#interview
Вчора прочитав цікаву статтю від Ben Hoyt з Cannonical. І хочу поділитись головними тезами з неї.
Не зловживайте ChatGPT
Чому? Бо тексти генеруються дуже схожі та здається, що їх писав робот (особливо для носіїв мови).
Якщо англійська - не рідна вам мова, хай так буде. Пишіть так, як можете.
Не користуйтеся "квітчастою" прозою
Резюме - це не роман чи оповідання.
То ж не треба застосовувати тут усю свою літературну майстерність (залиште це для IELTS / TOEFL чи власного блогу).
Автор наводить приклад:
- had a profound mastery of Java (they’re not James Gosling)
- their journey commenced (they’re not Bilbo Baggins)
- they skillfully constructed programs (they’re not Stradivarius)
- they extended their expertise (not only an expert, but an extended one)
- they crafted Lambda functions (I prefer artisanal Lambdas)
- they leveraged Spring Boot (or did they just use it?)
- they swiftly adapted (this is getting old)
- they meticulously read documentation (good, I will hire them as a proof-reader)
- they embraced object-oriented programming (like everyone in the 90’s)
- and they brought forth robust experience (but do they bring robust Forth experience?)
Тому концентруйтеся саме на суті та пишіть простіше.
- I’m experienced with Java
- I started
- I built
- I learned
- I wrote Lambda functions
- I used Spring Boot
- I adapted
- I read the docs
- I use object-oriented programming (or drop that entirely)
- I gained experience
Не узагальнюйте
Наприклад, на питання "Як би ви описали процес додавання нових фічей на продакшн", кандидати часто пишуть так, наче скопіювали з книги:
Designing and implementing new software starts with gathering requirements, writing a specification, seeking feedback from stakeholders, and then a quality implementation. After it’s implemented, automated testing and manual QA are important. Then we deploy the software and make sure to monitor it properly.
Своїми словами можна описати це так:
I really like succinct specs and some up-front planning. When I was designing the new auth service, for example, I wrote a 3-page spec that included an architecture diagram and a brief description of the API endpoints. Before deploying to production, I think it’s important to load test a real server, so I set up a similar staging environment and measured how many concurrent requests it could serve. Once in production, monitoring is crucial: I’ve used Datadog as well as open-source tools like Prometheus to detect and diagnose issues.
Висновок
Cannonical навіть додали застереження від застосування AI інструментів для резюме в свою форму подачі.
Користуйтеся інструментами обережно.