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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1122 · 4.07

2ГИС #interview#dev (UPD: чуть обновил текст, вспомнил еще часть) Отвлечёмся на секунду от Т-Банка, там в реальности была затяжная пауза, я находился в подвешенном состоянии и не понимал, считать ли попытку устроиться туда проваленной или нет. Но параллельно никто не мешал ходить на другие собесы. Увидел вакансию C#-разработчика в 2ГИС. О 2ГИС у меня много приятных воспоминаний. Помню, что был классный продукт, самобытный, и в него я заходил, когда информации в Яндексе не хватало. Со временем Яндекс сократил этот отрыв, задавил брендом и экосистемой. Как оказалось, 2ГИС никуда не делся, и даже растёт: 80 млн пользователей на текущий момент. А ещё карты, как я рассказывал, очень близкий мне домен по пет-проектам и конкурсам. Этап первичной коммуникации с эйчаром пришёлся как раз на время, когда я считал, что завтра у меня будет оффер от Т-Банка. К тому же, эйчар отвечала с очень большими паузами: по несколько дней. Поэтому я, честно говоря, особо ни на что здесь не рассчитывал. Вообще думал, что она в какой-то момент забила на меня. А при первом созвоне честно предупредил, что я нахожусь в состоянии почти получения оффера от другой компании. Ха-ха. Скрининг, к слову, был достаточно подробный, не просто по ключевым словам, а эйчар нормально расспросила об опыте, пожеланиях и так далее. Дальше планировался короткий технический скрининг, большая универсальная техническая секция и итоговый фит с руководителем. Технический скрининг Интервьюер сказал, что был на моем докладе на DotNext, и помнит меня. Круто, уже второй, кто узнал меня, в процессе этих собеседований. В целом он понимал, что я вроде не самозванец, поэтому пробежались с ним довольно быстро, и часть времени я позадавал вопросы о работе в компании. Техническая секция С моей точки зрения это был почти образцовый собес. В одной секции, не продлившейся дольше двух часов, задавали вопросы сразу и по языку, и по БД, и по архитектуре, и даже задачку на алгоритмы. Пожалуй, единственный минус — секция полностью разговорная. Код не писали, схемы не рисовали. Этого очень не хватило, и рассказывать устно алгоритмическое решение было не слишком прикольно. Собственно, думаю, что такой разговорный стиль интервью ухудшил точность оценки хард-скиллов, поэтому я получил senior-. Фит Эйчар, технический руководитель, общая руководительница. Задавали вопросы по опыту, рассказывали про проект и команду. В принципе, ничего необычного. Спросили, чем хочу заниматься, а чем не хочу. Подумал, что самое неприятное в моей работе — дополнять чужой плохо спроектированный (!) код. Дополнять хорошо спроектированный это ок. Рефакторить говно в конфетку тоже ок. А вот если нужно дописать функцию, но рефакторить нельзя — это, конечно, боль. Что понравилось 1. Роль эйчара не номинальная, задавались довольно подробные вопросы по опыту и пожеланиям 2. Собес почти в один ход, при этом спросили всё нужное 3. Интересный самобытный продукт, а сама компания при этом бигтех (2ГИС это контур Сбера) Что не понравилось 1. Коммуникация со стороны эйчара поначалу была с огромными паузами 2. Вся основная секция сугубо разговорная, ей не хватило практических частей 3. В компании нет премий и индексации Результат Эйчар написала, что готовы сделать оффер, отправила анкету службы безопасности. К этому моменту Т-Банк пропал, Mindbox и Uzum отвалились. На фите спрашивали, какая сумма мне интересна, и я сказал, что меньше X вообще не буду рассматривать. Раз после этого пришли с инфой об оффере, то я логично подумал, что предложат как минимум X (так и оказалось). Поэтому ещё до конкретных цифр я уже понимал, что оффер, вероятнее всего, хороший, и был готов сразу его принять. Мне и компания нравится, и собес понравился, и вариантов других не было. Но тут вернулся Т-Банк...

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai