Честно, я поражен некоторыми людьми, а именно их жадности. Допустим у вас есть хороший доход в валюте, более чем достаточен каждому, вы спокойно можете работать по несколько часов в день, у вас в команде есть другие DE, которые вас могут подменить, работа рай. И вдруг, вы такие хочу прибавку на текущем месте: вам отказывают, так как вам и так далее много в начале. Вы расстроены. И ваш следующий запрос: хочу условно 10-15к$ в месяц, но я хочу работать по несколько часов в день и чтобы это было ненапряжно.

И тут у меня возникает вопрос: "А не охуели ли вы?" Какие навыки вас выделяют среди других инженеров? Что вы делаете для достижения этой цели?"

Безусловно, существуют компании, где платят такие деньги, но там люди работают по 8+ часов, отвечают за результат, приносят выгоду бизнесу.

Допустим, есть пара тройка известных компаний, которые предлагают такие условие труда. Вы туда пробовались? Вы же на столько крутой, почему не идёте?
Там достаточно простой отбор из 6-7 интервью, где вам нужно показать себя.

Это вам не ебучий иннотех или EPAM, где можно поговорить о жизни и получить оффер на 350-450к на руки или 5к€.

Лень, не тяните? Так не выебываетесь своими текущими условиями.

По второму кругу как будто посты уже идут. Надо переосмыслить 😂
Ушел в себя.

Дали ещё один оффер, думаю....

Вакансия: Tech Lead Data Engineer
Компания: LuckyGroup
Предполагаемая вилка:
450к на руки (белая+ серая)
Период собеседования:
Апрель 2025
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR -> Tech interview (System Design) -> Product owner (Fit) -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
Очень долго продавливал на собеседование рекрутера, пробивал их вилку, но сказали что не готовы двигаться выше, но я решил сходить. Первый этап был технический про моделирование данных в Clickhouse, по технологиям и менеджменту и управлению командой и проектом.
Фидбэк:
Есть опыт с большим количеством инструментов, но систему слишком усложнил в процессе реализации, а так же смутил выбор в выборе технологий.

Их текущая система: Jenkins + +python + Clickhouse.

Предлагаемая:
Оркестратор: Airflow/Dagster
Взаимодействие через API: dlt
Трансформации: dbt
Хранилище: S3(raw) + Clickhouse(DM)

Мой фидбэк: я наверное пока не готов в техлиды.

Пояснение чем занимается компания: Affiliate marketing (маркетинг). Занимаются рекламой Nutra + Crypto(недавно). Нутра это различные добавки (креатин, протеин, препараты (лечебные/восстановительные). Почитайте в интернете, я точно не разбираюсь в этой специфике.

Сфера относится к сфере High-Risk с высокой доходностью.

Вакансия: Data Engineer (Middle+) - ссылка (Вторая часть тут)
Компания: Яндекс ❤️
Предполагаемая вилка: 250-400k на руки
Период собеседования: Апрель 2025
Формат работы: Офис/гибрид
Этапы собеседований:
HR(30 мин) -> SQL(1 час) -> Проектирование хранилища данных (1,5 часа) -> упрощенная алгоритмическая секция на Python (1 час) -> Offer

Краткая справка о процессе интервью:
!!! ЭТО ЭТАП АЛГОРИТМОВ PYTHON (УПРОЩЕННЫЙ) !!!

На третьем этапе ваш опыт все еще никому не интересен, по прежнему кидают задачи - садись решай. После прохождения прошлой секции вам кинут инфу о том, что эта алгоритмическая будет упрощенной, достаточно порешать leetcode easy, задач сложнее не будет. Это была вся объективная информация о данном этапе. Все, что написано дальше, - субъективно, относитесь к этому критично и читайте через призму недоверия. Итак, дано: кандидат прорешал 88 задач уровня easy на Python для подготовки, пришел и офигел. Несколько раз переспросил точно ли это та секция, что обещали? Сказали - да. Давали две задачи, их нужно успеть решить за час. Текстового описания задания не было, поэтому первые 20 минут ушли на объяснение условий первой задачи, после чего все же разрешили приступить к решению. Еще такой момент, что видимо проводил интервью человек с довольно большим багажом знаний, поскольку он почему-то ожидал, что секция будет проходить не на Python и в процессе немного адаптировал задачи. После решения вас потыкают в ошибки, скажут, что это работать не будет (а пишешь в блокнотике - запустить нельзя), потом вы поправите, попадают вопросы про сложность алгоритма, итого вы решите обе задачи, но скажут, что надо было лучше. Попросят реализовать определенный тип сортировки. Считаю, что нужно быть подготовленным именно на алгоритмы для решения таких задач, и помнить, что Яндекс ищет только сильнейших, самых достойных и лучших, чтобы пройти их этапы отбора надо быть лучше всех. Каждый хоть раз должен попробовать пройти собес в Яндекс, чтобы увидеть настоящие задачи и подробно погрузиться, а не как в других компаниях - час на все. Разве это дело?

Цифры конечно очень крутые! Спасибо вам за статистику!

Почему Сбер, Иннотех - это плохие компании.

1. Корпоративная культура: В этих компаний ее просто нету. Когда вы приходите на собесы в эти компании можно это сразу явно увидеть. HR может прямо на звонке посраться с Head of DE, высказаться нужен ли им DE, Почему на звонок не подключились все участники. Топовая коммуникация HR и Head: "ТЕБЕ ВООБЩЕ НУЖЕН DE, ПОЧЕМУ ТЕБЕ НУЖНО ОТКЛЮЧИТЬСЯ". Люди воспринимаются как рабы, если вам такое общение ок до найма в компанию, то идите.

2. Уровень специалистов(ТОЛЬКО ПРО DE): Если вы общались c DE из этих компаний, то вы могли наблюдать следующую ситуацию, что люди выполняли функционал по инструкции. Сходить туда, взять оттуда, написать тут. У них нету так называемой экспертизы. Они стали рабами инструкций.

3. Условия труда: В этих компаниях пытаются загнать вас в офис, работать через VDI, страдать какой то фигней. Знакомо? Надеюсь нет. Задачи описанные на собеседовании для некоторых могут показаться ВАУ, но на самом деле это некому не нужно. Ваши задачи несут относительный характер.

4. Большое количество людей мечтающие оттуда свалить как можно быстрее. Заметили? Откройте HH, посмотрите на эти тысячи беженцев из компаний. Почему они бегут? Вы бы хотели уйти из компаний в которой все хорошо?? Не думаю. Очень много кандидатов, которые даже не проработали и года стараются уйти из этого ада.
Если Сбер как то удерживает сотрудников премиями, то в иннотехе все гораздо печальнее.

5. Карьерное продвижение: Тут у вас его не будет. Все руководство нанимают извне, понимая что внутри компании не так много смышленных работников.

6. Множество менеджеров ставят крест на кандидатах из этих компаний и неактивно рассматривают их, понимая средний уровень кандидатов оттуда, просто не хотят тратить на них времени. Но не беспокойтесь, некоторые HR считают вас: "Он исполнительный, он же из компании X. Будет делать у нас какую то джуновскую рутину"

Если вы считаете, что вам комфортно работать с токсичными коллегами и вам нравится посещать офис, то WELCOME!

Вакансия: Middle+ / Senior Data Engineer - ссылка
Компания: LSP
Предполагаемая вилка:
250-370к до вычета, трудоустройство по ИП/ГПХ
Период собеседования:
Апрель 2025
Формат работы: Удаленная работа
Этапы собеседований:
HR -> Tech interview (внутреннее) -> Tech interview (на проект) -> Offer
Краткая справка о процессе интервью:
Собес в компанию с рейтингом 2.0 на dream Job 😁
По этапам: на hr этапе вам посветят, что это аутстаф, если не знаете, что это, - расскажут. Также hr-этап включает небольшой тех скрининг по теории под запись (по типу Что такое Hadoop? отличия dwh/data lake? И подобные вопросы). Затем предлагают пройти внутреннее техническое собеседование.
Второй этап не подразумевает лайфкодинга, все проходит классически - рассказываете о своем опыте, затем вам задают вопросы по блокам airflow, spark, реляционные бд, моделирование, git, Python. Вопросы у них уже подготовлены заранее. Могут в конце задать немного вопросов вне списка по вашему опыту на основе того, что про себя рассказали. Затем второй технический этап для выхода на определенный проект, вопросы там зависят уже непосредственно от вакансии проекта

Еще дали один оффер. Усердно думаю