Последни года полтора у меня была подписка на Audible - сервис Amazon, с онлайн книгами. Классный сервис, книги часто читают сами авторы. Обычно я слушаю книги в машине и часто с детьми, пока развожу на тренировки.
Несмотря на то, что в Audible есть все книги, по факту у меня была проблема, что в среднем книги это 12-20 часов аудио, и чтобы прослушать одну книгу, уходило очень много времени. Дома я не слушаю аудио книги, в машине я часто после работы и устаю. Детям еще сложней держать в голове контекст.
Поэтому я отменил подписку на audible и пришел к выводу, что большие книги должны быть художественные или технические (где много hands-on). А в бизнес книги будет намного удобней использовать краткое содержание и основные идеи и выводы. Моя логика простая - я могу слушать 2-3 месяца книгу на 20 часов и узнать что-то новое, но пропустить часть важных идей, или могу за 2-3 месяца послушать 15-25 кратких содержаний. Концентрация идей будет выше, детям будет интересней, ведь теперь я могу успевать слушать не только бизнес, но и про природу, эволюцию, развитие, подростков и тп.
Вот пример двух последних книг:
- Тайная жизнь деревьев, Петер Вольлебен - узнали много интересного про деревья.
- Умные родители - гениальный ребенок, Тони Бьюзен - очень весело было слушать с детьми и обсуждать как они будут воспитывать своих детей и сравнивать как мы их воспитываем
На картинке мой список summarу, который накидал на ближайшее время.
Сервис и качество мне очень понравился и есть возможность купить бессрочный тариф. Это не реклама, а именно мой личный опыт, возможно кому-то будет интересно.
https://smartreading.ru
Заодно я знаю создателя сервиса, поэтому рад поддержать хороший продукт. На сайте у них еще множество интересных книг и инфографик, которые команда Smart Reading создают на базе summaries, возможно я предложу в будущем издать такую книгу про Дата Инжиниринг.
Несмотря на то, что в Audible есть все книги, по факту у меня была проблема, что в среднем книги это 12-20 часов аудио, и чтобы прослушать одну книгу, уходило очень много времени. Дома я не слушаю аудио книги, в машине я часто после работы и устаю. Детям еще сложней держать в голове контекст.
Поэтому я отменил подписку на audible и пришел к выводу, что большие книги должны быть художественные или технические (где много hands-on). А в бизнес книги будет намного удобней использовать краткое содержание и основные идеи и выводы. Моя логика простая - я могу слушать 2-3 месяца книгу на 20 часов и узнать что-то новое, но пропустить часть важных идей, или могу за 2-3 месяца послушать 15-25 кратких содержаний. Концентрация идей будет выше, детям будет интересней, ведь теперь я могу успевать слушать не только бизнес, но и про природу, эволюцию, развитие, подростков и тп.
Вот пример двух последних книг:
- Тайная жизнь деревьев, Петер Вольлебен - узнали много интересного про деревья.
- Умные родители - гениальный ребенок, Тони Бьюзен - очень весело было слушать с детьми и обсуждать как они будут воспитывать своих детей и сравнивать как мы их воспитываем
На картинке мой список summarу, который накидал на ближайшее время.
Сервис и качество мне очень понравился и есть возможность купить бессрочный тариф. Это не реклама, а именно мой личный опыт, возможно кому-то будет интересно.
https://smartreading.ru
Заодно я знаю создателя сервиса, поэтому рад поддержать хороший продукт. На сайте у них еще множество интересных книг и инфографик, которые команда Smart Reading создают на базе summaries, возможно я предложу в будущем издать такую книгу про Дата Инжиниринг.
❤🔥34💯11🐳3🍌3
Мы сейчас пишем книгу по Azure Databricks. У меня одна из глав будет про Spark Streaming на Databrikcs. Накидайте ваши любимые сценарии по стримингу на Spark.
У меня пока такие:
- real-time CDC (Azure SQL -> Events Hubs -> Databricks -> Delta Lake)
- IoT sensor analytics (IoT Hub -> Databricks -> BI)
- real-time scoring (Event Hubs (Kafka endpoint) -> Databricks -> ML Model -> Alerts)
- Databricks Auto Loader (Event Hubs Capture → Bronze/Silver)
Интересно узнать как вы используете Spark streaming на AWS/GCP/Azure или on-prem.
У меня пока такие:
- real-time CDC (Azure SQL -> Events Hubs -> Databricks -> Delta Lake)
- IoT sensor analytics (IoT Hub -> Databricks -> BI)
- real-time scoring (Event Hubs (Kafka endpoint) -> Databricks -> ML Model -> Alerts)
- Databricks Auto Loader (Event Hubs Capture → Bronze/Silver)
Интересно узнать как вы используете Spark streaming на AWS/GCP/Azure или on-prem.
❤🔥16🐳7🌚3⚡1
Выходные всегда самое продуктивное время работать или учиться🤩
Смотрю курс cursor - https://cursor.com/learn, очень интересно и качественно.
Сейчас уже все разработчики разделились на тех, кто с Cursor, тех кто с Claude code, и всех остальных. Чтобы получить максимальную пользу от инструмента важно узнать как он работает из 1х рук.
Так же на картинке монитор dell 49inch curved. Обожаю его, хотя он не 4к. Дома у меня 2 монитора dell 4k 32”, но этот я люблю больше.
А на wallpaper у меня пшеничные поля из села Тарутино 🥰! Я переодически меняю пейзажы из этого села, ведь там прошло мое детство, а мой прадед построил музей посвященный Великой Отечественной войне и Войне 1812 года. Всего 90км от Москвы. В планах у меня сделать сайт для музея, именно для этого и делались эти фотографии:
- Тарутино Пейзажи
- Тарутино Коллажи
- Тарутино Храм
- Тарутино музей экспозиция
- Тарутино музей территория
Спасибо супер талантливому фотографу Екатерине Советкиной. Кстати наш митап по Инжинирингу Данных, который был зимой в Т-Банк, тоже ее работа.
Смотрю курс cursor - https://cursor.com/learn, очень интересно и качественно.
Сейчас уже все разработчики разделились на тех, кто с Cursor, тех кто с Claude code, и всех остальных. Чтобы получить максимальную пользу от инструмента важно узнать как он работает из 1х рук.
Так же на картинке монитор dell 49inch curved. Обожаю его, хотя он не 4к. Дома у меня 2 монитора dell 4k 32”, но этот я люблю больше.
А на wallpaper у меня пшеничные поля из села Тарутино 🥰! Я переодически меняю пейзажы из этого села, ведь там прошло мое детство, а мой прадед построил музей посвященный Великой Отечественной войне и Войне 1812 года. Всего 90км от Москвы. В планах у меня сделать сайт для музея, именно для этого и делались эти фотографии:
- Тарутино Пейзажи
- Тарутино Коллажи
- Тарутино Храм
- Тарутино музей экспозиция
- Тарутино музей территория
Спасибо супер талантливому фотографу Екатерине Советкиной. Кстати наш митап по Инжинирингу Данных, который был зимой в Т-Банк, тоже ее работа.
2❤🔥79⚡9🙉5💯4🐳3😭2
Как думаете купит или не купит?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤷15
Попался пост чувака, кто стал L7 в amazon (Principal DE) после 6 лет как L6 (Sr DE). Это крутой результат, но читая его promo summary (скрин приложил) звучит уж совсем банально и просто (относительно просто).
Мне кажется, так про себя может любой написать, про пользователей, про ТБы данных, про выступления на конференциях, и про конкурсы с плакатами и тп. Все это bullshit.
Что на самом деле работает - в Амазоне много больших и маленьких команд, многие из них это как страртапы.
Вот придумал продукт менеджер идею и получил на нее бюджет и хедкаунт.
Дальше по классике берет SDE, DE, DS, BI и погнали.
М
ного проектов загибаются, а какие-то вырастают в большие организации, как Amazon Flex (даже не знаю что это).
Поэтому как часто это бывает, нужно оказаться в правильной команде, в правильное время. Если вы первый инженер и строите простое хранилище для внутреннего пользования и ваша организация растет, то вы растете вместе с ней. Выше риск, выше награда.
Есть много примеров, когда такие организации закрывались и были сокращения и все ТБы данных шли в топку.
Из его истории видно, что он провтыкал 3 года в одной команде без результата и начал с почти 0 в другой. Там-то карта и поперла) Ну еще надо с менеджером и скип менеджером дружить.
Я видел много мего-умных людей, кто годами тащил на себе проекты и в итоге ничего.
Поэтому есть более эффективные и доступные способы растить свой доход без burnout😇
Мне кажется, так про себя может любой написать, про пользователей, про ТБы данных, про выступления на конференциях, и про конкурсы с плакатами и тп. Все это bullshit.
Что на самом деле работает - в Амазоне много больших и маленьких команд, многие из них это как страртапы.
Вот придумал продукт менеджер идею и получил на нее бюджет и хедкаунт.
Дальше по классике берет SDE, DE, DS, BI и погнали.
М
ного проектов загибаются, а какие-то вырастают в большие организации, как Amazon Flex (даже не знаю что это).
Поэтому как часто это бывает, нужно оказаться в правильной команде, в правильное время. Если вы первый инженер и строите простое хранилище для внутреннего пользования и ваша организация растет, то вы растете вместе с ней. Выше риск, выше награда.
Есть много примеров, когда такие организации закрывались и были сокращения и все ТБы данных шли в топку.
Из его истории видно, что он провтыкал 3 года в одной команде без результата и начал с почти 0 в другой. Там-то карта и поперла) Ну еще надо с менеджером и скип менеджером дружить.
Я видел много мего-умных людей, кто годами тащил на себе проекты и в итоге ничего.
Поэтому есть более эффективные и доступные способы растить свой доход без burnout😇
💯58🫡16❤🔥6😭3
Увидел интересное репо, в котором автор собрал локальный опенсорсный стек:
Data Forge includes a complete modern data stack with industry-standard tools:
🗄️ Storage & Catalog
- MinIO → S3-compatible object storage for data lakes
- Hive Metastore → Centralized metadata catalog for tables and schemas
⚡ Compute Engines
- Trino → Interactive SQL query engine for federated analytics
- Apache Spark → Distributed processing for batch and streaming workloads
🌊 Streaming & CDC
- Apache Kafka → Event streaming platform
- Schema Registry → Schema evolution and compatibility
- Debezium → Change data capture from databases
🗃️ Databases
- PostgreSQL → Primary OLTP database (source system)
- ClickHouse → Columnar analytics database (sink)
🔄 Orchestration
- Apache Airflow 3 → Workflow orchestration
📊 Visualization & Exploration
- Apache Superset → Modern BI and data visualization
- JupyterLab → Interactive data science environment
Идеальный стек для отечественного (СНГ) дата инженера.
PS автору если интересно, может и вебинарчик провести для нас.
Data Forge includes a complete modern data stack with industry-standard tools:
🗄️ Storage & Catalog
- MinIO → S3-compatible object storage for data lakes
- Hive Metastore → Centralized metadata catalog for tables and schemas
⚡ Compute Engines
- Trino → Interactive SQL query engine for federated analytics
- Apache Spark → Distributed processing for batch and streaming workloads
🌊 Streaming & CDC
- Apache Kafka → Event streaming platform
- Schema Registry → Schema evolution and compatibility
- Debezium → Change data capture from databases
🗃️ Databases
- PostgreSQL → Primary OLTP database (source system)
- ClickHouse → Columnar analytics database (sink)
🔄 Orchestration
- Apache Airflow 3 → Workflow orchestration
📊 Visualization & Exploration
- Apache Superset → Modern BI and data visualization
- JupyterLab → Interactive data science environment
Идеальный стек для отечественного (СНГ) дата инженера.
PS автору если интересно, может и вебинарчик провести для нас.
⚡63❤🔥18🐳7
Нашел замечательный сервис для проверки ваших Key-Pair - https://isanybodyusingthisprivatekey.com
Просто скопируйте ваш private key и убедитесь, что он порядке😌
PS но лучше не надо, на то он и private key🤗
Просто скопируйте ваш private key и убедитесь, что он порядке
PS но лучше не надо, на то он и private key🤗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Новая книга про Iceberg - Architecting an Apache Iceberg Lakehouse (еще в процессе создания)
❤🔥6⚡1💯1
Если закончим книгу по Azure Databricks до конца года, то у меня будет супер коллекция технологий: Snowflake и Databricks - два абсолютных лидера на мировой арене аналитических систем.
Все мои книги тут: https://www.amazon.ca/stores/author/B01A5PVT2M
Все мои книги тут: https://www.amazon.ca/stores/author/B01A5PVT2M
❤🔥34🦄10💯3⚡2
Слышали про FDE (Forward Deployed Engineer)?
Суть проста - инженер не сидит в офисе, а встраивается прямо в процессы заказчика, работает рядом с пользователями продукта, наблюдает реальные боли, находит обходные пути и сразу же превращает их в фичи. Так рождается инженерия на границе — между продуктом и пользователем, между R&D и реальным миром.
В мире сложных систем, AI-инфраструктуры, кастомного железа и сверхскоростных релизов «просто быть вендором» уже недостаточно. Побеждают те, кто становится партнёром и работает рядом с клиентом как часть его команды.
The FDE Playbook for AI Startups with Bob McGrew от YC Combinator.
Видео «The FDE Playbook for AI Startups» - это разговор с Бобом МакГрю (Palantir, OpenAI), где он объясняет, что такое Forward Deployed Engineer (FDE) и почему эта модель особенно важна для AI-стартапов.
📌 Основные тезисы:
- FDE соединяет продукт, инженерию и клиента - делает то, что «не масштабируется», но именно это помогает понять рынок.
- Модель родилась в Palantir, где инженеры создавали решения прямо «в поле».
- В AI-стартапах такая роль особенно важна, потому что у клиентов нет готовых шаблонов - всё приходится изобретать вместе.
- Главная сложность - не скатиться в консалтинг и вовремя превращать кастомные решения в продукт.
Суть проста - инженер не сидит в офисе, а встраивается прямо в процессы заказчика, работает рядом с пользователями продукта, наблюдает реальные боли, находит обходные пути и сразу же превращает их в фичи. Так рождается инженерия на границе — между продуктом и пользователем, между R&D и реальным миром.
В мире сложных систем, AI-инфраструктуры, кастомного железа и сверхскоростных релизов «просто быть вендором» уже недостаточно. Побеждают те, кто становится партнёром и работает рядом с клиентом как часть его команды.
The FDE Playbook for AI Startups with Bob McGrew от YC Combinator.
Видео «The FDE Playbook for AI Startups» - это разговор с Бобом МакГрю (Palantir, OpenAI), где он объясняет, что такое Forward Deployed Engineer (FDE) и почему эта модель особенно важна для AI-стартапов.
📌 Основные тезисы:
- FDE соединяет продукт, инженерию и клиента - делает то, что «не масштабируется», но именно это помогает понять рынок.
- Модель родилась в Palantir, где инженеры создавали решения прямо «в поле».
- В AI-стартапах такая роль особенно важна, потому что у клиентов нет готовых шаблонов - всё приходится изобретать вместе.
- Главная сложность - не скатиться в консалтинг и вовремя превращать кастомные решения в продукт.
YouTube
The FDE Playbook for AI Startups with Bob McGrew
Bob McGrew helped build some of the most influential technologies of the past two decades. Bob was an early engineer at PayPal, an early executive at Palantir and was recently Chief Research Officer at OpenAI - where he led the development of ChatGPT, GPT…
⚡10❤🔥4💯4🍌1🤷1
Давно была идея собрать все вместе про Data Engineering System Design собеседование. Они простые, если понимать фреймворк. Для себя я придумал 6 слоев, задачка за 45-55 минут рассказать красивую историю, где одно плавно переходит в другое. System Design моя самая любимая часть в собеседованиях, а вот leetcode☠️
🎯Ultimate cheatsheet for Data Engineering System Design interview.
PS если есть возможность, то с вас like в Linkedin.
🎯Ultimate cheatsheet for Data Engineering System Design interview.
PS если есть возможность, то с вас like в Linkedin.
Surfalytics
🎯Ultimate cheatsheet for Data Engineering System Design interview.
Because 'It Depends' Is a Valid Answer (But You Still Need to Know What It Depends On)
3⚡64❤🔥8👨💻8🐳2
В свежей статье - State of the software engineering jobs market, 2025: what hiring managers see
Observations by 30+ hiring managers and tech recruiters about what’s happening: a flood of inbound applications means more selective hiring, there’s increased demand for product engineers, and more
Основные тезисы:
Наводнение откликов. Более 1000 кандидатов на одну вакансию — не редкость. LinkedIn Jobs стал местом для низкокачественных входящих заявок, из-за чего некоторые компании отказываются от его использования.
Мало наймов через входящие заявки. Несмотря на огромное количество откликов, большинство инженеров компании нанимают через прямые обращения и рекомендации.
Сложно найти действительно сильных кандидатов. Хотя заявок много, выдающиеся инженеры редки и часто выбирают из нескольких предложений.
Удалённая работа: больше конкуренции, меньше зарплаты? Компании, нанимающие удалённо, могут позволить себе нанимать лучших инженеров на 10–15% дешевле, чем раньше.
Фейковые кандидаты и ИИ — растущая проблема. Полностью удалённые и крипто-стартапы страдают от поддельных соискателей, которые скрывают своё местоположение и обманывают рекрутеров. Также всё чаще кандидаты жульничают на собеседованиях, используя ИИ-инструменты.
Высокий спрос на инженеров-основателей и продуктовых инженеров. В Великобритании инженерам-основателям предлагают до £200 000 ($270 000) в год плюс долю в компании. Стартапы в сфере ИИ поднимают уровень зарплат для продуктовых инженеров по всему рынку.
Ранняя стадия стартапов — свои сложности. Привлечь опытных инженеров из известных компаний по-прежнему трудно, а лучшие кандидаты часто имеют несколько конкурентных офферов.
Я почему-то думал, что на каждую вакансию - 500 кандидатов, но ставки растут. И абсолютно согласен, что среди 1000 кандидатов, может не оказаться ни одного нормального.
Observations by 30+ hiring managers and tech recruiters about what’s happening: a flood of inbound applications means more selective hiring, there’s increased demand for product engineers, and more
Основные тезисы:
Наводнение откликов. Более 1000 кандидатов на одну вакансию — не редкость. LinkedIn Jobs стал местом для низкокачественных входящих заявок, из-за чего некоторые компании отказываются от его использования.
Мало наймов через входящие заявки. Несмотря на огромное количество откликов, большинство инженеров компании нанимают через прямые обращения и рекомендации.
Сложно найти действительно сильных кандидатов. Хотя заявок много, выдающиеся инженеры редки и часто выбирают из нескольких предложений.
Удалённая работа: больше конкуренции, меньше зарплаты? Компании, нанимающие удалённо, могут позволить себе нанимать лучших инженеров на 10–15% дешевле, чем раньше.
Фейковые кандидаты и ИИ — растущая проблема. Полностью удалённые и крипто-стартапы страдают от поддельных соискателей, которые скрывают своё местоположение и обманывают рекрутеров. Также всё чаще кандидаты жульничают на собеседованиях, используя ИИ-инструменты.
Высокий спрос на инженеров-основателей и продуктовых инженеров. В Великобритании инженерам-основателям предлагают до £200 000 ($270 000) в год плюс долю в компании. Стартапы в сфере ИИ поднимают уровень зарплат для продуктовых инженеров по всему рынку.
Ранняя стадия стартапов — свои сложности. Привлечь опытных инженеров из известных компаний по-прежнему трудно, а лучшие кандидаты часто имеют несколько конкурентных офферов.
Я почему-то думал, что на каждую вакансию - 500 кандидатов, но ставки растут. И абсолютно согласен, что среди 1000 кандидатов, может не оказаться ни одного нормального.
Pragmaticengineer
State of the software engineering jobs market, 2025: what hiring managers see
Observations by 30+ hiring managers and tech recruiters about what’s happening: a flood of inbound applications means more selective hiring, there’s increased demand for product engineers, and more
3⚡11🤷7❤🔥4🍌4
8 июля я написал, что мне нужно инвестировать в акции Аренадата, потому что у меня канал про Инжиниринг Данных и купил 1000 акций. Делюсь успехами. Хорошо, что не миллион купил.
Make Arenadata Great Again! Через 6 месяцев проверим, как там дела.
Make Arenadata Great Again! Через 6 месяцев проверим, как там дела.
🙈54😭25🫡9❤🔥5🐳5
Сегодня дискуссия про запятые вызвала бурю эмоций и комментов.
Вы где ставите запятую?
PS а мой комент про predefined Best Practices:
I agree about opinions, our best practices are just a set of defined opinions and we blindly follow them to make sure the old code matches the new one. Either way, the result of SQL output remains the same
Задел чувства и ранил прямо в сердечко моих хрупких коллег. Не политкорректно.😌
Вы где ставите запятую?
PS а мой комент про predefined Best Practices:
I agree about opinions, our best practices are just a set of defined opinions and we blindly follow them to make sure the old code matches the new one. Either way, the result of SQL output remains the same
Задел чувства и ранил прямо в сердечко моих хрупких коллег. Не политкорректно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🫡15🙈5😈2🌚1
Все таки Fivetran купил dbt Labs.
Мне кажется, они это сделали, потому что сам dbt Labs не вывозил, и экономика у них не очень сходилась.
https://www.reuters.com/business/a16z-backed-data-firms-fivetran-dbt-labs-merge-all-stock-deal-2025-10-13/
Мне кажется, они это сделали, потому что сам dbt Labs не вывозил, и экономика у них не очень сходилась.
https://www.reuters.com/business/a16z-backed-data-firms-fivetran-dbt-labs-merge-all-stock-deal-2025-10-13/
🌚9⚡6😭4