Мои родители инженеры микроэлектронной техники, мой младший брат ML-разработчик уровня lead, друзья — системные и бизнес-аналитики. А я — гуманитарий. [...] В какой-то момент я понял, что так больше не может продолжаться и решил в свои тогда ещё 34 года «залететь в ИТ».
Но можно рассматривать тест Тьюринга шире. Пусть это будут не просто ответы на вопросы, а любое удаленное взаимодействие.
Любопытства ради, как изменится такое взаимодействие, если поменять человека и LLM местами? Таким образом LLM будет активным инициатором и будет направлять беседу в зависимости от того, что ей отвечает человек.
Моя история не типична для перехода в дата‑инженеры.
Достаточно типичная для большинства тех, которые меняют профессию на около IT
Меня сразу привлекла программа — она направлена на реальную практику и очень выделяется на фоне тех же платных курсов.
Любопытно, что такая формулировка от курса к курсу и от студента к студенту мало меняется.
Бывают трансформации по 3000–6000 строк кода, написанного для SAP HANA SQL, который нужно адаптировать под PostgreSQL. Встречаются функции, которых нет в Postgres, и тогда приходится дорабатывать логику преобразований, искать решения и рефакторить код, написанный другими разработчиками.
Что, вот прям сразу на стажировке отправляют рефакторить код?
Раньше мне казалось, что работа в IT — скучная, и я плохо представляла себе людей, которые работают в этой сфере.
Спустя время вы можете обнаружить, что работа в IT ничем особо не отличается от других работ
Реферальные системы от онлайн магазинов. Когда пользователь переходит из приложения на сайт книжного магазина и совершает там покупку, мы будем получать небольшой процент с неё.
Реклама. Только на литературные темы. Карточки с рекламным контентом будут выделяться среди карточек рекомендаций.
Подписка на дополнительный функционал.
Как раз была любопытна система монетизации, ведь как приложение, так и команда не могут существовать на благих продолжениях. Можете раскрыть чуть больше информации про последний пункт?
------------------------
Ну и классическое, как планируете воевать с ревью бомбингом? Как планируете оценивать качественность рекомендаций и не боитесь, что писать будут как попало ради дополнительных баллов и скидок?
Важно! Не просите ChatGPT сформулировать ваши достижения. Язык нейросети очень легко распознается рекрутерами.
Разве суть написанного не важнее используемого "языка" (при условии, что это читаемое CV)?
Для разработчика: «Оптимизировал алгоритм обработки данных, ускорив работу системы на 40% и сократив потребление ресурсов на 25%»
А сможете, не имея дополнительного контекста по проекту (что является обычным делом у рекрутера, который смотрит CV), рассказать по такому "достижению"? Это много или мало? Это хорошо или плохо? А какая цена у такой оптимизации?
А если в другом CV похожая формулировка, но проценты ниже, какой кандидат лучше?
Имхо, числовые метрики в CV - очередной флажок-фильтр для нанимающей стороны, и палка в колесо для соискателя.
Вернемся на шаг назад к симптомам. И тут я спрошу: а помните ли вы себя в школе или универе, когда вам было скучно?
...
Симптомы очень похожи, вот только разница в том, что я знал: сдам экзамены и в жизни мне древнерусский никогда больше не понадобится (так и произошло)...
Мне кажется, отдых и гуляния после уроков/пар сыграли бóльшую роль в защите от выгорания.
Любая геймификация, которая превращает рутину в квест – делает работу осмысленной и вовлекающей. (Вспомним как летит время за компьютерными играми или тапанием хомяка)
Не всякий человек любит геймификацию. Некоторые просто хотят работать работу во время работы, а вечером или на выходных засесть в партию настолок и оторваться по полной.
Каковы ваши действия, когда сотрудник не даёт разрешения на обратную связь после того, как накосячил?
Представьте, что ваши отношения с людьми — это банковский счёт. Когда вы хвалите их, вы кладёте туда денежку. Когда критикуете, то забираете. Не уходите в минус.
Неудачная аналогия, которая показывает, что можно по чуть-чуть нахвалить на X, а потом одним махом обнулить (не уйти в минус!) накопленное через один сеанс критики.
Ошибка 4. Из «третьих рук» и перед «третьими лицами»
Если кто-то что-то успел вовремя, поблагодарите коллегу публично на дейлике.
Чувствую манипуляцию: положительная ОС - можно публично, отрицательная - 1-1. А ещё это чуть явное сравнение (исходя из вашего пункта 7)
А всё потому, что сначала мы называем обычные LLM-ки ИИ, потому что это хайпово и дорого, а потом сами начинаем верить в то, что это настоящий ИИ (хоть и глупенький)
Вот она, нейронка моей мечты (с) один счастливый программист
- try:
- s1 = datetime.strptime(s.replace('24:00','00:00'), '%d/%m/%y %H:%M')
- if mg:
- s2 = datetime.strptime(rows2[ind2], '%d/%m/%y %H:%M')
- if ind2 < len(rows2)-1 and s1 > s2:
- s = f"Date={s} of {src} exceeded the date={rows2[ind2]} из {src2}"
- show_text(s,1)
- exit(0)
- except Exception as err:
- s = f'Date format error {s}'
- show_text(s)
- print(s + " in " + src)
- exit(0)
+ current_time = parse_time(current_time_str)
+
+ if is_market_data:
+ next_time = datetime.strptime(rows2[index2], '%d/%m/%y %H:%M')
+ if index2 < len(rows2)-1 and current_time > next_time:
+ error_message = f"Date={current_time_str} of {source_file} exceeded the date={rows2[index2]} из {source_file2}"
+ show_text(error_message, 1)
+ exit(0)
Любопытно, как изменилась функция после так называемого рефакторинга. В одном месте прибыло и стало лучше, в другом, наоборот, стало хуже. Я уверен, будь у вас набор тестов для этой функции, вы бы сами увидели, насколько качественным является этот рефакторинг.
Я бы на вашем месте отправил эту нейронку на пересдачу, а не твёрдую 4+ ставил
Скорее поэтому:
Все побежали
Это ведь чисто совпадение и второе никак не следует из первого? (:
А тимлидами стали? Задачи делегировать начали?
Где там этот эффект?
Сначала мы пишем много тестов.
Затем замечаем, что их много и начинаем их ускорять
Пишем моки, чтобы избежать долгих запросов к различным сервисам.
Проходит время и API этих сервисов меняется, мы запускаем тесты, видим, какое всё зелёненькое и катимся в прод. Прод падает. Правим моки и чиним код.
У меня когда-то давно была похожая ситуация, код изменился, а моки мокали. Пришлось в срочном порядке чинить всё, что упало. Аккуратнее с моками
На что только человек не идёт, лишь бы выкроить себе немного времени для не работы /sarcasm
Любопытства ради, как изменится такое взаимодействие, если поменять человека и LLM местами? Таким образом LLM будет активным инициатором и будет направлять беседу в зависимости от того, что ей отвечает человек.
Тема статьи - "Антипаттерны тестирования: как не стоит писать тесты в Python".
В статье же описаны плохие практики написания кода вообще и кое-как затронуты тесты в самом начале. А антипаттерны в тестах когда будут?
Гениально. Теперь осталось подтвердить свои достижения. /sarcasm
Пример из pep-а взят, так что продолбались авторы на неудачном примере.
Достаточно типичная для большинства тех, которые меняют профессию на около IT
Любопытно, что такая формулировка от курса к курсу и от студента к студенту мало меняется.
Что, вот прям сразу на стажировке отправляют рефакторить код?
Спустя время вы можете обнаружить, что работа в IT ничем особо не отличается от других работ
Как раз была любопытна система монетизации, ведь как приложение, так и команда не могут существовать на благих продолжениях. Можете раскрыть чуть больше информации про последний пункт?
------------------------
Ну и классическое, как планируете воевать с ревью бомбингом? Как планируете оценивать качественность рекомендаций и не боитесь, что писать будут как попало ради дополнительных баллов и скидок?
Разве суть написанного не важнее используемого "языка" (при условии, что это читаемое CV)?
А сможете, не имея дополнительного контекста по проекту (что является обычным делом у рекрутера, который смотрит CV), рассказать по такому "достижению"? Это много или мало? Это хорошо или плохо? А какая цена у такой оптимизации?
А если в другом CV похожая формулировка, но проценты ниже, какой кандидат лучше?
Имхо, числовые метрики в CV - очередной флажок-фильтр для нанимающей стороны, и палка в колесо для соискателя.
Мне кажется, отдых и гуляния после уроков/пар сыграли бóльшую роль в защите от выгорания.
Не всякий человек любит геймификацию. Некоторые просто хотят работать работу во время работы, а вечером или на выходных засесть в партию настолок и оторваться по полной.
Каковы ваши действия, когда сотрудник не даёт разрешения на обратную связь после того, как накосячил?
Неудачная аналогия, которая показывает, что можно по чуть-чуть нахвалить на X, а потом одним махом обнулить (не уйти в минус!) накопленное через один сеанс критики.
Чувствую манипуляцию: положительная ОС - можно публично, отрицательная - 1-1. А ещё это чуть явное сравнение (исходя из вашего пункта 7)
А всё потому, что сначала мы называем обычные LLM-ки ИИ, потому что это хайпово и дорого, а потом сами начинаем верить в то, что это настоящий ИИ (хоть и глупенький)
Любопытно, как изменилась функция после так называемого рефакторинга. В одном месте прибыло и стало лучше, в другом, наоборот, стало хуже. Я уверен, будь у вас набор тестов для этой функции, вы бы сами увидели, насколько качественным является этот рефакторинг.
Я бы на вашем месте отправил эту нейронку на пересдачу, а не твёрдую 4+ ставил
Сообщество спидранеров напряглось
"Talk is cheap. Show me the portfolio." (c) Некий чувак из параллельной вселенной
Чудесатые вещи происходят в мире - простыня текста от дизайнера.
duplicate
Всегда можно сказать, что проблем с интерфейсом нет, ищите в другом месте. Услуга оказана, вот счёт для оплаты.