Как стать автором
Обновить

Комментарии 77

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Если за это платят 100к eur и опционы вестятся, то я согласен.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
не проще, было бы проще, программистов не осталось бы.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
А вот опционы дают не везде
А тем более, опционы от гугла.
Лучше, можно проводить собеседования и смотреть как другие решают литкод-задачки на время.

Лучше б они на собеседовании спрашивали, как (и зачем) редирект настраивать:


Заголовок спойлера

Там же написано, что ничего больше не знаем.

Вот и спрашивали бы. Глядишь, кто бы и объяснил.

Это вот серьезно месяц подготовки для интервью? Работа видимо вообще вся кончилась в мире. Работа в Гугле вообще не отличается от работу где либо еще в энтерпрайзе. Те-же формочки, круд и прочая скукота в 90% позиций (это еще оптимистично). Если метить в 10% оставшихся, так там не тот уровень что можно за месяц подготовить.

По деньгам… ну так… средне. Ну может выше среднего, но никак не золотые горы. Не стоит оно убитого забесплатно месяца, если только не хочется именно в Гугл или времени свободного девать некуда.
Есть опыт работы в Гугл?
В Гугл нет. Я собственно объяснил почему не хочу туда. А в Fortune 500 конечно есть.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Много кто идёт в G для резюме. А потом уходят в компанию мечты, так как это может облегчить наём.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Конечно, именно так. Всему своё время.
Есть опыт общения с гуглерами и собеседования в гугл

Ну это аргумент из серии «одна бабка сказала»
Ну аргумент, что в гугле любая вакансия — рокет сайнс, полет инженерной мысли и вообще там все кросавчеги — как-бы вообще ни на чем не основан. Банальные-то вещи, рутину, кто будет делать? :)

Да и рокет сайнс у них местами тот еще. Ну в смысле, все, как у всех: habr.com/ru/company/itsumma/news/t/488802 (2020), habr.com/ru/news/t/538624 (2021)
А что, вы сторонник приницпа «сначала добейся»?
Я вот тоже с гуглерами работал достаточно много, даже на гугл работал контрактором через третью фирму, но с возможностью посмотреть внутрь, доступами и т.д. и на собеседования туда ходил, и вот на этой серии «технических собеседований» был.
Впечатления средние. Безусловно там есть люди с руками и головой (кто-то же все это делает, там есть очень крутые штуки), там отличный HR департамент (внешний по крайней мере), в столовой в целом неплохо кормят, да.
Но компетенции и внутренняя структура большинства на типичном уровне крупной технологической компании. Добиваться решения месяцами — легко. Пойти по цепочке технической эскалации и обнаружить что там на самом деле 1. не знают, 2. не хотят знать — легко.
Короче обычная большая контора. Хорошо, если повезет и хватит скилов попасть в те проценты людей, которые действительно занимаются крутыми вещами. Но шанс, скажем так, весьма не велик.
Да, отбор там настроен на решение вот таких вот общих технических задачек и это очень чувствуется, когда человек в общем то решать задачки на алгоритмы и подобное умеет, а вот конкретную бизнес-задачу чет как-то не очень. Поэтому да, тебе с легкостью могут рассказать как обходить граф и какие мат. теории и приемы существуют на этот счет, но вот пойти и подебажить компонент или подумать над решением конкретной технической проблемы, с которой сталкиваются кастомеры — тут начинается что-то удивительное и люди как-то оперативненько сливаются, потому что там внезапно не только теория графов нужна, а надо, совершенно неожиданно, что-то руками делать, думать другими абстракциями и вообще вписывать продукт в бизнес-ожидания и работать на удовлетворение кастомера, а не собственного любопытства.
Это не значит, что там люди глупые (совершенно нет), или плохие (тоже нет), но сама система так построена, что люди, работающие в ней, создают весьма интересные технические решения, которые повернуты к кастомеру задней полусферой.
Ну это как очень неплохой Google Cloud, у которого нет кастомерской поддержки, куда можно хотя бы написать, так что если что-то пойдет не так, ну… ой. А там иногда идет что-то не так. Поэтому везде сквозит ощущение про «тут не для тебя все, а чтобы технически круто было».
Про интерфейсы я вообще молчу, оно подлагивает, местами крайне медленно работает и совершенно не отзывчивое даже на Ryzen 9 5950x, аппаратным ускорением отрисовки через GTX 1650 и полугигабитным интернет-каналом. Я хрен знает, как написать такой интерфейс, чтобы он ТАК себя вел. Или как придумать решение, когда у при удалении бакета в сторадже из UI он начинает удалять все объекты внутри бакета рекурсивно (что в целом правильно). Даже если их там миллион (а вот это уже не очень). По объкту на запрос (вообще что-то странное). Что ожидаемо подвешивает браузер, да. Вообще, я думаю у многих найдется история такого порядка про гугловые продукты.
Так что, я совершенно согласен и с 0xd34df00d, и с UnclShura. Рваться туда по сути смысла очень уж большого нет, в подавляющем большинстве случаев в компаниях F500 будет +- так же, даже с опционами. Но да, мерча из гугла не будет, хвастаться будет сложно:)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

Мне интересно где ещё можно получать по 200-300к в год не будучи крутым специалистом по теории типов, математиком и прочим "узким" специалистом.

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Не, С++ не интересуют. Если низкоуровневая фигня то хотя бы раст. По-опыту раст зовут во всякие HFT с безумными тестовыми заданиями на несколько дней, так что тут пока опыт отрицательный.

Не работал в гугле, но во-первых с ростом уровня зарплаты более чем конкуренты, судя по levels.fyi и прочим.
Во-вторых, множество бонусов, от своей столовой и залов, до множества офисов и возможности переезжать из страны в страну не меняя компании. Бонусы кстати, стоит перевести из натурального вида в денежный и сравнить. К примеру, вы явно наедите обедов на большую сумму. Здесь они бесплатны, значит, вы сэкономили столько то тысяч долларов в год. И так далее. Не говоря уже про страховку.
В-третьих, резюме с гуглом и резюме без гугла — это очень разные вещи "по весу". Одна только работа там не означает, что вы хороший девелопер и вроде как все это знают… Но я лично был свидетелем, как фраза "я работал в гугле и мой опыт говорит о том, что вот так то лучше" моментально выигрывает спор. Особенно в глазах менеджеров, да.
И в четвертых, это связи. В гугле работают тысячи крайне сильных программистов и не только, и знакомство с ними — это тоже огромный капитал. От возможности спросить совета и помощи (даже если вы уже уволились), до возможного инвайта"по знакомству" в перспективный стартап

О, а вы устройтесь! Через пару лет на этот свой пост сами будете смотреть немного с улыбкой. :)

— Львиная доля бонусов окажется «дайте лучше деньгами — и я сам ими распоряжусь: где мне обедать, куда ездить и из какого офиса работать».
— Строчка в резюме подсветит вас (и не кисло) на радарах HR-ов и будущих коллег, но не более. Ни один производственный спор вы не выиграете. Ну хотя бы потому, что в гугле куча своих велосипедов ссылаться на которые в реальном мире просто бессмысленно. Их неоткуда готовые взять, да и не работают они толком без гугловой инфраструктуры.
— Ну и про связи: да, люди приятные, образованные, но львиная масса тупо перекладывает json'ы и пилит банальные crud'ы. И ни в какой перспективный стартап они вас, конечно же не посоветуют, потому, что их никто и не спросит. Да и не пойдете вы в стартап после гугла.

Я не отговариваю. Наоборот. Идите. Даю «голову на отсечение» — это реально клевый опыт. Но розовые очки лучше дома оставьте. ;-)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Еще нужно учесть, что вся подготовка ничего не гарантирует. Интервью это лотерея с не такими уж большими шансами. Попалась знакомая задача — есть шанс показать хороший результат. Если попалась незнакомая, то 40 минут явно мало для того, чтобы изобрести решение, отладить его и обсудить оптимизации.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

А куда трактор заводили, если не секрет? В Германии из более чем десятка собесов меня только в одной конторе спрашивали что-то сильно сложнее 2+2. Задача была уровня:


Дано: есть массив с данными о серверах. Вида type Server = { cpu: int, memory: int, hdd: int }. И есть набор задач вида type Task = { cpu: ... те же поля }. Задача написать алгоритм так, чтобы он их пооптимальнее раскидал.


Ну я вначале написал решение в лоб. С тестами. Потом минут 5-10 обсудили как это можно сделать лучше чем в лоб. Я ничего умного не придумал, но очертил направления в которых я бы стал думать (всякие там сортировки).


Пожалуй это было самое сложное, что спрашивали на интервью. Была ещё 1 задачка уровня "догадается ли кандидат задействовать HashMap".


upd1. Перечитал ваш комментарий. Вы имеете ввиду именно все FAANG подобные компании? Туда я не собеседовался пока

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
А разве сейчас американские компании вообще ведут поиск вне США? Вроде бы сейчас действует запрет на выдачу рабочих виз, ну и всеобщая удаленка сейчас в моде.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Понятно. А по итогу получилось в Амазон? (вроде только они из крупных набирали)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Запрет сняли. Более того, правила H1B изменились, и там теперь вместо лотереи сортировка по зарплате.
То есть начиная со следующего апрельского отбора, будут просто выдавать визы тем, кому предлагается максимальная зарплата, начиная с максимальной и по уменьшению, пока не закончится лимит виз или пока предлагаемая зарплата не станет ниже ~85К в год, что является нижним лимитом. Это очень сильно повышает шанс получения визы, если приглашает крупная компания, которая готова платить хорошие деньги. И машет ручкой галерам, которые выгребают львиную долю виз.
Всего виз в год — 65 тысяч.
При этом только крупные бодишопы типа Infosys, TATA и Deloitte, Accenture и прочие в сумме подавали под пол миллиона заявок, при этом предлагая среднюю зарплату, к примеру, у Infosys — 83к, у TATA — 70к, а они крупнейшие просители, почти 200 тысяч заявок, и нет ни одного «консалтинга», который бодишоп на самом деле, который, прося больше 10 тысяч виз предлагал бы более 92 тысяч в год в среднем.
Для сравнения, реальные среди реальных продуктовых компаний больше всего просят IBM India (35 тысяч заявок со средней 77к) и Microsoft (34 тысячи заявок со средней в 136к). За ними идет Google с 26 тысячами заявок и средней почти в 145к. Если посмотреть в детализации, то бОльшая часть предлагаемых зарплат ниже 200к. В общем, если не хочется лотереи, нужно пробиваться на позицию с компенсацией 200+, что почти гарантирует получение H1B.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

Кстати задачку с серверами я бы не решил. Понятно, что что-то из динамического программирования, но я оттуда помню только критерий оптимальности. Так что про 2+2 вы преуменьшаете

Я потому и написал, что она "сильно сложнее 2+2". Я тоже её не решил. Но offer мне дали. Точнее решил полным перебором, слегка покрыл тестами и мы вслух порассуждали как её решать оптимальнее, чем перебор. Я ничего умнее чем сказать "ну там наверное надо отсортировать исходные данные по каждому из критериев" и "отсеивать заведомо худшие результаты, чтобы более вероятные варианты просчитывать первыми". Когда уже понятно, что ранее мы уже посчитали что-то лучшее, чем текущая итерация, то можно конкретную ветку отбросить.


Ещё была 1 сложная задачка. Но она была тестовым заданием. Дано: Х файлов огромного размера. Файлы текстовые, внутри просто строчки текста. Задача — отсортировать эти строки текста и поместить результат в один результирующий файл. Есть ограничение по памяти — нельзя считывать и обрабатывать за раз больше Y строк в памяти. Причём Y >= 2. Было интересно. Сортировать терабайт строк не сортируя больше двух за раз :-D

Ну это просто внешняя сортировка, известная ерунда :)
Если речь идет о SWE, то собеседование на «интересные» и «не интересные» позиции не сильно отличаются и в подготовке нет большой разницы. Вы сначала проходите собеседование, а только уж потом происходит team matching, когда вы выбираете себе менеджера и команду. И там есть из чего выбрать.

По поводу скукоты и того что нужно формочки делать — это может быть правдой на определенных проектах, но если вы достаточно умный, чтобы эту скукоту автоматизировать и придумать, как это превратить в «не скукоту», то в Google есть такая возможность. Именно поэтому такие сложные собеседования, чтобы найти людей, которые потенциально могут не только «редирект настроить», но и придумать что-то получше.

Еще такого формата собеседования — это не только в Google, это стандарт по индустрии среди топ компаний (FAANG). По поводу убитого месяца времени, еще как стоит того. Ко всем остальным плюсам, при устройстве в FAANG можно легко получить бонус $15k-$30k (а иногда и выше) за подписание контракта. Вполне себе может покрыть месяц подготовки + значительное повышение зарплаты по сравнению со многими другими компаниями. levels.fyi вам в помощь — там цифры достаточно правдивые.

Я уже почти 2 года работаю в Google и скучно не стало. Нетривиальных задач хватает и с формочками работать не приходится. Все вышесказанное является моим личным мнением, а не позицией компании.
А вот как раз и нет! Мой поинт в том, что Гугл по деньгам не сильно лучше той-же финансовой индустрии. То, что из скучной задачи можно сделать нескучную — ну так на этом вся индустрия и держится! Это не какой-то особый бонус Гугла. Это везде так.

Насчет стандарта FAANG… Это не так. Они разные все. Да у вас может быть несколько coding interview, да у вас может быть несколько интервью с менеджерами. Но они все непохожи на Гугловые как Гугловые не похожи на Амазон. А если сделать шаг в сторону (совсем не далеко) то возникает море возможностей. По моему опыту стандарт это полчаса телефонного интервью, онсайт техническое с программированием на бумажке и 1-2 с менеджерами, плюс еще одно с HR. Это банки. Хеджфонды — сразу codility, потом один день с утра до вечера технические, математика, менеджеры и после этого еще менеджеры в другой день вплоть до отца основателя в зависимости от размера конторы. Так, что разные стандарты.

Подготовку к интервью я вообще не рассматриваю как валидную активность — она не дает ничего ни интервьюверу (это-же не реальный уровень кандидата, а надутый) ни интервьюируемому (вам кажется, что вы теперь знаете больше? смею вас разочаровать). Поясню: вот вы месяц готовитесь и теперь можете любую стортировку написать по пямяти и всю симптоматику помните наизусть. Хорошо. Тогда у меня вопрос: а раньше вы почему всего этого не знали? Не надо было? Или забыли? В обоих случаях, те знания что вы, как вам кажется, приобрели либо пропадут за ненадобностью либо вы и так все это знали и вам не месяц надо было а часа полтора покопаться в сети. Это очень повезло если они реально пригодятся в работе. Но это именно случай — сейчас слишком много информации. Все запомнить нельзя. Знать о существовании и уметь найти — обязательно. В памяти держать — нет. Я например не помню алгоритмов сортировки и из O(). Но сейчас они мне и не нужны вообще. Мне надо помнить совершенно другое — численные производные по поверхностям. И я это помню. Надо будет отсортировать что-то длиннее 20 элементов — посмотрю в сети. А один раз 20 элементов и дефолтный сорт (quick который) отсортирует без проблем.
Подготовку к интервью я вообще не рассматриваю как валидную активность — она не дает ничего ни интервьюверу (это-же не реальный уровень кандидата, а надутый) ни интервьюируемому (вам кажется, что вы теперь знаете больше? смею вас разочаровать).
Тут теория игр в действии, как с эволюцией. Аналогичный пример на государственных экзаменах в разных странах: ЕГЭ, ВНО, ЕНТ. По изначальной идее оно призвано для того, чтобы оценить, как ученик освоил школьную программу в течение 11 лет. Но еще оно служит для пропуска в университет, особенно на бюджет. Если к нему сейчас не готовиться, то легко не попасть на бюджет, пропустив вперёд менее эрудированных и талантливых, но просто более подготовленных к самому экзамену. Выживает самый приспособленный, а не честный.
FAANG должен это учитывать, конечно.
этот абзац — пример отвратительного машинного перевода:

Связные списки, битовые манипуляции, стеки и очереди, бинарный поиск, кучи, жадные алгоритмы, динамическое программирование, векторы/ArrayList, нотация большое О, время и пространство, сортировки, указатели, окна TCP/IP, системы непересекающихся множеств, операции со строками, графы и деревья, удержание стабильности системы, поиск в ширину и в глубину, рекурсия, поиск с возвратом, хеширования, синтаксическое дерево, обрезка деревьев и индексированных бинарных деревьев.


Должно быть что-то вроде:

Связные списки, битовые манипуляции, стеки и очереди, бинарный поиск, кучи, жадные алгоритмы, динамическое программирование, векторы/ArrayList, понимание сложности алгоритмов как по времени, так и по требуемой памяти, сортировки, метод двух указателей, метод скользящего окна, системы непересекающихся множеств, операции со строками, графы и деревья, поиск в ширину и в глубину, рекурсия, перебор с возвратом, хеширования, префиксное дерево, дерево сегментов и дерево Фенвика.

Я б даже сказал что это пример отвратительного человеческого перевода. Никакой автоматический перевод не нафантазирует «окна TCP/IP» вместо sliding window и «обрезку деревьев» которой вообще в тексте нет даже близко, как будто это переводил садовод.
Linked-List, Bit-Manipulation, Stacks & Queues, Binary Search, Heaps, Greedy Algorithms, Dynamic Programming, Vectors/ArrayLists, Big O Time and Space, Sorting, Two Pointers, Sliding Window, Union-Find, String Manipulations, Trees and Graphs, BFS/DFS, Recursion, Back-Tracking, Hashing, Trie, Segment Trees & Binary Indexed Trees.

Конечно, вряд ли кто согласится с моим мнением, но кажется мне, что Google выдохся. Довольно неожиданно так говорить про компанию, которая везде и всюду, но просто подумайте – что они сделали нового за последние 10 лет? Все их ключевые программы и сервисы (поисковик, Gmail, Android, Chrome, Youtube, Карты) были сделаны уже более 10 лет назад. Ни одного реально нового пользовательского продукта за это время, только итеративное улучшение уже существующих. И при всем при этом, я постоянно нахожу самые разные баги во всех их приложениях. Даже удивительно, раз их создают так тщательно отобранные разработчики.
Не из-за этой ли системы отбора такая ситуация?..

Продукт не достаточно запустить, надо ещё постоянно его поддерживать, улучшать, осовременивать и так далее.

gmail — давно пора сделать лучше, как с позиции фичей, так и UX
YouTube — круто
Chrome — круто, но последние годы только закручивание гаек
Android — круто, но множество UX проблем
Карты — проблемы с UX
Аналитика — мощно, но UX — говнище.


Я вижу системные проблемы в подходе гугла к развитию продуктов.
Эти же проблемы похоронили множество довольно хороших продуктов, в которых цена ошибки была выше.


В соседнем треде уже говорилось, что отличные инженеры великолепно решают технические задачи, но когда появляется контекст бизнеса — сливаются. Ибо это другая категория абстракции.


https://m.habr.com/ru/company/skillfactory/blog/538536/comments/#comment_22579576

Спасибо за эти подробные баг-репорты. Обязательно займусь как будет момент.

Бизнес решает бизнес, а инженеры решают инженерные проблемы.
Совершенно внезапно инженеры решают в первую очередь бизнесовые задачи с помощью инженерных навыков, а уже потом, иногда, развлекаются инженерией ради инженерии.
Вообще вся компания в первую очередь решает бизнесовые задачи, если это коммерческая компания, а не университет или RnD лаборатория, которая может себе позволить иногда заниматься инженерией ради инженерии в рамках исследований. Хотя их конечно потом все равно как-то коммерциализировать надо.
Нет никакого «бизнес решает бизнес», инженеры в коммерческой компании это не black box, в который с одной стороны грузят бабки тоннами, а с другой стороны он выдает идеальные инженерные продукты, которые берут какие-нибудь сейлзы и пытаются продать, это симбиоз специалистов, которые умеют делать много чего инженерного, но при этом не забывают, что их продукт придется продавать в каком-то виде.
Гугл при этом во многом похож именно на компанию, в которой engineering excellence (причем без customer experience) стоит во главе угла. Больших проблем это не создает потому, что есть стабильный поиск и относительно небольшая команда, которая занимается именно парой реклама+поиск и эта пара, как отличный печатный станок, приносит такое количество денег, которым можно закрыть любые коммерчески провальные эксперименты.
При этом, у гугла к сожалению за последнее время не получилось успешно запустить ни одного коммерческого продукта в новой для них нише и фейлились они не потому, что они технически плохо сделаны, а потому, что в них только technical excellence и есть, а вот про пользователя забыли. И кладбище закрытых продуктов продолжает шириться.
В целом ситуация то вполне объяснима — начиная именно с найма, они отбирают инженеров с хорошими фундаментальными знаниями, при этом не уделяя практически никакого внимания реальным навыкам решения реальных продуктовых проблем. Такие люди могут делать супер-крутые штуки, но им нужны не менее крутые визионеры и менторы уже над ними, которые будут задавать правильное направление и помогать правильно применять свои инженерные знания. Причем это должны быть весьма неординарные и сильные люди. А вот их уже нанять на несколько порядков сложнее. При том, что их нужно много, задача может стать крайне трудной, фактически близкой к невыполнимой.
Поэтому да, получается много сильных инженеров, которые делают технически крутые штуки, но при этом пользователи почему-то ими пользоваться не особо то хотят.
Пожалуй, из последнего в этом плане весьма показательна Stadia, которая фактически является иллюстрацией «как имея все технические компетенции, огромный бюджет и собственную общемировую маркетинговую машину провалить проект».

Как профессионально — на критику отвечать ёрничанием.


Что там с карьерным ростом? Программисты растут в лидов, потом — в управленцев (менеджеров, в западном понимании этого слова).


И лейтмотив сохраняется.

Все отлично с карьерным ростом, не переживайте. 10.000 обычных разработчиков превращаются в 10.000 тимлидов, а чуть позже в 10.000 председателей советов директоров.
А как мне ответить? Не фиксить же баги только по этой информации выше, верно?
Комментарий до моего ответа тоже не особо детальный получился. И такое бывает.
напомнило шутку про группу Meshuggah
— вы с 2008 года так и не написали ничего уровня Bleed
— а кто написал?
Ради любопытства погуглил и послушал. Ну что я могу сказать… Это тот редкий случай, когда даже Бузова смотрится вполне достойно.
подозреваю, что прог-металл — не ваше и вы не совсем в теме. Бывает
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
неужели вы считаете, что он настолько плох? :)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
У автора слишком небольшая выборка(1 человек) для каких либо безапелляционных утверждений. Правильнее, наверно, было делиться опытом в виде «Я делал так то», «В моём случае подошло то то».

Это правда, но все выжившие пишут примерно это же. Вот например, в фейсбук прошёл готовился так-то: https://medium.com/@alimirio/before-you-start-solving-problems-on-leetcode-prep-work-9d65fc964c6f


Ну или вспомните Cracking the Coding Interview, там примерно похожий подход и ЕМНИП автор как программист, так и интервьюировавший в FAANG достаточно большое число кандидатов.

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
это у вас завышенное мнение о квалификации среднестатистического программиста на самом то деле.

это к пониманию 'какойто общей образованности' да и среднестатистических программистских задач.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Зачем готовиться для остального?

Вы определённо переоцениваете уровень среднего разработчика. Причём сильно. К примеру задачу из п2 большинство из моих знакомых погроммистов будут весьма долго решать. Сам не так давно делал что-то подобное на linked list-е. Задача из п3. не совсем ясна, но я думаю подавляющее большинство разработчиков споткнётся уже на стадии — а как вычислить расстояние между двумя точками. А узнав это будут долго чесать репу, думая что теперь с этим делать? Сравнивать всё со всеми? А дальше? До рабочего кода я думаю дело не дойдёт.


Мне кажется у вас просто очень нерелевантный типичному опыт. В хорошем смысле этого слова. А обыкновенного разработчика который писал обыкновенный бакенд\фронтенд даже такие задачи могут поставить в долговременный ступор. Люди с 5+ годами опыта с муууками решают примерно такую задачу:


Напишите метод который принимает на входе массив чего-нибудь, и число limit: number. Задача на выходе вернуть массив chunk-ов длинною limit или меньше. Пример: test([1,2,3,4,5], 2) => [[1,2], [3,4], [4,5]].

Или такую задачу:


Нужно написать метод который может сжать строку по такому принципу AAABBCB => 3A2B1C1B.

Т.е. не задачи на какой-нибудь алгоритм начального уровня. А просто — проитерировать коллекцию, и на каждой итерации подкручивать какие-нибудь счётчики, написать пару условий.


Естественно не все кандидаты валятся на этом. Многие валятся много раньше Но многие Senior-ы, выстрадав и родив хоть что-то работающее, на полном серьёзе не понимают, зачем им что-то итерировать. Ведь JSON туда сюда и без этого можно переслать. И "вообще я React программист, а это не React" :-D


Так что отвечая на ваш вопрос "нужно ли готовиться?". Да… Нужно :)

1. — легко
1*. — берем стек
1** — а во тут уже сложнее. На литкоде похожую задачу помню делал, в итоге за полчаса (или час?) так и не сделал, когда время кончилось пошел подсматривать. Навскидку я бы попробовал тупо написать в рекурсию: сбалансированные собочные выражения длины L это все возможные скобочные комбинации длины (L-2)xКоличество вида скобок.
1*** — тут даже непонятно что хотят — откуда возьмутся дубликаты в последовательностях, который мы генерируем?

2. звучит не очень сложно, но опять же из нюансов то что поток может приостанавливаться незаметно для приложения или многопоток.
3. Задачу понял, решение не до конца: для каждых пар (человек, такси) посортировали по дистанциям и выбрали уникальные комбинации чтобы суммарная дистанция была минимальной? Или как? Опять же, задачи на оптимизации нужно решать какими-то умными методами: отжиги всякие, розенброки и прочее.
4. не знаю датасаенса в принципе, как и большинство «средних разрабов».
5. ну разве что пункт к которому готовиться действительно не надо)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Готовиться к собеседованию 1-3 месяца (с учетом того, что это будет делаться после работы), ну уж нет. Все-таки не такой большой стимул для этого. Думаю это с удовольствием делают вчерашние студенты, которые еще не отвыкли от экзаменов.

По мере того, как подобные практики собеседования проникают из FAANG и fortune500 в остальные компании у вас может не остаться выбора, если хотите попасть в более-менее приличное место.


Меня собеседовали в одну западную компанию недавно по очень похожему алгоритму, ну только без трёх-пяти сессий, а один раз час, интервьюер-программист в конце показывал что и где я слажал и мимоходом сказал, что "там" давно в нормальных местах собеседуют по таким же принципам.


Поэтому не хотите, всё устраивает — да ради бога.

Это из разряда. Я делаю ТЗ, а кто-то его не делает. Но все мы работаем и получаем примерно одну и ту же ЗП.
Может Яндекс, Майл, Сбер и тд крупные компании могут себе позволить повыпендриваться и искать супер-супер умы. Но остальным нужно не умение решать задачки. Им нужно здесь и сейчас решить проблему на их проекте. А решение задач не позволяет узнать есть ли у тебя такой опыт или соискателя нужно учить.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

Я настолько ценю свое время, что отметаю вакансии с тестовыми заданиями. Месяц готовиться к интервью? Извините, спасибо, есть еще десятки вакансий с условиями лишь слегка похуже. А главное, гуглер из меня плохой, ведь у меня есть жизнь кроме работы.

Мне это напомнило видео, «Почему я отказался работать в гугле, а потому что меня туда не звали».
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий