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 2 подобни публикации

Търсене: #feedit

当前筛选 #feedit清除筛选
ALL About RSS

@AboutRss · Post #876 · 19.11.2020 г., 01:00

FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版: https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401

ALL About RSS

@AboutRss · Post #840 · 13.10.2020 г., 01:00

FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴,说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是:阅读器把所有文章一视同仁,不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道:RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然,该帖里也提到,除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外,有几家阅读器可以给文章打分,并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在,更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握;一段时日之后,就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家,说不定也是条路。 官网在此,自带 #Android App : https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置,欢迎留言讨论。