Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Царев — я системный аналитик, технический интервьюер и ментор.

Системный анализ — одно из популярных направлений в ИТ.

Но далеко не все представляют, как правильно готовиться к интервью и проходить их. В этой статье я делюсь собственным опытом и полезными советами, чтобы вам было проще получить работу мечты!

Готовитесь к собеседованию за рубежом и переживаете за свой английский? Хотели бы работать в международной компании, но сомневаетесь, хватит ли языка? Не уверены, поймут ли ваш акцент? Тогда эта статья может помочь.

Меня зовут Андрей Столбовский, последние 5 лет я работал в Яндексе, а в прошлом году перешёл в Амазон и теперь работаю Software Development Manager в AWS Redshift – это мой первый полноценный опыт работы в международной компании. 

В этой статье хочу поделиться своими наблюдениями и выводами относительно владения английским языком, которые я сделал после прохождения собеседований и поработав почти год. 

Итак, поехали. 

Скрининг — первый этап в цепочке собеседований, обычно это звонок с HR. Он позволяет отсеить откровенно лишних людей, которые не проходят базовые критерии отбора.

Именно на этом этапе можно наломать кучу дров: рассказать лишнего, назвать слишком маленькие зарплатные ожидания, произвести неловкое впечатление.

Пара нелепых оговорок — и тебе прилетает отказ, либо придётся собирать крошки с барского стола, работая на так-себе условиях.

Статья написана так, что тебе придётся приложить минимум когнитивных усилий, следуя пошаговому гайду

API (Application Programming Interface, программный интерфейс приложения), является жизненно важным компонентом в современном ландшафте разработки программного обеспечения, обеспечивая строительные блоки для взаимодействия приложений друг с другом. В этой статье рассмотрим пять основных типов API: REST, SOAP, WebSocket, gRPC и GraphQL, чтобы получить более четкое представление об их функциях, особенностях и идеальных сценариях использования.

Всем привет! Меня зовут Надя, и сейчас я выступаю в роли ментора на программе Mentor in Tech и помогаю людям «войти» в Data Science. А несколькими годами ранее сама столкнулась с задачей перехода в DS из другой сферы, так что обо всех трудностях знаю не понаслышке.

Порог для входа в профессию очень высокий, так как DS стоит на стыке трех направлений: аналитики, математики и программирования. Но освоить специальность — задача выполнимая (хоть и непростая), даже если ты гуманитарий и списывал математику у соседа по парте.

В этой статье я собрала несколько рекомендаций на основе моего личного опыта (как поиска работы, так и найма людей), а также исходя из рассказов знакомых.

Я проектирую сценарии голосовых помощников и периодически сталкиваюсь с нетривиальными проблемами. Их решение часто связано с издержками — то диалог получается слишком длинным, то ответ становится неестественным, то пользователь сваливается в бесконечный цикл уточнений и переспросов.

Устранить подобные противоречия помогают приёмы ТРИЗ — теории решения изобретательских задач. Вот только есть проблема: эти приёмы были сформулированы для решения инженерных задач, поэтому их использование в дизайне выглядит неуместным — как можно сделать бота пористым, изменить его агрегатное состояние или привести в колебательное движение?

Меня зовут Кирилл Богатов, я дизайнер разговорных продуктов в KODE. В этой статье я на примерах покажу, как адаптировал ТРИЗ для работы над голосовым навыком для Алисы. Материал будет полезен дизайнерам и любителям мозговых штурмов.