FAANG Master

Токенмаксинг Ещё один свежий buzzword. Это когда сотрудники соревнуются в использовании AI-токенов, часто прибегая к бесполезному использованию AI ради самой метрики. Понятие возникло в Meta, но тренд распространился на многие компании, особенно на Amazon. Я работал в обеих компаниях. Смотри также: Coffee Baging

Завтра будет стрим Начало в 16:00 по Лондону или 18:00 по Москве. https://youtube.com/live/ZDe2kiieIAw

Вышел трейлер документалки C++: The Documentary Сам фильм выходит 4 июня 2026 года. Фильм спонсируется HRT (Hudson River Trading). Это топовая трейдинговая компания, специализирующаяся в том числе на high frequency трейдинге. Сам трейлер: https://youtu.be/NXwTRzywDSk?si=lmNOn_VyeXJTvDwj

Сколько я заработал в Meta за 4 года работы (не учитывая 2025). Это данные по p60 формам, которые выдает работодатель для заполнения налоговой декларации.

Ректутеры из Jane Street активизировались. Получил 3 сообщения за неделю. Пособеседоваться что ли. Хотя пока лень.

Робот, заменяет человека Трансляция идет уже третий день. Робот Helix-02 непрерывно работает на конвеере. Переварачивает посылки этикеткой вниз для последующего автоматического сканирования. https://www.youtube.com/live/luU57hMhkak?si=qv9jkPg-INvkNB9J

Интервью с еще одним физтехом Закончил МФТИ и ШАД. Основал инфраструктурную компанию по работе с подписками Adapty, которая генерирует 20 миллионов долларов ревенью. Живет в Лондоне. Интервью: https://youtu.be/a2Kk6P2wRNQ?si=i7tXu-QN80yTUbYY Его линкедин: Vitaly Davydov

Какой скилл имеет смысл освоить всем программистам в 2026? Попробуйте разработку при помощи Claude Code. Ресурсы, с чего начать: 1) Практическое видео от Бориса Черного (создатель Claude Code): Mastering Claude Code in 30 minutes 2) Официальный курс от Anthropic: https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action 3) Официальная документация. Ссылка: code.claude.com/docs

**Имеет ли смысл учиться в STEM-вузе (физмат, технический вуз) в 2026 в эпоху AI?** Мое мнение: Да, и даже более актуально, чем 10 лет назад. Но при этом не стоит рассматривать обучение в физмат вузе как способ получения профессии и тем более как способ получения конкретных знаний. Я закончил МФТИ. При этом ни в школе, ни в универе я не планировал становиться программистом. Тем более, когда я поступал, число программистов было не так много в странах СНГ. Эта индустрия только начала приходить к нам. Техническое образование позволяет вам в первую очередь развить специфичный тип мышления (аналитический склад ума, научный подход ко всему, логика, внимательность к деталям, критическое мышление, точность в рассуждениях и много всего другого), который пригодится в куче профессий, в том числе в тех, которых еще нет или они только зараждаются. Более того, как сам процесс обучения, так и сдача контрольных, зачетов, экзаменов позволяет вам развить очень важный навык - быстро и в нужном уровне погружения разбираться в сложных технических темах. При этом не важно чему конкретно вы обучаетесь сейчас. Это может быть физика, математика, биотех, основы Computer Science или ML. Не стоит это рассматривать сейчас как ваша конечная специальность. Сейчас скорость изменений увеличивается и уже не работает получение одной специальности в вузе на всю жизнь. Но это позволит в нужном возрасте заложить нужный тип мышления и навыки эффективного самообразования.

**Топ компаний по WLB+зп, которые нанимают в Лондоне, для тех, кто имеет Java бэкграунд** Это расширенный топ, аналогичный Топ компаний, которые нанимают в Лондоне, для тех, кто ценит WLB при хорошей зп и имеет Java бэкграунд Я убрал фильтры по нижней оценке по WLB и по нижней зп. Рейтинг высчитывался по формуле: оценка по WLB + оценка по зп. Оценка по зп вычислялась так: зп Senior от 100 до 150 - 3, от 150 до 200 - 4, выше 200 - 5. 1) XTX Markets. Оценка: 4,5 WLB: 4,3 ЗП: £260k 2) Jane Street Оценка: 4,4 WLB: 4,2 ЗП: £263k 3) Two Sigma Оценка: 4 WLB: 4,2 ЗП: £204k 4) DRW Оценка: 4,3 WLB: 4,1 ЗП: £209k 5) Google DeepMind Оценка: 4,2 WLB: 3,9 ЗП: £255k 6) The Trade Desk Оценка: 3,9 WLB: 3,9 ЗП: £218k 7) OpenAI Оценка: 4,4 WLB: 3,5 ЗП: £284k 8) Anthropic Оценка: 4,5 WLB: 3,4 ЗП: £390k 9) Databricks Оценка: 4 WLB: 3,4 ЗП: £300k 10) Google Оценка: 4,4 WLB: 4,2 ЗП: £194k 11) Synthesia Оценка: 4,5 WLB: 4,1 ЗП: £151k 12) Bloomberg Оценка: 4 WLB: 4 ЗП: £150k 13) Meta Оценка: 3,6 WLB: 2,9 ЗП: £219k 14) Apple Оценка: 4,2 WLB: 3,7 ЗП: £158k 15) Revolut Оценка: 4 WLB: 4 ЗП: £157k 16) Stripe Оценка: 3,7 WLB: 4 ЗП: £189k 17) Spotify Оценка: 3,9 WLB: 4,2 ЗП: £136k 18) Elastic Оценка: 3,9 WLB: 4,1 ЗП: £128k 19) Expedia Group Оценка: 3,8 WLB: 4 ЗП: £123k 20) Microsoft Оценка: 4 WLB: 3,9 ЗП: £117k 21) Airbnb Оценка: 4 WLB: 3,9 ЗП: £110k 22) Monzo Оценка: 4 WLB: 3,9 ЗП: £138k 23) Starling Bank Оценка: 3,5 WLB: 3 ЗП: £112k 24) Wise Оценка: 3,7 WLB: 3,7 ЗП: £106k 25) Deliveroo Оценка: 3,4 WLB: 3,4 ЗП: £122k 26) Checkout.com Оценка: 4 WLB: 3,2 ЗП: £98k 27) Amazon Оценка: 3,5 WLB: 3,1 ЗП: £115k 28) IBM Оценка: 3,9 WLB: 4 ЗП: £71k 29) Goldman Sachs Оценка: 3,7 WLB: 2,9 ЗП: £125k 30) Deutsche Bank Оценка: 3,8 WLB: 3,9 ЗП: £89k 31) Palantir Оценка: 3,7 WLB: 2,8 ЗП: £131k

Топ компаний, которые нанимают в Лондоне, для тех, кто ценит WLB при хорошей зп и имеет Java бэкграунд Критерий попадания в топ: зп выше £100k в год до уплаты налогов, оценка по WLB на глассдоре выше или равна 3.9, компания нанимает людей с Java бэкграундом. При этом не обязательно вы будете писать на Java, но они готовы принимать с любым или с Java бэкграундом. Рейтинг высчитывался по формуле: оценка по WLB + оценка по зп. Оценка по зп вычислялась так: зп Senior от 100 до 150 - 3, от 150 до 200 - 4, выше 200 - 5. 1) XTX Markets. Оценка: 4,5 WLB: 4,3 ЗП: £260k 2) Jane Street Оценка: 4,4 WLB: 4,2 ЗП: £263k 3) Two Sigma Оценка: 4 WLB: 4,2 ЗП: £204k 4) DRW Оценка: 4,3 WLB: 4,1 ЗП: £209k 5) Google DeepMind Оценка: 4,2 WLB: 3,9 ЗП: £255k 6) The Trade Desk Оценка: 3,9 WLB: 3,9 ЗП: £218k 7) Google Оценка: 4,4 WLB: 4,2 ЗП: £194k 8) Synthesia Оценка: 4,5 WLB: 4,1 ЗП: £151k 9) Bloomberg Оценка: 4 WLB: 4 ЗП: £150k 10) Spotify Оценка: 3,9 WLB: 4,2 ЗП: £136k 11) Expedia Group Оценка: 3,8 WLB: 4 ЗП: £123k 12) Microsoft Оценка: 4 WLB: 3,9 ЗП: £117k 13) Airbnb Оценка: 4 WLB: 3,9 ЗП: £110k 14) Monzo Оценка: 4 WLB: 3,9 ЗП: £138k

Топ AI компаний, которые нанимают в Лондоне Рейтинг вычислялся как сумма оценки глассдора + оценка зп. Оценка зп вычислялась по формуле: TC/(max(TC среди всех компаний)) * 5. 1) Anthropic (оценка: 4.5) В год (до налогов): £390 000 | $530 400 | 39 475 800 RUB В месяц (на руки): £18 207 | $24 762 | 1 842 913 RUB 2) Isomorphic Labs (оценка: 4.5) В год (до налогов): £297 000 | $403 920 | 30 062 340 RUB В месяц (на руки): £14 100 | $19 176 | 1 427 202 RUB 3) OpenAI (оценка: 4.4) В год (до налогов): £284 000 | $386 240 | 28 746 480 RUB В месяц (на руки): £13 526 | $18 395 | 1 369 102 RUB 4) Databricks (оценка: 4) В год (до налогов): £300 000 | $408 000 | 30 366 000 RUB В месяц (на руки): £14 232 | $19 356 | 1 440 563 RUB 5) Google DeepMind (оценка: 4.2) В год (до налогов): £255 000 | $346 800 | 25 811 100 RUB В месяц (на руки): £12 245 | $16 653 | 1 239 439 RUB 6) Synthesia (оценка: 4.5) В год (до налогов): £151 000 | $205 360 | 15 284 220 RUB В месяц (на руки): £7 651 | $10 405 | 774 434 RUB 7) Wayve (оценка: 4.4) В год (до налогов): £153 000 | $208 080 | 15 486 660 RUB В месяц (на руки): £7 740 | $10 526 | 783 443 RUB 8) ElevenLabs (оценка: 4.3) В год (до налогов): £148 000 | $201 280 | 14 980 560 RUB В месяц (на руки): £7 519 | $10 226 | 761 073 RUB 9) PolyAI (оценка: 4.8) В год (до налогов): £95 000 | $129 200 | 9 615 900 RUB В месяц (на руки): £5 471 | $7 441 | 553 775 RUB 10) Microsoft AI (оценка: 4) В год (до налогов): £135 000 | $183 600 | 13 664 700 RUB В месяц (на руки): £6 945 | $9 445 | 702 973 RUB 11) Palantir (оценка: 3.7) В год (до налогов): £131 000 | $178 160 | 13 259 820 RUB В месяц (на руки): £6 768 | $9 204 | 685 057 RUB 12) CoreWeave (оценка: 3.3) В год (до налогов): £120 000 | $163 200 | 12 146 400 RUB В месяц (на руки): £6 346 | $8 631 | 642 342 RUB Смотри также: Топ FAANG/BigTech компаний, которые нанимают в Лондоне Топ 15 хэдж фондов и трейдинг компаний, которые нанимают в Лондоне

Почему, стартовые оферы в FAANG меньше, чем в хэдж фонды, но многие все равно хотят работать в FAANG? Если посмотреть на составленные мною топы хэдж фондов и FAANG/BigTech, которые нанимают в Лондоне, то кажется, что хэдж фонды платят сильно больше. Почему же многие все равно идут работать в FAANG? И в FAANG и в хэдж фондах компенсация состоит из нескольких частей. Приведенные мною суммы на руки в месяц, это не то, что вы будете получать в реальности каждый месяц на карточку. Компенсация в FAANG состоит из трех частей: базовой зп, акции и бонус. Каждый месяц вы будете получать только часть компенсации - базовую зп. Акции будут выплачивать на ваш брокерский счет в соответствии с рассписанием вестинга. Это раз в год, раз в полгода, раз в 3 месяца или раз в месяц. Это зависит от компании и вашего стажа в этой компании. Бонус тоже обычно выплачивают раз в год или раз в полгода. Основной плюс при работе в фанге это то, что акции имеют тенденцию к росту. А акции вам будут выдавать в штуках, независимо от их текущей стоимости. Например, вам будут давать 100 акций раз в 3 месяца. Пусть на момент вашего прихода в компанию, стоимость акции 100 долларов. Т.е. в виде акций вы будете получать $10k в виде акций раз в 3 месяца. Теперь предположим, вы проработали 3 года и цена акций выросла со 100 до 300 долларов. Вам также будут давать по 100 акций раз в 3 месяца. Но их стоимость теперь будет 30 тысяч долларов, вместо 10. Из за роста цен на акции ваш TC(total compensation) может расти в разы без промоушенов. Просто за счет роста цены на акции. При этом мета и гугл дают еще большие рефрешеры. Это дополнительные акции раз в год в зависимости от вашего перфоманса. Например, за время моей работы в Амазон, мой TC вырос в 2 раза за 3 года без промоушена. За счет роста цены на акции и за счет того, что они больший процент акций дают начиная с 3 года работы. Аналогично в мета за счет рефрешеров 2023 года моя компенсация выросла в 3 раза от изначального офера. В хэдж фондах ситуация другая. Ваш TC состоит из базовой зп и огромного бонуса. Акций не дают. Бонус может быть половиной от вашей общей компенсации. Это просто много кеша. Кроме того, собеседования в фанги стандартизированны. Это алгосы, систем дизайн и поведенческое собеседование. Хэдж фонды собеседуют по разному. И там кроме алгосов, нужно знать особенности языка программирования, многопоточность, теорвер. На позиции квантов нужно финансы, трейдинг, специфичную математику и статистику. Но за последние 4 года привлекательность фангов упала из-за постоянных лейофов.

Топ FAANG/BigTech компаний, которые нанимают в Лондоне Рейтинг вычислялся как сумма оценки глассдора + оценка зп. Оценка зп вычислялась по формуле: TC/(max(TC среди всех компаний)) * 5. Зп - примерный стартовый офер. Это TC (total compensation). Туда включена базовая зп, акции и бонус. TC приведен для уровня Senior (5+ лет опыта). Со временем компенсация может резко расти из-за роста цен на акции и получения рефрешеров. Иногда рост в разы. Некоторые компании в списке имеют свои особенности. Revolut - компания не провела на IPO, поэтому стоки там пока виртуальные. В Bloomberg не дают акций, только большой бонус, поэтому компенсация не сильно меняется. У Amazon компенсация низкая, потому что я брал не Senior Software Engineer (SDE 3), а SDE 2 для оценки. Потому что большинство Senior разрабов не из фангов они обычно мапят на SDE 2. 1) The Trade Desk (оценка: 3.9) В год (до налогов): £218 000 | $296 480 | 22 031 080 RUB В месяц (на руки): £10 839 | $14 741 | 1 095 389 RUB 2) Google (оценка: 4.4) В год (до налогов): £194 000 | $263 840 | 19 605 640 RUB В месяц (на руки): £9 783 | $13 305 | 988 670 RUB 3) Meta (оценка: 3.6) В год (до налогов): £219 000 | $297 840 | 22 132 140 RUB В месяц (на руки): £10 883 | $14 801 | 1 099 836 RUB 4) Stripe (оценка: 3.7) В год (до налогов): £189 000 | $257 040 | 19 100 340 RUB В месяц (на руки): £9 563 | $13 006 | 966 437 RUB 5) Apple (оценка: 4.2) В год (до налогов): £158 000 | $214 880 | 15 967 480 RUB В месяц (на руки): £8 199 | $11 151 | 828 591 RUB 6) HubSpot (оценка: 3.4) В год (до налогов): £188 000 | $255 680 | 18 999 280 RUB В месяц (на руки): £9 519 | $12 946 | 961 990 RUB 7) Revolut (оценка: 4.0) В год (до налогов): £157 000 | $213 520 | 15 866 420 RUB В месяц (на руки): £8 155 | $11 091 | 824 144 RUB 8) Bloomberg (оценка: 4.0) В год (до налогов): £150 000 | $204 000 | 15 159 000 RUB В месяц (на руки): £7 847 | $10 672 | 793 018 RUB 9) Spotify (оценка: 3.9) В год (до налогов): £136 000 | $184 960 | 13 744 160 RUB В месяц (на руки): £7 231 | $9 834 | 730 765 RUB 10) Palantir (оценка: 3.7) В год (до налогов): £131 000 | $178 160 | 13 238 860 RUB В месяц (на руки): £7 011 | $9 535 | 708 532 RUB 11) Microsoft (оценка: 4.0) В год (до налогов): £117 000 | $159 120 | 11 824 020 RUB В месяц (на руки): £6 224 | $8 465 | 628 997 RUB 12) Expedia Group (оценка: 3.8) В год (до налогов): £123 000 | $167 280 | 12 430 380 RUB В месяц (на руки): £6 539 | $8 893 | 660 831 RUB 13) Airbnb (оценка: 4.0) В год (до налогов): £110 000 | $149 600 | 11 116 600 RUB В месяц (на руки): £5 856 | $7 964 | 591 807 RUB 14) Amazon (оценка: 3.5) В год (до налогов): £115 000 | $156 400 | 11 621 900 RUB В месяц (на руки): £6 119 | $8 322 | 618 386 RUB

Есть тут, кто еще в универе учится? Напишите в комментах, как за последнее время изменилось ваше обучение? Во времена, когда я учился в МФТИ, существенной частью обучения было решения так называемых "заданий". В начале каждого семестра мы получали "задавальник", в котором перечислялись задания со списком задач, которые нужно решить и сдать к определенной дате. Т.е. можно было не ходить на существенную часть занятий, кроме физры(важна посещаемость), английского и лабораторных(домашку делать надо каждую неделю). А на матан, аналит, физику, теормех, теорфиз, диффуры, тфкп, вычматы и т.д. можно было не ходить регулярно. Главное за семестр сдать 2-3 задания. Это тетрадка с решенными задачами. Сама сдача, кроме проверки решенных задач, заключалась в написании контрольной. Как я понимаю, на контрольные llm не сильно повлияли, кроме как возможности читить. Но само решение задач, как я понимаю сейчас сильно упростилось. В наше время, это была смесь самостоятельного и коллективного решения задач. А также во внутренней сетке были отфотканные решения заданий прошлых лет, где список задач пересекался.

Самое свежее его интервью Это интервью более короткое, не про его карьеру, а просто про Claude Code: https://youtu.be/SlGRN8jh2RI?si=V_IsYn7WKwmlJAGI

Интервью с Борисом Черным Борис - это создатель Claude Code. Он родился в Одессе. В 1995 его семья переехала в США. С 2017 по 2024 работал в Мета, в одно время со мной. В 2024 перешел в Anthropic, где и создал Claude Code. Его линкедин: Boris Cherny Само интервью: https://youtu.be/AmdLVWMdjOk?si=WtjH52JXPrE9CW_W

Есть, кто учится в ШАД или учился не очень давно? В чате есть вопрос про экзамен. Ссылка на чат:https://t.me/faangmasterchat