TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1112 · 26.06

Magnit Tech #interview#dev Что? Да. У сети магазинов «Магнит» внезапно большой современный технический отдел. В обслуживании парка из 30к магазинов без развитого айти никуда. Увидел вакансию тимлида .NET, и там прямо очень похоже на то, чем я занимался в АСЭ: электронный документооборот, BPMN-системы, интеграционные потоки. А ещё можно было бы всем говорить, что работаю в Магните. Скрининг показался чуть менее номинальным, чем в Ozon. Вообще, роль эйчаров тут была более глубокая, и эйчар присутствовала на всех секциях. Изначально должна была быть одна большая общая секция, но в итоге оказалось две. Общая техническая и архитектурная секция В целом, явно видна попытка провести собеседование одностадийно (с моей точки зрения это плюс). Была эйчар, старший разработчик и техлид/архитектор. Эйчар задавала вопросы по опыту и по менеджменту. Затем вступил техлид. Вопросы местами были странными, и почти на каждый вопрос после моего ответа техлид отвечал ещё и сам. Иногда вопрос казался заковыристым, но ожидался на деле какой-то совсем школьный ответ, например: Интервьюер: — Скажите, а кроме EntityFramework, какие вы ещё знаете средства взаимодействия с БД? Я (тут я подумал, что он интересуется альтернативными ORM): — Dapper пробовали один раз, в некоторых случаях он вполне удобен, работа чуть более низкоуровневая. Ещё активно изучал Linq2Db, потенциально выглядит очень интересно, но на практике так и не удалось применить. Интервьюер: — На самом деле можно ещё и просто писать SQL-запросы! И далее он пару минут рассказывает, почему SQL-запросы лучше, чем ORM. Не «чем лучше», а именно «почему лучше», то есть защищая позицию полного отказа от ORM в любых условиях. Позже в другом вопросе он защищал отказ от строгих типов при десериализации, что на мой взгляд является признаком не выстроенных процессов по согласованию контрактов. Пару раз спросили про вещи, о которых я никогда раньше не слышал. А после собеса полез искать, и узнал, что это давным-давно deprecated. Зачем про это спрашивали? Либо просто прозондировать мой опыт (то есть, писал ли я на .NET Framework 20 лет назад), либо у них где-то используется. Второе гораздо хуже, но и первое не слишком осмысленно, на мой взгляд. Языковая секция Далее эйчар написала, что они совсем забыли задать мне вопросы по языку, и предложила ещё один небольшой созвон на 40 минут. В итоге вышла почти часовая полноценная языковая секция. Вопросы в основном ожидаемые, но пара странных тоже была. Если в Ozon гоняли по глубоко академической теории, то здесь иногда цеплялись за какие-то невероятно нишевые примеры использования, которые в опыт к программисту могут попасть только случайно. Из-за этого у меня осталось послевкусие, что прошёл я средненько. Результат Ещё через пару дней эйчар написала, что всё очень хорошо, я понравился, но, к сожалению, у них сотрудник изнутри пожелал вырасти до тимлида, и они отдали предпочтение ему. Ну, бывает. Странно, что в момент открытия вакансии этот вопрос не проработали явно с собственным же персоналом. По крайней мере это собеседование не отняло много времени и дало любопытный опыт, так что я не расстроился. Что понравилось: 1. Роль эйчара более активная и глубокая 2. Мало стадий, в норме вообще одна Что не понравилось: 1. Интервьюер слишком много времени посвятил тому, чтобы защищать свои собственные решения, которые он принял в компании 2. Есть признаки работы с легаси, и в целом не слишком современных технических подходов, но могу ошибаться

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #datasolutionsarchitect

当前筛选 #datasolutionsarchitect清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2689 · 22.04.2025 г., 09:31

#DataSolutionsArchitect#AISolutionsArchitect#MLops#ml Компания JTI (Japan Tobacco International) находится в поиске Архитектора информационных решений Формат работы: гибрид, Москва Сити, полная занятость Чем Вы будете заниматься: - Разрабатывать и внедрять архитектуру Data и AI и обеспечивать создание инфраструктуры. - ⁠Обеспечивать надлежащее управление и поддержку любого компонента в экосистеме; - Обеспечивать производительность ML-моделей (обновление данных, запуск моделей, получение и передача результатов любым получателям); - Обеспечивать интеграцию и доступность данных для любых проектов Data и ML - ⁠Источники данных -> DWH - ⁠DWH -> ML-проекты - ⁠Результаты ML-модели -> DWH - Обеспечивать хорошую производительность любой опубликованной ML-модели; - Внедрять DevOps, MLOps, DataOps в рамках соответствующих инициатив; - Обеспечивать техническое управление в соответствии с глобальными политиками и процедурами. Мы ожидаем от Вас: - 6+ лет опыта работы в области ИТ с фокусом на разработку и развитие платформ данных, ML, AI; - Опыт ведения проектов по внедрению платформ данных с фокусом на крупные компоненты хранения данных, расположенные в облачной и локальной инфраструктуре; - Опыт ведения проектов генеративного ИИ/традиционных решений ML и обладание знаниями сетевой/облачной архитектуры; - Опыт работы с такими языками программирования, как Python или Javascript; - Знание принципов DevOps и MLOps; - Владение уверенным уровнем английского языка. Контакты для отклика и отправки резюме: [email protected], @KaterinaJTI