FAANG Master

Подборка статей, которые я уже написал и опубликовал в этом канале по system design
#systemdesign

Обновление подборки

Общие статьи:
1) Как устроено System Design Interview в FAANG?
2) Подготовка к System Design с нуля и для разных уровней
3) По каким осям оценивается System Design в Мета
4) Сколько надо разобрать задач на system design во время подготовки?
5) Какой процент успешного прохождения system design собеседования?

Fundamentals:
1) Retries
2) Consistent Hashing
3) Data Partitioning/Sharding
4) Availability
5) Consistency
6) CAP Theorem
7) Характерные числовые характеристики, которые нужно знать для System Design собеседования

Building Blocks:
1) Load Balancers 1
2) Load Balancers 2
3) Load Balancers 3
4) Обработка ошибок при вызове другой компоненты
5) Распределенный кэш. Часть 1.
6) Распределенный кэш. Часть 2.
7) Распределенный кэш. Часть 3.
8) Некоторые подходы к архитектуре приложений в Amazon
9) Какие AWS сервисы мы часто использовали, когда я работал в Amazon?
10) Какие базы данных используются в FAANG?
11) Memcached vs Redis
12) Bloom Filter

Задачи:
1) Видео: Design a URL Shortening Service
2) Ticketmaster
3) Дизайн Google Maps
4) Дизайн мессенджера Telegram
5) Дизайн Uber/Яндекс Такси
6) Дизайн новостной ленты соцсети типа Twitter или Facebook
7) Design Web Crawler

Подборка алгоритмических задач с решениями и описание алгоритмов уже опубликованных в этом канале
#interview #собеседование #алгоритмы #подборка

Обновление подборки.

Общие статьи:
1) Как выбрать язык программирования для алгоритмического собеседования?
2) Как решать алгоритмические задачи на подготовке, чтобы это было эффективно, часть 2.
3) Как решать алгоритмические задачи так, чтобы не забывать решение
4) Шпаргалка по основным алгоритмам для алгоритмического собеседования
5) Шпаргалка по Java для алгоритмического собеседования
6) Подборка из easy задач для начала подготовки к алгоритмическому собеседованию.
7) Сбалансированная подборка из 100 задач для подготовки к алгоритмическому собеседованию.
8) Видео: mock собеседование по алгоритмам в FAANG
9) С чего начать изучать алгоритмы с полного нуля в 2025?
10) Какие ресурсы использовать для подготовки к алгосам в 2025?
11) Как в Java объявить основные структуры данных для собеса по алгосам
12) Решение Top 10 задач с собеседования в Google под музыку

Two Pointers:
1) Проверка на палиндром.
2) Усложненная версия проверки на палиндром.
3) Merge Two Sorted Arrays
4) Самая длинная палиндромная подстрока
5) Удалить дубликаты в отсортированном массиве
6) Видео: Merge Intervals
7) Merge Strings Alternately
HashTable:
8) Two Sum
9) Видео: Сгруппировать анаграммы
10) Задача с собеседования в Google. 939. Minimum Area Rectangle
11) Задача с собеседования в Microsoft: Самое большое палиндромное число
12) Longest Consecutive Sequence
Stack:
13) Проверить скобочное выражение.
14) Удалить минимальное число скобок, чтобы сделать скобочное выражение правильным
Sorting:
15) Первый пропущенный положительный элемент массива
LinkedList:
16) Удалить n-й элемент с конца в односвязном списке
17) Deep Copy списка со ссылкой на случайный элемент.
BinarySearch:
Описание алгоритма BinarySearch.
Видео: Бинарный Поиск
18) Пропущенный элемент в отсортированном массиве.
19) Пиковый элемент.
20) Число итераций в бинарном поиске.
21) Первая плохая версия
DFS:
Описание алгоритма DFS.
22) Flood Fill.
23) Видео: Число Островов
BFS:
Описание алгоритма BFS.
24) Проверить полноту дерева.
25) Обход дерева по уровням.
26) Remove Invalid Parentheses
Топологическая сортировка:
Топологическая сортировка
27) Видео: Top k elements
Binary Tree:
Алгоритмы обхода двоичного дерева
28) Invert Binary Tree
29) BranchSums
30) Максимальная высота дерева
31) Максимальная сумма пути в бинарном дереве
32) Сумма элементов бинарного дерева поиска в диапазоне значение
33) Удалить вершины в дереве и вернуть оставшийся лес/forest
34) Вертикальный обход бинарного дерева
Dynamic Programming:
Основные этапы решения задач на динамическое программирование Top-Down методом
35) Top Down подход на примере задачи про ступеньки
36) Задача на динамическое программирование. Разделение на слова.
37) Количество дождевой воды
38) Bottom-up подход: разменять деньги
39) Видео: Longest Increasing Subsequence
40) Лучшее время для покупки и продажи акции
41) Maximal Square
42) Замощение домино и тримино
43) Jump Game
Sliding Window
44) Contains Duplicate ||
45) Наибольшая подстрока без повторяющихся символов.
Arrays, frequencies, bits manipulation
46) Valid Sudoku
Sampling Rejection
47) Дана монетка, нужно симулировать 6-гранный кубик

Подборка вопросов и ответов для подготовки к собеседованию на Java программиста
#java #interview #собеседование

Обновление подборки из статей, которые я уже написал и опубликовал в этом канале.

Общие вопросы:
1) Методы класса Object
2) Иерархия и типы исключений
3) GC
4) Сравнение строк в Java

Коллекции:
5) HashMap
6) ArrayList vs LinkedList
7) Иерархия коллекций в Java
8) Иерархия Map
9) Maximum ArraySize
10) Как внутри устроен HashSet?

Memory Leaks:
11) ThreadLocal Memory Leaks

Многопоточность:
12) Перевод между банковскими аккаунтами (dead-lock).
13) Ping-Pong (wait-notify).
14) Приостанавливаемый поток.
15) Подборка вопросов по многопоточности
16) Напечатать последовательность чисел при помощи нескольких потоков на Java.
17) ConcurrentModificationException
18) Thread Safe Singleton
19) Обедающие философы
20) Реализовать потокобезопасную блокирующую очередь на Java ограниченного размера
21) Реализовать потокобезопасный неблокирующий стек на Java
22) Daemon потоки
23) Является ли immutable class в Java Thread safe?
24) Implicit Lock Reentrancy
25) Java Memory Model и happens-before
26) ConcurrentHashMap vs Collections.synchronizedMap vs Hashtable vs HashMap
27) Реализовать потокобезопасную неблокирующую очередь на Java
28) Вопрос с собеседования на Java программиста: Как выполнить код в отдельном потоке в Java?

SQL:
29) Типы SQL joins
30) Плюсы и минусы индексов

Spring:
31) Что такое @Autowire в Spring? Как его использовать и как он работает?

Бонус:
32) Логическая задача про лошадей. Решение: тут

Уроки по Алгоритмам и System Design*

*Видео платные. Не подходят тем, кто только хочет стать программистом и ищет работу. Этот контент подходит уже действующим программистам, кто готовится к собеседованиям по алгоритмам и System Design. Или выпускникам топовых вузов, кто сразу хочет пробоваться в FAANG. Если вы только планируете стать программистами, не покупайте эти видео. Аналогично, если вы топовый олимпиадник, то этот контент вам будет излишним. Эти уроки можно использовать в рамках вашей подготовки к собеседованиям.

System Design:

План уроков по System Design

1) Урок 1. Введение, структура, детальные критерии оценки: Boosty, Patreon
2) Урок 2. Типичные ошибки на system design interview. Non-functional requirements. Back-of-the-envelope Calculations: Boosty, Patreon

Алгоритмы:

1) Урок 1. Введение, структура, детальные критерии оценки: Boosty, Patreon

LLM vs программисты

1) Заменяют ли программистов в топ компаниях на нейросети?, Часть 2
2) Заменят ли программистов нейросети в ближайшем будущем? Update, Часть 2
3) Реальный импакт LLM на программистов
4) Почему все Big Tech/FAANG компании делают AI
5) Прошло уже 2 года с момента релиза ChatGPT
6) Че там по замене программистов AI?, Часть 2.
7) Andrej Karpathy выпустил новое видео с разбором того, как работает ChatGPT
8) Бокал вина
9) Очередное видео от одного из основателей Open AI, про использование LLM
10) Свежее интервью Yann LeCun
11) Интервью Demis Hassabis
12) On the Biology of a Large Language Model
13) Почему в IT-секторе в последние 3 года столько сокращений?
14) ChatGPT vs загадка
15) Утечки всех промптов, крупнейших AI стартапов
18) Из программистов в курьеры
19) Terminator How many R's in Strawberry
20) Мета перенаправляет все ресурсы в AI
21) Мира Мурати
22) Почему sign-on бонусы в $100M это не очень большие деньги для компании
23) Азбука vs ChatGPT
24) Как может повлиять развитие AI на программирование
25) Meta наняла еще одного разраба за более чем $200M
26) Среди нанятых в Meta за десятки или сотни миллионов долларов, есть выпускник МГУ и бывший сотрудник Яндекса
27) Список новых сотрудников Мета в Super Intelligence Lab
28) Мета строит два новых AI дата-центра стоимостью с сотни миллиардов долларов
29) Повышает ли AI производительность программистов?
30) Meta понизила в должности Yann LeCun
31) Еще одно исследование улучшения продуктивности программистов при помощи AI
32) Графики с официальной презентации ChatGPT 5
33) Мета наняла еще одного 24 летнего разраба за $250M
34) ChatGPT 5 vs арифметика
35) Perplexity сделала предложение о покупке Google Chrome за $35B
36) Hiring freeze в Meta AI Superintelligence lab и реорги
37) Ограничения LLM
38) Почему Meta купила 49% Scale AI за $14B?
39) Только 5% компаний внедрили GenAI в свой бизнес
40) Несколько человек уже уволились из нового подразлеления Меты через месяц работы
41) Предсказания CEO Anthropic по замене программистов
42) Начиная с 30 сентября Мета запускает пилот по использованию AI во время интервью
43) LLM-враперы предлагают нормальные деньги.

Подборка постов в канале про онбординг, уровни и прочее

Онбординг:
1) С какими сложностями я столкнулся на своей первой работе программистом?, Часть 2
2) Как быстро адаптироваться в команде и компании?, Часть 2
3) Что не стоит делать при онбординге в новую компанию?
4) Team Selection и on-boarding в Facebook
5) Как устроен onboarding процесс в Amazon?, Часть 2

Уровни:
1) Чем отличается Junior от Middle программиста?, Часть 2.
2) Чем отличается Senior программист от Middle?
3) Странные тайтлы в инвест банках
4) Распределение по уровням в FAANG
5) Структура FAANG/Big Tech компании
6) Какие бы советы я дал Junior программистам, чтобы быстрее стать Middle разработчиками?
7) Какие бы советы я дал Middle программистам, чтобы быстрее стать Senior разработчиками?, Часть 2.
8) Неоднозначность в тайтлах выше Senior
9) Как проще получить повышение? Сменой работы или промоушен на текущем месте работы?
10) Сложности начала работы в FAANG с позиции Senior

Прочее:
1) История о том, как я провалил собеседование в Google.
2) С чего начать поиск работы в IT?
3) Минусы работы в IT/программистом
4) Стоит ли целенаправленно готовиться к собеседованию в FAANG, если у вас нет технического образования и вы учитесь на курсах и хотите стать программистом?
5) С чего начать изучать программирование в 2023?
6) Что я думаю про курсы по программированию, которые рекламируют на каждом углу?
7) Подборка фильмов, сериалов и документалок о программистах, BigTech, стартапах и их основателях
8) Примеры внутренних тулов и библиотек Facebook, которые стали общедоступными
9) Нобелевскую премию по химии в 2024 году получил сотрудник Google
10) Кофе и продуктивность
11) Стоит ли поступать в 2025 году в технические вузы c целью стать программистом?, Часть 2.
12) Среди сотрудников FAANG/Big Tech сейчас популярен выход на пенсию до 40
13) FIRE movement
14) Минутка ностальгии: первый опыт программирования, книга, среда разработки
15) Интересное интервью с Анной Дорогуш
16) Интервью с Senior Staff (E7/IC7/L7) разработчиком из Meta.
17) Интересное интервью с Никитой Шамгуновым
18) Как я заработал первые деньги в IT
19) Наткнулся на сервис отзывов на менеджеров
20) Интересное интервью с Андреем Васнецовым
21) CTO Meta обьясняет причины фейлов на демо.
22) Сборная США завоевала 5 золотых медалей на межнаре по физике.
23) Интервью с Константином Кругловым

Подборка постов в канале про релокацию, жизнь и работу в Европе

Обновление подборки.

Релокация:
1) Планируете переехать в другую страну для жизни и работы?
2) Плюсы работы и жизни в Лондоне
3) Минусы жизни в Великобритании
4) Через сколько лет можно получить гражданство разных стран Европы?
5) Небольшая подборка компаний в Европе, которые нанимают людей из постсоветского пространства
6) Что лучше: большая зп в абсолютных значениях или лучше меньше зарабатывать и жить в стране с меньшими ценами?
7) Стоимость жизни в Лондоне и сколько нужно зарабатывать, чтобы хорошо тут жить
8) Что сейчас происходит на рынке труда программистов США и Европы?
9) Мои первые впечатления, когда я начал работать в Европе, Часть 2
10) Global Talent Visa UK
11) Число вакансий в tech индустрии медленно, но растет
12) Ситуация с хайрингом в Big Tech (и не только) в Европе и США на январь 2024
13) Мои первые впечатления, когда я начал работать в FAANG
14) Стоимость покупки недвижимости в Лондоне vs Москве
15) Что сейчас с хайрингом в FAANG?
16) Как FAANG компании делают бэкграуд чек
17) О недвижимости в UK
18) The Leasehold and Freehold Reform Act 2024
19) Расходы на жизнь в Лондоне
20) Рейтинг городов по уровню преступности
21) Плюсы жизни в Люксембурге
22) Минусы жизни в Люксембурге
23) Non-lucrative residence visa (NLV)
24) В UK намечаются изменения миграционного законодательства
25) Бытовые особенности жизни в Лондоне. Часть 1.
26) Бытовые особенности жизни в Лондоне. Часть 2.
27) Бытовые особенности жизни в Лондоне. Часть 3.
28) Близость Лондона к морю
29) Города спутники Лондона
30) Трамп ввел пошлину в $100k за визу H-1B
31) Фото Люксембурга, часть 2
32) Текущая стоимость недвижимости в Лондоне
33) Всю прошлую неделю был в Шотландии.
34) Сколько мне стоил переезд в Германию?
35) Стоимость еды в Лондоне

Подборка постов в канале со случаями на собеседованиях:

Обновление подборки

1) Случай на собеседовании в FAANG
2) Еще один подозрительный случай на собеседовании
3) Классический случай на кодинг собеседовании в FAANG
4) Новая галочка про подозрение в читерстве на собеседовании в FAANG
5) Кандидаты из Google
6) Опытный кандидат с претензиями
7) Собеседовал недавно разработчика из Яндекс
8) Собеседовал сегодня еще одного кандидата из Google
10) Собеседовал сегодня кандидата из Сингапура
11) Собеседовал только что многократного победителя соревнований на Kaggle
12) Еще один подозрительный случай с собеседования
13) Уверенные пользователи ChatGPT кучно пошлиa
14) У подозрительного кандидата и резюме подозрительное
15) Очередной мастер ChatGPT на собеседовании
16) Кандидаты задают странные вопросы
17) Собеседовал противоречивого кандидата
18) Типичный кандидат с литкод подготовкой
19) Собеседовал сегодня очередного кандидата из Google
20) Накрутка опыта и закрытие пробела в опыте
21) Начал спрашивать более редкие задачи и отличающиеся по условию от Leetcode
22) Собеседовал кандидата, который меня пытался впечатлить знанием C++
23) Кандидат решил оптимально все задачи, но я его зареджектил
24) Собеседовал кандидата, не понял, как он на full loop попал
25) Кандидат из Microsoft
26) Кандидаты из Microsoft пошли кучно
27) Угадайте с одного раза, кандидата из какой компании я собеседовал сегодня.
28) Не прошло и дня, как я снова собеседовал кандидата из Майкрософт..., Часть 2.
29) Кандидат из JP Morgan
30) Собеседовал сегодня кандидата из России
31) Кандидат отказался от собеседования после просьбы пошарить экран
32) Читер или нет
33) Как я себя чувствую, когда провожу собеседования в Мету.

Подборка постов в канале о работе в FAANG

Обновление подборки

1) Какие version control практики используют топ компании?
2) Используют ли FAANG компании Scrum или Kanban?
3) Как в Amazon происходит Design Review?
4) Используете ли вы сложные алгоритмы на работе?
5) Incident management в Amazon
6) COE Review в Amazon
7) Наступит ли счастье, если вы пройдете собеседование в FAANG?, Часть 2 , Часть 3.
8) Как проходят Code Review в Amazon и Facebook?, Часть 2
9) Хотите узнать сколько зарабатывают в топ IT компаниях мира?
10) Как выглядит релокация в другую страну, если вы получили offer от FAANG компании?
11) Какие языки программирования используются в крупнейших IT компаниях?
12) Используют ли в FAANG\Big Tech Spring и Spring Boot?
13) Мои первые впечатления, когда я начал работать в FAANG
14) Текущие офферы в некоторые Big Tech/FAANG компании
15) Какие тулы используют Amazon и Facebook для внутренней коммуникации?
16) В чем преимущество получения части компенсации в виде акций публичных компаний?
17) Сколько выходцев из СНГ работает в FAANG/Big Tech компаниях?
18) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 1.
19) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 2.
20) Как проходили массовые сокращения(layoffs) в Facebook? Часть 3.
21) Примеры внутренних тулов и библиотек Facebook, которые стали общедоступными
22) Что сейчас с хайрингом в FAANG?
23) Рейтинг Big Tech компаний по зп
24) Рейтинг BigTech компаний по отзывам сотрудников
25) Как FAANG компании делают бэкграуд чек
26) Почему Amazon имеет такие низкие оценки от сотрудников
27) Какие плюсы в работе в Amazon?
28) Как оценивается производительность сотрудников в FAANG
29) Имеет ли значение какой язык программирования вы знаете для карьеры в FAANG/Big Tech
30) Можно ли расти по карьере зная только один язык программирования?
31) Product/Feature Operational Readiness в Amazon
32) Как был устроен oncall, в нашей команде в Amazon
33) Какой был опыт использования Scrum в Amazon
34) Плюсы от того, что у нас был Scrum:
35) Какую систему контроля версий использует Meta?
36) Процесс изменения и деплоя кода в FAANG
37) В Мета будет очередной раунд сокращений 10 февраля
38) Гайд по выживанию массовых сокращений(layoffs) в Meta, Часть 2.
39) Плюсы работы в Facebook
40) Coffee badging
41) Минусы работы в Facebook
42) Отличие в процессах и методологиях в FAANG по сравнению с другими компаниями
43) Сложно ли работать в FAANG-компаниях с технической точки зрения
44) Сверхпродуктивные джуны
45) Сложности начала работы в FAANG с позиции Senior
46) Почему сотрудники Google и Meta получают на порядок больше, чем в Amazon?
47) Войны этнических кланов в FAANG/BigTech
48) Топ вещей, которые меня удивили, когда я пришел работать в Facebook
49) Обновление рейтинга по стартовым оферам
50) Рейтинг топ компаний по отзывам сотрудников, без учета компенсаций
51) Диаграмма компаний
52) Наиболее частые причины, почему увольняют программистов
53) Промоушены и офисная политика
54) Промоушены и офисная политика. Часть 2.
55) Промоушены и офисная политика. Часть 3.
56) Промоушены и офисная политика. Часть 4.
57) Бесплатная еда в офисе
58) Как FAANG/BigTech покупают стартапы
59) Сколько денег заработает средний Senior разработчик в Meta за 4 года в Лондоне?
60) Культурные отличия работы в фейсбуке
61) Практически все митинги в Amazon начинались в полной тишине
62) Основные причины, почему Agile/Scrum/Kanban не используются или используются в измененном виде в FAANG-компаниях
63) Сколько получит ваша семья, если вы умрете, работая в FAANG
64) Плюсы и минусы работы в европейских/региональных офисах FAANG-компаний
65) Сколько RSU (акций) я получил за 5 лет работы в Meta
66) Как и сколько налогов взымается в UK с акций
67) Интересная практика в Amazon по обмену команды на короткий срок
68) Увольняют ли сразу при layoff в Мета и платят ли деньги?

Подборка постов в канале с рекомендациями по подготовке к собеседованию

Обновление подборки

Гайды:

1) Гайд по подготовке: Как подготовиться к собеседованию в FAANG/Big Tech
2) Подготовка к System Design с нуля и для разных уровней
3) С чего начать изучать алгоритмы с полного нуля в 2025?
4) Какие ресурсы использовать для подготовки к алгосам в 2025?

Разборы алгоритмов, концепций и задач по Алгоритмам, System Design и Java:
1) Разобрал 26 тем и 7 реальных задач с System Design собеседований в FAANG
2) Разобрал все основные алгоритмы и 47 задач с собеседований на алгоритмы в FAANG
3) Разобрал 32 вопроса и задачи по Java и Многопоточность

Посты с моими рекомендациями:

1) Как я изучал английский язык?
2) Как проходит собеседование в Meta(Facebook)?
3) Варианты подготовки к собеседованию в FAANG/около FAANG для разных уровней текущей подготовки Часть 2 , Часть 3, Часть 4
4) Сколько нужно решить задач на leetcode, чтобы пройти собеседование в FAANG компанию?
5) Какие бывают собеседования программистов и когда они имеют смысл?
7) Основные ошибки на собеседовании в FAANG, Часть 2
8) Почему решив 1500 задач на leetcode вы не сможете получить офер в FAANG
9) Как решать алгоритмические задачи на подготовке, чтобы это было эффективно
10) Как не забыть решения задач и алгоритмы
11) Как выбрать язык программирования для алгоритмического собеседования?
12) Стоит ли использовать https://www.topcoder.com/ или https://codeforces.com/ для подготовки к собеседованию по алгоритмам?
13) На чем проваливаются чаще на собеседовании в FAANG компании?, Часть2
14) Какой подход в самообразовании я использую?
15) Стоит ли учить алгоритмы и структуры данных и готовиться к собеседованиям вообще?
16) Нужно ли вам учить алгоритмы и структуры данных?
17) Когда стоит учить алгоритмы?
18) Сколько времени займет подготовка к собеседованию в FAANG или около FAANG компанию?
19) Как я готовился к собеседованию и попал в FAANG, Часть 2.
20) Как я готовился к собеседованию и попал Facebook?
21) Нужна ли сертификация Java программисту?
22) Нужно ли учить многопоточность в Java?
23) Сколько времени на самообразование вы тратите в неделю?
24) Как устроено System Design Interview в FAANG?
25) Советы по написанию резюме для FAANG, и не только
26) Плохое резюме
27) Советы по написанию достижений в резюме
28) Запись Mock Interview
29) В последнее время вижу много постов в линкедине, что кодинг собеседования по алгоритмам ничего не показывают, кроме того, насколько человек хочет попасть в компанию
30) Темплейт резюме
31) Резюме и реджекты
32) Разбор резюме подписчика
33) Conflict Resolution, Часть 2, Часть 3
34) Ghost hiring
35) Хорошее резюме
36) Сложнее ли собеседование в Facebook по сравнению с собеседованием в Amazon?
37) Структура coding interview в FAANG, оценивание и ошибки, Часть 2.
38) Стоит ли собеседоваться в BigTech/FAANG если вы только начали готовиться/планируете начать или в процессе подготовки?
39) Стоит ли поступать в 2025 году в технические вузы c целью стать программистом? Часть 2.
40) Как leetcode изменил coding собеседования в FAANG?
41) Как решать алгоритмические задачи так, чтобы не забывать решение
42) Начал спрашивать более редкие задачи и отличающиеся по условию от Leetcode
43) The Woodpecker Method, Часть 2.
44) Какой процент прохождения собеседований в Facebook?
45) По каким осям оценивается кандидат на поведенческом собеседовании в Meta?
46) По каким осям оценивается System Design в Мета
47) Начиная с 30 сентября Мета запускает пилот по использованию AI во время интервью
48) Сколько надо разобрать задач на system design во время подготовки?
49) Какой процент успешного прохождения system design собеседования?
50) Лайфхак: как пройти screen интервью, если у вас неделя на подготовку?
51) Изучение каких hard скилов дало самый большой boost в плане денег в моей карьере?
52) Что у меня спрашивали на собесе в Revolut в 2019
53) Процесс собеседования и задача с собеседования в WIZ.

Вчера Meta опубликовала квартальный отчет. Акции обвалились. Я за сутки потерял ~$31k или почти 2.5 миллиона рублей.

Интервью с Константином Кругловым

Возглавлял разработку колонки Алиса в Яндексе с нуля, потом основал и был CEO в SberDevices. Сейчас делает свой AI-стартап.

Рассказал, как они с нуля разрабатывали Алису, какие были сложности.

Его линкедин: Konstantin Kruglov.

Интервью: https://youtu.be/-8zrQggsVJU

Сколько вы тратите на еду в месяц без учета ресторанов/доставок из кафе?

Я живя в Лондоне, трачу ~£400-£450 на взрослого человека в месяц, это ~40k-50k рублей.
Это включает не только продукты питания, но и все, что покупается в обычном супермаркете, вроде средств гигиены, моющих и чистящих средств и т.д.

Сравнил цены на частые продукты, которые я заказываю в Amazon Fresh и на цены в Перекрестке по каталогу:

Куриная Грудка, кг: 449р, £10.2 (1079р). +140%
Семга/Форель, кг: 1699р, £20 (2166р). +24%
Яйца, 10шт: 104,99р, £2.7 (286р). +173%
Картошка, 1кг: 59р, £1.25 (132р). +120%
Спагетти, 450г: 109,99р, £1.4 (148р). +34%
Помидоры, 1кг: 289,99р, £4.94 (522р). +80%
Огурец, 1шт: 59,99р, £0.95 (100р). +67%
Бананы, 1кг: 164,99р, £1.88 (198р). +20%
Яблоки, 1кг: 129,99р, £2.2 (236р). +82%
Сливочное масло, 175г: 174,5р, £2.4 (255р). +46%.
Оливковое масло, 500 мл: 659,99р, £6.6 (701р). +6%

Более чем в 2 раза дороже только: куриная грудка, яйца и картошка.

Сколько мне стоил переезд в Германию?

Мой первый переезд был 9 лет назад в Германию. Я получил офер в среднюю по размеру компанию на позицию мидла.
Офер был ~медианный на тот момент. Это была не топ-компания по компенсации.
Предложили ~55k евро. С учетом инфляции это ~71k на современные деньги. Стоимость жизни и зп после налогов была примерно такая же как в Москве. После налогов я получал 3.3k евро в месяц (~4.3k евро с учетом инфляции или 400k рублей на современные деньги).

В отличие от FAANG, компания помогала только с визами, но не организовывала и не оплачивала переезд. Поэтому переезд организовывал самостоятельно и оплачивал из своих сбережений.

Сколько стоил переезд?

1) Мебель и вещи я не перевозил. Я их раздал по родственникам. С собой только взял несколько доп чемоданов, поверх разрешенных. Чуть позже перевез еще несколько доп чемоданов и велосипеды. Точные цены не помню, но за все время на доп. багаж у меня ушло ~500 евро. Если есть деньги, то проще заказать перевозку мебели и вещей под ключ. Стоить это будет несколько тысяч евро.
2) Билеты. Цены помню только по порядку величины: ~500 евро.
3) Airbnb. На первый месяц я снял airbnb. Это была большая квартира за ~1k евро.
4) Съем долгосрочной квартиры. Это было самое дорогое. Это залог за 2-3 месяца и оплата первого месяца. Квартиру снял маленькую студию за ~650 евро. Всего заплатил ~2.6k евро. Залог возвращается после окончания контракта.
5) Мебель. В Германии квартиры сдаются, в основном, без мебели. На мебель из икеи потратил ~1k евро.
6) Первый месяц жизни. Кроме съема, на это ушло ~2k евро.

Итого, переезд мне обошелся в ~7.6k евро. Тогда это было ~570k рублей. С учетом инфляции это 9.9k евро или 914k рублей.

FAANG на переезд тратит в разы больше. Но благо, вам не надо это оплачивать.

Смотрите также Как выглядит релокация в другую страну, если вы получили offer от FAANG компании?

Переезжали ли вы самостоятельно в другую страну и во сколько это вам обошлось?

Увольняют ли сразу при layoff в Мета и платят ли деньги?

Краткие ответы:
1) Доступа к внутренним тулам вас лишают сразу. Но вы будете числиться сотрудником еще ~2 месяцев, получая зп. Если вы на визе, то, обычно, у вас есть еще 2 месяца на поиск работы. Т.е. в сумме у вас будет 4 месяца на поиск работы.
2) Если эти 2 месяца попадают под следующий вестинг, то вы получите акции, даже не работая. А это 25% акций за год.
3) Вам выплатят severance. Он идет по сниженной налоговой ставке, поэтому вы получите на руки больше, чем при обычной зп.
4) Severance составляет 12-16 недель + 2 недели за каждый год работы. Т.е. если вы проработали 4 года, вы получите: 16 + 4 * 2 = 24 недель базовой зп. Или зп за полгода, по сниженной ставке.
5) Другие работодатели не узнают, что вас уволили. Мета не сообщает причины ухода сотрудника. Если они запросят, то узнают, что вы работали на такой-то позиции с такой-то даты по такую-то и все.

Если сотрудник работал долго, то он получит $100k-$200k за то, что его уволили в Лондоне. И раза в полтора больше в США.

Амазон планирует сократить 30k человек на этой неделе

Пару недель назад они уволили 15% эйчаров.
Но, похоже, слухи про мегалейоф все же подтвердились и уже сегодня начнутся массовые увольнения.

Дана монетка, нужно симулировать 6-гранный кубик

Код решения:

int rand6() {
 while (true) {
  int val = 4 * rand2() + 2 * rand2() + rand2();
   if (val < 6) {
    return 1 + val;
   }
  }
}

Или можно заменить на битовые операции:

int rand6() {
 while (true) {
  int val = (rand2() << 2) | (rand2() << 1) | rand2(); 
  if (val < 6) { 
   return val + 1;
  }
 }
}

Это классическая задача на Sampling Rejection.
Аналогичные задачи:
1) Написать rand7() имея rand5()
2) Написать rand10() имея rand7()

Почему вероятность - 1/6?

4 * rand2() + 2 * rand2() + rand2() дает равномерно распределенные значения от 0 до 7 (всего 8 значений). Нам надо преобразовать это в диапазон от 1 до 6 (6 значений).

P[результат = x] = P[с первой попытки = x] + P[провал] * P[со второй попытки = x] + P[провал] * P[провал] * P[с третьей попытки = x] + ...

x от 1 до 6.

P[провал] = 2/8 = 1/4. - Вероятность, что выпадет 6 или 7 и нам нужно перейти на следующую итерацию цикла.

P[с первой попытки = x] = P[со второй попытки = x] = P[с третьей попытки = x] = ... = 1/8

Тогда:

P[результат = x] = 1/8 * (1 + 1/4 + 1/4^2 + ...1/4^n + ...) = 1/8 * 1/(1-1/4) = 1/8 * 4/3 = 1/6.

Сколько нужно попыток?

E[N] = 1 + P[провал] + P[провал] ^2 + ... = 1/(1-P[провал]) = 1/P[успеха] = 1/(6/8) = 8/6 = 4/3.

Для других задач формулы аналогичные:
1) Написать rand7() имея rand5(): 5 * rand5() + rand5(). Смотрим <21 и делим на 3.
2) Написать rand10() имея rand7(): 7 * rand7() + rand7(). Смотрим <40 и делим на 4.

Вопросы с собеседования на позицию Quant разработчика в хэдж-фонд в Лондоне на £350k/$465k

1) Как протестировать генератор случайный чисел?
2) Дана монетка, нужно симулировать 6-гранный кубик.

Всю прошлую неделю был в Шотландии.

Очень понравилось. Замки, горы, природа, необычная архитектура. Больше всего понравилась природа. Если ещё не были, очень рекомендую в качестве непляжного отдыха. От Лондона несколько часов на поезде или машине (4-5 часов), можно и на самолёте.

Из того, что успел посмотреть:

1) Эдинбургский замок
2) Холирудский дворец
3) Королевская миля
4) Собор Сент-Джайлс
5) Королевская яхта «Британия»
6) Национальный музей Шотландии
7) Экскурсия по местам Гарри Поттера (где писались книги, прототипы мест и персонажей)
8) Озеро Лох-Несс
9) Горы
10) Музей детства
11) Камера-обскура
12) Динамическая Земля
13) Трон Артура

И много чего ещё.