Персональные данные стали ценным ресурсом, за которым, кажется, охотятся все. От безобидного «‎анонимного» опроса‎ до навязчивых рекламных звонков — путь личных сведений может быть непредсказуемым.

Давайте разберемся в тонкостях обработки персональных данных, научимся читать между строк пользовательских соглашений и узнаем, как противостоять большому брату в лице жадных до информации компаний. Приготовьтесь к погружению в лабиринты закона «О персональных данных» и хитросплетения документов, которые так часто подписывают не глядя. Вашим проводником выступит Анастасия Буренкова — специалист по защите персональных данных Бастион.

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, Хабр! Меня зовут Иван Носков, и я больше 20 лет работаю в телекоме. Начинал монтажником и потихоньку рос до старшего инженера. Много интересного было на этом пути, и сегодня я поделюсь еще несколькими историями.

В жизни всегда есть место подвигу, но лучше, чтобы это место находилось подальше. Я предпочитаю работать спокойно, уравновешенно, без рывков и замираний. По возможности максимально оградить себя и окружающих от форс-мажоров. Но внештатные ситуации все равно случаются, без этого никак… О них и будет эта статья.

В моей базе знаний 4 000 заметок.

Да, у меня немного съехала крыша на этой теме. Но решение создать систему для ведения заметок три года назад — пока что лучшая из моих интеллектуальных инвестиций. В этом посте хочу поделиться, зачем я это делаю, в каком формате и какие полезные практические кейсы для себя нашел. Тема бездонная, на самом деле. Можете взять часть идей и развить у себя.

Всех категорический приветствую. Буквально первого августа, прямо в ночь, стал у меня жутко лагать YouTube. Естественно, мне это сильно не понравилось. Ну, что же, давайте разбираться, почему и как это исправить в условиях моей личной сети.

Что случилось?

Хорошо описано произошедшее здесь, на Хабре. Если совсем кратко, своими словами - во время установки SSL соединения в открытом виде домен передается к которому мы подключаемся(так называемое SNI). И если это googlevideo.com то начинают твориться "интересные вещи". Можно проверить это локально коммандами из статьи.

$ curl https://speedtest.selectel.ru/100MB -o/dev/null

Оговорюсь, заголовок кликбейтный, и примерно последние 2 года своей трудовой деятельности в рамках своей компании считаюсь фуллстек разработчиком, но все же моя база это фронтенд и специального образования я не имею.

Я хочу поделится тем, каким образом я подготовился к сертификации. Какого рода вопросы были. Насколько сложно это было для человека, который о СУБД не знал ничего и пользовался БД на уровне элементарных запросов. И не большая часть моих размышлений на тему того на сколько это вообще нужно.

Я решил задизайнить встраиваемую базу данных. Это даст вам почувствовать вкус настоящего инженерного искусства. Статья получилась размером с небольшую книгу и разбивается на две больших статьи. В первой части мы поймем с чего вообще начинается дизайн таких систем, выберем алгоритмы и модель вычислений.

С увеличением сложности ИТ-систем все больше становится очевидной ограниченность привычных реализаций с простой архитектурой компонентов. Особенно это заметно в случае систем, которые должны стабильно работать с большими и интенсивными нагрузками. 

Чтобы понять это, достаточно рассмотреть механику разворачивания большинства высоконагруженных систем. Например, разобрать построение системы авторизации пользователей для последующей сквозной аналитики авторизации/аутентификации между связанными сервисами компании.

Разбираемся на примере клиентского кейса, как может выглядеть такая система в части хранения данных, почему для таких задач оптимальна комбинация реляционной БД и Tarantool, а также показываем, какие показатели может обеспечить система с Tarantool.

Если у вас есть время и желание заняться странной деятельностью, я предлагаю вам развлечение под названием «кадровая археология». Суть проста — вы вводите в поиск запрос, вроде «вакансии в России в 1990-х» и по ним пытаетесь понять, как жили древние люди. А точнее, как мыслили HR‑ы и их руководители, а также, какой была ситуация на рынке труда.

Наша задача на сегодня — проанализировать ряд найденных артефактов было эпохи, дойти до наших дней и понять, как развивалась корпоративная культура, зачем она нужна и предположить, куда же она приведет. А сделать это можно только через гадание на таро и кофейной гуще футурологические прогнозы социально‑экономической ситуации. Hi‑tech, low life и манипуляции — вот краткое содержание этой статьи.

Почти у каждой компании, которая пропагандирует микросервисную архитектуру, под капотом лежит кусок устаревшего монолита. И его все еще нужно поддерживать. Разработчики, создавшие эти системы, уже не работают в компании, а документация отсутствует либо устарела. Как проводить интеграционное тестирование в таких условиях?

В моем опыте был случай, когда интеграция представляла собой связку около 15 систем, каждая из которых имела свою базу данных. Все сервисы разворачивались в k8s вручную, тестовые данные были неконсистентны, интеграции между сервисами приходилось настраивать вручную самостоятельно. Ни один сервис нельзя было замокать: каждый элемент влиял на тестируемую бизнес-логику. Я просто познавала дзен, разбираясь во внутреннем устройстве систем и следуя заранее составленному тест-плану. 

Меня зовут Катя Назмеева, сейчас я тестирую бэк в Lamoda Tech. В статье я предложу стратегии для успешного проведения интеграционного тестирования микросервисов и расскажу про инструменты, которые могут облегчить этот процесс. Обсудим, как организовать все таким образом, чтобы интеграционное тестирование не создавало задержек в новых релизах — и не заставляло QA страдать.

Привет, Хабр! В этой статье я хочу поделиться личным опытом попадания в ловушку неинтересной работы. Поначалу меня интересовали только деньги, и я подходил к работе с меркантильной точки зрения. Мне было неважно, чем именно заниматься, хоть в блокноте писать WCF сервисы.

Сначала кажется, что как разработчик ты можешь выполнять любую работу, главное, чтобы платили побольше, но со временем это может привести к не самым лучшим результатам и привести вас в дурку.

Компьютеры и цифровая техника заполонили всё неспроста. Сегодня даже самое простое аналоговое устройство вроде таймера разработчик предпочтёт сделать на микроконтроллере, вместо использования микросхемы 555.

На то есть причины.

Кто ходил на собеседования по устройству на работу, тот знает, спрашивают там всякое и странное. Нередко можно встретить задачу SQL по нахождению сотрудников с максимальной зарплатой в отделе. Причем ваш потенциальный начальник считает, что у этой задачи есть только одно «правильное решение», то, про которое он прочитал в Интернете. Так ли это?

За последние несколько лет трудно вспомнить более хайповую тему, чем искусственный интеллект. Акции Nvidia устремились в небеса, и кажется, что даже долгими зимними вечерами мы будем греться не от радиатора, а от работающей карточки графического процессора.

Но по законам драмы эйфория не может длиться вечно, а значит, нас ждет перипетия.

Я люблю пиво, однако я не какой-то там эксперт, оголтелая фанатка крафта или, не дай господи, пивной сомелье. Я простая работяга умственного труда, которой иногда в пятницу хочется бахнуть прохладного хмельного напитка. И вот, в пятницу по дороге домой у меня есть превеликое множество вариантов, куда заглянуть на чарочку пенного. Дешевые разливные пивнухи, бары при крафтовых пивоварнях или просто магазин, иногда попроще, иногда подороже.

Но вот только понять я одного не могу. Порой приходишь в бар, просишь пива. И тебе вроде бы даже приносят в красивой кружке, и вроде бы вкусно, но за что 500 рублей за 0.5 литра? Если я в магазине баночку за 80 рублей куплю, будет заметно хуже?

Что же, подумала я, не зря же училась? Расчехляем бумажку с ручкой, будем выяснять, оправдана ли для меня лично переплата. А заодно ознакомимся с азами математической статистики — пожалуй, одной из важнейших дисциплин в науке в целом.