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: #releaseengineer

当前筛选 #releaseengineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3122 · 02.02.2026 г., 18:18

#релизинженер#релизинженервакансия#MLOps#DevOps#ReleaseEngineer ❇️Релиз-инженер с функцией MLOps Senior ❇️| Компания Top Selection 🔥 Мы в поиске Релиз-инженера с функцией MLOps на проектную занятость Грейд: Senior Ставка: от 288К до 315К Гражданство/Локация: РФ Загрузка: фуллтайм Срок: долгосрочный Оформление: только ИП ‼️ Описание: Мы создаём интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики. Наш стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI , ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s 📝 Задачи: * Облегчение и ускорение труда разработчиков * Создание CI/CD пайпланов. * Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию. * Техническая консультация. * Помощь в настройке централизованной среды разработки * Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов. * Заведение RFC * Проведение релизов * Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов. * Актуализация технической документации. * Управление инфраструктурой * Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов. * Настройка мониторинга сервисов. * Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования. * Своевременное обновление сервисов и зависимостей. * Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подкотрольных сервисах. ✅Требования к кандидату (+/-): - Не менее 4 лет в роли DevOps/Release Engineer или аналогичной, с фокусом на CI/CD и релизный процесс. - Опыт работы в проектах с ML-моделями. СУспешное проведение релизов в production-средах, включая управление RFC и контроль работоспособности систем до/во время/после релизов. ✅Технические навыки и обязанности: - CI/CD и релизный менеджмент: Создание и поддержка пайплайнов в Jenkins/GitLab CI; управление релизным процессом с ArgoCD и Helm; контейнеризация приложений (Docker/Kubernetes). - Инфраструктура как код: Работа с Kubernetes (k8s), HashiCorp Vault для секретов; настройка и поддержка инфраструктуры. - Мониторинг и observability: OpenTelemetry, Grafana (Tempo, Mimir), Prometheus; контроль утилизации ресурсов, выявление уязвимостей (SonarQube). - Артефакты и репозитории: GitHub/GitLab, JFrog Artifactory. - MLOps-специфика: Опыт с Apache Spark для ML-workloads; автоматизация развертывания ML-моделей, интеграция с ML-пайплайнами. - Дополнительно: Актуализация документации, технические консультации для разработчиков, настройка централизованной dev-среды, устранение уязвимостей и обновление зависимостей. ✅Стек технологий (обязательный опыт): - GitHub/GitLab, JFrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitLab CI. - ArgoCD, Helm, HashiCorp Vault. - OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus. - Apache Spark, Kubernetes (k8s). По всем вопросам и с резюме пишите @aliiS_a