Все большее число стартапов и крупных IT-компаний предлагают акции, опционы, RSU, SAR и так далее. Но немногие разработчики понимают, что для них это значит.

Например, когда мы пообщались с программисткой Uber в Амстердаме, мы узнали, что инженеры там в первые 5 лет уделяли гораздо больше внимания своей базовой зарплате, мало интересуясь, что происходит с их акционным капиталом. И только намного позже — иногда во время IPO — осознавали, насколько важен был хороший пакет акций.

«Почему я должен волноваться об опционах?» — часто спрашивают сотрудники. Особенно хочется работать, а не считать проценты. Но вот почему это важно: при зарплатах, превышающих $250 тысяч в США и €150 тысяч в Европе, около половины дохода IT-сотрудников приходится на ежегодный или ежеквартальный вестинг.

Такая же тенденция идет и в Россию. Все крупные компании — «Яндекс», Mail.ru, Ozon — уже давно предлагают опционы, SAR и RSU своим опытным инженерам. А за российскими IT-гигантами постепенно следует остальной рынок.

Но вы знали, что, получив опцион, можно на самом деле потерять деньги? Вплоть до того, что придется брать кредиты и продавать дом. Сколько налогов нужно заплатить при реализации опционов? Почему некоторые владельцы компаний сами остаются без акций, и вынуждены ходить по судам?

В этом посте мы собрали самые заметные истории успехов и провалов людей, получивших опционы. Информацию, которую многие хотели бы знать раньше, когда принимали решение о том, где работать.

Роберт Мартин представил принципы SOLID в 2000 году, когда объектно-ориентированное программирование стало настоящим искусством для программистов. Каждый хочет создать что-то долговечное, которое можно использовать повторно, насколько это возможно, с минимальными изменениями, которые потребуются в будущем. SOLID - идеальное название для этого.

Фактически, объектно-ориентированное программирование работает лучше всего, когда мы можем отделить то, что останется, от того, что изменится. Принципы SOLID помогают разделять это.

Мне лично нравится идея, лежащая в основе принципов SOLID и я многому из нее научился.

Всем привет! Мы — команда компании «Наносемантика», и недавно мы запустили проект SOVA, где занимаемся сбором датасета для использования его в обучении нейронных сетей и создания виртуальных ассистентов на базе искусственного интеллекта.

Мы подготовили большой датасет для обучения движков распознавания речи и хотим поделиться им, чтобы компании могли внедрять его у себя для решения  разного рода бизнес-задач. Данные – это новая нефть, а одна из важнейших причин прогресса в системах распознавания на базе машинного обучения – наличие размеченных датасетов. Если вы интересуетесь исследованиями и разработками в области речевой аналитики – заходите под кат.

В своё время я сам здорово намучился с английскими временами. Совершенно не получалось понять, как они формируются. Когда наконец удалось вызубрить все правила, самые простые существующие между временами закономерности всё равно оставались для меня неочевидными.

Как это часто бывает, по-настоящему понимаешь какую-то тему, только когда начинаешь рассказывать о ней другим («метод Фейнмана»). Несколько друзей, позавидовав моим «успехам», попросили помочь разобраться с английским. Тут и обнаружилось, что хотя я уже успешно использую английский в повседневной работе, обучать ему кого-то ещё — это совершенно отдельный навык.

Первоначальная идея. Сначала разъяснить все английские времена за один присест удавалось, надёргав различных идей из интернета: обрывки чьих-то схем, начинали склеиваться в свою схему и обрастать собственными легендами, а применение времён почти всегда было проще пояснить, используя хрестоматийную «систему английских времен с точки зрения употребления глагола “to vodka”». С каждой новой импровизированной лекцией, схема и нарратив продолжали меняться. «Ученики» попадались с различным базовым уровнем, что позволило понять, откуда нужно начинать плясать, чтобы урок был понятен всем, кто хоть раз слышал что-то про глаголы have и be. Когда счёт обученных уже пошёл на десятки, я решил оформить идею в более стройную лекцию. От первых попыток преподавания английских времён, до этого момента прошло пять лет. За это время было обучено ещё пару сотен человек. Обучено — по приколу. Денег за эти уроки я не брал.

Забудьте научные мифы, чтобы лучше понять свой мозг и себя самого

Варп-двигатель — одна из тех концепций, которые кажутся преждевременно проникшими из фантастики в науку, притягательных и недостижимых. Как известно, варп-двигатель был «изобретен» во вселенной «Стар Трек» и представляет собой устройство, позволяющее космическому кораблю мгновенно перемещаться в пространстве из точки A в точку B, не совершая многолетних и многовековых перелетов на субсветовых скоростях. Этот двигатель работает на антивеществе и кристаллах дилития, поэтому, в сущности, авторы могли нарисовать его сколь угодно мощным, компактным и красивым, не ограничивая собственную фантазию. Для полноты картины приведу здесь его схему, взятую с сайта startreker.su.

Как-то в преддверии осенних школьных каникул 2020, за обедом, предложил дочери – «Придумай, чтобы ты хотела, чтобы мы вместе с тобой разработали на этих каникулах. Например – это может быть робот или какой-то механизм, или …, но главное, чтобы это был конструктор и ты могла сама его собрать!».

На что дочь ответила – «Я хочу ночник в виде маяка, и он должен проецировать звезды на потолок».

Netflix Cosmos — это вычислительная платформа, которая сочетает в себе самые лучшие аспекты микросервисов, а также поддержку асинхронных рабочих процессов и бессерверных функций. Наш конек — это разработка приложений, реализующих ресурсоемкие алгоритмы, которые координируются с помощью сложной иерархии рабочих процессов и охватывают разные временные отрезки — от нескольких минут до нескольких лет. Платформа обеспечивает функционирование не только сервисов с высокой пропускной способностью, в которых параллельно задействованы сотни тысяч процессоров, но и чувствительных к задержке рабочих нагрузок, при которых важно как можно быстрее показать результаты пользователям.

В этой статье мы расскажем, почему мы решили создать платформу Netflix Cosmos, как она работает, а также поделимся полезным опытом, который мы накопили в ходе проекта.

Двадцать лет назад физики начали исследовать загадочную асимметрию внутреннего строения протона. Результаты их работы, опубликованные в конце февраля 2021 года, объясняют, как антивещество помогает стабилизировать ядро каждого атома.

Благодаря последнему прорыву, жутковатые колебания новой пульсирующей формы материи были впервые сняты на пленку с помощью специального микроскопа. Он позволяет нам увидеть эту странную, фазовую форму вещества, которая сильно отличается от привычных нам твердых тел, жидкостей, газов и плазмы.

Снимок сделал «Максимус», ультрамощный рентгеновский микроскоп в Центре Гельмгольца в Берлине. Он дает нам представление о поведении новых кристаллов времени, которые впервые были экспериментально созданы в лаборатории в 2016 году. Открытие обещает «выдающиеся новые прорывы в фундаментальных исследованиях», — говорится в материале, опубликованном командой ученых в Physical Review Letters.

Краткая заметка по поводу выбора автоматических выключателей. Искренне надеюсь, что читатель не узнает для себя ничего нового.

Если у подростка, а потом и у взрослого тоже нет планов на собственное будущее — вы уже знаете ответ. До этого важного тезиса мне пришлось идти овердофига лет. 

Иными словами.

Немного об инженерном мышлении.