Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥
➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon🔵 , GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке🟨
➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5
— Go и System Design в Ozon
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
В Python 3.15 одна звёздочка заменяет вложенный цикл
Раньше для объединения списков писали:
Теперь достаточно:
Двойная звёздочка объединяет словари:
При совпадении ключей побеждает последнее значение — удобно собирать настройки из нескольких источников.
Распаковка убирает один уровень вложенности. В Python 3.14 такой синтаксис внутри comprehensions вызовет
https://peps.python.org/pep-0798/
Раньше для объединения списков писали:
rows = [[1, 2], [3], [4, 5]]
flat = [x for row in rows for x in row]
Теперь достаточно:
flat = [*row for row in rows]
# [1, 2, 3, 4, 5]
Двойная звёздочка объединяет словари:
configs = [
{"debug": False, "timeout": 10},
{"timeout": 30},
]
config = {**part for part in configs}
# {'debug': False, 'timeout': 30}
При совпадении ключей побеждает последнее значение — удобно собирать настройки из нескольких источников.
Распаковка убирает один уровень вложенности. В Python 3.14 такой синтаксис внутри comprehensions вызовет
SyntaxError.https://peps.python.org/pep-0798/
❤13👍5🔥2
LLM в 200 раз быстрее: скоринг вместо генерации
Как превратить открытую LLM в быстрый локальный движок решений через скоринг следующего токена в SGLang: код, тесты на Qwen и сравнение с генерацией.
Многие вызовы LLM в продакшене вообще не требуют нового текста. Приложение заранее знает все допустимые ответы, и модели остается только выбрать один из них. Классический пример: тикет в поддержку «С меня дважды списали деньги за одну и ту же подписку», который нужно отправить в биллинг, техподдержку или отдел доступа к аккаунтам.
https://uproger.com/lokalnaya-llm-jev-skoring-sglang/
Как превратить открытую LLM в быстрый локальный движок решений через скоринг следующего токена в SGLang: код, тесты на Qwen и сравнение с генерацией.
Многие вызовы LLM в продакшене вообще не требуют нового текста. Приложение заранее знает все допустимые ответы, и модели остается только выбрать один из них. Классический пример: тикет в поддержку «С меня дважды списали деньги за одну и ту же подписку», который нужно отправить в биллинг, техподдержку или отдел доступа к аккаунтам.
https://uproger.com/lokalnaya-llm-jev-skoring-sglang/
❤4👍2🔥1
Как выучить Python с нуля в 2026 году: пошаговый план для начинающих
Пошаговый план изучения Python с нуля: установка, синтаксис, первые проекты, ошибки новичков и ответы на частые вопросы. С примерами кода.
Python — один из самых популярных языков программирования в мире.
В этой статье - пошаговый план, как выучить Python с нуля: от установки до первых проектов, с примерами кода, типичными ошибками новичков и ответами на частые вопросы.
https://uproger.com/kak-vyuchit-python-s-nulya/
Пошаговый план изучения Python с нуля: установка, синтаксис, первые проекты, ошибки новичков и ответы на частые вопросы. С примерами кода.
Python — один из самых популярных языков программирования в мире.
В этой статье - пошаговый план, как выучить Python с нуля: от установки до первых проектов, с примерами кода, типичными ошибками новичков и ответами на частые вопросы.
https://uproger.com/kak-vyuchit-python-s-nulya/
👍3❤1🔥1
👨🏻💻 AI в бэкенд-задачах — на Podlodka Backend Crew
Код теперь может написать агент, но за результат всё ещё отвечаете вы. Организаторы Podlodka Backend Crew собрали конференцию о том, как работать с бэкендом после того, как AI написал код.
Причём в программе нет докладов в жанре «у нас все получилось» — только реальная практика. Конференция пройдёт с 26 по 30 октября.
🧠️️️️ Участники сезона:
• Разберут пулл‑реквесты от агента и попробуют предотвратить возможные инциденты на рулетке кейсов
• Выяснят, какие неожиданные ловушки скрываются в OpenAPI и на что обращать внимание при разработке контрактов
• Разберут антипаттерны в AI-юнит-тестах, узнают, как их избежать с помощью современных инструментов, и заберут себе новый агентский скилл
• Спроектируют бэкенд дейтинг-приложения на архитектурной кате и решат, где в нём действительно нужен AI.
Формат Podlodka Backend Crew — комфортный онлайн: 5 дней, утренние и вечерние сессии в Zoom.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом вы не просто слушаете о чужом опыте, а разбираете PR и отвечаете за релиз, проектируете систему в команде и расследуете чужие провалы.
Такого вовлечения не получить на обычной конференции.
🔗 Изучайте программу и присоединяйтесь: https://podlodka.io/becrew
Промокод на скидку для подписчиковbackendcrew
Код теперь может написать агент, но за результат всё ещё отвечаете вы. Организаторы Podlodka Backend Crew собрали конференцию о том, как работать с бэкендом после того, как AI написал код.
Причём в программе нет докладов в жанре «у нас все получилось» — только реальная практика. Конференция пройдёт с 26 по 30 октября.
🧠️️️️ Участники сезона:
• Разберут пулл‑реквесты от агента и попробуют предотвратить возможные инциденты на рулетке кейсов
• Выяснят, какие неожиданные ловушки скрываются в OpenAPI и на что обращать внимание при разработке контрактов
• Разберут антипаттерны в AI-юнит-тестах, узнают, как их избежать с помощью современных инструментов, и заберут себе новый агентский скилл
• Спроектируют бэкенд дейтинг-приложения на архитектурной кате и решат, где в нём действительно нужен AI.
Формат Podlodka Backend Crew — комфортный онлайн: 5 дней, утренние и вечерние сессии в Zoom.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом вы не просто слушаете о чужом опыте, а разбираете PR и отвечаете за релиз, проектируете систему в команде и расследуете чужие провалы.
Такого вовлечения не получить на обычной конференции.
🔗 Изучайте программу и присоединяйтесь: https://podlodka.io/becrew
Промокод на скидку для подписчиков
🔥1
LRU-кэш на Python: разбор задачи с собеседования (O(1), OrderedDict, TTL)
Разбираем LRU-кэш на Python за O(1): двусвязный список и хеш-таблица, решение через OrderedDict, TTL и потокобезопасность. Код, тесты и типичные ошибки.
LRU-кэш (Least Recently Used) - одна из самых популярных задач на собеседованиях Python-разработчиков уровня middle и senior. Она короткая, но сразу показывает, понимает ли кандидат сложность алгоритмов, умеет ли комбинировать структуры данных и пишет ли чистый код. В этой статье разберём задачу по шагам: от наивного решения к оптимальному за O(1), затем к Pythonic-версии через OrderedDict и к усложнениям, которые любят давать интервьюеры.
https://uproger.com/lru-cache-python-sobesedovanie/
Разбираем LRU-кэш на Python за O(1): двусвязный список и хеш-таблица, решение через OrderedDict, TTL и потокобезопасность. Код, тесты и типичные ошибки.
LRU-кэш (Least Recently Used) - одна из самых популярных задач на собеседованиях Python-разработчиков уровня middle и senior. Она короткая, но сразу показывает, понимает ли кандидат сложность алгоритмов, умеет ли комбинировать структуры данных и пишет ли чистый код. В этой статье разберём задачу по шагам: от наивного решения к оптимальному за O(1), затем к Pythonic-версии через OrderedDict и к усложнениям, которые любят давать интервьюеры.
https://uproger.com/lru-cache-python-sobesedovanie/
❤1👍1🔥1