в людях. Странно что это вдруг стало прерогативой женщин, если вы конечно не топите за матриархат (в чем вас было бы странно заподозрить). По моему наблюдению, мужчин на коммуникативных-лидерских-организаторских должностях не меньше, чем на исполнительских-технических.
Почему вы лишаете мужчин эмпатии? Я в недоумении. Эмпатия это такой же навык, как и умение брать интегралы, его надо развивать, без этого невозможно научиться «программировать людей». И те, кто его развивают — добиваются в жизни намного большего чем те, кто научился только «колесики у машинок крутить».
Возможно, вы просто проецируете свой внутренний мир на окружающее?
Я извиняюсь, но это такой же сексизм как и «лишение мужчин эмпатии». Люди пластичны и способны на многое, лучше не ограничивать людей в развитии на основании лишь своих предубеждений. Вы вот например здорово ограничили даже самих себя.
Человеческие предвзятости непременно найдут отражение и в данных для обучения. Поэтому нейросеть обучится именно им, что приведет к положительной обратной связи (усугублению ситуации), если такая система пойдет «в продакшен».
Это вообще как мне видится большая проблема AI (по крайней мере, в текущей итерации развития) — нейросети учатся поверхностным корреляциям в данных (пример), но не понимают их обусловленности, не видят скрытую структуру причинно-следственных связей. У большинства людей с этим немногим лучше, впрочем.
Важно отметить, что там говорится не о том, что «девочки предпочитали куклы» а о том, что именно «мальчики предпочитали машинки». Девочки же играли со всеми игрушками (и с машинками, и с куклами) без выраженных предпочтений.
То есть стереотип «девочки предпочитают куклы» таки скорее стереотип, что этим же исследованием и подтверждается.
Алсо, там же:
https://en.wikipedia.org/wiki/Bisexuality
Но ведь это не продукт умозрительной «логики» а результат научного исследования:
https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_homosexuality#Links_to_homophobia
Метод "penile plethysmography" насколько мне известно подразумевает замер прилива крови к члену (т.е. эрекции). И у гомофобов там была заметно повышенная реакция возбуждения по сравнению с группой негомофобов… Выводы делайте сами :)
Про теорему Матиясевича весьма интересно, как раз читал недавно статью A Computability Proof of Gödel’s First Incompleteness Theorem где показывалось как теорему Гёделя вывести из утверждения о том что любое вычислимое множество соответствует диофантовому уравнению. А также о том что не существует общего алгоритма для определения, есть ли у заданного диофантового уравнения решение (что тоже было доказано Матиясевичем).
В последнее время интересуюсь криптографией, и там сейчас «на острие прогресса» конструкции вроде ZK-SNARK и ZK-STARK, где произвольные вычисления (программы) кодируются в виде полиномов (для того чтобы производить криптографические доказательства их свойств). Это позволяет делать безумные вещи, типа краткого (~1 KB) доказательства, что определенное (сколь угодно сложное) вычисление над данными было проделано корректно, не предъявляя самих данных.
К сожалению, мне не хватает математического бэкграунда чтобы понять, связано ли это как-то с работами Матиясевича о соответствии между вычислимыми множествами и полиномами, было бы круто если бы кто-нибудь «в теме» мог разъяснить!
Вот тут некоторые референсы:
Если серьёзно, то см. так называемый Howey Test, которым руководствуется SEC.
В целом таки да, разница в том, что в случае BTC и ETH как раз «сдирать не с кого» — это значит что они достаточно децентрализованы. Если же «есть с кого сдирать» — значит это классические ценные бумаги, предмет регуляции.
Есть какая-то одна компания-эмитент? Собирает деньги инвесторов? Обещает им прибыль (а им приватно обещали определенные «иксы» в случае TON)? Значит это ценные бумаги по мнению SEC.