Как проверить готовность к будущему через интервью

Есть очень хороший способ проверить, готовы ли вы к наступлению будущего: если все компании мира хотят вас нанять и к тому же готовы платить вам бесконечно много денег — вероятно, вы умеете что-то действительно важное. Если никто вас нанимать не хочет, либо хочет, но не слишком уж сильно, — стоит поскорее начать искать точки роста.

В IT-тусовке, к счастью, собралось достаточное количество занудных людей, готовых систематизировать всё подряд. Поэтому и оценку по приведённому выше критерию сделать просто: компании для этого придумали процесс интервью. Разработчиков в большинстве ситуаций проверяют по набору вечных ценностей: алгоритмическому программированию, system design и, опционально, data science. Первые два пункта универсальны и пригодятся любому, а третий, хоть и опционален, востребован до такой степени, что игнорировать его уже невозможно.

Интернет пестрит инструкциями по прохождению секций в те или иные компании, да они и сами не прочь рассказать миру о том, что для них важно. И этим нужно пользоваться! Поэтому я решил взять и помочь вам, собрав свои любимые ссылочки на эти темы.

1. Алгоритмы и программирование

Умение программировать — оно как умение играть на скрипке, требует практики. Если вы прошли пачку алгоритмических курсов и прочитали томик Кормена, совсем не факт, что вам удастся отлично справляться с решением реальных задач. Вы отлично пишете код только тогда, когда пишете его постоянно. Поэтому решение 200 простых задачек на leetcode.com — отличная инвестиция, и именно этим нужно заниматься в первую очередь, если вы хотите освоить программирование с нуля, выучить новый язык, подготовиться к интервью или просто поддержать программистскую форму.

Но в первую очередь решайте задачки. Много задачек.

2. System Design

Чтобы стать реально высокооплачиваемым специалистом, нужно уметь строить сложные системы.

Есть два неплохих гайда, которые точно стоит почитать: hiredintech и interviewbit.com. Их рекомендуют, например, при подготовке к интервью в Facebook. Ну а я готов рекомендовать их и при подготовке к интервью в Яндекс!

3. Data science

При этом не нужно обязательно быть экспертом по глубокому обучению или, скажем, статистическому ML. Хотя, бесспорно, это очень полезно.

Продолжение следует

#career #interview

Алексей Шаграев