Наверное, уже все слышали про процесс собеседования в FAANG (и другой BigTech). Leetcode задачи, системный дизайн, поведенческие вопросы, culture fit, и прочие баззворды регулярно обсуждаются на Хабре. Коллективный разум Хабра более или менее пришел к общему консенсусу: это бессмысленная процедура, которую проектировали некомпетентные люди.
Волею судеб за десять лет опыта в FAANG+ мне повезло обсудить тему найма с множеством высокоуровневых инженеров, менеджеров, директоров, а также членов комитетов, принимающих решения о найме, из нескольких FAANG компаний. Этой статьей я хочу попробовать донести их позицию до широкой аудитории.
Недавно на хабре опубликовали статью, призывающую искоренить так называемые Leetcode‑собеседования. Почему‑то принимающие решения о найме инженеры из FAANG не спешат принимать это предложение. Зачем же им нужны Leetcode‑интервью? На эту тему есть множество мифов. Мои любимые версии:
Глупые олимпиадники нанимают таких же олимпиадников
Нужно завалить кандидата, чтобы предложить ему меньшую ЗП
Тех компании просто не умеют нанимать разработчиков и потому дают глупые задачки на «код, который уже есть в стандартной библиотеке»
И даже более адекватные варианты, вроде того, что в Гугле все пишут алгоритмы на куче два раза в неделю, тоже далеки от реальности: даже если и действительно пишут, смысл Leetcode‑интервью не в этом.
Большинство людей не понимают, как нанимает FAANG. Да, мы все видим, что делает Google, но мы не знаем, почему он это делает. Сторонний наблюдатель видит Leetcode секции и думает, что в FAANG сотрудники постоянно сталкиваются с алгоритмическими задачами. Другой наблюдатель знает, что это не так, потому он предполагает, что процесс интервью спроектирован некомпетентными людьми, ведь он не тестирует рабочие навыки. Третий задумывается глубже и заключает, что решение искусственных (и бесполезных на практике) задач — это некий стресс-тест, проверяющий кандидата на послушность и лояльность. Другие люди, часто даже уже устроившись в FAANG, но так и не поняв, почему их взяли, говорят, что это просто "не очень секретное рукопожатие", которое надо просто выучить для демонстрации желания устроиться на работу именно туда.
Все эти мнения регулярно мелькают в статьях и комментариях на хабре. Но что же думают про Leetcode и другие секции люди, которые спроектировали и уже десятилетия поддерживают и улучшают этот процесс? Давайте разбираться.
Миф 1: процесс найма сделан «как получится, лишь бы посложнее», у FAANG так много денег, что им не важно, как нанимать.
Процесс найма сделан совершенно точно не «как получится». Очень опытные директора и инженеры, суммарно с тысячами человеко‑лет опыта, сели вместе, четко определили задачи найма и тщательно спроектировали процесс, решающий именно эти задачи. А после еще и регулярно оценивают и корректируют этот процесс вот уже больше двух десятилетий.
Миф 2: процесс найма в FAANG плохо работает. Вот у меня был коллега из Гугла, и он был плохим разработчиком.
Во‑первых, процесс найма в FAANG подвергается очень тщательному анализу, и работает очень хорошо — для FAANG.
Во‑вторых, ваш коллега из Гугла действительно может быть плохим разработчиком, и при этом действительно подходить Гуглу. Об этом еще поговорим ниже.
А в‑третьих, разумеется, иногда этот процесс ошибается, и эти ошибки часто очень хорошо видны. Но наличие шероховатостей не означает, что нет четких целей или нет четкого и рабочего плана их достижения. И да, бюджет на ошибки заложен в этот план.
Миф 3: в FAANG так много кандидатов, поэтому процесс собеседования приходится ухудшать в угоду масштабированию и юристам.
На эту тему недавно была статья от коллеги. Не поймите неправильно, в этой статье все описано верно. Все эти детали действительно имеют место быть и требуют решений, и текущий процесс действительно их более или менее решает. Вот только это не суть проблемы. Если бы текущий процесс найма не достигал поставленных целей, то его бы мигом переделали на достигающий, и делали бы максимально обьективным и масштабировали уже новый процесс.
Итак, чтобы понять, почему процесс найма выглядит так, как выглядит, в первую очередь надо понять целеполагание его авторов. Какие же цели?
На этот вопрос проще всего ответить очевидным ответом: цель процесса найма в FAANG нанять ровно тех людей, которых этот процесс нанимает. Иными словами, посмотрите, кто проходит, выделите некий общий профиль, и вы поймете, кого они ищут. Чтобы не останавливаться на таком пространном ответе, пройдем по нескольким понятным признакам.
Миф 4: FAANG нанимает олимпиадников, которые ничего не понимают в реальном мире.
От успешного кандидата требуется быстро разбираться в непонятных, запутанных ситуациях. Leetcode‑задачи (обычно это easy и medium, бывают простые из hard) отлично справляются с проверкой этого пункта. Вам дают запутанную головоломку, которую надо «открыть». Вот только цель задачи не в проверке знаний алгоритмов. Алгоритмы — это приятный бонус, вишенка на торте. Цель именно в поиске человека, который быстро разбирается в непонятных ситуациях — очень важный для реального мира навык. System Design собеседования так же отлично проверяют это качество, так как кандидату необходимо быстро разобраться в неких бизнес‑требованиях.
Миф 5: FAANG нанимает разработчиков.
Да, вы не ослышались. FAANG не ищет разработчиков. Многие считают, что если позиция называется «Software Engineer», то ищут программиста. Это просто‑напросто не так.
От кандидата требуется уметь программировать — общаться с компьютером на его языке. Знаний конкретных языков, библиотек, фреймворков и прочего им не нужно. Быть профессиональным разработчиком совсем не обязательно. Leetcode‑задачи отлично показывают, может ли кандидат объяснить компьютеру, что кандидат от этого компьютера хочет, а выше проверенный навык быстро разобраться в непонятной ситуации позволяет изучить любой конкретный API, от библиотеки, до языка программирования и до спеки на железку.
Миф 6: гиганская машина FAANG нанимает маленькие винтики.
Все ровно наоборот, винтики как раз отсеиваются на собеседовании. Для успешного прохода от кандидата требуется качество, которое в FAANG называют «Leadership». Все, наверное, слышали про Amazon Leadership Principles. На самом деле весь FAANG+ ценит эти качества, Амазон просто громче всех про это говорит.
Перевод на Русский язык этого слова как «лидерство» мне, как носителю Русского языка, кажется не отражающим сути дела. В Русском языке «лидерство» означает «лидерство над кем‑то». В Русском языке не могут вообще все быть лидерами. В FAANG словаре же этим словом называют много чего. На мой вкус это слово проще всего раскрыть как «making shit happen» ‑ способность делать дела, преодолевая трудности.
Иногда трудности заключаются в необходимости организовывать людей для решения сложных задач, но это уже очень продвинутый уровень. Самая первая трудность, с которой сталкивается инженер любого уровня — это банальное незнание, как решать конкретную задачу. Засучить рукава и разобраться — это тоже называется «Leadership». Как вы уже могли догадаться Leetcode задачи отлично подходят для проверки «базовой» версии этого качества, демонстрируя, как кандидат поведет себя, встретив незнакомую проблему. Но основной проверкой Leadership качеств, конечно, являются поведенческие интервью.
В этом месте многие подумают, что индустрия подготовки к Leetcode собеседованиям обнулила эту идею, так как задачи теперь всем знакомы. Не стоит делать выводы так быстро. Кандидат может сколько угодно раз решить задачу на литкоде, и даже выучить ее наизусть, от этого он не станет понимать, что же от него ожидает комитет, который принимает решение о найме.
Миф 7: FAANG ищет самых лучших инженеров.
FAANG, разумеется, хочет нанимать максимально хороших инженеров, это правда. Но это не главная цель. В первую очередь, FAANG ищет людей, которым будет комфортно в FAANG. Ни компании в целом, ни конкретным будущим коллегам не хочется, чтобы свеже‑присоединившийся человек не любил свою работу. Никакая крутость не скомпенсирует искренний интерес. В этом суть так называемых «Culture fit» собеседований, но на самом деле, подходит ли кандидат по культуре, проверяют вообще все секции.
Например, всем известно, что Гугл все время закрывает проекты. Не только большие продукты, вроде Google+, но и вплоть до мельчайшего проекта внутри компании. Это не случайно. Закрытие проектов — это публично декларируемая ценность компании: «Легко открываем — легко закрываем». Каждый сам решает, нравится ли это ему или нет. Но независимо от того, согласны ли вы с Гуглом, он выбрал эту стратегию и вот уже 25 лет ей довольно успешно следует. Несогласные с этой культурой сотрудники будут каждый день плеваться от работы в Гугле, когда их проекты будут закрывать. Гугл же, публично декларируя свою культуру и ценности на каждом углу, буквально просит несогласных не приходить на собеседования. Но они все равно приходят, и компании нужно их отфильтровывать.
Миф 8: Надо сжать зубы и пройти этот дурацкий паплайн найма в FAANG, чтобы получить работу мечты. Тяжело в учении — легко в бою!
Это вообще не так. Весь процесс собеседований ‑ проверка culture fit. Если вам отвратителен процесс найма в FAANG компанию, то и работать там вам не понравится.
Миф 9: Гугл успешный, значит хорошо нанимает, надо нанимать так же!
Понимая, какие качества ищут в кандидатах FAANG компании, видно, что все секции собеседований специально подобраны для проверки именно этих качеств. Так же не удивительно, что многие разработчики считают этот процесс никуда негодным. Конечно он никуда не годится, если задача — нанимать разработчиков. Если вашей компании нужны разработчики, пожалуйста, не копируйте Гугл. Это не будет работать.
На самом деле не миф 9: Гугл успешный, значит хорошо нанимает, надо нанимать так же!
Копируйте Гугл, но не так, как вы думаете — ставьте перед своей компанией четкие цели и проектируйте процесс найма в соответствии с этими целями, как делает Google и другие BigTech компании. Вдумчивый подход к найму — большая часть успеха.
Надеюсь, эта статья поможет развеять магию процесса найма в FAANG и понять, хотите ли вы вообще туда попасть, и если да, то какие качества нужно показать на собеседованиях. Независимо от того, нравится ли вам эта система или нет, полезно ее хотя бы понимать. А для руководителей, которые занимаются наймом, эта статья поможет описать, кого такой процесс спроектирован нанять, и понять, нужен ли он вам.
Эту и другие темы, связанных с наймом и карьерой в FAANG компаниях с точки зрения принимающих решения, я раскрываю более детально у себя в Telegram канале. В последних постах я более детально разбираю обязанности Software Engineer в FAANG, а так же обьясняю, почему Leetcode секции — тоже поведенческие.
Комментарии (138)
via-site
15.12.2023 15:30По моему мнению есть 2 крайности у программистов: первые - "кодеры / олимпиадники /академики" и вторые - это "разработчики / инженеры / самоучки". По моему личному опыту первых я видел больше в аутсорсах и очень крупных продуктах (энтерпрайсы), вторых в мелких и средних продуктах. К моему удивлению, нестандартный подход к решению задач проявляют именно вторые, а первые просто говорили - "это невозможно". Вот, например, в 2015 году новому проекту нам отказали в доступе к Facebook API. Пришли менеджеры и начали спрашивать как это решить. Все топовые разработчики в один голос сказали что это невозможно решить и только один паренек, самоучка, предложил очень нестандартное решение, которое в итоге и спасло всю компанию. Да, это был не крупный проект на то время, а в крупных энтерпрайсах я таких проблем никогда не наблюдал. В крупных энтерпрайсах я наблюдал другое. Вчерашних студентов с отличным знанием алгоритмов, всех паттернов и методик. Абсолютно не понимающих принцип "Simple make easy". Знание паттернов - это хорошо, очень хорошо. Но нужно еще и понимать как и когда их нужно применять. В итоге я пришел в выводу, возможно и ошибочному. Первые - больше теоретики, вторые - больше практики. Первые - лучше и быстрее решают широкий диапазон стандартных задач, скорее всего благодаря очень хорошей памяти. Вторые - лучше в RnD и в решении комплексных и очень нетривиальных задач, возможно, им не мешает тот колоссальный багаж знаний, что есть у первых.
40kTons
15.12.2023 15:30Звучит как переобучение. Задачи на алгоритмы учат видеть шаблоны и как их эффективно решать, но если слишком зациклиться на этих шаблонах, то можно затупить на незнакомой задаче. Как итог, всё хорошо в меру. Алгоритмы нужны, но быть олимпиадником не нужно
zergon321
15.12.2023 15:30Но по итогу дошли до того, что устраиваются к вам в Google не люди с особыми когнитивными способностями, которые могут прощëлкнуть любую такую задачу совершенно без подготовки просто из-за одарённости, а именно те, кто гриндил этот самый LeetCode, особенно с помощью мок-собеседований. 15 лет назад Google с той же якобы целью спрашивал про канализационные люки, настройщиков пианино в Чикаго, два стула, вилку в глаз и т.д. Эти вопросы стали в какой-то момент притчей во языцех. В итоге какой-то там важный чел сказал, что Google решил от них отказаться, потому что они ничего не показывали. Т.е. сначала показывали, а потом вдруг внезапно перестали? Или, быть может, люди в какой-то момент научились их решать, и это перестало сокращать вашу выборку, что пришлось применять что-то другое?
Вы говорите, что Google ищет тех, кому в нём комфортно, но за годы чтения статей о вас лично я вообще пришёл к выводу, что работа в FAANG вообще ничем не отличается от работы в любой другой IT-компании, а может оказаться даже хуже. При этом я также слышал, что очень многие уходят через год-два. И чем это отличается от всего остального? Да и ответы на все эти поведенческие вопросы люди тоже уже изучили. Говорить нанимателю то, что он хочет услышать - обычное дело, особенно на рынке, где условия теперь диктует работодатель
А вообще, в Google зачастую шли исключительно ради строчки в резюме. Она могла принести ощутимо больше денег, чем сама работа в FAANG. Ибо рекрутеры на такое пускают слюни, да. Хотя лично я бы сейчас пошёл в FAANG-компанию только по той причине, что если LeetCode-задачи теперь вообще везде, почему бы не идти сразу в Google? Чтобы осесть там навсегда и больше НИКОГДА потом не испытывать необходимости связываться с этой мерзостью, известной как алго-собесы. Лично я вообще чувствую, что повсеместное засилье LC вызовет инфляцию умения его решать, и Google просто придумает что-то ещё
Ну и наконец, вы выставили тут Google прям каким-то натуральным заповедником. Но вот сообщество разработчиков в этом году увидело такую совершенно прозаичную вещь, как массовые сокращения. Как говорится,
govno jopa barebuh suka
pidor gopa
akudiyar
15.12.2023 15:30Про инфляцию LeetCode уже давно понятно - если раньше все в один голос заявляли что достаточно fizzbuzz для технического этапа, сейчас приходишь на собес и за 45 минут должен либо три простых задачи выдать в работающем виде (было у меня в Facebook, 2020), либо хард, когда ты имеешь возможность уложиться во время и выдать правильный код только если знаешь задачу наизусть (было у меня в этом году), потому что печатаешь и объясняешь решение практически без остановки, посидеть-подумать нет времени.
Я сейчас конкретно при попытке устройства в FAANG конкурирую с китайцами, индусами и молодыми студентами, у которых есть время и силы чтобы реально прорешать и запомнить как минимум 150 задач и пройти около 10 мок-собеседований по систем дизайну, успев при этом перечитать несколько специализированных книг по подготовке именно к собеседованиям. И хотя я постоянно уделяю этому время, когда мне удаётся, всё равно для полноценной подготовки и конкуренции с этими ребятами мне необходимо бросить работу, семью и ботать по восемь часов в день (обычно у меня есть 1-4 часа в неделю).
Любая такая система хакается ("crack this coding interview!") и даже если 20 лет назад она давала нужные результаты, сейчас она достоверна так же, как уличный термометр, на который падает солнце. Сейчас это просто ценз на зарплаты и строчку в резюме, так как от желающих нет отбоя.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Любая такая система хакается
Это не хак. Смотрим на результат -- наняты подходящие кандидаты. Они могли сколько угодно книг прочитать и моков провести. Но неподходящему кандидату это все не поможет. А подходящему -- не нужно (ну хорошо, нужно немного, для разминки).
VADemon
15.12.2023 15:30Если это единственный KPI, то кандидаты высоко по нему оцененные - и есть подходящие.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30к вам в Google
Я уже ушел из Google, так что у меня нет причин не быть беспристрастным.
те, кто гриндил этот самый LeetCode
Скажем так, большую часть времени мне довелось работать именно с коллегами,
которые могут прощëлкнуть любую такую задачу совершенно без подготовки просто из-за одарённости
Естественно, всегда видно разницу в уровнях, и в сложности решаемых задач, но почти все бывшие коллеги вызывали у меня уважение к их способностям.
с помощью мок-собеседований
Перед смертью не надышишься. Эти мок-собеседования (IMO) дают только снижение дрожи в руках от незнакомой ситуации.
Т.е. сначала показывали, а потом вдруг внезапно перестали?
Это хороший вопрос, я как-нибудь расскажу, почему!
а может оказаться даже и хуже
Так я именно это же и пишу в статье -- если вам не нравится процесс собеседования, то вам и не понравится работа в FAANG. Cерьезно. Это не делает вас каким-то не таким, просто вам не по пути именно с FAANG-культурой. Круто, что вы осознаете, что лично вам нравится, а что нет. У нас куча кандидатов, которые терпеть не могут такую работу, но зачем-то ломятся тратить время интервьюеров.
Да и ответы на все эти поведенческие вопросы люди тоже уже изучили.
Я ниже уже отвечал, что это не работает.
вы выставили тут Google прям каким-то натуральным заповедником
Я скомпилировал рассказы авторов системы найма и пересказал их для Русскоязычной аудитории. Никаких этических оценок хорошо/плохо я не даю. Кому-то нравится, кому-то нет. С информацией из статьи у многих будет более мотивированное решение приходить или не приходить.
akudiyar
15.12.2023 15:30Это мнение очень похоже на защиту "элитарности" этого подхода и что если кто-то этот ценз прошёл, то он своего рода "особенный". Это правда, но нанимают не только гениев, которые сходу могут решить любую задачу (такие наверняка существуют, но не все из них пойдут программировать и далее в гугл, так значит сколько их в процентном соотношении?), но и в основном тех, кто "загриндил". Неспроста сейчас прямо рекомендуют эйчары и сотрудники из этих компаний и эти книги, и мок-интервью, и решать литкод. Если ты можешь прийти и сходу решить любую такую задачу - это из разряда исключений. Тем более что есть все черты стандартизованного экзамена - детально разобрано как должен быть построен ответ, что ожидается если рекрутер задает вопрос типа X, как надо приступать к написанию кода и т.д. И обращаются с прошедшими отбор так же, как с любыми другими работниками в других компаниях из других секторов - сокращения, стандартизованные перформанс ревью для повышения производительности и прочие "пивоты" (Amazon Pivot program), неизбежное "кранчевание" с овертаймами и т.д. Здесь нет никакой элитарности, и людям теперь надо как-то доказывать самим себе и окружающим, зачем они бежали эту стометровку. В то время пока ты только готовишься, тебе предельно ясно, зачем ты тратишь силы и здоровье - ради пары лет нормального заработка, щепотки акций, громкой строчки в резюме и новых болячек. FAANG это теперь такой спорт и музыка, только начинают готовиться пока не с 5 лет - может, через 10 лет так и будет.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Это мнение очень похоже на защиту "элитарности" этого подхода
Ну видите, мне есть куда расти как коммуникатору: такой идеи не было, но читатель ее увидел. Буду стараться лучше!
если кто-то этот ценз прошёл, то он своего рода "особенный"
Если кто-то этот ценз прошел, то он подходит компании. Так же все интервью устроены, разве нет?
Неспроста сейчас прямо рекомендуют эйчары и сотрудники из этих компаний и эти книги, и мок-интервью, и решать литкод.
Вам не кажется, что было бы глупо компании публично на каждом углу рассказывать секретный ключ к прохождению собеседования? А ответ прост. Нет никакого секретного ключа. Это делают, чтобы кандидат немного размялся перед собеседованием и не ухудшил свой перформанс из за нервов или чего-то такого. Компания хочет понять скиллы кандидата максимально точно, а не смазано из за стрессовой ситуации. И не боится рассказать все детали процесса заранее, так как знает, что "гринд" не работает. И да, он не работает. Я достаточно опыта в этой области имею, чтобы даже утверждать обратное: гринд ухудшает исход собеседования.
akudiyar
15.12.2023 15:30Можете поделиться, как "гриндинг" ухудшает исход собеседования? Как удавалось узнать, что кандидат уложился во время собеседования с написанием кода не потому, что гений, а потому что набил руку на десятке таких задач и помнит как выглядит код quicksort?
Люди начинают сейчас готовиться за полгода до собеседования и даже после первого звонка с рекрутером вы обсуждаете, что первое техническое имеет смысл назначить на несколько месяцев вперед, чтобы успеть подготовиться. Компании все равно, какая ситуация у кандидата (а по вашему рассказу выходит, что лучше всего назначать технику сразу на ту же неделю, чтобы гриндинга точно не было), собеседующих инженеров инструктируют за что ставить и снимать баллы, и считают на основе этого оценки, и им тоже все равно какая ситуация у кандидата, они ожидают увидеть результат за 45 минут, который вписывается в их матрицу оценок.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Люди начинают сейчас готовиться ... а по вашему рассказу выходит, что лучше всего назначать технику сразу на ту же неделю, чтобы гриндинга точно не было
Так время кандидат назначает, не компания. Они бы и рады побыстрее, но кандидат ошибочно думает, что сейчас от выучит наизусть литкод и получит оффер сразу на staff позицию. Я поэтому и решил начать публиковать то, что раньше друзьям и коллегам обьяснял (включая эту статью!), что это проигрышная стратегия.
Можете поделиться, как "гриндинг" ухудшает исход собеседования?
Ответ простой -- никому не нужно решение литкода. Нужно решение реальных задач. Хочется, чтобы кандидат подошел к литкод-задаче как к реальной. После гринда этот навык часто пропадает, и кандидат скатывается в pattern recognition. Результат -- оценка "хз", что равно "no hire".
матрицу оценок
Оценки собеседующих играют не очень много роли. Главная задача собеседующего -- все четко записать, и потом уже комитет с суммарно сотней лет опыта в найме извлекает из этого лога сигналы. Оценки собеседующего -- только один из сотни сигналов.
akudiyar
15.12.2023 15:30Каким образом получается оценка "хз"? Я сомневаюсь, что так много людей идут на собесы, надеясь только на фотографическую память и молча из головы вытаскивают готовое решение. Речь идет о запоминании алгоритма и его крайних случаев, а не о тексте буква в букву (хотя в условиях 45 минут именно это помогает писать быстрее - ты помнишь как выглядит код, и знаешь как он работает).
Ответ простой -- никому не нужно решение литкода
Эмм, почему тогда эти компании дают задачи из Литкода и рекомендуют его решать? В Литкоде даже есть разделы, помеченные именами определенных компаний.
кандидат ошибочно думает, что сейчас от выучит наизусть литкод и получит оффер сразу на staff позицию
А если кандидат изначально подается на стаффа? Ему предлагаются те же этапы с Литкодом, что и на мидла. Но кроме них надо еще и системный дизайн по-проходить на моках.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30кроме них надо еще
Всем уровням предлагаются одни и те же этапы. System design и entry level кандидаты проходят.
Каким образом получается оценка "хз"?
Хз и в Африке хз :) Кандидат не показал скиллы из требований к уровню, а показал только хорошую память, которая не является требованием ни к одному из уровней.
Эмм, почему тогда эти компании дают задачи из Литкода и рекомендуют его решать?
Я же ответил. Чтобы кандидат размялся и знал, что будет, чтобы не стрессовал так сильно. Иными словами, чтобы показал свой настоящий уровень, а не заниженный.
akudiyar
15.12.2023 15:30Да, свой настоящий уровень владения задачами с литкода, который достигается тренировками. Причем есть консенсус в комьюнити, сколько и каких задач надо решить, есть сайты, которые помогают спланировать подготовку, и отчеты тех, кто готовился и прошёл.
Я не знаю, сколько интервью вы прошли, но кажется об этих вещах не в курсе.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Прошел с какой стороны? Нанимаемого? Собеседующего? Хайринг комитета? Проектирующего найм?
Если нанимаемого, то последний раз я нанимался в FAANG компанию после 7 лет работы в Google без единого собеседования куда-то еще, и я решил что-то около 15 easy+medium задач на литкоде. Ни одной хард не делал, просто мозг настроил на нужный ритм, термины повспоминал. В этом и есть мой посыл -- готовиться надо правильно, с учетом знания, чего от вас хотят увидеть.
Коммьюнити понятия не имеет, что от них хотят. В этом и проблема. За этим я и пишу.
akudiyar
15.12.2023 15:30Однажды И.С.Баха спросили, как ему удаётся так виртуозно играть на органе. Бах, который играл на органе каждый день по нескольку часов, ответил: "Всё просто. Всего лишь в нужное время нужный палец опускается на нужную клавишу."
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Если вы намекаете на меня, то мне приятно от сравнения, но я не тренировался решать литкод. И на работе я подобных алгоритмов за 7 лет штук 5 написал, максимум. И ноль из них были бы выше easy. У меня ноль автоматизма, когда дело касается этой секции интервью.
Кандидаты пытаются оптимизировать вообще не то, что нужно. Это гиганская трата усилий в пустоту. Мое единственное преимущество -- я просто спросил, что же авторы этого процесса хотят от кандидата, послушал и осмыслил. А что же надо оптимизировать? Об этом статья.
piton_nsk
15.12.2023 15:30Как вы уже могли догадаться Leetcode задачи отлично подходят для проверки «базовой» версии этого качества, демонстрируя, как кандидат поведет себя, встретив незнакомую проблему.
С чего она незнакомая, если задачи в общем и целом известны? Рекрутеры вроде даже говорят что примерно будут спрашивать и что нужно повторить. Это все что угодно, но не незнакомые задачи.
Но основной проверкой Leadership качеств, конечно, являются поведенческие интервью.
Про которое уже известно что спрашивают и что примерно надо в ответ сказать.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30С чего она незнакомая, если задачи в общем и целом известны?
Во-первых, задачи, обычно неизвестны. Чаще всего мы даем вариации классических задач, которые небыстро доходят до БД литкода.
Во-вторых, задачи всегда имеют фоллоу-апы, которых на литкоде почти никогда нет. И у каждой задачи их по пять штук разных может быть, в зависимости от ответа кандидата.
В-третьих, даже если вам попалась известная задача, вам не известно ее решение. Просто по определению, вы не знаете, что хочет собеседующий, и уж тем более не знаете, какие сигналы из его отчета достанет hiring comittee.
Про которое уже известно что спрашивают и что примерно надо в ответ сказать.
А вы хоть раз добились успеха на собеседовании в FAANG, ответив, что по-вашему от вас хотят услышать? Я -- ни разу. И раскусить таких отвечателей на собеседованях, по моему опыту, дело пары уточняющих вопросов.
piton_nsk
15.12.2023 15:30В-третьих, даже если вам попалась известная задача, вам не известно ее решение. Просто по определению, вы не знаете, что хочет собеседующий
Ну это же рофл. Есть задача, есть решение, но не все так просто! Чего же хочет собеседующий?
Как у известной задачи не может быть известно решение?
, и уж тем более не знаете, какие сигналы из его отчета достанет hirigh comittee.
Ты решил задачу, но решил ее без уважения...
Во-вторых, задачи всегда имеют фоллоу-апы, которых на литкоде почти никогда нет. И у каждой задачи их по пять штук разных может быть, в зависимости от ответа кандидата.
Скажите, вы сами-то решали алгозадачи? Не на собесе, а вообще. Если знать и понимать суть дела, то все эти разновидности фигня. Я же не говорю что надо заучивать наизусть. Когда набивается рука уже сразу видно что за тип задачи и как ее решать. Я если что задачи с литкода решал чисто ради интереса.
А вы хоть раз добились успеха на собеседовании, ответив, что по-вашему от вас хотят услышать?
Я не был на собесах со специально выделенными поведенческими интервью.
И раскусить таких отвечателей на собеседованях, по моему опыту, дело пары уточняющих вопросов.
Ага, поэтому в свое время ВНЕЗАПНО оказалось что все вопросы про настройщиков пианино и про гору фудзи нифига не показывают. И от них отказались. Потому что все давно узнали что спрашивают и что надо отвечать. Где были раскусывальщики?
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Чего же хочет собеседующий?
Вкратце -- смотрят не на "как вы решили", а "как решали". Знание решения часто приводит к худшему результату собеседования. В больших подробностях я об этом постепенно начал писать у себя в канале, если вам правда интересно -- заходите.
вопросы про настройщиков пианино
Я запутался. Мы говорим про поведенческие вопросы или головоломки? Это совсем разный тип задач, для разных целей.
И от них отказались.
От головоломок отказались по другой причине. Как-нибудь напишу пост про это.
piton_nsk
15.12.2023 15:30Вкратце -- смотрят не на "как вы решили", а "как решали".
И про это тоже написаны тонны статей и ЕМНИП целые книги, как надо "решать".
Я запутался. Мы говорим про поведенческие вопросы или головоломки? Это совсем разный тип задач, для разных целей.
Какая разница в данном контексте? Суть одна, задаются специальные задачки/вопросы, которые что-то там должны показать, но про которые все давно знают. Проходят годы и ВНЕЗАПНО оказывается что все давно знают про эти задачи. Эти задачи/вопросы перестают задавать.
От них отказались по другой причине. Как-нибудь напишу пост про это.
"Официальная" причина это не причина? Раскройте тайну.
Вообще, мое ИМХО, что для FAANG алгозадачки очень даже хороши. Чтобы алгозадачки легко решать, нужно долго набивать на них руку и вообще уметь программировать. Как гаммы для музыканта. Ну или любой экзамен, вопросы к экзамену известны заранее, но кто сказал что экзамены сдавать легко? На моей практике попадались выпускники ВУЗа, которые не могли решить суперзадачу про правильную скобочную структуру. И не на собесе, а дома. А уж в FAANG желающих было всяко побольше и как-то их надо фильтровать. Так хоть можно явных неучей отсеять. Заодно и в суд не попадут за дискриминацию, куча этапов, формализованные вопросы - комар носа не подточит.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30"Официальная" причина это не причина?
Официальная причина -- они не работают. Это правда. Но этот ответ создает больше вопросов, чем дает ответов.
и вообще уметь программировать
Это один из пунктов в статье.
На моей практике попадались выпускники ВУЗа, которые не могли решить суперзадачу про правильную скобочную структуру
Эта гипотеза не обьясняет, зачем их спрашивают на L5-6-7-8 (дальше не знаю).
мое ИМХО
На всякий случай повторю, что я передаю информацию от источников, моего мнения тут нет. Я сам только вижу, как оно работает и работаю с людьми, которые прошли. Я пока доволен.
piton_nsk
15.12.2023 15:30Официальная причина -- они не работают. Это правда.
А как же все эти мега опытные люди, хайринг комитеты, тысячи человеко‑лет опыта, раскусывальщики, сотни сигналов и т.д. и т.п.
Статья интересная, но как-то у вас не сходятся концы с концами.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30А как же все эти мега опытные люди
Так они собрали данные, проанализировали и поняли проблему. Именно поэтому они и опытные. Именно так опытные люди и поступают.
Вы так пишете, словно это вчера отменили. Алло, почти 15 лет как уже не спрашивают брэйнтизеры, AFAIR. А сколько еще лет до отмены велись дебаты?
И потом, разумеется как-то они работают. Даже вы вот согласны, что они работали, пока ответы не стали публичными (по-крайней мере я так читаю ваш комментарий выше). Просто новый процесс оказался сильно лучше, вот и отменили.
piton_nsk
15.12.2023 15:30Даже вы вот согласны, что они работали, пока ответы не стали публичными
По моем мнению они не работали никогда. Вообще по моему мнению такие задачки (сколько шариков для пинг-понга влазит в автобус и т.п.) это ерунда. Единственное что ими можно проверить это стрессоустойчивость кандидата. Задать дурацкий вопрос и смотреть на реакцию.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30можно проверить это стрессоустойчивость кандидата
Иными словами, проверить способность кандидата не сдаваться перед трудностями. Это как раз один из главных критериев отбора. Какое интересное совпадение!
ItsNickname
15.12.2023 15:30Это называется экзамен. 120 вопросов и 60 билетов, 50 задач для подготовки. На экзамене будет 1 билет и 1 задача, та самая из 50. Я в свое время смог выучить весь учебник математики наизусть, в прямом смысле я выучил наизусть учебник, также все 50 задач я тоже наизусть выучил. Я единственный из всего потока получил 5, только уже спустя 10 минут после экзамена я не смог даже вспомнить как решить простейший интеграл. Процентов 30 знаний у меня осталось после этого подвига, но было бы лучше если я понимал бы математику.
К чему это я? Да к тому что при желании можно выучить курс матанана и набор примеров за 3 дня, причём так что сможешь цитировать учебник если скажут страницу.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Я в свое время смог выучить весь учебник математики наизусть, в прямом смысле я выучил наизусть учебник, также все 50 задач я тоже наизусть выучил
И как, стали математиком? (вопрос риторический, вы уже ответили, что нет).
Именно поэтому я и написал статью. Выучить билеты ничем не поможет кандидату. А помогут скиллы, которые я перечислил.
ItsNickname
15.12.2023 15:30Я наверное неправильно выразил мысль. Те 30% это знания из области совсем уже абстрактной алгебры. Линал, ТФКП, интегральное исчисление я хорошо знаю, точнее я помню общую территорию достаточно, чтобы читать любую литературу и понимать математические выкладки. Я просто не вижу смысла изучать это глубоко и знать. Если кого-то мне понадобится я за 1 вечер освежу голову по теме.
Я не понимаю как мой рассказ смог доказать ваши идеи. Он как раз показал обратное, ваши FAANG цирковые шоу можно сдать обладая хорошей памятью как у актеров театра или певцов которые помнят вагоны текста. Все задачи и вопросы заранее известны, их можно просто выучить, как и решения всех ваших задач можно просто выучить, они лежат на leetcode.
Вы не проводите собеседование, вы проводите изощренный экзамен, для того чтобы доказать что вы и цирк куда экзаменуемый пришёл это ВЕЛИКИЕ специалисты. Не боги горшки обжигают, но ищите вы именно их. Ещё можно каждое второе резюме выбросить в мусор, нам не нужны неудачники. Можно устроить отбор по знаку зодиака. Но самое главное, не проводите собеседование.
Знаете вот Илон уволил на мороз кучу людей из свитера и ничего не произошло, вообще ничего. Ведь все эти люди проходили ваши цирковые выступления, это прям F, во всех смыслах.
Я могу вам дать гарантии что 10 специалистов набранных по ШУЕ собеседованию в стиле FAANG будут работать в среднем хуже, чем 10 человек нанятых по результатам простого собеседования "Давайте обсудим какие интересные решения вы смогли придумать на прошлой работе". Савватеев как-то сказал "Мне не надо спрашивать человека, чтобы узнать знает он или нет", так вот специалисту высокого уровня и опыта не надо ничего спрашивать вообще.
АПД. Мне это кстати тема с заshitниками подобной чуши напоминает стокгольмский синдром. Жертва мозгового гэнгбэнга очень не хочет признать что просто поела что-то не то и старательно всем говорит что это был десерт.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30можно сдать обладая хорошей памятью как у актеров театра
Вы хоть раз видели выступление актера, и не поняли, что это актер?
решения всех ваших задач можно просто выучить, они лежат на leetcode.
Выучить можно. Только это не позволит пройти собеседование.
будут работать в среднем хуже, чем 10 человек нанятых по результатам простого собеседования
Работать кем? Для разной работы разные собеседования. Это, между прочим, вконце статьи написано. Работа -- она везде разная, и процесс найма разный.
"Давайте обсудим какие интересные решения вы смогли придумать на прошлой работе"
Так это один из очень часто задаваемых вопросов на собеседовании в FAANG.
RikkiMongoose
15.12.2023 15:30Недавно один из директоров Яндекса заявил в интервью Форбс, что по его мнению, лучшее средство для преодоления усталости у сотрудника - это хорошая затрещина.
Видимо, это и есть то, что ищет FAANG. Человека, с которым можно делать что угодно. Хоть заставить алгоритмические задачи решать, хоть оплеух ему надавать, чтобы работал лучше.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Яндекс -- не FAANG. Тем более, новый. В FAANG такого заявления достаточно для увольнения без шанса вернуться ни в одну букву аббревиатуры. Когда я был в поиске Яндекса (8 лет как прошло), наши директора очень хорошо о нас отзывались, но это только мой личный опыт, за всех не скажу.
RikkiMongoose
15.12.2023 15:30Ну, я вот о таких увольнениях не слышал.
Но "способность делать дела, преодолевая трудности" едва ли можно назвать чёткой целью. Всегда можно сказать, что ты недостаточно делаешь и преодолеваешь - и уволить с аннулированием рабочей визы.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Не очень понимаю, зачем кого-то увольнять? Чтобы что? Он делает важные дела, преодолевает трудные трудности. Для руководства это чистый кайф.
Если вы намекаете на layoffs, то это не увольнение человека, а сокращение позиции. Его не по качествам самого человека делали, а по как-то прикинутой нужности выполнения его работы. У меня есть супер талантливые сокращенные знакомые, которые мигом нашли сравнимо оплачиваемую работу.
А визы аннулирует не компания, а государство. Компания на это никак не влияет.
Ну, я вот о таких увольнениях не слышал.
Потому что директора не дураки лишаться работы за такие глупые поступки.
Gugic
15.12.2023 15:30В этом месте многие подумают, что индустрия подготовки к Leetcode собеседованиям обнулила эту идею, так как задачи теперь всем знакомы. Не стоит делать выводы так быстро. Кандидат может сколько угодно раз решить задачу на литкоде, и даже выучить ее наизусть, от этого он не станет понимать, что же от него ожидает комитет, который принимает решение о найме.
Привет от бывшего гуглера, принимавшего активное участие в интервьюировании.
Просто добавлю что очень хорошо видно когда человек знает как решать конкретную задачу. Хороший интервьюер в этом месте либо саму задачу, либо ее условия поменяет таким образом, чтобы все-таки увидеть как человек мыслит в моменте, а не показывает насколько хорошо вызубрил алгоритмы.
Да, не все интервьюеры хорошие, но гугл, опять же, очень много делает для того, чтобы свести интервьюера в простую и детерменированную функцию - кандидат на вход, стандартизированный фидбек на выход.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Спасибо за еще одну переформулировку, она хороша!
чтобы свести интервьюера в простую и детерменированную функцию - кандидат на вход, стандартизированный фидбек на выход
Именно так. Решение принимает комитет людей, которые этим занимаются десятилетия. Более того, 99% собеседующих людей понятия не имеет, на что этот комитет смотрит. И даже их оценки учитываются только как один маленький сигнал из сотни.
В остальном FAANG похожая история, с разным уровнем организованности, но одними и теми же ценностями и целями.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30На мой взгляд всё куда проще. Давайте поставим себя на место условного гугла. Я ежедневно нанимаю и увольняю кучу людей по всему миру, мне нужно простой, дешёвый и хорошо стандартизированный способ найма. Плюс мне нужно чтобы человек сразу не свалил а поработал какое-то время.
Решение : алго-собесы, простой, дешёвый и стандартизированный способ, а так как человеку нужно задрачивать их несколько месяцев, то скорее всего сразу он не свалит. Зачем мне заморачиваться с объективной оценкой проффесионализма ? У меня очередь из кандидатов и тысячи резюме каждый день. Плюс есть адепты таких собесов, которые с пеной у рта будут доказывать важность святого литкода, значит вакансии я буду закрывать быстрее, а зп можно платить пониже)
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Давайте поставим себя на место условного гугла.
Эта статья написана именно с места "гугла", а конкретно с места ответственных за проектирование системы найма в как минимум трех компаниях из FAANG. Именно их позицию я транслирую в моем тексте.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30"Давайте поставим себя на место условного гугла" == на место бизнеса, так как именно он оплачивает весь банкет
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Все верно, именно такая позиция у senior executives, которые проектировали найм. Статья -- это результат разговора с ними в том числе.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Существует огромная разница между наемными сотрудниками , пусть даже и высокого уровня и владельцем/владельцами компании.
Я говорю о вторых . Любой наемный сотрудник встраивается в существующую систему координат с той или иной степени свободы, ограничениями, показателями и т.д . Говоря по другому, это большие/малые винтики в огромной машине.
P.S
Забавно выглядит когда маленькие компании копипастят этот процесс. Это похоже на то что под Самарой у меня есть производство телег, я съездил на завод бмв (с кучей роботов, компьютеров и т.д) и решил, что мне обязательно нужно скопировать их процессы оборудование и т дMonnoroch Автор
15.12.2023 15:30Я не понимаю, что вы хотите сказать. Что Баффет пришел к Тиму Куку и заставил его спрашивать литкод на собеседовании? Это какой-то фарс. Разумеется, процесс найма проектируется самыми старшими инженерами компании и согласовывается высшим руководством.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Все куда проще, такие собесы просто выгодны с точки зрения своей простоты реализации, стоимости и стандартизации.
Плюс люди, которые хотят в условный фанг, у них есть фактически готовая дорожная карта.
Да, такие собесы не объективны и как тест на IQ не показывает ум, так же такие собесы не показывают профессионализм. Со временем конечно все это поменяется, но корпорации как огромные баржи...очень медленно поворачивают в любую сторону.Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30с точки зрения своей простоты реализации, стоимости и стандартизации
Выгодно бесконечное количество разных процессов. Но выбран именно этот. Статьей я отвечаю на вопрос, почему?
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Выгодно бесконечное количество разных процессов
это каких ? вот чтобы именно сочетались все эти три фактора и чтобы это работало на огромной количестве людейMonnoroch Автор
15.12.2023 15:30Ну вот раньше брейнтизеры спрашивали, потом отменили. Они по всем трем факторам подходят.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Только тут стандартизация страдает. Так как слишком большая варьятивность ответов можно считать верными или наоборот не верными. Плюс, нужно же проверить, что человек хоть немного может кодить.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Окееей, тогда уж тем более нет никакой стандартизации в поведенческих вопросах, которые задают сегодня. А это больше половины собеседования.
Плюс, нужно же проверить, что человек хоть немного может кодить.
Это новое условие, вы раньше про него не говорили :)
wataru
15.12.2023 15:30А это больше половины собеседования.
В гугле эти поведенческие интервью - одна секция на 5-6 алгоритмических. И появилась относительно недавно.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Каждая секция -- поведенческая. Да, даже литкод. Поведенческие сигналы -- главные с точки зрения комитета.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Так это элемент корпоративной религии.
Тоже самое что и квоты и разнообразие и прочий корпоративный мусор.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Даже если это и так, кандидату, который хочет в FAANG стоит ее детально понять, чтобы показать ей соответствие. А кандидату, который не захочет в FAANG тоже нужно ее детально понять, чтобы точно знать, почему там плохо и ни в коем случае туда не ходить. В обоих случаях полезно узнать, чего хотели добиться авторы этой "религии". Потому я и написал статью!
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Зачем так усложнять то ?)) Просто отвечаешь то, что от тебя хотят слышать и всё... Корпоративная религия имеет только один смысл, чтобы люди больше работали за великую идею, а не считали $ ) В идеале, чтобы вообще работали за бесплатно)
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30А зачем тогда FAANG нанимает людей, которые требуют в 10 раз больше денег, чем разрабы (у меня данные по Европе, про штаты ничего не знаю)? Можно же вместо одного Senior Staff инженера нанять 8 программеров на среднюю по рынку ЗП и они будут фигачить как папы карло за эти дополнительные 20% оплаты.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Такой же вопрос как : почему одна деталь в машине может стоить 10$, а другая 100, а третья 1000 ...И даже в рамках одной позиции, могут быть разные цены... Или можно ли 10 деталями на 10 $ заменить одну за 100$
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Ну подождите, ваша позиция выше в том, что процесс найма является религией и важных скиллов не проверяет. Если это так, то можно было бы нанимать средних по рынку. Они бы просили в 10 раз меньше и работали больше. Но нет, зачем-то выдумали религию с очень редкими скиллами и теперь мучаются и платят кучу денег. Ради чего?
TimurBaldin
15.12.2023 15:301)Нет, я такого не говорил. Я назвал элементами корпоративной религии отдельные части собеседования, а не весь процесс...
2)Они и так нанимаю средних по рынку, а иногда и ниже рынка... Иногда берут и гениев, ученых ...в зависимости от проекта и задачи.
3)ЗП складывается из множества факторов: производительность труда и умения продажников этот труд продать за высокую цену, бюджетов компании. Часто зп и бонусы это элемент снижения текучки кадров.
1755
15.12.2023 15:30Мне кажется, если приближать алгоритмические задачи к реальной работе, то нужно, как минимум, давать пользоваться поиском. А потом уже найденное решение обсуждать и крутить и вертеть.
Так как в обычной практике, обобщая свой опыт, решение задачи будет выглядеть как:
Посмотреть в стандартной библиотеке
Посмотреть в библиотеке компании (скорее всего со временем такая появляется у всех)
Поискать сторонние библиотеки, которые production ready
Для тех редких случаев, когда перавые три пункта не помогли, то поискать описание реализации алгоритма и использовать его как есть или адаптировать под проект.
И, практически вымирающий вид, когда есть сложная задача, которую никто не решал и нужно с нуля выдумать алгоритм.
Кажется, если человек не готовился к алгоритмам или не увлекается ими, то на собеседовании в текущем виде он попадает в эту редкую последнюю категорию.
А если дать возможность искать решение, то приближаем собеседование к обычной рабочей обстановке и можно смотреть как человек себя ведет, как ищет решение, как адаптирует его к проекту и к изменениеям условий, насколько понимает что тащит в проект и т д.
Думаю, это будет не менее информативно, чем то что в текущем виде, но зато лишает смысла "задрачивать литкод" перед собеседованием.
П.С. не спорю, что есть ниши, где знание сложных алгоритмов и/или математики просто мастхев и каждодневные обязанности, но не уверен что даже в FAANG это нужно для большинства инженеров.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Такие нишы есть, но они требуют фундаментально других знаний. Фактически математика для вас становится вторым родным языком, дроча литкод таких знаний точно не будет. А большинство разработчиков каждый день пишут бизнес логику, им попросту негде использовать такие знания (даже если они есть)
1755
15.12.2023 15:30Да, когда в качестве хобби писал рендер для SDF на шейдерах, то быстро осознал что если не вспомню хотя бы немного линейную алгебру, то делать дальше нечего. Думаю, это в целом справедливо для разработки игр или компьютерной графики. Но это специфика конкретной области.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30А приближать к какой реальной работе? Разработчика? Так не их нанимают.
В статье я описал, как именно литкод проверяет требуемые качества. Вот эти качества проверяются на отлично и так. А другие качества конкретно ФААНГу не очень нужны, поэтому их не проверяют.
sdramare
15.12.2023 15:30Исходя из текста статьи можно сделать вывод что гугл просто стремится набирать людей с высоким IQ, а знания программирования действильно вторичны.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Причем IQ тест вообще не показатель ума, до сих пор ведутся споры насчёт этого теста и что вообще он показывает.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Про IQ тест можно сколько угодно спорить, но с собеседованиями все значительно более конкретно: я перечислил конкретные качества, и как их проверяют эти задачи.
sdramare
15.12.2023 15:30IQ никогда не декларировался как "показатель ума" и споров что он показывает я в научной среде не видел. Есть концепция g-factor, которая определяет интеллект как совокупность нескольких навыков, из которых отдельно выделяют выделяют crystallized intelligence - способность к запоминанию, обучению, т.е. умение решать известные задачи и fluid intelligence - способность решать незнакомые задачи. Вот IQ это буквально показатель насколько человек способен справляться с незнакомыми задачами относительно какой-то выборки по популяции(100 среднее и дальше по квантилям). Как я понимаю, конфликт касательно собеседований в гугл появляется потому, что люди, привыкшие к тому, что в школе/универе/работе тестирует их crystallized intelligence("я знаю библиотеки, паттерны, алгоритмы, читал вот эти и эти умные книги и т.д."), сталкиваются с тем, что у них проверяют их fluid intelligence("вот вам задача, которую вы не знаете как решать, покажите как вы будете с ней справляться и сколько времени у вас на это уйдет") и это вызывает сильный когнитивный диссонанс.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Эта гипотеза похожа на правду. Вам, правда возразят, что все уже выучили наизусть литкод и это теперь crystallized intelligence. Я правда, пока только в комментариях на хабре вижу таких выучивших, ни разу в жизни не встречал.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Не встречал, не значит нет) Ну и какой дурак признается, что уже выучил эту задачу и дайте другую...
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Все верно, может и есть. Не знаю. Вот только почему-то все собеседующие (включая меня) в один голос говорят, что знание задачи кандидатом видно с первой минуты собеседования.
И, кстати, многие признаются. Дураки, наверное :)
Dolios
15.12.2023 15:30А если признатьза задачу поменяют? А если не признаться, это будет воспринято как красный флаг?
Ну и я могу знать задачу, потому что её когда-то решал, но не помнить решения и, фактически, решать её заново. Ту же Trapping Rain Water знают многие, но немногие сходу код напишут, как раз потому, что мало кто заучивает решения. Я не напишу точно, буду решать, как в первый раз, я единственное что помню, что за линию надо решить.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30А если признатьза задачу поменяют?
Обычно не меняют. Но это на усмотрение собеседующего.
А если не признаться, это будет воспринято как красный флаг?
Если вас заподозрят, что вы не признались осознанно, то да. Если не заподозрят, то нет. Но я советую признаваться в любом случае, так как если вы знаете решение, то не покажете нужных скиллов, а значит оценка будет "хз", что равно "no hire".
буду решать, как в первый раз
В этом и цель собеседования. Если так будет, то у вас будет возможность показать нужные скиллы, и уточнять, что вы слышали о задаче, раньше не надо.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Одно из больших заблуждений публики в комментариях, что можно выучить ответ. Но выучивший ответ человек выглядит, как детсадовец на табуретке, рассказывающий заученный стишок. Мило, но совершенно очевидно, и совершенно бесполезно с точки зрения сигнала для найма. Поэтому, если вы знаете решение на память, то лучше так прямо и сказать -- знаю наизусть. Дело не в красных флагах, а в том что задача с неизвестным вам решением даст возможность вам продемонстрировать именно те скиллы, которые ищет компания. Замена задачи может спасти ваш оффер.
TimurBaldin
15.12.2023 15:301) Совершенно очевидно, что если не умеете врать, то не нужно. А вот если умеете используйте это как преимущество в свою пользу... Многие собесы сейчас идут в онлайне, вам это облегчит задачу.
2) Дрочь литкода, это не заучивание наизусть кода решения, а заучивание паттернов
P.S
Так как мир собесов и реальной работы зачастую два разных мира, мало связанных между собой, то цель оправдывает средства
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Примерно так и есть, только не вторичны. Они тоже первичны. ФААНГ может себе позволить требовать несколько первичных качеств.
Вот только они первичны, но не на высоком уровне. Без программирования вас не возьмут. Но планка невысокая. Иначе никакие фреш-грады бы не устраивались.
Gradiens
15.12.2023 15:30Если вам отвратителен процесс найма в FAANG компанию, то и работать там вам не понравится
Спасибо!
Не первый год в уголке сознания сидит мысль, что надо "доказать себе" и устроиться на работу в Я. Хотя их процесс найма мне не нравится, думал, что надо его просто перетерпеть чтобы пройти.
Теперь я понял.
Не надо.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Очень хороший комментарий. Там выше читатели пишут, что мол фу, элитизм. А я наоборот считаю, что каждому свое. Сложно хорошо работать в среде, которая противна. Потому, мы все принесем больше пользы там, где нам хорошо.
FlyingDutchman2
15.12.2023 15:30Каждый кулик свое болото хвалит. Было бы странным, если бы человек, работающий в Google, написал что-то другое.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Я не работаю в Google!
FlyingDutchman2
15.12.2023 15:30Прошу прощения. Я имел в виду "в FAANG".
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Когда-нибудь я перестану работать в FAANG. От этого их задачи не поменяются, а значит и система собеседований не поменяется. Не очень понимаю, к чему вы клоните.
FlyingDutchman2
15.12.2023 15:30К тому, что, как работник FAANG, вы можете оценивать их систему найма только позитивно.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Эта статья не является оценкой. Она -- пересказ задач, которые поставило руководство перед ответственными за найм. Я наоборот в конце пишу, что эти задачи у всех разные и не нужно слепо копировать спроектированный в FAANG процесс. Хорошо или плохо -- зависит от ситуации, да и не мне об этом судить.
Rusty_Fox
15.12.2023 15:30Считаю, что если к собеседованию нужно готовиться - а тем более, готовиться несколько месяцев - процесс найма не может считаться хорошим. Сейчас полно специально обученных людей и курсов, которые учат проходить собеседования, а не дают хотя бы минимальные академическое знания. Человек, который учился проходить собеседования будет уметь проходить собеседования. А дальше - как повезет.
Проведу аналогию со обучением студентов. Экзамен, который должен рассматриваться как срез знаний, проверка того, что человек выучил, давно дискредитировал себя. Что важнее - проверить, какие знания получил человек за год в учёбы или как хорошо он зазубрил билеты и научился на них отвечать? Очевидно, система образования должна делать упор на первое. Собственно, гуглы и их подражатели превратили собеседование в экзамен к которому можно/нужно подготовиться. Отражает ли он реальную пригодность кандидатов? Как повезет.
Человек, который умеет быстро разобраться в сложной ситуации может не иметь никакого отношения к академическим знаниям в точных науках - буквально месяц назад собеседовал бывшего следователя, который переквалифицировался в разработчика - невероятно острый ум и чёткая логика при отсутствии богатого прикладного опыта.
Статья выглядит не как развенчивание мифов, а как оправдание. Тезис о том, что нанимают ровно тех, кого надо - лукавство. Но понять вас могу - я бы тоже так сказал. Иначе придётся признать систему найма неэффективной, а труды высоких умов с тысячами лет человеко-часов напрасными.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Считаю, что если к собеседованию нужно готовиться - а тем более, готовиться несколько месяцев - процесс найма не может считаться хорошим.
К своему первому собеседованию я готовился 19 лет!
невероятно острый ум и чёткая логика при отсутствии богатого прикладного опыта
В статье я буквально пишу, что FAANG именно такой профиль и ищет (по крайней мере на entry level).
Статья выглядит не как развенчивание мифов, а как оправдание.
Оправдание, это когда вы сначала что-то сделали, а потом обьясняете. В реальности же все наоборот -- сначала придумали задачи процесса, потом определили тестируемые скиллы и только потом спроектировали сам процесс. Ясное дело, читателей на том митинге не было, и они могут в это не верить, но тут уж я опускаю руки, видеодоказательств не имею.
Вы можете быть не согласными ни с целями, ни со средствами. Ваше решение, кто я такой, чтобы его оценивать. Но принимающие решения люди в FAANG для себя решили иначе. Я лишь доношу их позицию до любопытных читателей.
признать систему найма неэффективной
Эффективность меряется результатами. Тысячи очень крутых инженеров, которые создали половину современных технологий довольны результатами. Руководство компании тоже довольны. И инвесторы довольны. В конце концов, гораздо менее заслуженный я тоже доволен. Подавляющее колличество моих бывших и текущих коллег -- прекрасные инженеры и просто умные люди.
ItsNickname
15.12.2023 15:30Весь тред и пост это оправдание своей картины мира. Человек не хочет ничего обсуждать или искать истины, он хочет убедить сам себя в том что это не бред и он не занимается херней.
VADemon
15.12.2023 15:30Цитата Миф 1
Миф 1: процесс найма сделан «как получится, лишь бы посложнее», у FAANG так много денег, что им не важно, как нанимать.
Процесс найма сделан совершенно точно не «как получится». Очень опытные директора и инженеры, суммарно с тысячами человеко‑лет опыта, сели вместе, четко определили задачи найма и тщательно спроектировали процесс, решающий именно эти задачи. А после еще и регулярно оценивают и корректируют этот процесс вот уже больше двух десятилетий.
Читается так, будто сели-засели старцы-друиды и решили дружно, что да как. Сокращено до такой степени, что от байки не отличить.
Номер 2: Во‑первых, процесс найма в FAANG подвергается очень тщательному анализу, и работает очень хорошо — для FAANG.
И близкий по духу ответ к 3. Я бы об этом говорил, только если достоверно известно об А/Б тестировании в процессе найма. Иначе это (особенно на исполнительных должностях) скатится до "до меня так делали, и я так буду делать". Возможно с мелкими оптимизациями.
цель процесса найма в FAANG нанять ровно тех людей, которых этот процесс нанимает.
Ну вот в серии статей Made at Intel автор нелестно (довольно критически) описывает гадюшник некоторых менеджеров большой компании. Видимо тоже нужные люди, такие и нужны были. Но я об этом уже выше писал.
В остальном изложенную точку зрения принял, и потому спасибо.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Спасибо! Вы верно подметили, разумеется я старался быть краток, и вынужденно сократил описание происходящего. 25 лет так-то прошло, все это время компании тюнят процесс. Про А/Б мне неизвестно, но данные все равно собираются и анализируются. А/Б -- это не единственный инструмент.
UPD. Кстати говоря, А/Б, разумеется, есть, и много. Это же просто найм в разные бигтех компании, а потом ксосс-найм у друг друга.
Leetc0deMonkey
15.12.2023 15:30От успешного кандидата требуется быстро разбираться в непонятных, запутанных ситуациях. Leetcode‑задачи (обычно это easy и medium, бывают простые из hard) отлично справляются с проверкой этого пункта.
Да, конечно!
Spike_1983
15.12.2023 15:30Не понятно зачем спорить. Уметь решить задачу на алгоритм это то что должен уметь программист, которые кодит собственно алгоритмы. Если faang хотят, они могут нанимать кого угодно после каких угодно тестов, хоть на отношение к смене пола. Они платят за это деньги и хорошие деньги. Иначе откуда берутся желающие там работать
Я только не могу понять во всем этом - если решение задачи было предложено, оно правильное, но оно отличается от некого ожидаемого ответа - что делает "приемная комиссия"? Что если нет идей по оптимизации прямо на сейчас?
Если задача дать на собеседовании ответ который ждёт интервьюер - ну, это наверное довольно странный подход.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Интервьюер не ждёт никакого ответа. Ответ вообще не очень важен. Важны сигналы, которые из ответа будут извлечены. Для каждого уровня есть описание поведения кандидата (грубо говоря), и комитет сверяет с этим описанием логи интервьюера.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Как могут быть извлечены сигнали из ответа, который является опциональным ?...Тут NPE
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Я нигде не писал, что ответ опционален. Ответ кандидат даёт всегда, даже если этот ответ -- молчание. Но важно не содержание ответа, а извлечённые из него сигналы и сравнение этих сигналов с ожидаемым поведением на нужный уровень.
TimurBaldin
15.12.2023 15:301)С чего вы решили, что это именно те сигналы которые были отправлены ? А не их кривое отражение, пропущеннное через множество фильтров вашего собеседующего .
2)С чего вы решили, что собеседующий сравнивает эти сигналы именно с вашим стандартом ? А не с тем, как он его понял.
3)Где учет индивидуальных психоэмоциональных особенностей человека ?
4) Почему сигналы проверяются на бесконечно далёких от реальности данных и ситуациях?
Умные дяди в комитетах и начальники это конечно хорошо(отсылка к авторитетам работает довольно сносно), но история показывает, что есть множество примеров крупных компаний, которые разорились ... Из-за того что умные дяди и тети в комитетах улучшали систему до точки её отказа
Spike_1983
15.12.2023 15:30И все ж. Если ответ верный, но не такой как рекомендован - то что далее? Я читал перевод статьи одного индуса о его опыте интервью, и у меня сложилось мнение, что формально шаг влево вправо грозит расстрелом на месте.
Вот чего я не особенно понимаю. Я не хочу сказать что я неоценимый специалист - я то как раз нет. Но не знаю как моя жизнь сложится, и если мне придется искать работу, то хотелось бы прояснить этот момент с технической стороной собеседований, потому что сейчас похоже все решили что они гугл
ptr128
15.12.2023 15:30сейчас похоже все решили что они гугл
Нет конечно. Это Гугл может себе позволить нанимать потенциально высокоинтеллектуальных сотрудников с хорошей памятью и заниматься потом их обучением. Обычно бизнес ищет сотрудников обладающих конкретными знаниями и опытом. Например, сейчас в РФ глубокие знания PostgreSQL востребованы намного больше, чем тщательно вызубренные задачи с литкода. Понятно, что из супер-пупер интеллектуала можно сделать специалиста с глубокими знаниями этого PostgreSQL за полгода-год. Но бизнесу решать задачи надо сейчас, а учить этого интеллектуала некому и некогда.
Но тут нужно понимать, что если для Гугла разработка - основной вид деятельности, приносящий прибыль, то для обычного бизнеса - это вынужденные затраты на конкретный проект. Поэтому после завершения проекта, если сразу же не стартует другой, лучше уволиться и искать новую работу на новом проекте, так как бессмысленно ожидать роста зарплаты в соответствии с рынком, работая в затратном подразделении.
mvv-rus
15.12.2023 15:30Можете уточнить, что вы понимаете под "обычным бизнесом"?
Потому что если для этого "обычного бизнеса" разработка - непрофильная деятельность, ведущаяся от случая к случаю - это одно.
А если это бизнес по разработке, но не такой крупный как Гугл (по терминологии Прекрасного ИТ - "шлюпка") - то это другое.А это - две большие разницы в плане найма сотрудников. Так что без уточнения, что понимать под "обычным бизнесом", все эти разговоры про найм этим бизнесом - это ниачом.
ptr128
15.12.2023 15:30Можете уточнить, что вы понимаете под "обычным бизнесом"?
Для которого разработка ПО - непрофильная деятельность.
без уточнения, что понимать под "обычным бизнесом"
Я это уточнил, противопоставив "разработка - основной вид деятельности" и "вынужденные затраты на конкретный проект".
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Тут на усмотрение собеседника, могут на ходу поменять/добавить условия задачи...Допустим решить не за N Auxiliary Space, а за 1... Если решишь, красава, нет... значит не справился.
Spike_1983
15.12.2023 15:30Я пока понял для себя, что на место выше Джуна проще не пробоваться. Я могу придумать алгоритм для решения какой то задачи, но не могу это делать быстро. Я не знаю, может если заучить типовые алгоритмы с их реализацией, а так же типы задач, где их можно использовать то это повысит эффективность, но я по складу мышления практически не умею решать "ребусы". Я например так сам и не додумался до ответа на легендарный вопрос про люк. Особенно я не могу это делать в условиях стресса. Я тут сидел разбирал задачу на поиск квадрата в матрице 0 и 1 дня три просто для того, чтобы определить последовательность операций. Понятно что ни за час ни за два там где у меня нет ответа на вопрос, я его не найду.
Т.е. кодить на уровне эй ты иди сюда напиши метод в такой-то класс - это пожалуйста. А придумать алгоритм, когда я не знаю что он уже есть, и когда его создавали тоже не один час - т.е. проявлять какие-то инженерные качества, это увы нет.
Хорошо что я на позиции в Гугле не претендую. Но я в принципе поля что и не в Гугле стоит быть проще.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30заучить типовые алгоритмы с их реализацией, а так же типы задач, где их можно использовать
Так в реальной работе типов бесконечность, не заучишь. Даже если вы заучите весь литкод, и каким-то чудом обманет собеседующего и пройдете на Джуна -- уже на втором месяце от вас будут ожидать, что вы сможете сами изобретать решения, быстро и качественно. И это большой стресс, если не получается.
Spike_1983
15.12.2023 15:30Это я понял и кроме отсутствия умения быстро решать алгоритмы у меня куча всего другого не подходит, так что на гугл я и не претендую.
Но как я понял давать на собеседованиях алгоритмы сейчас модно. Я не жалуюсь, просто пытаюсь оценить шансы хотя бы на джуна. Поэтому мне интересно какие критерии оценивания в принципе есть. И какие шансы вообще на успех, с учётом того, что не 7 пядей во лбу
Katenk_aa
15.12.2023 15:30Любая такая система хакается ("crack this coding interview!") и даже если 20 лет назад она давала нужные результаты, сейчас она достоверна так же, как уличный термометр, на который падает солнце. Сейчас это просто ценз на зарплаты и строчку в резюме, так как от желающих нет отбоя.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30К сожалению эта система будет жить ещё много лет и множество компаний будут её копировать. Поэтому необходимо отдельно качать навык прохождения собеса и отдельно те навыки которые нужны на реальной работе.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Эту систему изобрел FAANG, и она проверяет скиллы, которые я перечислил в статье, и которые нужны в работе конкретно в FAANG каждый день.
Другим компаниям, где нужны другие скиллы, не стоит ее копировать. Очень жаль, что люди не задумываются, что им надо, а просто копируют.
TimurBaldin
15.12.2023 15:30И на работе я подобных алгоритмов за 7 лет штук 5 написал, максимум. И ноль из них были бы выше easy
Учитывая, что эта одна из основных секций интервью...ну с таким же успехом, можно просить разобрать АК на время)
Сама статья не плохая, мне лично не хватило более глубокого анализа действующей системы...Так как в ней есть плюсы, но есть и ..не просто минусы, а прям функциональные дыры... Уверен, что можно сделать кратно лучше
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30эта одна из основных секций интервью
Смотрите, да, вас спрашивают алгоритмическую задачу. Но цель интервью -- не проверить умение решать алгоритмические задачи. Цель -- проверить именно те скиллы, которые я перечислил. И эти скиллы я применяю каждый день. Задача -- это не цель, а средство. Может быть есть и другие средства, получше. Не знаю. Что я точно знаю, это что текущие средства работают удовлетворительно. Но независимо от средств, кандидату очень полезно знать сами цели. Без этого знания кандидат как ежик в тумане, наугад ходит.
Когда у компании другие цели, и она копирует средства FAANG, это называется карго культ, это я защищать не буду.
TimurBaldin
15.12.2023 15:301)Это звучит максимально странно. Если на собесе, я хочу чтобы вы разобрали автомат, я не хочу проверить умеете ли вы его разбирать или нет, я хочу проверить вашу логику . Можно конечно чесать левой ногой правое ухо, но наверное рукой это делать удобнее
2) Проблема в том, что то что вы хотите проверить, таким способом не проверяется.
Monnoroch Автор
15.12.2023 15:30Проблема в том, что то что вы хотите проверить, таким способом не проверяется.
У вас есть данные в поддержку этого утверждения? FAANG+ в сумме нанял несколько миллионов человек, и уже как минимум 15 лет очень довольны результатами.
Я думаю, что если вы придумаете процесс, который достигает поставленных целей более точно, вы сэкономите им сотню миллионов в год. Это будет очень большое достижение!
TimurBaldin
15.12.2023 15:30Конечно, есть данные моих знакомых (они изменяли и стандартизировали процесс найма в ряде компаний) и личный опыт. Если кратко, очищение собесов от всякого мусора и заполнение освободившегося времени на адекватные вопросы и задачи из реальной работы(сорян, их невозможно задрочить ни на каком литкоде), существенно улучшает качество найма, но такие подходы плохо масштабируются под объемы корпораций.
P.S
Вы напрасно ставите фанги в разряд эталона. Очень часто такие крупные компании это крайне энертные и забюрократизированные механизмы, изменения там идут крайне медленно. И такие механизмы тоже могут ошибаться, но маленькие компании могут быстро изменить курс, а этот титаник нет.
MegaMANGO
Олимпиадник априори не может быть "глупым" или "бесполезным". Уметь за сжатый срок написать оптимизированный код с хорошей асимптоматикой для сложной алгоритмической задачи – в любом случае круто. И если человек кроме классических работы в команде и клинкода могёт что-то такое, то бизнесу это определённо лишним не будет. Наверное.
Monnoroch Автор
Согласен, именно поэтому я добавил этот пункт в список смешных мнений из комментов на хабре.
Karl_Benz
У олимпиады и бизнеса разные задачи.
Monnoroch Автор
Это как посмотреть. И там и там от инженера требуется разобраться в непонятной, запутаной ситуации, придумать для нее решение, а потом итерироваться по его улучшениям.
belyvoron
Да. Но у одной задачи может быть множество решений. Решение, технически более правильное/красивое и решение, максимально эффективно решающее бизнес-задачу - зачастую разные решения.
wataru
А зачастую - наоборот. Умное алгоритмическое решение в несколько раз короче и понятнее запутанного рекурсивного полного перебора.
Monnoroch Автор
Кстати, это хорошее замечание. Действительно, откуда-то стереотип, что тот самый "олимпиадные код" ужасный и неподдерживаемый. Ну да, там экономят на символах и имена ужасный, но по-большому счёту в остальном обычно наоборот все понятно.
wataru
Я не думаю, что тут даже этот олимпиадный стиль имели ввиду. Похоже, belyvoron считает, что эти хитрые алгоритмы - муть непонятная, потому что там надо что-то солжное и заумное писать.
Monnoroch Автор
Однако, и там и там нужен навык выбрать максимально подходящее под задачу решение. Оно разное в разных условиях, но навык-то один.
1755
Только для большинства проектов "Уметь за сжатый срок написать оптимизированный код с хорошей асимптоматикой для сложной алгоритмической задачи" будет нишевой задачей, так как все популярные алгоритмы, которые регулярно нужны уже реализованы в стандартной библиотеке или в сторонней, а за написание своих велосипедов без острой обоснованной необходимости нужно бить по рукам.
Конечно, бывает что нужно свою версию написать, но это достаточно редко нужно, чтобы под это затачивать собеседование и ориентироваться как на основной навык.
Dolios
Вот когда люди читают и бездумно следуют таким категоричным мантрам, получаются истории с left-pad. Крайности, это плохо всегда.
Больше половины кандидатов, которые приходят на синьорские позиции, не могут оценить сложность простого кода из 10 строчек. В лучшем случае они несут что-то типа "2 цикла, значит квадрат". 20%-30% вообще про big O не слышали. И потом они в проде пишут квадраты и что похуже, потому что даже не задумываются от этом. Господа алгоритмы-не-нужны-я-использую-библиотеки в цикле делают библиотечный unshift на огромную коллекцию и не понимают, почему всё тормозит, ведь они используют библиотеку.
Monnoroch Автор
Ну камон, у меня же половина статьи о том, что никакого навыка писать алгоритмы на собеседовании не проверяется!
ptr128
Глупым - точно нет. Бесполезным для бизнеса - легко. Я учился в одном классе с парнем, занявшим первое место в олимпиаде по математике в СССР и четвертое место в Париже. За последние ~40 лет я стабильно зарабатывал больше него, несмотря на то, что он защитил докторскую, а я даже на кандидатскую забил. Потому что он принципиально занимается только тем, что ему интересно, а не тем, что от него требуют. Вот такой увлекающийся научный теоретик, полезный для преподавания, но бесполезный для большинства видов бизнеса.
Monnoroch Автор
Возможно этот человек смог бы себя реализовать в FAANG, и был бы сильно полезен именно для такого бизнеса. Важно найти свое место.
ptr128
В MicroSoft он не прижился. Вернулся обратно на Украину. До СВО преподавал во Львовском университете. После начала СВО общаться со мной он отказывается.
zergon321
Если не секрет, почему не прижился?
ptr128
Может и не секрет, но подробностей я знаю очень мало. На уровне, "с этими сверхузкоспециализированным туполобыми невозможно работать" и "не хочу я заниматься элементарщиной, вместо науки".
Такие люди вообще весьма своеобразны. Если бы он хотя бы женился и детей завел, то хоть что-то бы его держало и стимулировало. А так он до сих пор убежденный холостяк, живущий сам для себя.
AndronNSK
Таких людей очень сложно встроить в существующий процесс, из-за того что они такие какие есть. Я встречал таких.
magnadur
Есть нюанс - подавляющее большинство продуктов, которыми пользуется весь мир, в основном созданы не работниками FAANG или олимпиадниками.
Monnoroch Автор
Подавляющее большинство технологических продуктов, которыми пользуются именно весь мир создано в FAANG+.
Уже совершенно подавляющее большинство технологий, которыми пользуются разработчики всего мира тоже создано в FAANG. Один только Гугл сделал под две трети всего, на чем крутится тех индустрия. Другие тоже хорошо постарались.