Менеджмент

Всем пятничного и хорошего настроения накануне майских праздников!

Решил накропать философскую статью. Рассчитываю, что в связи с текущей обстановкой в мире, она особенно "зайдет".

Итак, давайте вообразим , что человечество созрело до понимания того, что текущая потребительская модель общества не совершенна и ее необходимо менять. Логично, что это должен быть некий антипод - допустим, назовем это "идеальная" модель общества. Но как нам совершить переход от потребительской модели к "идеальной"? А что, если создать некий "идеальный" программный комплекс, который поможет нам искоренить коррупцию, найти эффективные отрасли экономики, убрать неэффективные отрасли, придумать новые технологии? Так сказать, BigData на службе общества...

Использование технологии формирования виртуальной реальности (VR) для создания имитационных тренажеров для обучения персонала часто создает проблему точного управления различными элементами при помощи "стандартных" устройств VR. Использование джойстиков HTC Vive, например, очень затрудняет точное и быстрое управление джойстиками и тумблерами реальных установок, что не создает правильный механизм переноса навыков управления.

Проблемы и конфликты из-за прав на знания напрямую влияют на команду. Разваливаются очень хорошие и качественные проекты — просто потому, что не были распределены права на знания или это было сделано неправильно/несправедливо. Или просто не оформлены документы на продукты интеллектуальной деятельности — на те самые знания, что возникли в процессе деятельности.

Меня зовут Кирилл Митягин, я партнер в Nevsky IP Law и занимаюсь юридической практикой уже больше 20 лет. Сегодня мы вспомним дело NGINX, чтобы на этом примере разложить по полочкам, почему разработчикам нужно оформлять и распределять права на знания между работником и работодателем.

Это дело для правообладателей программы NGINX стало «черным лебедем», как модно говорить по книге Нассима Талеба. И сегодня я превращу его для вас в серого — даже если вы ничего не будете делать после этой статьи, а просто запомните информацию. Но если вы хоть немного последуете моим советам, то будете готовы к подобной ситуации — и она для вас станет не черным или серым лебедем, а превратится в белого.

Наша рубрика «Где работать в ИТ» — это интервью с интересными айти-компаниями, в которых они делятся подробностями о процессах своей работы. Представители индустрии отвечают на вопросы о найме, условиях, командах и технологиях. 

В этом выпуске мы расскажем вам о компании Selectel — провайдере облачной инфраструктуры и услуг дата-центров. 

Почему несмотря на всеобщий доступ к знаниям, глобального прорыва в науке и культуре так и не случилось.

Всем привет! Меня зовут Павел, я Android-разработчик в Delivery Club. Моя команда разрабатывает функциональность доставки продуктов из магазинов. Я расскажу о подходе к написанию кода, подразумевающем, что любые долгие операции могут быть отменены. На примере корутин рассмотрим сферы применения такого подхода.

Всем привет! Меня зовут Сергей и я практикующий психолог.

Дисклеймер: В силу подхода к работе так сложилось, что обычно я консультирую людей интеллектуального труда. В последний год это преимущественно управленцы и сотрудники IT-сферы. Это люди, которые всю жизнь решали любые проблемы "через голову". Такой подход неизбежно накладывает отпечаток на личность и внепрофессиональную жизнь. Минимизацией негативных последствий таких особенностей я занимаюсь. И в рамках статей на данном ресурсе занимаюсь обобщением своего профессионального опыта и дать полезную информацию.

И в комментариях под ними, а также в личном общении, поднималась тема личных взаимоотношений с программистами (использую это слово не как название должности, а как собирательный образ). И в рамках данной статьи я вновь попытаюсь обобщить свой опыт работы в этой области и дать инструменты, которые показали свою эффективность.

Как правило, подбор кандидатов в ИТ-компаниях состоит из нескольких этапов: поиск и отбор кандидатов, собеседование с HR-специалистами, техническое интервью и другие специфичные этапы, позволяющие принять решение для отправки оффера кандидату. 

Меня зовут Новицкая Александра, TL QA Usetech. Хочу поделиться своим опытом и рассказать об этапах технического интервью, где респонденты — это QA специалисты разного уровня.

В нашей компании после этапа собеседования с HR-специалистами кандидат попадает на техническое интервью, где у каждой из сторон, безусловно, есть свои ожидания и иногда даже страхи.

Техническое интервью, или встреча с техническим специалистом (так, мне кажется, звучит менее страшно) своего рода сделка, где один продает, а другой покупает:

– кандидат (он же продавец) показывает свой опыт и иные навыки (в том числе нерелевантные);

– интервьюер (он же покупатель) оценивает кандидата не только по опыту, но и по умению быть продуктивным в среде agile.

Для знакомства с кандидатом у меня есть базовый набор: резюме и встреча. Это и не мало и не много, в этом вся соль кандидата, поверьте.

Тим Лоу, кандидат наук в области физики, рассказывает о машинном обучении с точки зрения термодинамики. Материалом делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Заявление Николая произвело эффект разорвавшейся бомбы. Целую неделю весь офис только о нём и говорит. В курилке, на кухне, в переговорках и высоких кабинетах. Восхищаются, поливают грязью, пытаются анализировать, думают, как бы его уволить. Но все, без исключения, пытаются узнать побольше об этом парне. Понять, как он стал таким.

Чего же такого он там ляпнул?

Самое обычное совещание, с широким кругом приглашённых – программистов, разработчиков, РП, менеджеров, аналитиков, начальников и проч. Обсуждали офисные фетиши – цели, процессы, обязанности, ответственность, провалы. Кто чего должен и обязан. Тут заметили Колю – он сидел в углу и читал книгу. Заметить удалось потому, что Николай – редкий гость на совещаниях. И кто-то их Больших зачем-то спросил: «Коля, а что входит в твои обязанности?».

Коля поднял голову, улыбнулся и ответил: «Чисто по приколу, назовите хоть одну мою обязанность».

Секунд десять все улыбались. Потом задумались. Несколько минут перешёптывались. Никто так ничего и не назвал.

Данная статья является продолжением моей первой статьи на эту тему, в которой я описал описал опыт людей, сталкивающихся с применением существующей грейдовой системой в некоторых российских компаниях, и то, как на практике она может повлиять на жизнь работника.

Data Science — быстро развивающееся направление, без которого сейчас невозможно обойтись ни в одной отрасли бизнеса или науки. Сырые и неструктурированные данные — кладезь информации. Но для того чтобы ее получить в нужном виде, требуется приложить немало усилий. А объемы таких сырых данных зашкаливают — каждый день, по статистике, человечество генерирует около 2,5 квинтиллиона байт.

Для обработки всего этого необходимы специалисты — чем больше, тем лучше. Основной инструмент в их руках — математика. Сегодня обсудим, какие разделы науки наиболее востребованы в профессии. Об этом мы поговорили с Кириллом Шмидтом, Product analyst Team Lead в корпорации Citrix (США) и автором профессии Data Analyst в Skillbox. Сразу стоит сказать, что статья рассчитана на новичков. Что же, приступим. 

Меня зовут Дмитрий Крупенин, я руковожу продуктовой разработкой в Первой грузовой компании (ПГК). Мы (Цифровая фабрика ПГК) создаем инновационные цифровые продукты для транспортной отрасли – это сервисы для наших клиентов и внутреннего использования. Непосредственно я вместе с командой разрабатываю внутренние продукты по оптимизации управления вагонами, которых у нас много – более 100 тысяч. Нам важно, чтобы парк работал четко и на полную мощность. Разработкой продуктов «про железную дорогу и вагоны» я занимаюсь более 5 лет - работал в промышленных и логистических кампаниях, поэтому хорошо разбираюсь в вопросе и готов поделиться с вами внутренней кухней. Сегодня расскажу про то, как мы в ПГК собираем и защищаем бюджет на разработку цифровых продуктов. Своего рода шпаргалка, список хинтов и советов.

Каждый раз, когда мы сталкиваемся с оценкой своих трудов, они почти всегда несут единственную цель - обозначить насколько работа соответствует ожиданиям оценивающего. Понять, плохо это или хорошо может быть сложнее, чем кажется на первый взгляд. В общем, давайте разбираться.

Сижу, как обычно в офисе, работаю. На экране ничем не примечательный код. За окнами муторный темный февраль. Скукотища… Сзади подходит руководитель соседнего подразделения и как-то буднично спрашивает:

— Миша, не знаешь, как возводить в степень большие числа?

Делаю вид, что ничего не случилось. Руки по-прежнему лениво перебирают по клавиатуре, взгляд рассеянно блуждает по экрану. Но внутри натянулась невидимая нитка сознания.  Я тоже буднично спрашиваю:

— Насколько большие?