Если не можешь победить AI — возглавь его: суфлёр для технического интервьюера
Привет, Хабр!Рынок найма сейчас напоминает поле боя. С одной стороны — рекордное количество откликов, с другой — кандидаты, вооружённые до зубов генеративным ИИ. Все вокруг генерируют «сногсшибательные» резюме с опытом уровня CTO, а технические скрининги проходят, транслируя подсказки прямо в ухо через наушник.На рынке развелось множество инструментов, которые рекламируются как «полностью незаметные» для собеседующего. Мол, нейросеть слушает вопрос и мгновенно выводит идеальный ответ на экран или в гарнитуру.
Жесткая селекция: итоги трансформации ИТ-рынка труда в 2026 году
Статья рассматривает кризис на рынке ИТ-труда, характеризующийся диктатом работодателей, урезанием бюджетов и автоматизацией HR-процессов. Также анализируется влияние массового притока начинающих специалистов на отбор квалифицированных кадров.
Пока все смотрят на LLM: почему классический ML годами зарабатывает сотни миллионов?
В ленте сплошные языковые модели и агенты, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI. Тем временем «скучный» классический ML: градиентный бустинг, аплифт модели, recsys, поведенческая биометрика, до сих пор тихо приносит реальную выручку. Я Senior Data Scientist, работаю в финтехе, а также являюсь спикером по карьере и аналитике/ML в ИТМО и ВШЭ. В статье решил разобрать на реальных примерах зрелых компаний, которые уже доказали окупаемость, и одной из новой волны, что классика все еще жива и нужно знать истоки ML.Почему стоит об этом говорить
Составить резюме в нейросетях: самая понятная инструкция и готовые промпты
Плохое резюме редко выглядит плохим — оно может быть аккуратным, грамотным, с нормальным шрифтом, ровными блоками и уверенным саммари в начале. Но рекрутер все равно пролистнет его за 10 секунд, потому что не увидит главного: понятной роли, доказанных результатов и прочих совпадений с вакансией.
Make найм Great Again? Что (не)спрашивать? Кого-кому (не)собеседовать?
Иронишная обложкаКратко сутьЯ QA Automation на Python, так что статья может быть искажена моей профессиональной деформацией и опытом.В этой статье не будет экспертного мнения, потому что у меня его нет. Я поделюсь своим (и не только) опытоммнением
System Design: проектируем систему бронирования билетов
Видеоразбор этой задачи на русском языке можно посмотреть здесь - https://www.youtube.com/watch?v=zxeR5bfsNOgПроектирование TicketmasterПостановка задачи🎟️ Что такое Ticketmaster?Ticketmaster - это онлайн-платформа, позволяющая пользователям приобретать билеты на концерты, театральные постановки, спортивные и другие мероприятия.Функциональные требования
Поиск с возвратом
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Паттерны Coding Interview. Подготовка к сложному техническому интервью» Алекса Сюя и Шона Гунавардана. Предлагаем ознакомиться с главой 14 «Поиск с возвратом». Основные понятияПредставьте, что вы находитесь на перекрестке в лабиринте и знаете, что один из трех маршрутов впереди ведет к выходу:
Big O от абстракции на собеседованиях к реальному коду
"Этот алгоритм работает за O(n log n)", часто вспоминается эта фраза, когда мы хотим пойти на собеседование, звучит как что-то абстрактное из учебников по алгоритмам. На самом деле Big O — это практичный инструмент описания производительности функции без привязки к конкретному железу или времени выполнения.Почему бы не пойти простым путем и не измерять время выполнения каждого алгоритма? Время сильно зависит от разных параметров, рассмотрим некоторые из них:От железа: на одном ноутбуке — 37 мс, на сервере — 12 мс...
На одном собесе меня похвалили за то, что я не писал код. На другом — не зачли тестовое за то же самое
Вчера утром я прошёл лайв-кодинг в одну англо-продуктовую компанию. Написал ноль строчек кода руками. Задеплоил результат на свою VPS прямо во время звонка. Интервьюер сказал: "It's so wonderful just how much everything has changed." А неделю назад другая компания не зачла мне тестовое, потому что я забыл про запрет AI.Двадцать собесов за последние месяцы. Фронтенд, бэкенд, фулстек, AI-инженер. Python, TypeScript. Разные рынки, разные компании, совершенно разное отношение к одному и тому же инструменту. Я не теоретик, который рассуждает о будущем. Я прямо сейчас хожу на эти собесы и вижу, как рынок разламывается пополам.Лайв-кодинг, в котором я не кодил
