Спасибо за фидбэк! Рад, что статья оказалась полезной.
Что касается алгоритмических собесов — вероятно, их используют как способ проверить аналитическое мышление и общую техническую грамотность. В повседневной работе дата-инженера алгоритмы не так уж часто нужны.
Не совсем. Они рассуждают с позиции коучей, которые помогают кандидату затащить интервью. Автор же обозначил во втором абзаце: Моими собеседниками стали Эван Кинг и Стефан Май — основатели Hello Interview, стартапа, помогающего разработчикам готовиться к собеседованиям.
>> "не смогли правильно донести" это неудачная манипуляция со стороны кандидата
Скорее неудачная попытка коммуникации. Речь о том, что кандидату не хватило соц. скиллов, чтобы нормально рассказать о своих достижениях. В оригинале: «We've seen technically brilliant candidates fail interviews or get down-leveled unnecessarily because they couldn't effectively communicate their impact...»
>>> "не смогли выявить" это реальное.
Можно трактовать как угодно, зависит от ситуации. Если эйчар не сумел нормально «допросить» — проблема на стороне эйчара. Если кандидат в ответ на вопрос отмалчивается — проблема уже в кандидате.
>>> поэтому работу получает манипулятор, а не ценный специалист.
Умение рассказывать о своих достижениях на прошлой работе =/= манипуляция. Смысл абзаца в том, что нужно готовиться к интервью и заранее подумать о том, как преподносить свой опыт. И вовсе не в том, что нужно врать или прибегать к каким-то манипуляциям =)
Добрый день! Ссылки на один и тот же репозиторий, но ведут на разные разделы:
https://github.com/karpathy/nanochat – основной раздел;
https://github.com/karpathy/nanochat/discussions/8 – анонс версии за $1000.
Базовая модель обучается 4 часа за $100, есть еще варианты за $300 и $1000. Выбирайте любой вариант в зависимости от бюджета)
Ссылки сейчас поправлю, чтобы больше никто не путался.
Как минимум, для Нововоронежской АЭС такие системы закупали
Спасибо за фидбэк! Рад, что статья оказалась полезной.
Что касается алгоритмических собесов — вероятно, их используют как способ проверить аналитическое мышление и общую техническую грамотность. В повседневной работе дата-инженера алгоритмы не так уж часто нужны.
>> Если вы говорите с позиции подрядчика в найме
Не совсем. Они рассуждают с позиции коучей, которые помогают кандидату затащить интервью. Автор же обозначил во втором абзаце: Моими собеседниками стали Эван Кинг и Стефан Май — основатели Hello Interview, стартапа, помогающего разработчикам готовиться к собеседованиям.
>> "не смогли правильно донести" это неудачная манипуляция со стороны кандидата
Скорее неудачная попытка коммуникации. Речь о том, что кандидату не хватило соц. скиллов, чтобы нормально рассказать о своих достижениях. В оригинале: «We've seen technically brilliant candidates fail interviews or get down-leveled unnecessarily because they couldn't effectively communicate their impact...»
>>> "не смогли выявить" это реальное.
Можно трактовать как угодно, зависит от ситуации. Если эйчар не сумел нормально «допросить» — проблема на стороне эйчара. Если кандидат в ответ на вопрос отмалчивается — проблема уже в кандидате.
>>> поэтому работу получает манипулятор, а не ценный специалист.
Умение рассказывать о своих достижениях на прошлой работе =/= манипуляция. Смысл абзаца в том, что нужно готовиться к интервью и заранее подумать о том, как преподносить свой опыт. И вовсе не в том, что нужно врать или прибегать к каким-то манипуляциям =)
;)