Этот метод дал мне конверсию 50% из собеседования в оффер на вакансию «маркетолог» с доходом от 70к.

Меня зовут Слава, 4 года назад я работал маркетологом в агентстве. И решил поискать работу мечты на hh.ru. Я знал, что даже есть агентства, которые закрывают себе клиентов на hh.ru.

Эта уверенность помогла мне выжить 3 первых месяца безуспешных попыток: ходил на собесы, делал изнуряющие тестовые и даже получил работу, с которой сбежал через 2 недели.

Когда в бизнес приходят «эффективные менеджеры», стоит ждать беды. С программами урезания расходов, подкручиваниями KPI и прочими странными решениями бизнес может в краткой перспективе получить даже какую‑то выгоду для себя, но довольно быстро сталкивается с проблемами: сложно продать или просто угробить курицу, несущую золотые яйца, и ожидать, что золотые яйца продолжат появляться.

Иногда решения этих эффективных менеджеров и вовсе приводят к техногенным катастрофам: крупным авариям с большим количеством пострадавших или даже погибших. В этой и следующей публикации мы с вами разберём больше дюжины подобных случаев, чтобы понять, какие ошибки, решения и системные проблемы к этому привели. Чтобы выделить, что не должен делать и чего должен остерегаться бизнес, чтобы не допускать воплощения критических рисков? Ведь для любого бизнеса могут сложиться обстоятельства, которые фактически мгновенно прекратят его работу, и в руках руководства — возможности и инструменты, которые бы предотвратили такой печальный исход.

Конечно, крушение ИТ‑компании, логистического оператора или юридической консалтинговой фирмы не будут так же эффектны или так же опасны, но вряд ли от этого собственники и адекватные руководители захотят наступления своих критических рисков и краха всего бизнеса.

Недавно я столкнулся с одной не очень сложной задачей на leetcode. В рамках задачи нужно было реализовать алгоритм поиска подстроки в строке. Пока я пытался сделать задачу, я понял, что я очень мало знаю про то как можно искать подстроку и решил изучить эту тему подробнее, и рассказать результат вам.

Как говорит Википедия «Поиск подстроки в строке — одна из простейших задач поиска информации», но это не совсем так, ниже я расскажу про разные алгоритмы решения и покажу примеры их реализации. Начнем!

В пять лет я сидел у бабушки дома на уютном ковре, и никак не мог понять, почему герой диснеевского мультика посмотрел вниз, когда бежал над пропастью — ведь до тех пор, пока он не посмотрел, ему удавалось бежать по воздуху! А стоило опустить глаза вниз, и мультяшная физика мгновенно реагирует — всё, реальность, в которой можно бежать по воздуху кончилась, началась реальность, где герой зависает на пару мгновений, и стремительно летит вниз.

В двадцать девять лет я бегу над пропастью и не смотрю вниз, урок детства усвоен хорошо, падать не хочется, и вера в то, что если ты в низ так и не посмотришь, то сможещь перебежать пропасть, зайти на другой край, оказаться в безопасности, раз и навсегда, как будто всегда в ней и был.

Когда живёшь в Иванове, ты не чуствуешь пульс индустрии, страны и мира так, как должен чувствовать. Город, в котором я родился, вырос, построил жизнь и карьеру, их которого я учил всех жить, хоть и находится довольно близко к дефолтному — всё ещё редкое захолустье. Размеренный, спокойный, отдаленный. В городе Иваново легко делать вид, что ты не бежишь ни над какой пропастью, легко не смотреть вниз. Даже если ты известный человек, с огромным количеством друзей и знакомых по всему миру, даже если ты ведешь один из самых популярных индустриальных подкастов, и даже если вся твоя работа подразумевает глубочайшее погружение во всё значимое, что происходит в мире, в регионе, и в твоей индустрии.

Я читал все новости, я до последнего рокового утра был уверен, что ничего страшного не будет, а когда оно настало, не верил, что оно продлится долго, хотя и пропускал через себя абсолютно всё. Всё, все сводки, все фотографии, все новости, все прогнозы и мнения.

В прошлой статье я говорил о том, что поиск себя и попытки найти дело своей жизни часто проваливаются. А сейчас поговорим о том, почему даже если вам очень нравится, то чем вы занимаетесь (да еще и получается к тому же), шансов на успех меньше, чем хотелось бы.

Эта заметка является переводом поста в блоге Дэвида Ханссона под заголовком «Even Amazon can't make sense of serverless or microservices». Здесь минимум редактуры для сохранения оригинальной авторской подачи.

Команда Prime Video из Amazon опубликовала довольно примечательное тематическое исследование, посвящённое их решению отказаться от своей микросервисной serverless-архитектуры и заменить её монолитом. Этот шаг сэкономил им ошеломляющие 90% (!!) эксплуатационных расходов, а также упростил систему. Какая победа!

Но помимо восхваления их здравого смысла, я думаю, что здесь есть более важный момент, который применим ко всей нашей отрасли...

Теперь к истокам задачи: часто, чтобы математическая модель была применима в реальном секторе, необходимо использовать очень много ограничений и большое количество переменных. Задачи, возникающие в бизнесе в реальных условиях, требуют использования моделей с большим количеством ограничений и большим количеством переменных.  Временами задача в лоб может и не решиться, поэтому были придуманы различные трюки. Один из них - метод « генерации столбцов» (Column generation).

В этой статье рассмотрим пять типичных проблем, которые часто мешают командам автоматизировать процесс тестирования. Эти проблемы можно решить с помощью имитирования API и сервисов.

Что такое имя? Имя — это ярлык, дескриптор, указатель в вашей памяти. Это краткое изложение сложной идеи. Оно позволяет ссылаться на «экономику» или «догфудинг» в середине предложения, избегая развернутого на три абзаца объяснения термина.

Если представить, что разработка программного обеспечения — это просто распределение данных по ячейкам и их маркировка, то становится понятно, почему именование объектов является одной из двух сложных задач в информатике. Объем рабочей памяти мозга ограничен, и хорошее имя позволяет использовать его максимально эффективно. Хорошее имя — всегда лаконичное, вызывающее ассоциации и подходящее по контексту. Оно снижает когнитивную нагрузку и лучше отпечатывается в сознании. Плохое имя — это неясное, вводящее в заблуждение, расплывчатое или явно содержащее недостоверную информацию.

Под катом разработчик Джозеф Гласс* делится правилами эффективного нейминга и разбирает их на практических примерах.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

В последние годы популярно искать себя и свое предназначение. Перебирать разные работы в поисках «той самой»: вкатываться в айти, работать баристой, делать ноготочки. Что не так с концепцией поиска себя и почему попытки найти «ту самую работу» затягиваются на годы, а результаты оставляют желать лучшего?

Всем привет! Я выпускник данной Академии и победитель в конкурсе проектов. Я получил уникальный опыт, который будет полезен начинающим специалистам

Этот обзор подойдет в первую очередь тем, кто еще учится в вузе или школе, а также тем у кого есть дети данного возраста - Интенсивы рассчитаны на молодых людей до 19 лет.

Предвкушаю вопросы, поэтому я сразу говорю - обзор не реклама. Не путайте Практикум и Академию, академия - некоммерческая организация, а интенсивы - бесплатные курсы, которые (внезапно) просто дают знания.

Минусы и результаты собеседований после курсов - перед началом секции "проект" - эти 3 модуля покажут реальный уровень выпускников академии. Все что будет дальше является сугубо личным мнением. Приступим!

Как мы боролись с документированием API на наших проектах, и как мы немного сошли с ума

У вас на проекте порядок с документацией на API? Скорее всего нет. И в нашей компании порядка не было.

Не будем рассказывать, к каким печальным последствиям приводит ошибочная, устаревшая или вовсе отсутствующая API-документация. Почему же на большинстве проектов не удаётся решить такой, казалось бы, несложный вопрос?

Завершение цикла статей про техническое оживление Python Дайджест. В первых трех частях рассказано как был совершен переход с Python 3.4 на Python 3.11 и Django 4, отформатирована вся кодовая база с pre-commit, настроена автоматизация задач на основе Github Actions. В заключительной части расскажу как получить "быстрый" сайт.