FAANG зовет! | Работа в ИТ от $100К в год

Митап NVIDIA в Париже 🇫🇷 В Париже сейчас очень много митапов по AI, недавно был от Claude Code у нас в офисе, а тут сама NVIDIA организовывала - захотел сходить. Темы были очень технические, без маркетинга: - HuggingFacе рассказывали про новую библиотеку для kernels - Mistral рассказывал про особенности оптимизации перформанса с учетом их архитектуры с mixture of experts - NVIDIA про Dynamo (их опен-сорс аналог vLLM) Из инсайтов: - сама NVIDIA активно работает с ключевыми клиентами, помогая им оптимизировать под их железо - более кастомные архитектуры дают дополнительный уровень сложности примерно везде 👉@faangiscalling

Мой первый off site в Париже 🇫🇷 А рядом оказалось кафе Monocle, в которое я давно хотел сходить – ведь кофе это моя страсть 🥳 Monocle – это такой красивый лайфстайл журнал из Лондона. Последние несколько лет я работал удаленно из Франции – сначала на AI-стартап в Лондоне 🇬🇧 , потом на B2B SaaS скейлап из Цюриха🇨🇭, который автоматизирует документооборот по ипотеке для швейцарских банков с активами в $30 млрд. Я соскучился по людям и нашел работу с офисными днями в Париже – в AI акселераторе крупнейшей французской фармкомпании Sanofi (выручка $50 млрд, 70 тысяч сотрудников в 70 странах). На прошлой неделе у меня был первый off site с командой в самом центре Парижа – было классно! Ты сворачиваешь с одной из самых туристических улиц и среди красивых османовских домов находится бизнес-центр, где мы работали. Продуктивно поработали, много обсуждали AI. Получилось очень по-парижски – работаешь и наслаждаешься красотой. В перерыве заглянул в Monocle, но понял, что я 'перерос' это место ☕️ 👉@faangiscalling

🔗Полезное: бесплатный курс Английского для Айтишников 🧑‍💻👩‍💻 Мне попалась полезная ссылка от ребят из freeCodeCamp - можно довести Английский до уровня А2 и получить сертификат бесплатно. Уровень А2 - довольно базовый, хорошо подойдет для тех, кто только начинает. Курс ориентирован именно на айтишников, поэтому вы сможете представить себя на собеседовании, рассказать о своих проектах, обсудить тренды в кодинге. 🔗Узнать подробнее и начать учиться: https://www.freecodecamp.org/news/freecodecamps-a2-english-for-developers-certification-is-now-live/ 👉@faangiscalling -------------------------------- Понравилось? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

Разбираемся с Git раз и навсегда 👨‍💻 На пути к '10х инженеру' разобрался с тем, как работает Git, чтобы вам не нужно было. После этого 10-минутного видео у вас будет много 'a-ha' моментов - и вы начнете 'чувствовать' Git как ваш собственный код. 100 строк на Python с основными командами, которые мы используем каждый день: - git init - git add - git commit - git log - git checkout Разобравшись с Git за 10 минут, вы будете ближе к работе вашей мечты. Видео: https://youtu.be/p5CTL2s2Xno Репозиторий: https://github.com/spanarin/nano-git 👉@faangiscalling -------------------------------- Понравилось? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

PostHog (опен-сорс аналитика) набирает 55 человек на full-remote🕺🕺🕺 Привет! PostHog, полностью remote команда, разрабатывающая опен-сорс решение для продуктовой аналитики. Оценка компании – $1.4 млрд. Зарплаты инженеров - $100K+ в год. Помимо чисто аналитики там уже и FeatureFlags и AI и еще много всего. Они подняли раунд на $75 млн неделю назад и начали активно искать 55 (!) человек себе в команду в последнем квартале этого года. Много product engineer (они продвигают эту роль активно как компания), backend полей. ✌️Full remote, при этом. 🔗 Полный список и подача на вакансии: https://posthog.com/teams/talent Команда крутая, достаточно посмотреть на их сайт в стиле операционной системы внутри браузера, с папочками, окнами и вот этим вот всем. Там даже screensaver есть, если долго нет активности во вкладке браузера 🤩 👉@faangiscalling -------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

Отвечайте себе на этот вопрос для подготовки к behavioral-интервью Behavioral-интервью сделаны не только для того, чтобы сбить с толку и завалить хороших инженеров 🙂 Это оценка уровня зрелости и уровня самоанализа человека. ❓Популярные follow-up вопросы интервьюера после вашего описания ситуации/истории: "Какие выводы/уроки вы из этого сделали? Что бы вы сделали по-другому?" Задавайте себе эти вопросы еженедельно к происходящим на работе (да и в жизни) ситуациям. Это развивает навык самоанализа и позволяет выйти на уровень зрелости, который ожидается на behavioral-интервью в Big tech. ⚠️ Мой менеджер на работе тоже любит задавать такой вопрос всем инженерам – чтобы это не выглядело, как критика с его стороны и навязывание каких-то решений, а чтобы ты сам подумал и сам себе сказал, что можно сделать лучше в следующий раз. Это правильный подход. Вы можете так же задавать такой вопрос коллегам, если хотите, чтобы что-то улучшилось в их восприятии ситуаций (дедлайнов, качества кода, приоритетов). 👉@faangiscalling -------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

Пример one-pager CV инженера из React Core Team (Meta, Google) Я сейчас работаю над новой фичей в React DevTools и увидел там много кода, написанного Брайаном Воном (Brian Vaughn). Я решил узнать о нем больше и нашел его персональный сайт, где есть его резюме. 📝 Это резюме - хороший пример one-pager, который вы можете использовать как образец. Ссылка на CV: https://www.bvaughn.me/resume.pdf 👉@faangiscalling -------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

Самый популярный follow-up вопрос на интервью в Meta и Amazon Всем привет! Прорабатываем сейчас с менти тему алгоритмов и структур данных (DSA), и я понял, что могут быть трудности с ответом на самый популярный follow-up вопрос на интервью в Meta и Amazon. ❓Итак, вы написали решение алгоритмической задачи, проверили решение. И интервьюер вас спрашивает: 'Какая у вас time & space complexity?' Для ответа на вопрос про time complexity для любого алгоритма, можно использовать такой подход, который хорошо работает для меня: 1) определить переменную для размера входных данных, ту самую 'n' (размер массива, количество вершин графа и т.п.) 2) понять, сколько шагов в алгоритме 3) дать 'цену' для каждого шага (постоянная работа - константа, цикл - число повторений, известные операции типа сортировки - n log n, бинарный поиск log n) 4) просуммировать 'цены' всех шагов, беря в расчет только 'порядок' роста (константа + константа = константа, n + n = n, n + n^2 = n ^2) 5) Сказать это словами как O(n) ('Big O of n') С этим подходом, зная 'цену' (сложность) стандартных операций вроде поиска в хеш-таблице (константа, ищется за постоянное время, оно же О(1)), можно без зубрежки уверенно отвечать на этот главный follow-up интервьюеров. Для space complexity еще проще - нужно оценить объем памяти для дополнительных структур данных, которые вы используете. Выразить это в привязке к длине входных данных. Например, на входе массив из n элементов и вы его копируете в другой массив такого же размера у вас в коде - space complexity будет O(n). Тонкий момент касается рекурсий - вы вроде как в явном виде не создаете новых структур данных, но при рекурсии в памяти создается стек вызова и ваша space complexity будет равна размеру этого стека. ⚠️ Важное уточнение: говоря о такой сложности, нужно различать среднюю и worst-case сложности. Для worst-case сложности вам надо сначала сформулировать, что это такое: Например, искомый элемент в массиве находится в самом конце и при поиске сначала мы его найдем, только просмотрев все n -1 остальных элементов. Или дерево, у которого у каждого узла всегда по 1-му потомку - тогда оно превращается в линейный список и поиск в глубину (DFS) для поиска числа в конечном листе этого дерева, должен будет пройти все n узлов. Подготовка к ответу на этот вопрос поможет вам и в ежедневной работе, вы начнете видеть ненужные линейные поиски, вложенные циклы, лишние вспомогательные структуры, которые занимают память. 👉@faangiscalling -------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

Front-loaded Vesting: больше стоков в первые 2 года 🚀 📈 Вместо классической схемы на 4 года равными долями или «смещённой к концу» модели (как у Amazon), всё больше компаний переходят на Front-loaded Vesting — когда значительная часть стоков вестится уже в первые 2 года. 🔥 Примеры компаний (распределение и итог за первые 2 года): - Pinterest → YR1: 50% + YR2: 33% = 83% - Nvidia → YR1: 40% + YR2: 30% = 70% - Google → YR1: 38% + YR2: 32% = 70% - Airbnb → YR1: 35% + YR2: 30% = 65% - Uber → YR1: 35% + YR2: 30% = 65% Зачем так делают? 👉 Чтобы быстрее привлекать талантливых специалистов 👉 Чтобы мотивировать на 💪 результат 👉 Чтобы оставлять пространство для новых refresh grant’ов 💬 А как у вас устроен вестинг? Делитесь опытом и наблюдениями в комментариях! 👉@faangiscalling ------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

👨🏼‍💻Хотите в AI - пишите ключевые слова в резюме 📝 Привет! Я провел консультацию (можете записаться тут) и делюсь с вами опытом, который может быть вам полезен. Ситуация Джун с PhD в экспериментальной физике во Франции, почти год не может найти работу в AI в Париже и удаленно. Конверсии с 200-300 подач почти ноль. При том, что рынок AI тут развивается, мне каждый день пишут HRы в личку про новые позиции в проектах, поднявших очереднлй раунд инвестиций. Разбор Я посмотрел резюме и вот что сразу бросилось в глаза: – summary, которое подойдет любому человеку (очень общие слова) – ни одного ключевого слова из горячих слов в AI, вообще ни одного. Ни AI agents, ни MCP, LLM, ollama, Langchain, Hugging Face, gpt-4, llama-3 ⁉️Пройдитесь по своему резюме, если оно плохо конвертит в интервью – вдруг вы тоже забыли главные слова. #резюме#ai#поискработы#консультации 👉@faangiscalling -------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube

Мечта удаленщика 👨🏼‍💻– Юг Франции 🇫🇷 Исследовал Юг Франции🇫🇷, мечту удаленщика с 300+ днями солнца ☀️ в год и морем неподалеку 🌊. Пока не очень понимаю, как в такой атмосфере работать 😀 Кто живет в таком окружении и работает, поделитесь в комментариях секретами, как вам это удается 😊👨🏼‍💻👇

😎Полезный ресурс для подготовки к behavioral от ex-Meta, открывший путь к офферу на $875К в OpenAI Лето 🌞 в разгаре и это лучший сезон для саморефлексии и саморазвития. 🧘 Но как это делать лучше всего? 🤔 Учиться у лучших 👑 – мне попалась отличная подборка ресурсов по подготовке к behavioral интервью в FAANG от бывшего главы Hiring Committee в Мете. А посоветовал его создатель моего любимого ресурса по System Design для фронтенда (GreatFrontEnd), который благодаря этим материалам получил оффер на Стаффа в OpenAI с компенсацией в $875К в год ($325К базовая + $2.2М акциями на 4 года). Мне именно такой подборки и не хватило, чтобы попасть в Мету 😢 Что мне там понравилось: 1️⃣ Гайд с обзором сигналов, которые ищут рекрутеры 2️⃣ Видео-примеры ответов на популярные, но сложные вопросы ´Tell me about a time you failed', 'Tell me a time you handled difficult situation' 3️⃣ CARL (Context, Action, Result, Learnings) и STARR (STAR+Reflections) методы как развитие классического STAR 🔗 Забирайте подборку по подготовке к behavioral в FAANG тут 👉@faangiscalling -------------------------------- Было интересно? Подпишитесь и поделитесь с друзьями!👋 Telegram — YouTube