💼 Как я попал в FAANG на позицию Engineering Manager в AI-команду

Мысли о FAANG впервые появились у меня лет 8 назад. Тогда я посмотрел пару интервью русскоязычных ребят из Долины — и что-то щелкнуло. В это же время мои одногруппники‑олимпиадники с ВМК МГУ начали ездить на стажировки в Google. Я тогда был далеко не самый сильный из них (скорее наоборот), но очень было интересно, каково там работать.

В 2020-2021 годах, став около Senior, а потом и ML Manager в российском бигтехе, казалось до работы мечты еще очень далеко и идея подзабылась.
Но в 2022 году начал активно готовиться к интервью, имея A2/B1 английский в запасе (долгая история почему так), мне в основном отказывали на резюме или hr скрининге на любые позиции около Data Scientist/MLE/ML Manager в FAANG, но смог попасть в Booking спустя 6 месяцев подготовки.
(Пишите в коментах, если интересно подробнее)

В 2023 — собеседовался, но в основном вылетал на алгоритмах, не любил никогда литкод, но вынужден был переботать.
(пишите в коментах, если интересно подробнее)

Всё поменялось в 2024 году.
После ~10 интервью (и 40+ отказов до этого), я получил два оффера — один от Amazon, другой от Meta, оба на L6, но по менеджреской ветке (до Гугла не хватило немного на литкоде - видимо не дожал в подгтовке)

Сейчас я работаю AI/ML Engineering Manager в Лондоне, в одной из ключевых команд Core Ads.
Что возможно помогло:
- Принципиально перестроил подход к собесам. Вместо “всё про алгоритмы” — упор на behavioral-интервью.
- На уровне L6+ (менеджеры, старшие инженеры) умение рассказывать истории, убеждать, объяснять impact — решает больше, чем все остальное в совокупности с ML System Design интервью.
- Каждый отказ - learning как обучаться для следующих интервью: сохранял фидбэк, переписывал истории, просил примеры у знакомых, получал необходимый опыт и scope на текущей работе.

Что я понял - FAANG — это не история про гениев с дипломами MIT. Это история про тех, кто не сдаётся, учится на ошибках и вкладывается в подготовку.
Сейчас я сам провожу мок-интервью и могу точно сказать — у многих отличных кандидатов есть скиллы, но нет структуры и уверенности, особенно в поведенческих интервью.

В следующих постах могу поделиться фреймворком подготовки к поведенческому интервью, как отвечать на "tell me about a time..." и не теряться на вопросе про big failed на L6+ уровне.