Iskandar Dev

Eeee, kepqolilar podcastlarga! Mana qaynoqqina podcastlar! Eshitmadim demanglar keyin yeg'lab yurmanglar! Bu safargi podcastimiz Amsterdamning Amazon kompaniyasining AWS komandasida Software Engineer bo'lib ishlovchi Iskandar Anvarov bilan bo'ldi. Suxbat olov-olov bo'ldi 🔥🔥🔥 Quyidagi mavzular yoritib tashadik: — Amazondagi o'zbeklar — Iskandarning O'zbekistondagi karyerasi — WIUTning kuchli professorlari — Dilshod Ibragimov va Business Intelligence — Sinelda ishlash va olingan ko'nikmalar — Seniorlar orasida o'sish — Comfortni tashlab Yevropaga ketish — FAANG orzusi va endi nima? — Oila masulyatlari bilan FAANGga harakat qilish — Yevropaga kelganingizga afsuslanmaysizmi? — FAANGga tayyorlanish va interview jarayoni — Amazon leadership printsiplari — Amazon vs Google engineering culture — FAANG orzusidagilar uchun maslahatlar — Amazonda ishchilar ko'p ishlashadimi? — Amazon Q — Amazonda work-life balance — Yevropa va Amerika oyliklari — Amazondagi perklar (banandan tashqari) — Amazondagi texnik o'sish va promotion jarayoni — Performance Improvement Plan (PIP) https://youtu.be/VOdaCZHM6I0

Amsterdamdagi O’zbek dasturchilar bilan birga: Football & Lunch

Nodir Turakulov is visitng Amsterdam's office. For context: He is a Principal Engineer at AWS, and from Uzbekistan. He has teams in Amsterdam under his supervision ( my sister teams)

LLM, GPT va chatbot-ga kirish. (3-minutlik material) Amazon Q va ChatGPT ishlashini ko'rib chiqilaylik. Shunda ish o'rinlarimizni olmoqchi bo'lgan "AI" dushmani yaxshiroq bilib olamiz. Boshlashdan oldin - men ,ML/Data Science va AI larda chuqur Ilmiy bilimlarim yo'q. Men dasturchi va Q-Servisini qurishda, bazaviy ML/AI tushunchalar, chatbotlarning arxitekturasi va ishlash printsiplarini o'rganganim bilan bo'lishaman. Chatbotlarning o'zagi bu LLM - katta til modellari. Eshitgan bo'lsangiz kerak chatGPT 4 trillion token larga o'rgatilgan bo'lgan. Oddiy qilib etkanda token bu so'z + vektor, yani boshqa so'zlarga bog'liqlik darajasi. Misol "ilm" va "fan" so'zlari bir-birig mano jihatdan yaqin, va ko'p holarda birga ishlatiladi. Shunda LLM- da bu ikki so'z vektorlari ham "yaqin" qiymatlariga ega bo'ladi. LLM-ning So'z va Vektorlardan gap tuzish qobiliyati "Transformer Layerlar" dan kelib chiqadi. Ularni vazifasi ham oddiy - so'zlar ketma-ketligini grammatik, sinktatik va kontekst orqali bog'lash. Misol eng mashhur transformer layerlardan biri bu Attention layer - u so'rovdagi asosiy so'zlarni topishda va ularga weight ( o'lchov og'irligi ) beradi. Yana biri Embedding layer, so'zlarni syntaktik va semantik bog'ligini o'lchaydi( grammatika va kontekst). Chatgt-4 da 120 ta transforming layerlar ishlatilgan. Transformerlar Vektor parameterlari/o'lchamlarini boyitshdan tashqari, mavjudlarini ham to'girlab ketishadi. GPT - generative pre-trained transformer - Tekst va unga o'xshash ma'lumotlar(misol kod) yaratishda LLM-dan foydalanib so'zma so'z bog'lanish tuzadigan arxitektura. Yani savolni ham parchalab o'qib, parchalab javob tuzadi. Misol: "eng kuchli kompyuter qaysi" "Eng", "Eng kuchli", "eng kuchli kompyuter" va hakozo. Shu usulda u ikkilamchi, asosiy so'zlarni, ularning bog'liqligi, abstrakt/kontekst va hakozo parameterlarini yeg'adi. Va javob berishda ham so'zma-so'z ketma-ketlik tuzib har bir yangi so'zda transforming layerlarni yurg'izdirib chiqadi. Shuning uchun ham chatbotlarda to'lov belgisi bu so'rov-javobdagi so'zlar/belgilar soni, chunki har biri uchun butun boshlik arxitektura yana boshidan ketma-ketlikda yurg'izdiriladi. Chatgpt-ning texnologik innovatsiyasi ham shunda edi. Birdaniga javob berish o'rniga eng maqbul so'zlarni birin-ketin topish orqali gap tuzish. Shunda eng o'rinli so'zlar bilan ma'noli gap tuzish ehtimoli oshadi LLM lar Foundation Model(FM) ustida qurilgan. Yani training paytida yeg'ilgan bilimlar, va inson aralashuvisiz bilim ustida bilim qurish orqali to'plangan token va vektor qiymatlarini ishlatadi. FM-lar Peta-bayt (million terrabayt) hajmdagi internet-tarmoqda mavjud bo'lgan informatsiya bilan o'rgatilgan. Har bir so'z uchun 120ta transformer algorithm-larni yurg'izish uchun kuchli kompyuterlar kerak. Lekin, xayriyatki, ular parallelashitiriladigan funktsiyalar. Parallel ishlash esa GPU xaritalar orqali juda oson. Va AI revolutsiyasi GPU va Data-Processing narxlarini oshirtirib yuborgan. Keyingi qismda LLM-dagi topK topP va temperaturasi haqida gaplashamiz, chatbotlarning gallyutsinatsiya qilish sabablarini tushunamiz.

Amsterdamdagi Uber offisi

Yaxshi yangiliklar ham birga keladi. Yana bir vatandosh google-da !

Fevraldan boshlab, shu servis ustida ishlab keldim. AWS-dagi 2 yillik ichida "general availability"-ga olib chiqqan 3 servisim bo'ldi. 🎉 Amazon-q IDE-larda, aws docs, marketing va console sahifalarda mavjud. Amazon Code yozishda va Awsdagi cloud engineering uchun yordam va maslahatchi bo'ladi. Imkon qadar genAI, LLM va uning infratuzilma qismlari haqida yozib borishga harakat qilaman.

Amazon Q endi hammaga ochiq, yangi qobilihatlar, AWS uchun moslashitirilgan - billing, resurs-boshqarish, account uchun xavfsizlik maslahatlari, CLI buyuruqlar, mijozni qo'lla-quvvatlash buyurug'i (customer support) va yana ko'p funktsiyaga ega bo'ldi. https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-q-developer-now-generally-available-includes-new-capabilities-to-reimagine-developer-experience/

20 minut 🤣

Amsterdamdagi Yapon bog'iga sayohat. 400 Sakura daraxti Yaponlarning sovg'asi

How it started. How it is going. Amazon ham Uber ham Amsterdamda kattalashdi. Uber boshqa binoga chiqib ketdi. Hiring sekin qaytmoqda

Seniorlikka yo'l Eski komandamni o'zgartirayotganimda o'zimdan ikki kala yuqori bo'lgan, L7, injenerlardan o'zim haqida feedback olgim keldi. O'zi L7-larni vaqti tig'iz bo'ladi, lekin yo'llarimiz chekinayotgani uchun rozi bo'lishdi. Ular oldiga qo'ygan savolim "2 yil ichida seniorlikka chiqish niyatim bor, nima qilishim kerak?". Ular feedback va feedforward berishdi: Feedback - L5 uchun majburiy bo'lgan, yuqori standardlar (code-quality, texnologik bilim kengligi, dokumentatsiya yozish) ishni vaqtida va hajmida(vazifa baho berish va ularni amalga oshirish) a'lo darajada bo'lishi kerak. Feedforward -L6 bo'laman desang, jamoa senga ishonishi va malum bir qismida faqat senga tayana olib ish bajara olishi kerak (earn trust, Deliver through others). Texnik va jamoa qobilyati jihatdan sen chuqur bilimga ega bo'lishing kerak. Ko'rib turganizdek shaffof bo'lmagan mazmun. Bunday feedbackdan keyin, vatandoshimiz, principal engineer, Nodir aka Turakulovga chiqishga qaror qildim. Ular bilan endi aws-ga kirganimda gaplashgan edim. Shu bilan bir hafta ichida bog'landik - vaziyatimni tushuntirdim , maqsadimni etdim. Bergan maslahat va mulohazalari bilan bo'lishaman: ⁃ code va texnik biliminga ikkilanish bo'lmaslik kerak. ⁃ Ishlayotgan vazifalar critical-path-da bo'lishi kerak. Design bosqichidan egalik qilsang, undanda yaxshi. Katta ish qilayotgan bo'lishin mumkin, lekin u hech kimga kerak emas bo'lsa, promotion olish qiyin ⁃ Ko'zga ko'rin, jamoa va leadership sani ovozingi eshitib turishi kerak ⁃ Jamoalar aro ishlashga harakat qil. Noming va tasirin yuqori bo'lishi ehtimoli yuqori bo'ladi. ⁃ Manager-ing bilan promotion va promotion plan haqida muntazam gaplashib tur. Maqsadini bilib, koproq ishonch berishga harakat qiladi. Gap olakay, ular mening jamoam va servisimiz haqida eshitgan va qiziqqan ekanlar. Shuni hisobga olib L6 yo'lini batafsilroq va o'rinli qilib yoritib berdilar. Big-tech da seniorlikka o'tish kamida 1-1.5yil oladi. Bu eng tez yo'lida , chunki kamida 6 oy seniorlik vazifasini oshkora (yani acting) bajarish kerak, yutuqqa erishgan yakun bilan. Qoshimchasiga 6 oy jamoa va boshliqlardan ijobiy feedback yeg'ishga va yangi kontraktga qo'l qo'yishga ketadi.

Bugun man qatnashgan meetingda, so'zlovchilardan biri AWS CTOsi, Werner Vogels, bo'ldi. Topic-lardan AI bias-ness. Bir fikr - "AI, boladek, o'rganganini qiladi. Biz uni internetdagi, resurslarimizdagi informatsiya bilan o'rgatamiz (train), u esa shularga asoslanib javob beradi. Bizning jamiyatimiz qizlar, ayollar va ular yutuqlari va kechimmalari haqida koproq yozganda, LLM/AI ham bunday mavzularda koproq obyektiv bolar edi. Bu nafaqat texnologiyalar haqida, balki jamiyatning holatini tasniflovchi holat hamdir. " Xalqaro Ayollar kuni bilan - jamiyatdagi ayollar o'rni faqat oshsin!

Amazondagi meetinglar Trillion qiymatli bo'lishiga qaramay, amazon byurokratiyaga berilmay , startup madaniyatini saqlashga urinadi. Qaysidir darajada buni udalaydi. Ko'p holatda aws console-dagi bir sahifa bu kichik organizatsiya. Unda o'z tartiblari bo'ladi. Yani demo qilish, har 2 haftada bilim bilan bo'lishish - sys-admin(operational) bo'ladimi, sys-architecture bo'ladimi yoki yangi dastur(feature), ularni boshqalarga yoritib turish kerak. Organizatsiya ichida, har bir injener Demo qilishi va jamoa nomidan yangiliklar/yutuqlar bilan bo'lishishi kerak, bunday majlislarda 50-100ta kishi qatnashadi (3-4 bosh yuqori bo'lgan boshliqlar bilan). Boshqalardan review/feedback/maslahat olish imkoni yaratiladi. Katta yutuq, o'rganish bo'lsa, saralangan chiqishlar butun AWS darajasidagi meetingda chiqish qiladi. Galim kelsa, organizatsiya ichidagi yig'ilishlarga tayyorgarlik qilgim keladi. Chunki ingliz tilim ham, prezentatsiya qilish mahoratim ham yuqori darajada emas. Tayyorgarlik qilayotganda, ishni chuqur va tilni epchil qilishga eslatmalar yozib ketaman. Principal injenerlar va General Managerlar savol berib tashashi turgan gap. Shu kichik imtihondan ko'zga ko'rinib o'tsam, yaxshi nom va o'sish imkoni yuqoriroq bo'ladi. Bu ham bir selling point. Shunday tadbirlar introvert injenerlardan, kelajak managerlar va leaderlarni tayyorlashga yordam beradi.

Clean code haqida Middledan seniorlikka o'tishda, ozoda code yozish qobiliyati bu eng asosiy talablardan biri bo'lsa kerak. O'zim shu yo'nalishda oxirgi kun izlanishlarim bilan bo'lishmoqchiman: * Clean Code tasnifi va tarkibiy qismlari haqida * Code Complexity - murakkab code va uni belgilari (code smell yomon code belgisi haqida) * Cyclomatic Complexity Defined Clearly, With Examples (youtube link, wiki link) * Cognitive Complexity - a new way of measuring understandability (mualifdan video-demo - Refactoring with Cognitive Complexity, eng asosiy material deya olaman) Bullar SonarQube dan asosan olingan, lekin ular qo'llayotgan termin va tasniflar industriyamizdagi umumiy va keng tarqalgan tushuncha va ko'rsatkichlardan yasalgan. Evropada ta'lim olgan hamkasblarim buni unversitetdan bilishar ekan. Clean-code kitobi albatta yaxshi va o'qimagan bo'lsangiz albatta o'qing. Kitobni asosiy manba desak, tepadagi ilovalar uni mantiqiy davomlari

Autopilot vs Copilot 15-yil oldin, Nyu-yorkdan uchayotgan samolyot qanotiga qush kirib ikkala motorni ishdan chiqaradi. Kichik balandlikda bo'lgani uchun, autopilot tizimiga ishonmay, kapitan Salliy suniy tizimni o'chirib, samolyotni o'zi Hadson daryosiga qo'ndiradi. Hech kim o'lmagan bu voqeada kapitani qahramon va qo'nishni Hadson dengizidagi mo'jiza bo'lib taniladi. Samolyotlarda avtopilot elektron tizim o'tkan asrning ikkinchi yarmida keng tarqala boshlagan bo'lsa, hozirgi kunga kelib bir uchishda inson aralashuvi bir nechi daqiqaga kerak ekan xolos. Lekin pilotlar uchish-qo'nishni va har yillik tekshiruvlarda, mustqail boshqarishni mashq qilib, sertifikat olishar ekan. Ya'ni, mukammalikka yaqin bo'lgan samolyotdagi avtopilotlar ham inson nazoratisiz ishlay olmaydi. ChatGPT, GitHub Copilot, Codewhisperer lar software-engineering kirib code yozishni ham avtomatlashitirshmoqda. Bu bilan yosh/yangi injenerlar industriyaga kirishda xatar, kelajagi-yo'q kasbdek ko'rishlari mumkin. Lekin 50 yildan beri uchishni orzu qilganlar, suniy tizim sabab , maqsaddan voz kechishayotgani yo'q. To'g'ri, suniy intelekt hozirgi rivojlanish tezligi, oxirgi 50-yillikni qo'shib solishtirsa ham ko'proq masofa bosib o'tgan. Lekin kreativ, tanqidiy va katta darajada (big picture)o'ylashga hali beri qoyil emas, va shu sohadagi olimlarni fikriga ko'ra yaqin kelajakda ham unga erishish imkonsiz. Bazaviy tushuncha va bilimlar albatta kerak, ularni chatGPT butunlay bajara olsa ham o'z kasbi ustasi ularni mustaqil qila olishi shart va keyinchalik boshqaruv (project manager, business analyst, etc.) rollarda ham texnik bilimlar albatta as qotadi. Pilotlar kabi, bazaviy bilimlarga mutaxassislar kapitan darajasiga chiqa olishadi. • Autopilot | SKYbrary Aviation Safety • How Does Autopilot Work? A Pilot Explains What It Can and Can’t Do • How, exactly, did US1549 land on the Hudson? • The false promises of Tesla's Full Self-Driving • US Airways Flight 1549 • The Difference Between Generative AI And Traditional AI - Forbes • Sam Altman: OpenAI CEO on GPT-4, ChatGPT, and the Future of AI

AWSda yangi jamoam Noyabr oylarida Berlinga borganimda, men ishlayotgan jamoa boshqaruvchilari Amsterdamdan Londonga ko'chishni qaror qildi va o'z injenerlariga ko'chishni taklif etdi. Bu bilan yaqin kelajakda yo relocation yo boshqa jamoaga o'tish imkoni berildi. Londondagi yashash harajatlari va taklif etilgan maosh, bundan tashqari yana ko'chish qiyinchiligi sabab, Amsterdamda qolib yangi jamoa izlashni tanladim. Hozirgi kunda, Amsterdamdagi AWS ofisi kichik, 50-100 ta injenerlik joy. Bilsangiz, Amazonda jamoalarni o'zgartirish onsite interview kabi bo'ladi, faqat kichikroq formatda, 1-2ta texnik interview. Hozirgi IT bozor sharoiti, ochiq ish o'rinlar kamligi sabab, 1-2 oy kutib tayyorgarlik qilishga ketdi. Xullas, Amazon Q jamoasiga fevral o'rtalarida o'tvoman. Amazon Q - bu kompaniyaning genAI sohasidagi chatbot servis, Bedrock va Anthropic modellar ustida ishlaydi. Bu kungacham, AWS Resource Explorer, ResourceGroupsTaggingAPI va Resource Groups servislariga xisa qo'shib keldim. Va eng asosiysi, shu servislarga yordam beradigan ichki servisni 0-dan ko'tarish nasib etdi, yaqin kelajakda ochiqlanishi kerak. AWS-da servis qurish, uni standardlari va best-practice o'rganish uchun tajriba bo'ldi. Nasib, kelayotgan postlarda yozib bo'lishaman!

Oxirgi paytlar yoza olmayotganim, re:invent sabab edi. Va bugun CTO Werner Vogels man xisa qo'shgan va bizning bir service (resourcegroupstaggingapi) bilan chambarchas bog'liq bolgan myApplications ni taqdim etdi. Qisqacha qilib etganda, aws region kabi, application-centric qarash qo'shildi. Ilovalarga taaluqli access, cost, va boshqalarni aws-ning bosh sahifasida korsa bo'ladi. CTO-imizning bergan sharhida asosiy mahsulot bo'ldi. It is a big deal😎

But hafta Berlindan ishladim. Rasmdagi legodek-yeg'ilgan qora bino Amazon tower, 2024 yilda ishga tushishi ko'zda tutilmoqda