Что такое FAANG?

В дискуссии с читателями я осознал, что я пишу про "FAANG", но не все понимают, что я под этим имею ввиду. Рассказываю.

На поверхности это простой вопрос с простым ответом: Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google. Но этот ответ не говорит нам ничего интересного, не раскрывает сути вещей. Почему сюда включены эти компании? Изначально термин FAANG придумали финансисты, включив сюда быстро растущие в капитализации интернет-компании. Этот ответ может быть интересен этим финансистам на тот момент времени. Но во-первых, времена меняются и сегодня быстрорастущие компании другие, а во-вторых, этот ответ не интересен (потенциальным) сотрудникам, так как не раскрывает ничего про то, чем их работа отличается от других. В-третих, лично я не включаю Netflix в FAANG, зато включаю Microsoft. Итак, о чем же я веду этот канал?

Тут важно заметить, что есть бесконечное количество определений FAANG и каждый волен определять как вздумается. Тут я излагаю свой подход, которого я придерживаюсь в канале. Другие подходы имеют такое же право на жизнь, но в этом канале я их не придерживаюсь.

В этом канале под FAANG я понимаю компании, ставящие перед собой задачу решить максимально широкий круг проблем с помощью компьютеров.

Именно поэтому Netflix, OpenAI, GitLab, CockroachDB -- это не "FAANG" в моем понимании. Это все крутые компании, но они фокусируются на одной единственной задаче, инвестируя все в то, чтобы делать ее хорошо. "FAANG" компании поступают наоборот -- берутся делать вообще все подряд. Любая идея, которая предлагает использовать компьютеры для решения проблемы будет рассмотрена и часто испытана.

Почему я выбрал для этого канала такое определение? Потому, что из него непосредственно следуют особенности работы и развития инженерной карьеры в таких компаниях. А именно, не компания говорит сотруднику, что ему делать, а наоборот, сотрудник должен говорить компании, что ей делать. Если вы придете работать в Netflix, вам скажут -- садитесь улучшайте UX приложения для просмотра сериалов (UI, latency, рекомендации, закладки, лайки, etc). Да, не всегда понятно, как еще можно понизить latency или выжать еще 1% точности рекомендаций. Но зато понятно, над чем именно надо работать. Придя же в Google, новый сотрудник видит совершенно другую картину. Ваш директор (в основном) не решает, что вам делать, а наоборот ждет, что вы придете и ему скажете, что его организация должна делать. И это решает каждый сотрудник, включая Junior уровня (может не всех, но такая опция есть для тех, кто умеет). Соответственно и карьерный рост в основном состоит из успехов идей сотрудника, а не функциональных знаний о языках/фреймворках/инструментах и не от скорости решения задач. Знания и скорость помогают тестировать больше идей, но без успешных идей роста не будет. Это очень большой сдвиг в мышлении на работе, из за чего многим тяжело быть успешными в таких компаниях. С другой стороны, тем, кому комфортно так работать, часто тяжело добиться успеха в сфокусированных компаниях, и работа в них часто ощущается скучной.

Это определение позволяет понять, в чем особенности работы, которые сотрудники ощущают каждый рабочий день. На мой взгляд это гораздо более практически полезный критерий, чем капитализация, субъективный престиж компании или разнообразие печенек в офисе.

Дополнительно поясню, что я не считаю, что одно -- это хорошо, а другое -- плохо. Чем больше разных моделей организации, тем лучше. Но моя компетенция говорить именно о работе в таких компаниях, и врятли я был бы так же успешен в сфокусированных. Потому именно о таком FAANG я и выбрал рассказывать.

Какие еще компании, которые подходят под это определение, предлагайте в комментариях?