Зачем нужны продвинутые алгоритмы

Идет набор на наши курсы ПРО. Самое время обсудить, зачем нужен наш курс алгоритмы про.
➡️ Записаться

Олимпиады и магистратуры
Почти на любую школу/стажировку/магистратуру вы пишете контесты, уровень этих контестов меняется каждый год, уже в последнем контесте яндекса на стажировку вы можете увидеть продвинутые оптимизации ДП и MITM. Во всякие ШАДы и так понятно, что контесты требуют высокой подготовки и большой насмотренности по алгоритмам. А также всё чаще встречаются ивенты/олимпиады для студентов (например yandex cup/турниры от fonbet/чемпионат от мтс) и старше по олимпиадному программированию, за которые можно получать денежные призы/бви в магистратуры/ фасттреки в сильнейшие бигтехи или хфт конторы.

FAANG+
В зарубежные компании куда сложнее отбор, зачастую там отбор состоит из 3-4 собеседований, а пару алгоритмических тем не хватит чтобы пройти эти собеседования. Там значительно объемнее алгоритмический багаж, который требуется для решения задач, и даже умения решать хард задачи на литкоде не хватит на проход. Например наш выпускник Максим (отзыв на сайте) прошел все этапы собеседования в гугл и уже окончил intern swe стажировку с зарплатой 8000$ в месяц. На самом собеседовании он как-раз решал задачу на битовый бор, который мы разбирали на первом уроке.

Computer Science
У многих компаний бигтеха есть свои лаборатории, в которые они направляют задачки, возникшие в процессе разработки в проде, которые не имеют решений в настоящее время. Например в т-банке есть лаборатория cs, где работает один из наших учеников Игорь. Что оптимизирует: курьеры получают на день некоторое количество заказов, а компания должна придумать сразу оптимальное разбиение всех заказов по курьерам и их маршруты так, чтобы минимальное количество топлива было затрачено на их сумму минимальных путей (почти что TSP задача). Лаборанты по большому счету работают там над теорией алгоритмов, придумывают эффективную идею и тестируют её на синтетических данных, а уже потом предложенную идею отправляют в прод. Здесь полноценный ресерч, вы должны не просто уметь хорошо решать задачи, но и должны знать большое количество алгоритмов и идей.

HFT
Даже в фонды среднячки нужна серьезная алгоритмическая подготовка, недавно мы узнали, что наш ученик Артем (смотрите на сайте), как раз устроился через пару месяцев после курса по алгосам в Fast Forward. А ранее ему дали задачу на собеседовании в Spectral рейтинга 2000 на кфе, и эту секцию он легко прошел. В хфт есть несколько направлений SWE, QR и Trader. На каждое из этих направлений нужны очень сильные алгоритмы. Отчасти стэк технологий трейдера и задачи его покрывают qr и swe, поэтому рассмотрим потребность в алгоритмах от его лица. Всё сказанное про ML и Бэк верно и для него, но только требуется еще более глубокое понимание всего. Например здесь же уже нужно понимать как реализованы внутри модели, какие структуры они используют, как их оптимизировать, а также и сами нюансы внутренние у реализаций библиотек. Здесь также и требуется иметь навыки бэкендера, но тут уже нужно глубокое понимание языка (чаще всего плюсов) на уровне количества инструкций в той или иной среде для какой-либо операции, а также нужно отлично знать алгоритмы и уметь их применять (последнее вдвойне ценится). Тут уже зачастую недостаточно придумать асимптотически наилучшее решение, нужно искать кучу неасимптотических оптимизаций для частных случаев данных.

Подписаться: @algoses