Books & Growth

Доброго вечора, шановне панство!

Нагадаю, що ми всі успішно прочитали наступні книги за останні N років:
- Continuous Delivery: Reliable Software Releases
- Site Reliability Engineering
- The Site Reliability Workbook
- Building Secure and Reliable Systems

Частково хтось міг також прочитати:
- The Phoenix Project
- Designing Data-Intensive Applications

Крім того, ми охопили чимало матеріалів про Infrastructure as Code (на початку), Docker (дуже давно), Kubernetes (просто давно), а також, можливо, хтось із вас, хто пішов у лідершип, знайшов корисними такі книги:
- Software Engineering at Google (рекомендую)
- The Staff Engineer’s Path (теж дуже якісна)

Ми зробили величезну роботу — покрили клауди, процеси, моніторинг, логування, фінопс, reliability, скейлінг, сек’юріті, self-healing і багато іншого. Але, як бачите, з моменту виходу першої книги минуло вже 15 років. Попри еволюцію, може бути (?) настав час або для pivot, або для generalization.

Поділюсь кількома думками щодо Generalization Path:
- Гіпотеза: передусім ви — Software Engineer, і вже потім фокусуєтесь на DevOps / Infrastructure / Platforms
- Nobody will hire you if you don't have coding skills
- Це будуть перевіряти через live coding на співбесідах (у тому числі - літкод)
- Часу лишилося не так уже й багато, але роки 2-3-x має бути
- Поговорити про апдейт воркер-ноди чи terraform state вже не вийде :) Точніше, вийде — але лише на одному з 5 етапів інтерв’ю.

Альтернативний Pivot Path
Якщо ви вже працюєте в цьому напрямку - дуже круто!
- ML Operations та все, що з цим пов’язано - у цих вакансіях очевидно всі раунди з літкодом і вишматом

Наприклад:
- Software Engineer, Infrastructure - OpenAI (200к-400k мінус податки плюс еквіті)
- Systems Engineer, Infrastructure - Anthropic (те ж саме)

Можливо, це і звучить як булшит, або читаючи ви не згодні десь всередині, але я хотів цим із вами поділитися. Це стосується тільки топ ЗП-шок, я не думаю що середній DevOps Engineer з медіаною на доу помітить зміни на ринку до наступного gartner hype cycle. Скоріше за все - ні. Міг би ще додати графік кількості відкритих вакансій на глобальному ринку, але передумав. Україна дає чудовий сервіс за вигідну ціну (вітання ФОПам!), тож у нас є час адаптуватися під новий стан речей.

Що робити - Generalization Path:
Додаємо активну розробку скілів:
- CSosvita: алгоритми на практиці (старт 1 травня), performance engineering (старт 29 квітня) — лінки додам у коментарях. Це не реклама - мені за це не платять. Просто ділюся якісним продуктом.
- Лаби / MVPs / бібліотеки — definition of done: ви можете зайти в позицію Middle Software Developer по скілам, (ваша основна експертиза зберігається - інфра-фокус). Це буде ефективно. Тут виходить T-shaped, якщо вас перевіряють як дева - чудово, ви можете, і ще є глибина знань в інфрі. Якщо перевіряють як інфра / platform / sre - чудово, ви ще й бек напишете. Одні плюси!

Що робити - Pivot Path:
- Продовжуємо читати - Reliable Machine Learning (гуглиться через filetype: pdf)
- Проходимо всі лаби на Kaggle
- Згадуємо вишмат
- Купуємо nvidia за декілька К і ганяємо лабки (будуємо end-to-end пайплайн)

Доповідь закінчив 🫡

Також додам, що цю думку я частково почув від Севи Полякова (не прямо цю, але в тому ж напрямку), тож ділюся і своїм баченням, що спостерігаю навколо. Буду радий почути розширену доповідь на DOU Day (у нас присутні шанси послухати цілу доповідь - fingers crossed!)

Усім продуктивного тижня, продовжуємо розвиватися, впевнено дивимось уперед - і запрошую в коментарі: напишіть, чи це булшит, чи все ж має сенс. Буду радий фідбеку! Можливо я даремно всіх напаяв :))

UPD1: на початку ковіду я вже напаяв всіх тут в каналі, і вийшло абсолютно не так 😆 не скріньте цей твіт