Есть прикольный продуктовый метод - scream test (от англ. scream="крик"). Смысл простой: если непонятно, нужен ли кому-то сервис, продукт или фича, ты временно это отключаешь и смотришь, начнут ли пользователи жаловаться. Мне кажется, особенно хорошо это работает во внутренних продуктах. Там часто непонятно, пользуется ли кто-то дашбордом, отчётом или сервисом. Метрики никто особо не смотрит, обратной связи мало, и со временем начинаешь думать: «А это вообще кому-то нужно?» Иногда scream test происходит сам собой. Например, ломается доступ к дашборду и внезапно люди начинают писать: "А где график?", "Почему не открывается?", "Что теперь делать?". И ты такой: ага, значит, всё-таки было нужно, просто пользовались молча. После такого, честно говоря, появляется больше мотивации это поддерживать и развивать. Главное не тестировать так критичные вещи и иметь возможность быстро всё вернуть обратно. И помнить, что отсутствие жалоб не всегда значит отсутствие пользы: часть пользователей может просто смириться и ничего не написать. Но как быстрый способ понять ценность продукта работает отлично. Ну и если вы пользователь какого-то полезного внутреннего сервиса, и он вдруг перестал работать не миритесь с этим молча. Возможно, над вами проводят scream test. Не будете "кричать" 😱 его просто закроют.

Как не вылететь на испытательном сроке 😡 Испытательный срок — не шутки. Обидно пройти через ад откликов, кучу собесов и коммуникацию с рекрутерами, а потом вылететь на испытательном. Поэтому вспоминаем базу: план выживания на первые 3 месяца. Первые 30 дней — стадия «не мешать» 1. Изучите бизнес-процессы компании. Не просто свой отдел, а понимание того, как работает вся цепочка. Кто ваши внутренние клиенты, что происходит с результатами вашей работы дальше. 2. Зафиксируйте метрики успеха с руководителем. Не абстрактное «хорошо работать», а конкретные метрики: сколько, что, к какому сроку, за какой период. 3. Найдите бади/ментора среди коллег. Тихо, без помпы. Просто человека, который поможет понять неписаные правила и проведет по ним (а их дофига в любой компании). Дни 31-60 — стадия «приносить пользу» 4. Начните предлагать улучшения. Но осторожно. Формат: «Заметил, что процесс X занимает много времени. Изучил вопрос, могу предложить решение». Не критикуйте существующие процессы — предлагайте альтернативы. 5. Стройте отношения с другими отделами. 70% конфликтов в компаниях — между департаментами и конкурирующими отделами. 6. Ведите лог достижений. Каждую неделю записывайте, что сделали и какой результат получили. Пригодится в конце испытательного. Дни 61-90 — стадия «становиться незаменимым» 7. Берите на себя задачи, которые никто не хочет делать. Но с умом — выбирайте те, что дают видимый результат и развивают нужные навыки. 8. Инициируйте еженедельные встречи с руководителем. 15 минут на статус задач и обратную связь. Большинство новичков сидят тихо и надеются, что их не заметят. Скорее всего, не заметят. Типичные ловушки (из моей практики): ⚠️ Переработки без результата. Сидеть до 9 вечера, но не закрывать задачи — прямой путь к увольнению. ⚠️ Игнорирование корпоративной культуры. Если в компании принято писать развернутые письма, а вы отвечаете «ок» — вас посчитают неуважительным. ⚠️ Критика предшественника или процессов. Даже если они реально плохие, новичку это не к лицу. ⚠️ Изоляция от команды. «Я просто делаю свою работу» не работает. Нужно быть частью коллектива, если вы хотите в этом коллективе расти. Метрики успеха к концу испытательного срока: • Вы знаете имена всех, с кем взаимодействуете (включая смежные отделы) • У вас есть список конкретных достижений с цифрами • Коллеги обращаются к вам за помощью или советом • Руководитель дает вам задачи без детального контроля • Вы понимаете, как ваша работа влияет на результаты компании Сохраняйте пост — 100% пригодится, если планируете менять работу или вы уже в поиске 🤝 #поискработы #рост #коммуникация

SeFi-Image: Больше Моделей Богу Моделей Еще одна китайская модель для генерации картинок. Варианты на 1B/2B/5B. Основные фишки - скорость и размер. SeFi-Image это модель, основанная на подходе «Semantic-First Diffusion», которая использует лишь около 10–20% ресурсов, затраченных на обучение модели Z-Image. Основная идея заключается в следующем: сначала понять семантическую структуру, компоновку и взаимосвязи между объектами, а затем сгенерировать мелкие детали и текстуры. Пишут, что "Модель SeFi-Image-5B была обучена всего за примерно 125 тысяч часов на A800, что составляет примерно 10–20% от объема вычислительных ресурсов, затраченных на обучение модели Z-Image, при этом она демонстрирует конкурентоспособную или даже более высокую производительность по ряду тестов." Не уверен, что вам понравицца, оставляю тут из-за размера и дерзкого подхода. https://jmliu206.github.io/sefi-web/ @cgevent

Хватит писать кандидатам "вижу, у вас большой опыт..." Это не персонализация - это тупо пересказ резюме. Очень многие рекрутеры думают, что персонализировать сообщение значит показать кандидату, что они открыли его профиль. "Вижу, что вы работаете с Java." "Поздравляю с повышением." "Заметил, что вы в финтехе." Только есть одна проблема. Кандидат и без вас знает, где он работает, какой стек использует и когда его повысили. Это не причина отвечать вам. Настоящая персонализация начинается там, где вы показываете не то, что увидели, а почему именно этому человеку может быть интересна эта роль. Перед тем как нажать "Отправить", проверьте сообщение по трём вопросам: 1. Поймёт ли кандидат, почему я написал именно ему? 2. Объяснил ли я, какую карьерную возможность он может получить? 3. Есть ли в сообщении связь между его опытом и задачами этой роли? Люди отвечают не потому, что вы внимательно прочитали их резюме. Люди отвечают, когда понимают, почему именно это предложение может изменить их профессиональную жизнь.

🫧👍🪐 ВСЕЗНАЕК Почему люди так боятся сказать «не знаю»? В своей практике я постоянно наблюдаю людей, которые панически боятся произнести эти слова. Они готовы изощренно увиливать от ответа или, того хуже, «на белом глазу» нести несусветную чушь с абсолютно уверенным видом. Мне кажется, причины этого кроются в нашей культуре, воспитании и глубокой внутренней неуверенности. Со школьной скамьи нас учат быть «хорошими мальчиками и девочками». А хорошие мальчики и девочки знают правильные ответы. Потому что хорошо учат уроки. Большинство из нас получали плохие оценки, кого-то за них ругали, кого-то стыдили. Нас всю жизнь оценивают. И постепенно в голове формируется очень опасная связка: «Я не знаю» = «Я недостаточно умный/компетентный». Поэтому уже во взрослой жизни признаться, что ты чего-то не знаешь, для многих почти равносильно расписаться в собственной профессиональной несостоятельности. И тогда человек начинает любой ценой доказывать, что он знает. Даже если не знает. И вот это, на мой взгляд, очень большая ловушка. Потому что как только ты начинаешь защищать образ человека, который «всегда знает правильный ответ», ты перестаешь задавать вопросы. Перестаешь сомневаться. А значит перестаешь учиться. Самое интересное, что за годы работы я увидела одну закономерность. По-настоящему сильные люди гораздо спокойнее относятся к своему незнанию. Они могут совершенно спокойно сказать:

«Я не знаю» «Я не сталкивался с этим» «Мне нужно подумать» «Давайте разберемся»

И почему-то именно это вызывает у меня гораздо больше доверия, чем человек, у которого всегда готов ответ абсолютно на любой вопрос. На самом деле фраза «Я не знаю» очень редко говорит о некомпетентности. Зато почти всегда говорит о честности. А честность, как ни странно, часто оказывается гораздо ценнее демонстрации всезнания. #уверенность #бытьсобой #лидерство МОЙ КАНАЛ В МАХ

[ Недельный геймдев: #285 — 5 июля, 2026 ] 📜 Обновления/релизы/новости - Эрин Катто релизнул Box3d - Враппер Box3d для Unity - Двое ведущих разработчиков Suicide Squad рассказали, что опыт работы над шутером почти «убил их любовь к играм» - Продажи Cyberpunk 2077 составили 40 миллионов копий — за 5+ лет после релиза - ИРИ профинансировал ещё 9 игр. Среди них — «Война Миров: Сибирь» и новая часть франшизы «Смута» - Krafton обязали выплатить 250 миллионов долларов создателям Subnautica 2 - В студии Уоррена Спектора осталось меньше 10 человек - Разработчики Eve Online опубликовали исходники движка игры - Sony прекратит выпускать игры для PlayStation на дисках с 2028 года - The Verge: в Xbox рассматривают возможность закрытия Arkane с отменой Marvel’s Blade - «Если кто-то ждал 18 месяцев ради релиза на ПК, он не собирался покупать консоль»: Шон Лейден о решении Sony отказаться от портов одиночных игр - Godot перестанет принимать правки PR’ы, написанные с помощью ИИ 🆓 Халява/раздачи/бандлы/курсы - Fab: Лимитированный контент до 14 Июля 2026го 📝 Интересные статьи/видео - [RU] Олег Чумаков — вайбкодинг без мифов на реальных проектах - [RU] Как «ужать» мегаполис до размеров iPhone 4 - [RU] Никита Ордынский — как связать кино и игры - [RU] Нейросети не сделали игру за автора. Но без них он бы не взялся за эту RPG - [RU] Нажмите X - [RU] Fantasy Console: приставки, которых нет - [RU] Как решил создать идеальную метроидванию — и что из этого получается на самом деле - [EN] Рискованный урон - [EN] Создание и текстурирование стилизованного 3D-окружения в осеннем стиле - [EN] Artistic Inspiration, Emotional Cores, etc - [EN] Создание детализированной и яркой сцены с помощью Unreal Engine и Substance 3D - [EN] 007 First Light: создание костюмов - [EN] Как ILL сочетает боди-хоррор, физику и бинауральный звук, чтобы напугать игроков - [EN] Большинство людей поиграют в вашу демку и не добавят её в список желаемого - [EN] Реалистичное освещение дождливой сцены в Unreal Engine 5 - [EN] Как Masangsoft поддерживает классические онлайн-игры, давая им вторую жизнь - [EN] Создание dungeon crawler за 20 часов - [EN] Adaptive Catmull-Clark Subdivision with Compute Tessellation - [EN] Создание ригов и анимации гауссовых сплатов в Houdini 📙 Разное - В порт Arcanum на Unity теперь можно в браузере играть Также вы можете подписаться на рассылку дайджеста. А база всех ссылок есть на сайте. #gamedevnews #дайджест

Taskbar с живыми превью работающих приложений (олдскул на NET11) Наводишь на иконку в таскбаре, чтобы глянуть, что там делает скрипт или отладчик прямо сейчас. Щуришься на крошечное превью. Отвёл мышку — и всё пропало. А когда параллельных процессов несколько и крутятся они часами, ловишь себя на бесконечных переключениях между окнами, которые выдёргивают из работы. Автор решил, что хватит это терпеть, и за вечер собрал montab — маленькую панель с живыми превью активных программ, где наведение включает zoom x5, а с зажатым Ctrl колесо крутит масштаб на нужную область экрана. Готовился к возне с видеопотоками, кодеками и WinUI, морально настраивался на долгий ад. А набросок заработал сразу.

Лишить права на незнание Важнейший менеджерский прием - лишить права на незнание. И я вот за последние 2 недели очень удивился, осознав, как много людей о нем не знают и даже стесняются использовать. Давайте вместе разберемся: вы можете и даже должны регулярно отправлять статус о проделанной работе/текущем состоянии ваших проектов вот таким товарищам уважаемым: 1. Руководитель! 2. Стейкхолдеры. 3. Кто-то важный в вашей системе координат. Зачем? Да потому что ваша задача все время рассказывать о вашем прогрессе. А что делать, если они не хотят слушать? Ну давайте так: я еще ни разу не встречал, чтобы кто-то в ответ написал: «Зачем ты мне это присылаешь, прекрати!» А что делать если они не читают? Ну так Ваша задача постараться «лишить права на незнание» и минимизировать возможность человеку сказать, что он о чем-то не в курсе. Очень простой шаблон, который почти всегда заходит: • Progress: что продвинулось (1–2 пункта) • Next: что дальше • Risks: где может поехать • Ask: нужно ли что-то от тебя

Важно! Если в отчете нет Risks или Ask, то лучше писать его пореже: 1-2 раза в квартал. Иначе фигня получается.

Факт недели: абсентеизм на работе В бытность директором было у нас одно совещание, как сейчас помню - в 9 утра по вторникам, собирались все топ менеджеры. И иногда ооочень не хотелось на это совещание приходить, но я шел, а некоторые коллеги "Болели". И так происходило, потом и я в сложные время тоже "болел". Оказывается у этого "болел" есть название - асбентеизм на работе (я думаю не только там) Абсентеизм - это систематическое уклонение сотрудника от выполнения своих обязанностей. Он бывает явным (прогулы, опоздания) и скрытым (длительные перекуры, «витание в облаках» на рабочем месте). Это явление серьезно снижает продуктивность и обходится бизнесу в значительные убытки. Основными причинами такого поведения служат: • Эмоциональное выгорание и потеря мотивации. • Неудовлетворенность условиями труда или стилем управления. • Личные проблемы или скрытые конфликты в коллективе. В Крупных компаниях стараются следить за метрикой абсентеизма, потому что для компании - это большие риски. Но я думаю риск для компании меньше риска для конкретного человека, если вы чувствуете желание "болеть" и "бежать" - попробуйте по-взрослому ответить себе на вопрос - а что дальше? Работа работой, но ваше состояние - это очень важно. Не копите проблемы, а старайтесь искать решения. Ваш @blackproduct

Как же меня достали лимиты на Клоде! 🤬 Это уже ни в какие ворота. Мне хронически не хватает лимитов на плане за 200$ баксов, и если раньше я смиренно шел играть в Готику в свободный день, то теперь решил бороться! Давайте сразу определим мои вводные: Меня полностью устраивает Claude Desktop как харнесс. Он удобный, привычный, уходить с него на другие клиенты я не вижу никакого смысла. Меня устраивает подписка Claude Max за $200, но её просто физически мало для моих объемов работы. Заменить бэкенд я хочу не навсегда, а временно — включать сторонние API (OpenRouter, DeepSeek, GPT-5), когда кончился лимит, ну или когда нужно потестить другие модели в том же интерфейсе. Я категорически не хочу получить бан. Потерять основной аккаунт с двухлетней историей чатов — это будет катастрофа. Я изучил тему того, как сейчас реально переключить бэкенд в десктопном приложении, и вот какие варианты нарисовались: 1. Официальный Developer Mode (Third-Party Inference) напрямую В самом Claude Desktop есть легальный встроенный режим разработчика (включается через Help → Troubleshooting → Enable Developer Mode), где можно прописать кастомный Gateway URL и API-ключ. Как работает: Приложение переключается в локальный режим, не требуя входа в аккаунт Anthropic (соответственно, риск бана нулевой). Платишь только за потраченные токены на OpenRouter. Подвох: В недавних обновлениях Anthropic закрутила гайки и ввела белый список Model ID. Если прописать модель, которой нет в списке разрешенных (например, deepseek или gpt-5), приложение выдает ошибку. Напрямую OpenRouter теперь не подключишь. 2. Официальный 3P-режим через локальные прокси-костыли (ModelLink / CC Switch) Для обхода белого списка моделей сообщество сделало локальные утилиты. Самые популярные на GitHub сейчас — это ModelLink (простой GUI на C# под Windows) и CC Switch (навороченный комбайн на Tauri/Rust). Как работает: Запускаешь утилиту на компе, она работает как локальный прокси. В Claude Desktop прописываешь её адрес как Gateway. Прокси на лету маскирует сторонние модели (например, переименовывает условный GPT-5 в claude-3-5-sonnet для приложения), а реальный запрос шлет на OpenRouter. Плюсы: Абсолютно безопасно для основного аккаунта (вы в него даже не залогинены в этот момент), сохраняются файлы, MCP-серверы и артефакты. Минусы: Надо держать утилиту запущенной в фоне. 3. Сетевой перехват (hosts + MITM) или проксирование подписки Попытки «обмануть» приложение: перенаправить трафик api.anthropic.com на локальный сервер и подсунуть сторонние модели, оставаясь залогиненным под своей подпиской Max, либо использовать сторонние прокси-обертки для утилизации лимитов подписки. Плюсы: В теории экономит деньги. Минусы: Огромный геморрой с обходом TLS-сертификатов (Electron плюется на самоподписанные сертификаты). А главное — Anthropic сейчас жестко выпиливает любые сторонние «гарнессы» подписок, и тут риск получить бан основного аккаунта взлетает до небес. Для себя я пока смотрю в сторону Варианта №2 (через ModelLink или CC Switch) как на самый безопасный «запасной аэродром», когда лимиты на основной подписке поджимают. А теперь вопрос к вам, ребят: пробовал ли кто-то из вас настраивать эти штуки? Насколько стабильно живут сессии, не отваливаются ли MCP-серверы и какую локальную прокси в итоге посоветуете? Расскажите в комментариях, делитесь опытом! 👇

В Silicon Valley говорят "ЕСЛИ ТЫ НЕ ЗАСТОЛОМ, ТО ТЫ В МЕНЮ".... помните, котики, восторги по Фигме с 40-50х к продажам? Компания, по любым меркам, просто супер 1. лидер сегмента, бьет конкурентов 2. история стабильного очень быстрого роста 3. 2 последних квартала быстро падает burn и отличный шанс break-even в этом/следующем квартале 4. огромный запас денег 5. огромный бренд, чуть ли не "всем известный" 6. ну и вообще супер продукт с толпой счастливых пользователей (уверен, что многие из нас - среди них) Смотрим что сейчас, когда "простые смертные" разлокались (то есть: могут продавать акции, кто-то через 6 месяцев, в феврале (обратите внимание на серые столбики объемов), а кто-то в мае (9 месяцев)) И вот смотрите какие действительно отличные показатели у компании: - $333M Q1 (просто супер рост - почти 50%, более чем отличный для $1B+ ARR) - то есть, где-то $1,33B ARR - market cap почти $11,3B ТО ЕСТЬ, мультипликатор реально отличной компании, лидера сегмента, с великолепным ростом: 8.5х .... вот и все "чудеса".... думаю, что толпа народу, вошедшего "на хаях" в самом конце — в серьезных минусах. В плюсах все те, кто: 1. Rainmakers с liq pref и ранними выходами "на хаях" (в т. ч. за счет мелких поздних инвесторов) 2. ...входил рано, брал высокие риски провала и спокойно ждал 8-14 лет.... выводы: 1. IF YOU ARE NOT AT THE TABLE, YOU'RE ON A MENU... 2. VC/angel бизнес не любит истериков, нытиков и трусов 3. чудеса случаются только в лотерее, и очень редко, все остальное требует терпения, анализа цифр, диверсификации и баланса рисков и рацио....

Поиграл в PRAGMATA Чуть меньше 10 часов наиграл на данный момент. Пока что очень бодро смотрится, игра сочетает в себе отличное исследование и платформинг, цельную вселенную, интересных персонажей и классную боевую систему с интересными механиками. По дизайну локаций здесь много отличных решений. Местами дизайн уровней такой, платформенный что ли, прямо ловил какие-то Марио вайбы с отдельными секретами на уровнях. При этом, игра подсказывает внимательному игроку расположение этих самых секретов. Здесь очень хорошо выстроенная для таких игр прогрессия: она постоянно толкает тебя вперёд, но не надоедает. Довольно лояльная система сохранений и чекпоинтов, а продолжительность контента создаётся за счёт всяких коллектаблов и ресурсов, что заставляет игрока возвращаться в уже пройденные, но ещё не полностью исследованные локации. Отдельный лайк, что дают информацию о том, сколько каких ресурсов или сейфов ещё не открыто на данном уровне. За счёт этого прогрессия постоянно мотивирует, но не воспринимается как гриндилка: хорошо исследуешь, получаешь ресурсы, продвигаешься по контенту — всё по-честному, максимально прозрачно. PRAGMATA максимально уважительно относится ко времени игрока в этом плане. Отдельно хочется сказать про системные решения в плане визуала разных объектов и элементов: всегда понятно, что как используется, и для чего. Очень здорово сделано. Ну и аудио составляющая проекта на высоте, в этом году, на мой взгляд, очень много игр появилось с классным аудиорядом. Уверен, сделаю ещё несколько постов об игре. У Capcom уже два довольно крепких проекта в этом году, интересно. #PRAGMATA #поиграл #мнение

В эпоху ИИ самое важное — чего-то хотеть Все обсуждают, кого заменит ИИ, какие специалисты станут ненужными. Кажется, в перспективе все специалисты станут ненужными, потому что все знания человечества буду доступны любому человеку. Единственное, чем уникален человек — это в том, что он чего-то необъяснимо хочет. Я уже писал, что если вы в основном делаете то, что хотят другие, то вам стоит бояться нейросетей: https://ilyabirman.ru/meanwhile/all/neuro-competition/ Кто-то настолько привык действовать по команде, что даже не знает, чего хочет сам. Некоторые обнаруживают это у психотерапевта. Так вот, кажется, наступает то время, когда разобраться в себе становится карьерным советом. Если в вас нет очевидного постоянного собственного желания, то стоит начать его искать, чтобы остаться востребованным.

ИИ-агенты научились сами себя улучшать без участия инженеров Исследователи опубликовали работу под названием «Next-Generation Agentic Reinforcement Learning Systems Enable Self-Evolving Agents», где описан механизм, позволяющий корпоративным ИИ-агентам развиваться без постоянного вмешательства разработчиков. Агенты, которые работают внутри компаний, каждый день генерируют огромный объем полезных данных о своей работе. Проблема в том, что команды обычно улучшают их вручную: инженеры вычитывают логи, правят промпты, дообучают модели и заново разворачивают системы. Такой процесс медленный и не поспевает за темпом накопления данных. Авторы предлагают трехчастный механизм. Сначала каждый шаг агента записывается в общем формате, пригодном для дальнейшего обучения. Затем данные проходят через прокси-слой, который очищает их, приводит к единому виду, сохраняет и позволяет заново воспроизводить реальные сценарии работы. Отдельный управляющий слой решает, что стоит обновить: память агента, его навыки, промпты, инструменты или веса самой модели. Один из примеров такого подхода уже работает на практике, это система AREAL2.0, в которой обращения агента к языковой модели проходят через онлайн-сервис обучения с подкреплением. Благодаря этому реальные взаимодействия агента сразу становятся материалом для будущих обновлений модели. Авторы считают, что индустрии нужна именно система для превращения повседневной работы агента в пригодные для обучения данные. Это более важная задача, чем поиск более удачных алгоритмов оптимизации. Будущим агентам потребуются безопасные и воспроизводимые способы обновления памяти, навыков, промптов, инструментов и моделей, чтобы прогресс оставался управляемым. Полный текст работы: https://arxiv.org/abs/2607.01120v1

Про Google (часть 1) На днях вернулся из путешествия, где я в числе прочих мест посмотрел, что там с офисом Google в Париже, где я работал (фото главного входа в офис прилагаю, как видите, стоит). Вспомнил, что меня просили написать про опыт, как попал, что там делал. Тут напишу только про свой опыт собесов. Гугловский процесс в целом похож на любой другой бигтехе, разве что могут быть небольшие отличия: 1) первичное знакомство с рекрутером 2) основные секции: алго, (ml) system design, cultural fit 3) выбор команды Про знакомство особо писать нечего, я просто лампово поговорил с рекрутером про меня, мой опыт и цели. Из полезного могу лишь сказать, что я подавался тут, а на секции я просто пересказал свое CV и описал позицию, на которую отправил запрос. Отдельного хотел бы уделить внимание на алгосах. У меня их было минимум 4 секции. Алгособесы на мой взгляд сильно отличаются от Яндекс/ВК/Авито/Амазон. Основные сложности — лимит по времени и ожидания от кандидата. Каждое собеседование длится 45 минут, за это время надо решить 2-3 задачи. Две на хорошо, три на отлично. Задачи у меня на этапах были связаны друг с другом и отличались ме собой только дополнительными усложнениями. К примеру, если код для первой задачи был хорошо написан, то им можно было решить и вторую. Последняя же модификация всегда была со звездочкой, и я часто не успевал ее решить полностью. Так как времени мало, надо писать код и одновременно с этим говорить на английском, мне было очень нетривиально укладываться выделенное время. Много времени уходило что и как говорить. Критично это было для различных терминов из (пост-)советской школы и их аналогов на английском. Все еще надеюсь, что когда я сослался на одном из собесов на теорему Понтрягина-Куратовского, меня правильно поняли :) Но интервьюеры часто шли встречу. Так, один из собесов у меня вертелся вокруг задачи с поиском подстрок. Когда выдали последнюю модификацию я понял, что правильный способ ее решить — использовать алгоритм Ахо-Корасика. Но за оставшиеся 15-20 минут я не смог бы его реализовать без ошибок, прямо так на собесе и сказал. Мы договорились, что я расскажу ассимптотику, идею, реализацию, и этого хватит. На другом же собеседовании, когда я не успевал дописать код для последней модификации, мне дали ещё около пяти минут чтобы закончить. После алгосекции был ML System Design. По этому этапу я совсем не увидел отличий с аналогами в других компаниях. Мне дали приятную задачу релевантную вакансии, надо было задизайнить рекламу в поиске, тут я просто пересказал свои best practices, которые получил работая в Яндексе, этого хватило :) Финальный и морально самый сложный для меня этап был behavioral. Цель была показать, что у меня и компании есть культурный match и общие ценности. Основная сложность была неопределенность, мне были непонятны ни ожидания интервьюеров, ни возможные вопросы, ни успешность секции после окончения собеса. По итогам мне показалось, что тут сильно решает общий вайб с интервьюером, и правильно ли кандидат понимает вопрос, про которые надо рассказать . Из забавного: cам процесс собеседований мне поставили на 4 дня подряд (по 1-2 собеседования в день). Большую часть времени заняло согласование оффера и присуждения мне грейда. После этого мне предложили пройти еще два доп собеседования, где были более продвинутые секции на +1 грейд, так как все этапы до этого я прошел очень хорошо. Тут я уже провалился, из-за чего фри грейдап мне не дали( Из комичного: через неделю ожидания оказалось, что все собеседования, что я описал, я проходил в локацию, куда мне не могли физически сделать визу. По итогу долгое время мне искали подходящую команду, и весь процесс от первого созвона до оффера затянуься до примерно полугода.