Тимлиду постоянно приходится отвечать на вопрос «когда сделаете?» или «когда будет готово?». И часто для ответа на этот вопрос нужно отвлечь от работы своего сотрудника, обсудить с ним задачу и только после этого дать ответ.

Не факт, что ответ совпадет с реальностью. И любой руководитель знает, что для того, чтобы гарантированно уложиться в названый срок, нужно заложить минимум трехкратный запас времени. Заказчики этот принцип тоже знают и поэтому стремятся срезать срок, насколько это возможно. Тимлиду опять приходится отвлекать сотрудника и обсуждать с ним «варианты оптимизации сроков выполнения». Потом цикл повторяется до тех пор, пока кто-то — либо заказчик, либо тимлид — не упрется рогом, не продавит свое решение.

Недовольными, как правило, оказываются все. Тем не менее все постоянно играют в эту игру, и никто никому не верит.

Однако, если использовать исторические данные по сделанным ранее проектам и задачам, то можно узнать с 80% вероятностью срок исполнения задачи любого типа. Никакой магии. Просто математика и немного теории вероятностей :)) В этом суть Канбан-метода.

В этой статье я расскажу, как мы командой пилили пет-проджект в рамках курса ODS по MLOps. Покажу не только финальный результат, но и немного расскажу про процесс работы, какие были сложности, как организовывали эффективную работу в команде. Может оказаться полезным для тех, кто хочет окунуться в Machine Learning и сделать свой пет-проджект, но пока чего-то не хватало. Также будет полезно тем, кто уже работает в области Data Science, но пока не окунулся в атмосферу DS, нет крутых коллег и разгвооров про фреймворки у кофемашины, а опыт командной работы именно в области DS получить хочется.

Сразу про то, что получилось на выходе: https://cryptobarometer.org/

Геймификация — это процесс использования игровых элементов в неигровом контексте. Он имеет много преимуществ по сравнению с традиционными подходами к обучению, в том числе:

Данная статья продолжение моих "баталий" с HR-ами в январе этого года: погружусь в тему АБ тестов на основе своего опыта прохождения собеседований.

Т.к. данная тема не самая простая для аналитиков, и не только для нас. То давайте начнем с базовых теоретических вопросов, которые спрашивают на собесах - можно использовать данную статью, как гайд для погружения в АБ тесты.

Мы нечасто задумываемся о том, как работает тот или иной сервис и какой объём работ скрывается за тем, чтобы товар или услуга прибыли к нам вовремя. Взять, например, «чёрную пятницу» и День холостяка в e-com — дни самых больших распродаж. Казалось бы, что там такого? Со стороны может выглядеть, что главное — прогреть аудиторию предложениями разной степени заманчивости и запастись товарами на складах. Конечно, это не так. На деле нескольким дням распродаж предшествует год активной подготовки: от прогнозирования нагрузки и закупки железок до перестройки архитектуры. О том, на что мы обращали внимание и как готовились к высокому сезону, читайте под катом. 

Если 20-21 года можно назвать «годами удалёнки», то 2022 можно назвать годом релокации. Если раньше мысль о переезде посещала меня в формате «ну когда-нибудь потом, перееду в тепло ближе к пенсии», то после февраля этого года, когда зарубежные компании начали сворачивать бизнес в России, заказчики — сокращать бюджеты, а деньги со счёта в банке можно ждать неделями — вопрос о переезде в другую страну встал ребром. Причём не с целью «переждать», а как минимум для небольшой адаптации за рубежом, для возможного переезда уже на ПМЖ.

В качестве такой первой остановки выбрал Сербию (почему именно её расскажу дальше). Если вас тоже посещали/посещают мысли уехать — переходите под кат, там я делюсь своими критериями выбора страны,  деталями переезда и сведениями, которые удалось узнать у уже переехавших.

Мы в Quadcode любим Golang и можем рассказать о языке и его преимуществах много интересного. Все это неспроста - не так давно мы переписали некоторые наши продукты или отдельные их модули именно на Go, чему радуемся до сих пор. Подробности самых интересных кейсов вскоре планируем раскрыть на Хабре, а пока что поделимся подборкой любимых книг, которые посвящены этому языку. Некоторые из них подходят для начинающих разработчиков, другие - для программистов с опытом. Объединяет все представленные в подборке книги одно - они могут оказаться ну очень полезными для тех, кто так или иначе связан с Go. Подборка - под катом, и, кстати, если вы уже читали какую-то из рекомендованных нами книг, расскажите о своих впечатлениях в комментариях. Поехали!

Да, кстати, еще одна ремарка - некоторые книги переведены на русский, некоторые - нет. Если перевода (пока, как хотелось бы надеяться) нет, то мы об этом скажем.

Сейчас многие IT-инженеры (и не только) переехали в соседние страны с простым релокейтом. Одной из самых популярных стран для такого «переезда одним днем» стала Армения. Наш герой перебрался туда месяц назад и рассказывает, как все организовал и что в Армении сейчас с ценами, банковскими картами и общей обстановкой.

Популярные мифы, советы по поиску работы, переезду и полезные ссылки для тех, кто сейчас ищет работу за рубежом или уже нашел и собирается переехать.

Приветствую тебя, дорогой друг! Эта публикация была создана для тебя, если ты хотел бы разобраться с этими непонятными словами из заголовка раз и на всегда. Как с идейной, так и с математической стороны. Признаюсь сразу, в свое время в универе частенько прогуливал семинары по высшей математике где-нибудь в приятном заведение со вкусной едой и хорошей музыкой или вообще дома, занимаясь чем-то "уникальным" и "сверхполезным". Но жизнь оказалась более ироничной, чем я думал. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в @IDFinance и познаю мат. статистику заново. И теперь уже с горящими глазами. Дается местами она не просто, а особенную трудность испытываю, когда хочу найти в интернете простые и понятные материалы по необходимой теме. Собственно, это меня и побудило написать данную статью, включающую в себя всю математику, почему она так работает и как это вообще запрограммировать.

О чём эта статья

Это не история успеха, потому что в Амазон меня не взяли, но и не история полного лузера, который бомбит из-за своей тупости, ибо позже я прошел в Майкрософт, о чем будет отдельный пост. 

Это история о моем опыте собеседования в Амазоне, почему мне в целом не понравилось по сравнению с другими FAANG. Так же тут будут ответы на “а что конкретно спрашивали на интервью, какие были задачки, что на систем дизайне было”, потому что мне не дали подписать NDA, все с пруфами, скринами и прочее.

В общем и целом, статья будет о моем опыте, какие были интервью, что было сложного, что не очень, как я готовился, и какая доля везения в этом всем.

Начало, предложение от Amazon

В один прекрасный день 6 сентября, мне пришел такой сообщение в Линкедин.

Компания Geekfactor cовместно с Getmentor.dev проводит программу подготовки к трудоустройству в зарубежные стартапы (бесплатно помогаем подготовиться к интервью и показываем резюме классным компаниям) — почитать о ней подробней и зарегистрироваться можно тут.

Требования к соискателям на должности разработчиков ПО быстро меняются. Если раньше достаточно было разбираться в структурах данных и основных алгоритмах, чтобы успешно пройти собеседование и получить работу, то сегодня компании ищут кандидатов с практическим опытом и навыками.

Именно поэтому многие интервьюеры и не задают вопросы о структуре данных и алгоритмах. Их интересует умение работать с разными технологиями и взаимодействовать с другими.

Чтобы подготовиться к поиску работы, соискателям будет полезно попрактиковаться в написании кода и в прохождении тренировочных собеседований. Сегодня доступно множество книг и ресурсов, например Cracking The Coding Interview и популярные сайты с заданиями по программированию.

Ниже я представляю список лучших, на мой взгляд, платформ по подготовке разработчиков к собеседованиям.

Если вы погуглите ROC curve machine learning, то Википедия выдаст вам такой ответ: Кривая рабочих характеристик приёмника, или ROC-кривая, представляет собой график функции, который иллюстрирует диагностические возможности системы двоичного классификатора при изменении её порога распознавания.

Ещё одно частое описание ROC-кривой: ROC-кривая отражает чувствительность модели к разным порогам классификации. Новичков эти определения могут сбить с толку. Попробуем разобраться и развить представление о ROC-кривых.

Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным. Старался избавиться от избыточности, оставляя только самые ценные, на мой взгляд, курсы. Эти бесплатные курсы легко заменят вам платные.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Лукьянченко, я тимлид команды, которая занимается платформой в Авито. В этой статье я расскажу о проблемах, которые возникали у нас при построении платформы для инженеров и том, какие технические решения мы использовали, чтобы эти проблемы устранить. Текст охватывает ту часть наших наработок, которые потенциально можно переиспользовать другим компаниям.