LINUX.ORG.RU
ФорумTalks

Резюме

 , ,


0

1

https://b.radikal.ru/b13/2008/78/29ec0ef1131d.jpg (фото не моё).

my linkedin profile

R, python, javascript, shiny, dplyr, purrr, ditto, ggplot, d3, canvas, spark, sawk, pyspark, sparklyR, lodash, lazy, bootstrap, jupyter, vulpix, git, flask, numpy, pandas, feebas, scikit, pgm, bayes, h2o.ai, sparkling-water, tensorflow, keras, onyx, ekans, hadoop, scala, unity, metapod, gc, c#/c++, krebase, neo4j, hadoop.

I typically ask recruiters to point out which of these are pokemon.

Перевод: Человек перечислил всё это в своём LinkedIn и заинтересовавшимся рекрутёрам предлагает найти в списке покемонов.

★★★★★

Ответ на: комментарий от moonmadness

Так он специально сложные задания даёт, а это было бы слишком просто

Покемонов мало кто тебе скажет кроме пикачу, а про пони - около полсотни любой линуксоид выдаст

fornlr ★★★★★
()
Последнее исправление: fornlr (всего исправлений: 1)

найти в списке покемонов

Ну хоть не порноактрис.

cocucka ★★★★☆
()

Думаю, если этому чуваку начать задавать глубокие вопросы по обозначенным технологиям - окажется что покемон на аве.

pon4ik ★★★★★
()

У него hadoop 2 раза написан

Satou ★★★★
()

И на баяне игрец, и на дудке дудец, и рыбки едец.

BceM_IIpuBeT ★★☆☆☆
()
Последнее исправление: BceM_IIpuBeT (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от fornlr

Ну блин, не помнишь же ты всех персонажей, которые появились хоть раз) Хотя смотря сколько раз пересматривать)

goingUp ★★★★★
()

R, python, javascript, shiny, dplyr, purrr, ditto, ggplot, d3, canvas, spark, sawk, pyspark, sparklyR, lodash, lazy, bootstrap, jupyter, vulpix, git, flask, numpy, pandas, feebas, scikit, pgm, bayes, h2o.ai, sparkling-water, tensorflow, keras, onyx, ekans, hadoop, scala, unity, metapod, gc, c#/c++, krebase, neo4j, hadoop

Это же просто стеб, да? Если мне нужен будет програмист, и я увижу рядом в резюме lodash и tensorlows. то дело не дойдет даже до собеседования. А стеб над названиями современных проектов вполне актуален, потому что они растут как грибы после дождя и не успевают всем давать хорошие имена даже:
https://pixelastic.github.io/pokemonorbigdata/

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от byko3y

Это же просто стеб, да?

Не знаю :)

Если мне нужен будет програмист, и я увижу рядом в резюме lodash и tensorlows. то дело не дойдет даже до собеседования.

Почему? Может, человек просто перечислил всё, с чем успел поработать у разных работодателей.

https://pixelastic.github.io/pokemonorbigdata/

Спасибо. Ответы в https://pixelastic.github.io/pokemonorbigdata/questions.json

question4 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от cocucka

metapod

Прочитал как metaprog.

Аналогично.

question4 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от question4

Может, человек просто перечислил всё, с чем успел поработать у разных работодателей.

Если я перечисли все технологии с которыми успел поработать, то будет несколько страниц текста. На кой хрен это надо? Обычно есть какое-то направление в котором специализируешься. А вот такие портянки писать это первый признак джун-девелопера. Я когда-то тоже такое в резюме писал.

Reset ★★★★★
()

Я только с 18 технологиями работал из его списка хоть как-то. Ещё про 5 слышал, остальное даже не знаю что из себя представляет. Покемонов не смотрел

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от pon4ik

Глубоко можно знать не более 3-5 технологий из списка, если они развиваются. Но при необходимости в каждую из них можно довольно быстро погрузиться, если иметь общее представление и хоть какой-то опыт использования.

peregrine ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Reset

На кой хрен это надо?

Иногда ищется чел с конкретным представлением о используемых на предприятии технологиях и объяснять тебе/ждать пока ты разберёшься в том что там используется никто не будет. Просто спросят пару неглубоких вопросов, если других кандидатов нет и пообещают перезвонить если ты им потребуешься. Но если народу стучится много, то даже разговаривать с тобой не станут, отложат в конец списка. Правда обычно джунов много на собеседованиях, а мидлов и сеньоров мало и последних можно и слушать.

peregrine ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от WitcherGeralt

Теперь даже интересно, он тоже ошибся или так подловить решил...

Kolins ★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

Быстро это за время подготовки к интервью? Ну это только если ты на текущей работе совсем хрен забил наверное. Плюс - я знаю в живую как минимум пару HR которые сами быстренько донесут товарищу что это он тот ещё покемон, т.к. изыщут подходящий вопрос из указанного стека который демонстрирует глубину его познаний за пару часов.

pon4ik ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

дата-сайнтист и ты его не сможешь нанять, денег не хватит.

Если аналитика обозвать хайповым баз-вордом то заплата у него от этого вряд ли увеличится.

Reset ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

Боюсь что по стеку этот дядя не программист, а дата-сайнтист и ты его не сможешь нанять, денег не хватит

Я прекрасно вижу на что он замахивается по стэку. Более того, я вижу немало вечновисящих объявлений $80 в час аналогичных оболтусов на биржах труда — может быть даже кто-то таких нанимает. Кто-то, у кого есть деньги и они ему не нужны, а нужен повод для того, чтобы, например, взять их из бюджета. При чем, это актуально для россии — и да, специалистов по этому делу ты не сможешь нанять, потому что денег не хватит. То, что их реальных навыков хватает максимум на «помыть пол» — это уже второстепенное, зато он может рассказать о себе.

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от Reset

А вот такие портянки писать это первый признак джун-девелопера. Я когда-то тоже такое в резюме писал

А я думал, что я уже сошел с ума, и один вижу этот очевидный факт.

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от question4

Может, человек просто перечислил всё, с чем успел поработать у разных работодателей

Ну и я о том же: «видел как при мне работали с Tensorflow».

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

Но при необходимости в каждую из них можно довольно быстро погрузиться, если иметь общее представление и хоть какой-то опыт использования

С любой ML одной софтиной любиться с глубоким погружением можно до бесконечности, потому что это конструктор, да еще и плохо предсказуемый. Там нужно не «хоть какой-то» — там нужно глубокое знание для того, чтобы сделать что-то сверх «дернуть функцию готовой либы распознавания символов».

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от byko3y

Видишь ли, теория там одна за всеми либами. Из крупного ничего кроме нейросетей 10 часто используемых архитектур (карты Кохонена тут же) и нескольких принципов их построения, разных деревьев решений (включая леса этих деревьев, использующих одну и ту же с глубокими нейронками идею ассемблирования), алгоритмов нечёткой логики и генетических (эволюционных) алгоритмов и нет ничего серьёзного, по мелочи что-то ещё можно вспомнить (байес тот же), но перечисленное это 90% всего что придумано и реально используется в ML-е, соответственно и все либы покрывает знатно. А если глубже надо лезть, то либу переписывать хотя бы частично придётся и то какую именно зависит от решаемой задачи. Ту часть ML-я которая крепче привязана к классической статистике, я не трогаю, она больше для анализа данных идёт и делается другими инструментами.

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от pon4ik

Завалить можно кого угодно. Я так раз автора либы завалил, что он свою собственную либу не знает ), хотя разумеется лучше него её никто не знает, включая меня. Это если ты с противным преподом общался/работал/учился у него много, будешь уметь людей валить даже если они знают всё отлично, как пример вспоминаю свой экзамен по статистике, когда препод хотел кого-то завалить то кроме вопросов из билета шли все вопросы которые только можно представить, одного челика на 25 вопросе завалил. Это не значит что тот челик дурак и ничего не знал/не учил, это значит что препод самодур. С HR-ами та же история, если они в теме, если не в теме то и эффект Даннинга-Крюгера от них бывает.

Быстро это за время подготовки к интервью?

Быстро это ты за месяц сможешь влиться в коллектив и писать что-то самостоятельно без постоянного гугления с терпимой производительностью. Сказки о том, что если ты мидл/сеньор и на незнакомом стеке начнёшь сразу нормально работать оставь романтикам и детям. Не начнёшь и не сможешь. На пик производительности с этим стеком так вообще можешь через год работы выйти только.

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 3)
Ответ на: комментарий от peregrine

Я скорее про то, что если тип настолько в ширь, то он ну либо оочень крут, либо на самомом деле знает разве что баззворды, ну это если эти технологии это не что-то в духе js фреймворков(хотя более-менее глубоко - и их мало кто знает, кроме SO).

pon4ik ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от pon4ik

Либо основная задача этого челика не кодить на фреймворках, а заниматься аналитикой и теорией и плевать ему на детали реализации, для этого есть другие люди. В лучшем случае эти технологии для него как калькулятор с точки зрения пользователя, а не с точки зрения разработчика калькулятора. При этом он должен уметь сделать свой калькулятор, если это действительно надо, хотя не всегда в одиночку.

Это как в играх есть микро, а есть макро. Макро профитнее микро.

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от peregrine

Видишь ли, теория там одна за всеми либами

Чиво?... Ты хочешь мне сказатЬ, что Python, C#, Hadoop, lodash, ggplot, git, и unity — это одного дерева ягоды? Они примерно так же связаны. как небо, земля, вода, и солнце.

Из крупного ничего кроме нейросетей 10 часто используемых архитектур (карты Кохонена тут же) и нескольких принципов их построения, разных деревьев решений (включая леса этих деревьев, использующих одну и ту же с глубокими нейронками идею ассемблирования), алгоритмов нечёткой логики и генетических (эволюционных) алгоритмов и нет ничего серьёзного

Давай начнем с того, что генетические алгоритмы — это вообще другая сфера, а нейросети — это нечеткая логика, по сути аппроксимация статистических данных, где меняется в основном форма данных и их взаимосвязь, но слабо меняются методы обработки.

перечисленное это 90% всего что придумано и реально используется в ML-е

Ага: винда, линь, ручка, бумажка, чашка кофе.

byko3y ★★★★
()
Последнее исправление: byko3y (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от peregrine

Я так раз автора либы завалил, что он свою собственную либу не знает

Завалить можно лошару, который считает своим долгом ответить на каждый вопрос. Если внезапно вопрошаемый задаст встречный вопрос, то экзаменатор может нехило поплыть и оказаться мудаком в глазах постороннего наблюдателя. А самодуры — это 95% преподов, они потому и преподы.

На пик производительности с этим стеком так вообще можешь через год работы выйти только

О чем разговор тогда? Год — это быстро? Вот как ты думаешь, за сколько я смогу выйти на пик производительности «с этим стэком»? А следующий вопрос: «какое преимущество я имею над выпускником девятого класса?».

byko3y ★★★★
()
Последнее исправление: byko3y (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от pon4ik

Я скорее про то, что если тип настолько в ширь, то он ну либо оочень крут, либо на самомом деле знает разве что баззворды, ну это если эти технологии это не что-то в духе js фреймворков(хотя более-менее глубоко - и их мало кто знает, кроме SO)

Да, там в том числе есть и JS-либы (даже не фреймворки), и либы под питон/R, есть несколько фреймворков по нейросеткам, несколько систем распределенных обработок данных, но на админа последних он 100% не потянет, потому что тогда в списке были бы docker, ansible, может какой-то AWS еще, и так далее.

byko3y ★★★★
()
Последнее исправление: byko3y (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от peregrine

Либо основная задача этого челика не кодить на фреймворках, а заниматься аналитикой и теорией и плевать ему на детали реализации, для этого есть другие люди

Тогда я не вижу, зачем ему знать эти инструменты. Директор не чинит стулья и розетки — он нанимает рабов для этих целей.

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от byko3y

Ты хочешь мне сказатЬ, что Python, C#, Hadoop, lodash, ggplot, git, и unity — это одного дерева ягоды

Неа, это лишь инструменты. Теория в случае ML перечислена выше.

Давай начнем с того, что генетические алгоритмы — это вообще другая сфера, а нейросети — это нечеткая логика, по сути аппроксимация статистических данных, где меняется в основном форма данных и их взаимосвязь, но слабо меняются методы обработки.

И на этом же закончим, потому что оно порой вместе в сложных системах идёт. Это такие же инструменты для решения задачи, но теоретические.

peregrine ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от byko3y

Вот как ты думаешь, за сколько я смогу выйти на пик производительности «с этим стэком»?

К твоей пенсии сможешь, наверное.

какое преимущество я имею над выпускником девятого класса

Дай выпускнику девятого класса готовую модель работы искусственного нейрона и попроси объяснить что это вообще такое и зачем нужно. Хотя конкретно ты можешь тоже не смочь, если не учился специально.

Год — это быстро?

Всё относительно задачи измеряется.

peregrine ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от byko3y

Тогда я не вижу, зачем ему знать эти инструменты. Директор не чинит стулья и розетки — он нанимает рабов для этих целей.

Слишком сложно даже думать про те виды розеток, которые надо починить. Так что директор нанимает погонщика, головная боль которого собрать безмозглых рабов, которые умеют хорошо тыкать паяльником, но не знают про электричество и объяснить им куда и что тыкать, а ещё директору отчитаться о проделанной работе при том доступным ему языком, потому что он даже слов таких как припой, паяльник и розетка не слышал. При этом вдаваться в особенности нагрева припоя погонщику не надо. Вроде для этого даже название специальное придумано CDO. Ещё в обязанности работы данного погонщика входит требование организовывать сбор информации по всем поломавшимся розеткам и иногда одного такого погонщика мало, тогда он нанимает помощников, как чел с картинки.

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 4)
Ответ на: комментарий от peregrine

Ты хочешь мне сказатЬ, что Python, C#, Hadoop, lodash, ggplot, git, и unity — это одного дерева ягоды

Неа, это лишь инструменты. Теория в случае ML перечислена выше
...
И на этом же закончим, потому что оно порой вместе в сложных системах идёт. Это такие же инструменты для решения задачи, но теоретические

Чай, сахар, можно предложить конфетки. Бутеры готовы, детка. Вот такой вот ML.

byko3y ★★★★
()
Последнее исправление: byko3y (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от byko3y

Глянул твои темки, теперь ржу с первой как конь. Чел, забей. Лучше конфеток с чаем поешь.

peregrine ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от peregrine

При этом вдаваться в особенности нагрева припоя погонщику не надо. Вроде для этого даже название специальное придумано CDO. Ещё в обязанности работы данного погонщика входит требование организовывать сбор информации по всем поломавшимся розеткам и иногда одного такого погонщика мало, тогда он нанимает помощников, как чел с картинки

Давай чуть-чуть вернемся на шаг назад. Умеет «чел с картинки» писать на C#/C++? Не умеет. Умеет чел с картинки работать с git сверх «git push/pull»? Не умеет. Человек не осознает уровень своей квалификации — он не сможет оценить квалификацию подчиненного. Сам факт того, что он перечисляет все слова, которые услышал, говорит о том, что он не понимает смысла этого перечисления. Как он сможет принять решение о том, какую работу будет делать тот или иной раб?

Я прямо до последнего отказываюсь верить, что существует такой человек с таким резюме — это похоже на чистейший стеб. Конечно, вполне возможно, что это просто веселый и общительный человек, который как болтушка будет вываливать всю непереваренную информацию тебе на уши. И все равно такой человек бесполезен для работы, потому что обычно эти люди вместо выполнения работы будут рассказывать про объективные причины, почему ее не получилось выполнить, с какими трудностями он героически столкнулся, и так далее. Таким людям в разработке прямо вообще нечего ловить, но они могут оказаться неплохими продажниками и менеджерами — там, где вообще ничего не нужно понимать в технологиях. Но, опять же, почему он пытается перечислять все знакомые слова вместо того, чтобы сообщить про свои реальные навыки? Такого можно разве что посадить на цепь и наделить обязанностью петь красивые песни — не важно кому.

byko3y ★★★★
()
Ответ на: комментарий от byko3y

Ты давно на hh.ru был? Не видел сколько всего хотят в резюме? Чел правильно троллирует. Более того я прекрасно понимаю что то что хотят в половине вакансий не реально в принципе, что и соответствует тому, что как в мае их открыли, так и не закрыли. Ну ясно что чел стебётся отчасти.

потому что обычно эти люди вместо выполнения работы будут рассказывать про объективные причины

Тут это, летела ракета, упала в болото, какая зарплата, такая работа. Когда заказчик хочет сам не знает чего, результат всегда предсказуем

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от byko3y

Как он сможет принять решение о том, какую работу будет делать тот или иной раб?

А как твой босс принимает?

peregrine ★★★★★
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.