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 3 подобни публикации

Търсене: #modelcontextprotocol

当前筛选 #modelcontextprotocol清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15076 · 19.08.2025 г., 13:00

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15008 · 31.07.2025 г., 09:30

#python#csharp#java#javascript#javascript_applications#mcp#mcp_client#mcp_security#mcp_server#model#model_context_protocol#modelcontextprotocol#python#typescript You can learn the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI models with applications, through a free, open-source curriculum that includes hands-on coding examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript. The curriculum covers basics, security, building servers and clients, advanced topics, and best practices, with multi-language support and community help via Discord. You can also join MCP Dev Days, a free online event for deep technical learning and networking. This resource helps you quickly gain practical skills to build and integrate AI tools effectively, boosting your development capabilities in AI workflows. https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp