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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1115 · 30.06

Uzum #interview#dev Вышли на меня сами через бывших коллег, которые теперь там работают. Вакансия тимлида на Java (ага). Uzum — это такой Яндекс/Ozon в Узбекистане. Бывшие выходцы из Сбера и Яндекса в 2022 году пришли в Узбекистан и обнаружили, что там огромный, но совершенно пустой рынок с точки зрения крутых удобных цифровых сервисов, к каким мы привыкли в России. Голубой океан, как говорят. Естественно, получили лавинообразный рост, который, как я понял, идёт до сих пор. Активно хантят новых людей, в том числе из России. В основном устроиться туда можно через регистрацию налогового резидентства в Узбекистане. Зарплату получать в долларах (в настоящее время не ясно, плюс это или минус). А дальше уже сам решаешь, как передавать себе деньги в Россию: есть легальные, но запарные способы. Секции на лида такие: 1. Общение с техлидом / скрининг 2. Языковая секция 3. System Design 4. Менеджмент 5. Финалка и фит с руководством, на который заглядывает CTO На скрининге техлид сказал, что помнит меня по Цифровому Прорыву 2019 (приятно). Обсудили проекты, компанию. Я сказал, что я шарпист, а не джавист. Поскольку провести языковую секцию по шарпу у них некому, решили вообще её пропустить. Как я понял, тимлид здесь выполняет технические функции опосредованно, поэтому опыт в языке нужен, но не обязательно ровно в том, на котором пишет команда. Тем более, на джаве я всё-таки чуть-чуть кодил, просто после шарпа возвращаться на неё это как пересесть на старую Ладу с новенькой иномарки: вроде ездит, но уже давно привык к другому уровню комфорта. System Design Нужно было встроить функцию в существующую систему. Два сервиса отвечают медленно, а поверх них требовалось спроектировать ещё один сервис, который отвечает теми же данными быстро. Вообще, в таких условиях способа всего два: подделывать данные или накапливать. Кажется, интервьюеру не сильно было важно, как именно я думаю, и какими элементами из собственного опыта пользуюсь. Когда я размышлял вслух над вариантами решения той или иной проблемы, у меня было впечатление, что интервьюер оценивает факт такого размышления отрицательно, ожидая более быстрый шаблонный ответ. Ещё проблем добавило то, что существующую систему никак нельзя было менять. Нельзя было добавлять нужные события к существующим сервисам, нельзя было обогащать атрибутивный состав и обновлять контракты. Но с горем пополам сошлись на чём-то, хотя послевкусие от секции осталось так себе. Менеджмент Вообще, я очень сильно не люблю менеджерские секции, потому что эта область не детерминирована. Окей, существуют какие-то конкретные методологии и некое подобие теории поверх деятельности по управлению процессами, но незнание этих методологий абсолютно ничего не говорит о способности человека вести команду. Как и знание. В целом, когда интервьюер третий раз задал один и тот же вопрос, я понял, что секцию мне не зачтут, потому что я не понимаю, что именно хотят от меня услышать. Было примерно так: Интервьюер: — Как ты понимаешь, работает ли команда хорошо или нет? Я: — Во-первых, я смотрю на скорость и качество результата их работы. Эти показатели противоречат друг другу, поэтому нужно обращать внимание на баланс. Во-вторых, смотрю, как много дополнительного ручного управления требует команда, как часто нужно подключаться, чтобы решить какую-то проблему внутри. Интервьюер: — Окей. И всё-таки, как ты понимаешь, что команда перформит? Я: — Эээ, ну я уже сказал. Скорость, качество, самостоятельность. Интервьюер: — Да, я понял, но как всё-таки понять, нормально команда работает или нет? Ещё я закладывал на секцию час, а потом увидел в приглашении, что планировалось полтора. У меня был следом другой собес, поэтому я честно сказал, что есть всего час (это было где-то через 40 минут после начала интервью, я заметил накладку не сразу). Поскольку интервьюер к этому моменту уже повторял одни и те же вопросы по кругу, я был уверен, что ещё полчаса нам в любом случае не нужны.

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #filesystem

当前筛选 #filesystem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30

#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00

#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30

#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking