Я провел эксперимент, в котором попросил айтишников попытаться устроиться на свою же должность в свою же компанию. Результаты можно посмотреть внутри, выявилась полная некомпетентность и лень рекрутеров. В текущем сломанном найме виноваты только они.

Миллионы статей с советами как войти в айти, а я проявлю оригинальность и напишу историю как я вошёл и вышел из айти, и вообще не жалею. Периодически меня зовут назад бывшие коллеги, но меня в ужас приводит сама мысль вернуться. Я напишу те минусы сферы, о которых почему-то говорить не принято. Мы каждый день видим миллионы статей как люди вошли в айти и счастливы, а неудачники вроде меня стараются промолчать и забыть. Но я стану исключением, вдруг кому-то поможет данная информация и знайте, дорогой читатель: выход из айти есть.

Тетрадь, дневник — ваше лицо. А круто оформленный профиль на гитхабе — статус вашей занятости. Чем больше участий в проектах, тем безработнее... Пока молодые специалисты оформляют свои страницы с "Lib-Meta-Neo ML-Scientist 10 years of expirience" на LinkedIN настоящий амбассадор HR и трудового найма бегут на GitHub. Именно там выискиваются самые закостенелые гики программирования, вносящие тридцать пять тысяч коммитов в безбюджетные опенсорс проекты; именно там рождаются гении, разрабатывающие AAA-проекты геймдева на ассемблере. 

Все это шутки. 

Но реальность такова, что многие из рекрутеров не против оценить ваш профиль. Подавать себя, как в маркетинге, важно. И неплохо бы сразу представить всю статистику развернуто перед глазами, чтобы бедный HR не искал ваши коммиты, а гордо проведенные тысячи часов в GitHub не остались за кадром. Каждый проект служит материальным доказательством способностей разработчика, позволяя потенциальным соавторам или работодателям оценить его стиль программирования, навыки решения задач и умение управлять проектами. 

Для этого на гитхабе есть много утилит, которые помогают оформить Readme личного профиля. Но для начала давайте быстренько его создадим.

Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.

«Бэкенд — это просто! Выгрузить данные в нужном формате из одной системы и загрузить в другую. И так почти на каждом проекте!», — заявил недавно мой коллега Сергей, старший Python-разработчик. Я спросил у бэкендеров в нашей компании, с какими задачами они сталкиваются, какими hard и soft skills должны обладать мидлы в бэкенд-разработке.

Уже много лет IT компании проводят алгоритмические собеседования при найме технических специалистов. Подход введенный в FAANG плавно перетек в большинство крупных компаний. Яндекс, Авито, Т-Банк и многие другие хотят проверить алгоритмические знания кандидатов. Но на практике такое собеседование оказывается бесполезным созвоном на 45 минут, который ничего не говорит о кандидате.

В интернете можно найти тысячи статей о том как решать алгоритмы. Куча теоретических видео про оценку скорости и затраты на память для разных структур данных. Еще больше ресурсов про то, как алгоритмы делают вас сильнее, круче и привлекательнее для работодателя.

Но очень мало можно встретить критики и конкретного разбора проблем алгоритмических собеседований и их внедрения в воронку найма. Эта статья будет первой в цикле “в чем проблема алгоритмов”.

Кто-то может сказать: “О, человека не приняли в компанию из-за алгоритмов и он решил обидеться и сказать всем, что алгоритмы бесполезны”. Отчасти это так и было, но я решил не останавливаться на своем чувстве несправедливости и пошел дальше: адаптировал алгоритмы в компании, прошел все этапы в Google и даже решал алгоритмы на протяжении года.

Все это помогло мне понять, что многие двигаются не туда, когда решают спрашивать деревья и графы на своих интервью.

Но все это отдельными статьями, ссылки на которые я приложу сюда позже.

Сейчас я просто хочу рассказать свою историю.

Привет! Меня зовут Игорь, я работаю в крупной американской компании. Ежедневно я получаю резюме на IT-позиции и замечаю что все больше кандидатов не имеют опыта в IT. Такие специалисты получают дополнительное образование (или заканчивают курсы) и смело отправляют резюме на десятки позиций в день. Сегодня мы поговорим о них подробнее.

В этой статье автор предложил написать свои книги, которые относятся к разряду неувядающей классики. Если в оригинальной статье был сделан упор на электронику, то у меня будет упор на разработку программ.

Disclaimer: это мой личный топ из тех книг, которые я лично прочитал, и у которых первое издание было в прошлом веке, даже если она переиздавалась недавно (при условии актуальности именно того издания, которое было в прошлом веке).

В данном топе книги не упорядочены по важности, они все очень хорошие, но есть одна книга, которая равнее других.

В мире, где информация постоянно обновляется, а найти что-то можно с молниеносной скоростью, встаёт вопрос: а нужны ли вообще книги для программистов? Ведь в интернете есть множество бесплатных обучающих материалов, туториалов, видеоинструкций и чатов на базе генеративного искусственного интеллекта, которые, казалось бы, могут полностью заменить традиционные источники знаний — книги.

Однако, на мой взгляд, книги всё ещё остаются важным и незаменимым инструментом для изучения программирования, особенно для новичков. В этой статье я, Бартенев Евгений, автор и техлид курсов «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, расскажу, почему я так считаю. А также поделюсь своей подборкой книг как для начинающих разработчиков, так и для тех, кто уже пишет код не первый день.

Литературы никогда не бывает много — ни художественной, ни технической. Это касается и книг по языкам программирования, включая Python. Разработчикам, как начинающим, так и опытным, нужны надёжные руководства для того, чтобы повышать свой профессиональный уровень. В сегодняшней подборке — пять книг, которые могут быть полезны для любого Python-разработчика.

Стажировка, на мой взгляд, один из самых удачных способов запрыгнуть в аналитику данных.

👉 3 месяца стажировки в самом неприглядном месте лучше, чем то же время в поисках “идеальной” вакансии

👉 Стажировка в резюме выглядит привлекательнее учебных проектов

👉 После стажировки есть возможность трудоустройства в компанию

Сейчас существует несколько тип виз и програм, благодаря которым Великобритания привлекает сильных специалистов в страну. Одна из наиболее привлекательных для IT-специалистов - виза талантов, также известная как Global Talent Visa UK. Она даёт возможность жить и работать в стране от 3 до 5 лет в зависимости от типа визы: Global Talent или Global Promise (об этом позже). Затем эту визу можно продлить или получить ПМЖ (Indefinite leave to remain). А через 5-6 лет после получения визы вы сможете податься на гражданство. 

Сегодня ровно 20 лет, как я начал программировать профессионально. За эти годы я:

• Получил одобрение на петицию по грин‑карте за выдающиеся способности в науке.
• Стал Google Developer Expert.
• Стал IEEE Senior Member.
• Был операционным директором в компании со 100 сотрудниками.
• Написал код, который скачали 135 миллионов раз.
• Выступал перед аудиторией в 2000 человек, дважды.
• Стал самым честным человеком в России по версии НТВ.

Но упустил я гораздо больше и делал всё это слишком долго. Думаю, этот путь можно было бы пройти «на скорость» лет за 5 с теми подходами, принципами и приоритетами, которым я научился. Если вы только начинаете свой путь, этот текст может сэкономить вам 15 лет жизни.

Это Бренды на коне. По статистике современный человек меняет профессию в среднем раз в 5 лет. А место работы на аналогичной должности — еще чаще. Хорошо, если успел подготовиться и найти новое место. А если так выгорел, что убегал, теряя тапки, и теперь сидишь без работы? Рассказываем как поддержать себя и не впасть в уныние, если оказался в таком положении.

Python и Go отличаются по свойствам, и поэтому могут дополнять друг друга.

Существует распространённое заблуждение, будто простой и лёгкий — это одно и то же. В конце концов, если некий инструмент легко использовать, то и его внутреннее устройство должно быть просто понять, разве не так? И обратное тоже верно, да? На самом деле, всё как раз наоборот. В то время, как по духу оба понятия указывают на одно и то же (итог со стороны кажется лёгким), на практике такая поверхностная лёгкость достигается огромной подкапотной сложностью.

Если у вас уже утром в понедельник опускаются руки, вы не высыпаетесь и устали ещё до начала рабочего дня, значит что‑то идёт не так. Не стоит игнорировать своё состояние, если только это не последствия единичного недосыпа, потому что чем дальше, тем больше проблем будет накапливаться, а потом всё это рванёт личным кризисом.

Немного пофилософствую с темой энергии, потому что это тот самый стержень, который держит нас в течение рабочего дня. Некоторые пытаются забить на это, кто‑то бахает с утра банку энергетика или лечит таблетками. А если совсем плохо, то люди ударяются в секты или покупают билет на выступление Тони Роббинса, который за адские бабки проводит им базовый сеанс коллективной психотерапии. Всё это, конечно, не варианты.

Меня зовут Константин, последние 6 лет я профессионально занимаюсь разработкой. К сожалению (а может быть и к счастью) у меня нет фундаментального образования по computer-science. Я решил сменить профессию после 30, поменяв предметную область с фондового рынка на программирование. И я прекрасно помню этот период времени, когда хватался любую полезную информацию в поисках того, куда и как двигаться дальше. 

В кругу моих друзей и знакомых не было людей, кто бы профессионально занимался программированием много лет и мог дать дельный совет. Поэтому карьерный путь у меня был «самописный», в течение которого я выработал некоторый свод собственных правил. Они помогают мне развиваться в профессии. Некоторые из этих рекомендаций могут показаться тривиальными и очевидными, но благодаря им я сейчас с командой Альфа Мобайла разрабатываю мобильное приложение для частных лиц. Оно на протяжении последних двух лет было признано лучшим на российском рынке независимыми рейтинговыми агентствами. Вроде рекомендации работают).

Итак, приступим.

Это Бренды на коне. Эволюция сыграла с человечеством злую шутку. Наш мозг так устроен, что в нем заложена функция собирать как можно большее количество информации из окружающего мира. В дикой среде это было вопросом выживания. До поры до времени это правило работало: чем больше изучаешь, тем больше развиваешь интеллект. Но всё перевернулось с наступлением века цифровых технологий. Теперь новая информация (нужная и не нужная) окружает нас везде и всюду. А мозг с его эволюционными настройками, уже не актуальными для современного мира, продолжает жадно ее потреблять.