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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1117 · 1.07

На самом деле у меня для вас осталось всего две истории про #interview, но одна из них такая длинная, что я её разобью на две части. Завтра начну, а пока что интерлюдия: куда ещё подавался и как. Т1 Иннотех Интегратор, но с постоянными крупными клиентами типа Газпрома. Очень красивые сайты, хорошо оформленные вакансии. На DotNext пару лет назад я выиграл у них на стенде носки. Хорошие носки, долго носил, собственно поэтому и вспомнил про компанию. Форма на сайте не позволила приложить файл с резюме. Написал на эйчарную (!) почту, там сказали подаваться через форму. Вакансия вскоре исчезла, в людях особо не заинтересованы, я не стал продолжать. Авито Подался через знакомство. Пришли с вакансией абсолютно мимо, что-то типа «Менеджер по техподдержке». Эйчар явно хотела просто хоть как-то ответить на резюме, раз ей его закинули, но не читала. Я сказал, что я шарпист. Ответили, что шарписты не нужны, потому что переходят на Go. Предложили пройти собес на шарписта и переучиться на Go внутри. Интересный вариант, но я к тому моменту только начинал поиски, поэтому отказался. Go — унылейший язык, но платят за него много, может когда-то и перейду. Северсталь После Росатома первое время очень хотел снова в какую-то такую отрасль, чтобы заниматься промышленностью. Увидел вакансию .NET-сеньора. По всем ключевым пунктам идеально подходил, плюс есть опыт в смежной отрасли. Подался через почту на сайте, получил ответ, что не подхожу. Скорее всего, ответ автоматический, а на деле либо остановлен найм, либо ленивый эйчар. Альфа-Банк Полный игнор даже после подачи резюме через знакомства по программе реферралов. Газпром Через знакомства меня куда-то в подрядчиков закинули, но никакого эффекта это не возымело вообще. Nedra Digital Цифровизация бурения нефтяных скважин. На сайте и на hh очень пасофно расписано, как они ищут людей, но на самом деле не ищут. Полный игнор. Lamoda Tech Подавался через hh. Любопытно, что в вакансии были дополнительные пункты, которые обычно у разработчиков отсутствуют, а я по ним подходил: опыт программирования электроники, умение работать с Blazor, работа с промышленным оборудованием и т.д. Игнор. Позже оказалось, вакансию забыли удалить. Positive Technologies Компания-разработчик систем компьютерной безопасности. Полный игнор. Астра Те, которые делают импортозамещение. Вакансия по моему стеку, подался через hh, полный игнор. Касперский Во всех выборках мне постоянно подсовывались вакансии Касперского. Но в прошлом году туда ушёл мой бывший начальник и, как я слышал, остался там. Руководитель он, на мой личный взгляд, крайне сомнительный, совершенно не хотелось бы снова с ним работать, поэтому я даже подаваться не стал. ______ В итоге я подался в 15 компаний. Из них от 9 был хоть какой-то отклик (60% от всех, считаю очень хорошим показателем). И в 6 были собеседования (40% от всех). #dev

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #observability

当前筛选 #observability清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15326 · 11.12.2025 г., 11:30

#python#agents#gcp#gemini#genai_agents#generative_ai#llmops#mlops#observability You can quickly create and deploy AI agents using the Agent Starter Pack, a Python package with ready-made templates and full infrastructure on Google Cloud. It handles everything except your agent’s logic, including deployment, monitoring, security, and CI/CD pipelines. You can start a project in just one minute, customize agents for tasks like document search or real-time chat, and extend them as needed. This saves you time and effort by providing production-ready tools and integration with Google Cloud services, letting you focus on building smart AI agents without worrying about backend setup or deployment details. https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025 г., 11:30

#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14859 · 24.06.2025 г., 11:30

#typescript#cli#clustering#concurrency#dependency_injection#effect#error_handling#javascript#observability#opentelemetry#platform#schema#typescript#workflows Effect is a powerful TypeScript framework that helps you build reliable and complex applications by managing side effects like logging, network calls, and database operations in a safe and organized way. It uses a core `Effect` type to describe workflows that are lazy, composable, and type-safe, allowing you to handle errors and dependencies explicitly. The framework is modular, with many packages for AI, CLI tools, distributed computing, SQL databases, and more, making it flexible for various needs. Using Effect improves code quality, concurrency handling, and maintainability, helping you write robust TypeScript apps efficiently[1][2][4][5]. https://github.com/Effect-TS/effect

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30

#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15415 · 15.01.2026 г., 12:30

#go#bpf#cncf#cni#containers#ebpf#k8s#kernel#kubernetes#kubernetes_networking#loadbalancing#monitoring#networking#observability#security#troubleshooting#xdp Cilium is an eBPF-based tool for Kubernetes that delivers fast networking, deep visibility, and strong security. It creates simple Layer 3 networks across clusters, handles load balancing to replace kube-proxy, enforces identity-based policies from L3 to L7 (like HTTP or DNS rules), supports service mesh with encryption, and offers Hubble for real-time traffic monitoring. Stable versions like v1.18.6 run on AMD64/AArch64. You gain scalable performance, easier policy management without IP hassles, better troubleshooting, and higher efficiency for large cloud-native apps, cutting costs and boosting reliability. https://github.com/cilium/cilium

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15021 · 01.08.2025 г., 13:30

#go#argocd#cloud_native#cncf#container_management#devops#ebpf#hacktoberfest#istio#jenkins#k8s#kubernetes#kubernetes_platform_solution#kubesphere#llm#multi_cluster#observability#servicemesh KubeSphere is an easy-to-use, open-source platform that helps you manage Kubernetes clusters across clouds, data centers, and edge devices from one place. It offers a friendly web interface, supports multi-cluster and multi-tenant management, and automates DevOps tasks like CI/CD pipelines. You get built-in monitoring, logging, alerting, and security features such as role-based access control. It also includes an App Store for quick deployment of applications and supports various storage and networking options. This makes managing complex Kubernetes environments simpler, faster, and more secure, saving you time and reducing operational challenges. https://github.com/kubesphere/kubesphere