TGViewer
„Chillin‘“ at Amazon „Chillin‘“ at Amazon @webapparch · 590 subscribers
Post #235 1.14K
„Chillin‘“ at Amazon #mock #interview #feedback Как обещал, даю отзыв по mock interview. Что было хорошо: - Прежде чем преступить к задачке, ты начал с уточняющих вопросов, спросил про input/output, написал пару тест кейсов, подумал об edge кейсах. Как ни странно, но эта стадия…
#mock #interview #feedback

Праздники праздниками, а social contributions - эт святое. Как обещал, даю отзыв по mock interview.

Disclaimer: все ниже сказанное не отражает мнение моего работодателя, а является моим личным мнением

Что понравилось:
- Прежде чем начать решать задачку, ты остановился на уточнении деталей, продумывании тест кейсов, и предложении подхода. Это, имхо, самый важный этап в собеседовании, чтобы достичь успеха.
- Во время всей встрече, ты проговаривал о чем ты думал и почему ты принимал то или иное решение.
- По окончанию решения, ты прогнал тест кейсы через свое решение, чтобы удостовериться, что решение работает

Что можно улучшить:
- Делай только то, что нужно: Когда ты хотел оптимизировать свое решение в самом конце, то возможно ты пытался сделать то, чего от тебя не требовали. Если бы ты знал, что объемы маленькие (скажем 1000 человек), то эту оптимизацию можно было бы проигнорировать. А в ином случае, на огромных данных, ты бы сразу понимал, предлагая решение, что его нужно улучшать. Совет: Поэтому, на этапе уточнения лучше всего проговорить заранее о потенциальных объемах данных. Понимая задачу, тебе будет легче подобрать правильное решение, не усложняя задачу.
- Всегда оценивай сложность алгоритмов Важно, на этапе прояснения деталей проговорить о сложности алгоритма, не дожидаясь вопроса от интервьюера. Это не просто покажет твою зрелость, но и даст тебе понимание, что твое решение вписывается в картину ожидаемого объема данных.
- Думай об edge-cases Во время продумывания тест кейсов, в дополнение к простым общим тест кейсам, подумай а об edge cases. Например, то, о чем ты подумал к концу собеседования, где у тебя один сотрудник рапортует другому: в одном path.
- Сразу пиши правильно (но без фанатизма) Например, выбор имен (dsf, children), в задаче об организационной структуре, мог бы быть проделан получше. (nitpick/для fresh-grad position это менее важно)

Резюме:
В целом, я заметил, что ты правльно понимаешь общие и базовые понятия структур данных и алгоритмов, постоянно проговариваешь о чем думаешь, и смог предложить + реализовать свое решение. Учитывая, что изначально объемы данных не были проговорены, то дальнейшая оценка решения будет зависеть от интервьюера: к этом либо можно прицепиться, либо повезет и собеседник проигнорирует.

Next steps:
- Подумай и потренеруй как ты подходишь к прояснению деталей: сделай для себя некий чек-лист того о чем ты хочешь спросить и что проверить.
- Учись называть переменные правильно (не для интервью, а для себя!)

Если думаешь, что это будет интересно кому-нибудь из твоих друзей, то можешь share.

https://www.youtube.com/watch?v=_370p0F98pI
More from @webapparch
  1. Aug 2, 2026У кого еще «перманентный психоз»? 🤪 - Смена роли: Раньше ограничением инженера была его с…
  2. Aug 1, 2026Document Review Agents Сейчас все документы, прежде чем читать самому, прогоняю через veri…
  3. Jul 27, 2026Продуктивность собирается из мелочей 🧠 Имплементация больше не боттл нек. Мое внимание -…
  4. Jul 23, 2026Интересный способ применить Ии в образовании : https://x.com/iPaulCanada/status/2079981184…
  5. Jul 20, 2026DeepSeek в 20 раз дешевле Антропика 💸 Стоит переходить? 🤔 На выходных потестил pi.dev в…
  6. Jul 19, 2026День удался !
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →