Get Rejected

На собеседовании с СТО: 📱: Почему вы выбрали Data Vault для вашего хранилища? У вас же данных не так уж и много. Пару сотен ГБ. СТО: мы наняли Tech lead'а из Avito, он сказал что надо внедрять Data Vault. Я: Большой успех не является признаком большого ума

Вакансия: Data Engineer (Senior) Компания: Snoonu Предполагаемая вилка: 5300$ (их максимум) Период собеседования: Июнь 2026 Формат работы: Удаленная работа Этапы собеседований: HR -> Tech interview -> Offer Краткая справка о процессе интервью: HR со мной связалась дважды. Первый раз мы не договорились по вилке и она ушла, второй раз она мне написала (но почему то на линке это был второй чат), по вилке оказалось так же и я решил сходить. Вакансия открыта 6 месяцев, но команда была слишком занята переездом, поэтому не нанимали никого. с HR был собес на русском, звонок на 15 минут, а вот техничка была забавная. Я подключился, там был техлид, думал сразу начнем на английском, так как мне сказали что техничка на английском, а начали на русском, он рассказал про компанию, потом подключается их (DE) пакестанец и переключаемся на английский. Из забавного он НИЧЕГО НЕ СПРОСИЛ ЗА ВСЕ ВРЕМЯ СОБЕСА (1 ЧАС ), единственное что он выдал это "Fivetran is something like Airbyte". Был в прайме английского, оцениваю себя верхний перцентиль B2, в моменте показалось что говорю лучше собеседующего, но спустя минут 40 уже уставал и просел по разговорному. Технических вопросов не было, просто рассказывал про проекты и что делал, как строил, спрашивали более детально по проектам и что делал. Была задачка по питону, но это был какой-то кринж. (я ее не решил просто писал какой то бред сумащедшего, так как все задачи решает Claude Code, не знаю кто сейчас не использует его.) Собес забавный, ребята так делают прикольные вещи, текущий стэк BigQuery + AWS СDK, переходят на databricks. После того как пакистанец ливнул, продолжили на русском. По моим ощущениям, найм иностранных ребят на русскоговорящие проекты это плохо, так как всем приходится переходить на английский, так еще как-то неудобно вести коммуникацию, с кем-то на русском, с кем-то на английском.

Складывается впечатление что вам, кроме Сбера ничего не интересно. Яндекс когда какую то штуку делает: серф или падл, то посты залетают. Собесы, как будто утратили смысл (если это только ни какой то РФ бигтех, а если Сбер, то вообще збс). Я что получается создал сообщество сберят? Я же должен был бороться со злом, а не возглавить его

Вакансия: Data Modeler (Senior) Компания: Fusion Consulting Предполагаемая вилка: 7000-8000 Euro Gross Период собеседования: Июнь 2026 Формат работы: Удаленная работа Этапы собеседований: HR -> Tech interview (30min) -> Offer Краткая справка о процессе интервью: Связался со мной рекрутер из Испании, сначала был звонок в Microsoft Teams, где он спрашивал меня как дела, готов ли ты рассмотреть нашу роль, короче просто болтавня, процесс отличается от звонка с HR из РФ. После написал на Whatsapp (рф номер), потому что не мог дозвониться. (Звонки из-за границы начали блочить). Договорились на техническое интревью и так же проговорил что компания оплатит билеты в Испанию из Турции, так как я сказал что там нахожусь. Оформляют трудовой договор (Permanent). На техническом собеседовании (было приглашено 6 человек), пришел только технический ассесор, cначала рассказал про себя и свой опыт, потом я рассказал о себе и свой опыт, он попросил сконцетрироваться на моделинге, не на техническом опыте. Я сказал что проектировал DV и Medallion архитектуру, так же был опыт отрисовки этого всего. Спросил про SCD, Нормализацию/денормализацию и как это все работает. Спросил как я подхожу к моделингу, мог бы пройти с легкостью, но очень вяло отвечал (надо было повторить свои конспекты по DWH) Сказал что роль больше аналитическая, не разработческая и нужно просто отдавать модель данных инженеру, который потом будет создавать ее с помощью dbt и прочего, делая какие то наброски. Сказал оценить свой уровень SQL, DV, Dim/Fact и вопрос как моделирую. Понял что я не слишком мэтчусь с ролью, но процесс был прикольный. ВСЕ БЫЛО НА ENGLISH'е. Стэк: Snowflake, dbt, Airflow, AWS.

Забавно сейчас выглядит найм Приходит рекрутер, общался с ним месяц назад, не подошли по вилке, в этот раз вилка такая же, но все равно решил сходить на собеседования, чтобы узнать что не так. Кандидата ищут уже 6 месяц😠 . Было два финалиста, один отказался, так как стэк не понравился( databricks), у другого планы сорвались с переездом (из Польшы куда-то). НО 6 месяцев меня конечно потрясли. Оказывается компании было неприоритетно искать кого-то, так как у них были другие задачи. Спросил вот у вас сейчас такая вилка, а до какой максимальной суммы я могу вырасти? Мне же сказали что есть рост зарплаты, HR потерялась. Сказала пока так. Сейчас частая история когда рекрутеры просят их связаться с ними ( в телеграмме, по почте, позвонят сами) и не связываются, смотрят на сообщения и просто игнорируют, и так неделями, потом может спустя какое-то время написать на хх, у вас очень хорошое резюме и ставит встречу и после говорит: да, я видела ваше сообщение просто игнорировала (потому что были дейоффы, 2 недели), в вашей кандидатуре очень сильно заинтересован наш СТО. Я просто в шоке. Мне кажется что если кандидат важен, ему можно хоть смайлик поставить и сказать отвечу позже. Я очень разочаровался, давно уже не общался с крутыми HR'ами, которые знают свое дело и могут грамотно продать свою вакансию. Вилки различные: ВУ - 5000EUR - 7500 EUR gross Рубли - 400-600к рублей net

Как же мне надоел этот ИИ Все на работе пишут ИИ текстом, ТЗ ИИ, какие-то непонятные наработки = ИИ, переписка ИИ. Нейрослоп не заканчивается. Одно дело использовать ИИ, где вы реально понимаете контекст (знаете основы разработки), чтобы потом грамотно сделать задачу или составить ТЗ, но нет. Отдают чисто не пойми что или дают советы от ИИ. СПАСИБО, ВЫ БЫ ЛУЧШЕ ДАЛИ бизнес контекст. Я уже могу подписывать людей кто они: ChatGPT, Claude Code, Grok, Gemini. Я конечно понимаю что ИИ может найти какие-то несостыковки или сделать что-то быстро, но когда люди пытаются просто закинув в мясорубку мясо и ожидают что на выходе будет уже готовая колтета (задача), а не фарш (нейрослоп). Сложно объяснить им, что нужно сделать вывод, а не кидаться фаршем ожидая что это решит какую то проблему. В разработке там иногда выдается такая каша и некоторые думают что они уже сеньоры раз узнали что можно закидывать из JIRA задачи мясо и получить на выходе что-то съедобное. Люди на столько обленились и не проверяют задачи и льют это в прод, не проверяя что получилось: корректно ли работает джоба, корректное количество ресурсов выделилось (а это на минуточку деньги если работает в клауде), корректно ли появились данные, корректно ли отсылается параметры и так далее. Хочется после такого честно уволиться и пойти только таксовать....

История одного парня из Сибири, который стал Senior ML Engineer в Сбере. Не зная про ML примерно ничего. Начнём с начала. Живёт он в Новосибирске. Реального опыта в Machine Learning - ноль. Знаний - примерно столько же. Но замахивается сразу на senior-позицию в одном из крупнейших банков страны - Сбер. В Москве. Шаг первый - резюме. Он собирает себе профиль строго под сеньора: рисует 3,5 года опыта ML Engineer, которых никогда не было. Заодно указывает московский адрес, хотя сам находится за тысячи километров - в Сибири. Шаг второй - собеседования. Все интервью он проходит через AI в реальном времени. В наушниках - ассистент, который слышит вопрос интервьюера и тут же выдаёт ответ. Парню остаётся только зачитывать его с экрана. Алгоритмы, теория по ML, кейсы - отвечает фактически не он. Первый этап - техническое интервью. Алгоритмические задачи. По его словам, задания на senior-позицию в этом банке оказались проще, чем когда-то давали стажёрам в Яндексе 😆 . Он их «решает». Проходит. Второй этап - разговор с руководителем отдела. Тому, на минуточку, 23 года. Он задаёт вопросы по ML - парень отвечает прямо из чата. Руководитель верит. Полностью. Дальше - приглашение в офис обсудить оффер. И парень из Новосибирска покупает билет и реально летит в Москву. Финальная сцена - переговоры о зарплате. HR называет первую цифру - 250 тысяч рублей. Он, не моргнув глазом: - Давайте 500. Ему отвечают: - 500 - это уже уровень senior. Он: - Окей, тогда 450. Беру на себя полный senior-функционал. Итог - преоффер на 450 тысяч рублей в месяц. Гибридный формат: два дня в офисе, три - удалённо. 450 тысяч человеку… и AI-ассистенту. 🤣 И вот тут история подвисает на самом интересном месте. Узнали лучшего работодателя? Согласны?

40% работодателей по миру не стали нанимать начинающих специалистов в сфере ИТ. Для исследования опросили 620 рекрутеров из 39 стран.

Сбер планирует сократить до 20% персонала в некоторых департаментах в конце Q3 Сбер готовится к новым сокращениям в связи с тем, что у команды GigaChat есть "огромные успехи". Руководителей верхнего звена убедили что сотрудники могут справляться с гораздо большим количеством задач используя ИИ. Нарисованные метрики использования ИИ уже успешно показывают как Гигачат повлиял на процессы, поэтому руководство уверены что сотрудники будут гораздо более эффективными.

Вакансия: Data Engineer (Lead/Senior) Компания: ReadyMag Предполагаемая вилка: 6000-8000 EURO Период собеседования: Июнь 2026 Формат работы: Удаленная работа Этапы собеседований: HR -> Tech interview (Внешние эксперты) -> System Design (внешние) -> CTO & Product Fit Interview -> Offer Краткая справка о процессе интервью: Пришли сами и предложили пройти у них интервью. Сказали что не взаимодействует с теми кто в РФ/РБ по причинам комплаенса, спросили про опыт и проверили знания английского, интервью достаточно приятное. Все этапы проводят какие-то внешние ребята, к которым есть доверие у компании. В начале говорят что мы строим платформу с нуля и выбор будет за новым DE на каких технологиях будет построена платформа. По факту внешние "эксперты" решили продавить использование GCP (BigQuery) и не рассматривают других вариантов на этапе технического и систем дизайн интервью. Так же на собеседовании было уделено вниманию менеджерским качествам, таким как управление ресурсами и сроками для построение базового хранилища и MVP. Решения принимают достаточно быстро и если совпали характерами, то сразу выставляют оффер. По мне кажется избыточно нанимать внешних экспертов для проведения интервью, так как они пытаются продавить собственное решение. Чаще такие интервьюеры вызывают у меня больше вопросов, чем решение проблемы найма.