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 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