TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1113 · 28.06
Mindbox #interview#dev Вакансия тимлида .NET, откликнулся через hh, единственная вакансия, где был указан доход: до 500 на руки. Mindbox — это крупнейший в России софт для автоматизации маркетинга. Среди клиентов известные торговые сети и бренды (Комус, Петрович, Делимобиль, Афиша, даже бигтех, например Сбер Еаптека и Мегафон). Когда я готовился к другим собеседованиям, в моём пуле был очень хороший доклад по микросервисной среде от сотрудника Mindbox с конференции DotNext. В общем, не стартап-однодневка, а вполне серьёзная организация, просто известная больше в бизнесовых, а не потребительских кругах. А ещё Mindbox — это «бирюзовая» компания. С этим термином я столкнулся впервые. Таким способом называют компании, у которых внутренняя организационная структура отвергает классические подходы с жёсткой иерархией и согласованиями. Теоретически любой человек может принять любое решение, если готов за это решение отвечать. Прозрачность зарплат внутри — все знают, кто сколько зарабатывает. Многие вопросы решаются голосованием, системой вето, дебатами с аргументацией. Принято давать не анонимную обратную связь коллегам, и в компании специально обучают, как это делать так, чтобы тебе в челюсть не прилетело человека такая обратная связь развивала, а не обижала. Короче, мечта зумера. Как в современных смешных роликах, где вчерашние школьники на звонке говорят что-то типа «Сегодня я не в ресурсе работать, пойду выпью лавандовый раф и помедитирую». Давайте честно скажу: я сам не верю, что такая структура работает. Но, во-первых, как-то всё-таки она работает. Организация успешно функционирует, ребята делятся интересными технологиями, доходы есть. И Mindbox не единственная «бирюзовая» компания в России, на самом деле их довольно много: ВкусВилл, Буше, Qiwi, Точка итд. Во-вторых, я уверен, что есть подводные камни, но выявить их с помощью вопросов на собеседованиях у меня не получилось. Например, с моей точки зрения при открытости зарплат всегда будут люди, которые считают, что кто-то с более высоким доходом на самом деле менее компетентен и получает такой доход незаслуженно. И даже в ряде случаев эти люди будут правы. Это создаёт негативное эмоциональное напряжение. Хуже открытой неприязни только скрытая: когда человек в лицо мило с тобой общается, а потом в кулуарах будет тебя поливать грязью. Но, когда я спросил на собеседовании, как они справляются с такого рода конфликтами, мне ответили, что у них так не бывает. Система повышения зарплаты тоже голосованием: на некотором внутреннем портале ты публикуешь свои достижения и желаемую новую цифру, а люди апрувят или нет. Вот тут уже, как я понял, не все подряд апрувят, а, условно, руководители. То есть, иерархия всё-таки есть в разрезе количества власти и влияния на компанию и людей в ней. Да и в других голосованиях у разных сотрудников разные веса. Должно было быть три секции: 1. Скрининг с эйчаром и обсуждение моих пожеланий 2. Встреча с техлидом, решение технической задачи, вопросы от меня по команде и продукту 3. Финальная встреча, фит, софтскиллы На скрининге действительно больше, чем в других местах, интересовались моими пожеланиями. Не только по зарплате, но и, например, с задачами какого типа я люблю работать. Основная секция Начинается с моих вопросов команде. Тут как раз я больше спрашивал про оргструктуру, чем про проект. Затем дали задачу: элементарный обход дерева. Я спросил, нужен ли им обход в ширину или в глубину, ответили, что не важно. И ещё момент — разрешили пользоваться гуглом, нейросетями (!), и даже не шарить экран на время решения (я всё-таки пошарил). Ну, то есть, идея была такая: в настоящей работе мы всё-таки сидим с гуглом, нейронками и без надзора, поэтому вот решай в условиях, приближенных к естественным. Не понимаю, что именно оценивалось, и кто мог с такими вводными не решить. Хотя потом эйчар сказала, что некоторые кандидаты решают по 50 минут (я написал за 10 на yield'ах). Когда смотрели решение, поспрашивали совсем чуть-чуть по простым вещам. И погоняли по кейсам из моего тимлидского опыта по системе STAR (situation, task, action, result).
Hashtags
Търсене: #part1fall2020
@deep_learning_school_news · Post #249 · 07.02.2021 г., 10:38
#part1fall2020 Решили продлить дедлайн по проектам первой и второй частей на неделю (раз мы все равно пока проверяем домашки) Деллайны скоро обновятся и на Степике. Если вы уже послали проект в форму, согласуйте с руководителем проекта формат досдачи.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #246 · 04.02.2021 г., 14:40
#part1fall2020 Добрый вечер! Обращаемся к тем, кто сейчас заканчивает первую часть курса. Мы уже делали опрос о промежуточных итогах курса. Теперь, когда все занятия уже выложены, очень просим вас пройти финальный опрос. Напишите ваши самые важные мысли по занятиям в текстовые поля. Нам очень важен ваш фидбек, чтобы сделать курс лучше. Если по некоторым занятиям вам сказать нечего, это не страшно, далеко не все вопросы обязательные. Заранее спасибо!
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #245 · 27.01.2021 г., 12:42
#part1fall2020 Мы выложили на Степик ещё несколько дополнительных модулей для обоих потоков! Среди прочего там есть лекции от компании Яндекс, а также лекция от Kaggle-мастера Владислава Шахрая о том, как побеждать в конкурсах по анализу данных. Смотрим!
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #242 · 06.01.2021 г., 23:47
#part1fall2020 Всем привет! Как те, кто был на вебинаре, уже знают, мы решили перенести дедлайн по выбору итоговых проектов на 10 января. Срок выполнения проектов мы продлеваем до 7 февраля, 23:59. Срок выполнения последнего домашнего задания для продвинутого потока продлён до 17 января, 23:59 Кроме того, для тех, кто уже зарегистрировался, мы выкладываем список назначенных проектов. Заходите в соответствующий чат в Slack и начинайте работу! Почти во всех чатах уже появилась вступительная информация к выполнению. Тем, кто ещё не выбирал проекты, советуем поскорее определиться и заполнить форму. Предлагаем вам записываться на один проект и сразу начинать работу по нему, чтобы не ждать результатов распределения
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #241 · 04.01.2021 г., 16:42
#part1fall2020 Всем привет! Напоминаем, что через 20 минут состоится трансляция с ответами на вопросы о последних занятиях курса и итоговых проектах. Вопросы можно задать в комментариях к предыдущему посту в этом канале, а также во время трансляции в чате youtube. Ссылка на трансляцию
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #240 · 03.01.2021 г., 14:34
#part1fall2020 Всем привет! Завтра в 20:00 мы проведём вебинар по последним темам курса, а также про выполнение итогового проекта. Ссылка на вебинар появится здесь. Вы можете задать волнующие вас вопросы к вебинару в комментариях к этому посту или на самом мероприятии
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #238 · 02.01.2021 г., 01:45
#part1fall2020 Всем привет! На Stepik появилось много всего интересного: например, новые модули у базового и продвинутого потоков, которые помогут вам выполнить итоговые проекты, а также сама новость об итоговом проекте (в последнем модуле курса) Кроме того, мы создали в Slack чаты для выполнения проектов. После регистрации на проекты обязательно выбирайте чат с вашей тематикой и вступайте. Напоминаем, что дедлайн по регистрации на проекты — вечер 5 января
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #234 · 24.12.2020 г., 10:52
#part1fall2020 Всем привет! Вслед за проектами второй части, выкладываем долгожданную информацию о заключительных проектах курса на первой части! Все необходимые сведения есть в текстовом документе. Для записи на проект обязательно заполните форму регистрации.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #230 · 13.12.2020 г., 02:14
#part1fall2020 Всем привет! Хотим рассказать о том, как будет устроено окончание семестра для базового и продвинутого потоков. — У базового потока появилось новое домашнее задание. Дедлайн по нему: 31 декабря 23:59:) — У продвинутого потока появился новый модуль по детекции. Впереди у базового и продвинутого потоков будет ещё по одному домашнему заданию, дедлайн у которого будет уже в январе. Также обоим потокам предстоит выполнение итогового проекта. Темы проектов будут известны в ближайшее время: мы надеемся, что успеем сфорировать полный список в середине следующей недели. После публикации списка тем у вас будет чуть больше недели, чттобы выбрать тему проекта. Выполнение проектов продлится до второй половины января. Всем хорошего окончания курса! Скоро мы напишем о предварительных порогах для получения дипломов.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #223 · 30.11.2020 г., 22:34
#part1fall2020 Позади осталась большая часть курса! В связи с этим мы хотели бы спросить ваше мнение о пройденном материале: что вам понравилось, что не понравилось, какие темы были легкими, какие — сложными. Пожалуйста, заполните анкету по ссылке. Это очень поможет нам сделать курс лучше в следующие запуски. В том числе нам ценно мнение тех, кто по какой-то причине курс не закончил.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #218 · 24.11.2020 г., 12:48
#part1fall2020 В связи с событиями во Владивостоке (полгорода без света), решили подвинуть дедлайн по домашнему заданию "Решение ML-задачи и Kaggle" на базовом потоке слегка вперёд. Теперь мягкий дедлайн — 28.11, жёсткий — 01.12.
Hashtags
@deep_learning_school_news · Post #212 · 18.11.2020 г., 09:53
#part1fall2020 Всем привет! Выложили новые модули для базового и продвинутого потока, а также домашнее задание для продвинутого потока. Дедлайн домашнего задания — 3 декабря. Задание снова представляет собой контест на Kaggle.com. Советуем приступать к выполнению заранее. Для базового потока на этой неделе домашнего задания не будет, зато будет на следующей неделе.
Hashtags