Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований

💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим? Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу. Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой. На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer. Что вас ждёт: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к техническим собеседованиям 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии 👉 Записаться на бесплатный демо-урок

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨‍💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты; — Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ; — Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов. 👉 Посмотреть полную запись можно тут: ● VK ● YouTube 🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты! 👉 Успеть на курс AgentOps

🍙 Задача на выходные: бинарный поиск, который врал 20 лет Этот баг жил в стандартной библиотеке Java почти десятилетие. Проверьте, найдёте ли вы его в C++-версии за 15 минут.

int binarySearch(const std::vector<int>& a, int key) {
    int low = 0;
    int high = static_cast<int>(a.size()) - 1;
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) / 2;
        if (a[mid] < key)      low = mid + 1;
        else if (a[mid] > key) high = mid - 1;
        else                   return mid;
    }
    return -1;
}

🚨 Задача: На каких входных данных функция сломается и почему? Как исправить одной строкой? ✏️ Кто вспомнит, в чём подвох, без гугла — тот настоящий сеньор. Ответы в комментариях ⤵️ 📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека C/C++ разработчика #междусобойчик

🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре! Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.

Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.

Какие навыки проверите: - Архитектура: сборка графов на LangGraph; - Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти; - Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок; - Стейт: логика на сложных развилках. Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение! Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок! Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение. 👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку

ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁 Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель. Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс! 👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps! Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API. 🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление). ● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽. ● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой. 👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока! Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор — В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление. — Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

⭐️ Dream Team 5-го потока: научитесь строить ИИ-агентов у практиков из BigTech 14 июля стартует новый поток курса по разработке ИИ-агентов, и в этот раз мы собрали по-настоящему звездный состав менторов. Это эксперты, которые прямо сейчас определяют развитие AI в России: Yandex Cloud, Avito AI Lab, cloud․ru и НИУ ВШЭ. Чтобы ваш вход в ИИ-инженерию был максимально мощным, мы подготовили специальное предложение: до 30 июня при покупке курса по ИИ-агентам вы получаете еще 2 любых курса Академии в подарок! 🔥 Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке ИИ-агентов и указываете менеджеру ещё два курса, которые хотите забрать бесплатно. 👉Заберите 3 курса по цене 1 на звездном потоке по ИИ-агентам

🍟 Задача на выходные: свой promise/future Лучший способ понять std::promise — собрать его. Допиши общее состояние (shared state) на мьютексе и condition_variable.

template <class T>
struct SharedState {
    std::mutex m;
    std::condition_variable cv;
    std::optional<T> value;
    bool ready = false;

    void set(T v) {
        // TODO: под мьютексом положить value, поднять ready, разбудить ждущих
    }
    T get() {
        // TODO: дождаться ready под cv, вернуть value
    }
};

‼️ Условие: get() блокируется, пока не вызовут set(), и корректно работает, если set() случился до get(). «Ага-момент» — почему именно cv.wait с предикатом, а не голый wait. ✍️ Реализацию присылай в комментариях 📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека C/C++ разработчика #междусобойчик

🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — разбор популярных архитектурных ошибок; — реальные ограничения современных ИИ-агентов; — практические рекомендации по проектированию агентных систем. 👉 Посмотреть запись можно тут: ● VK ● YouTube

🚀 Освойте разработку AI-агентов и получите доступ ещё к двум курсам Академии бесплатно! В 2026 году просто писать код мало. Компании ищут инженеров, умеющих проектировать автономные системы и закрывать задачи бизнеса в разы быстрее. Чтобы вы вышли на рынок с максимальным преимуществом, мы подготовили специальное предложение: покупаете курс по AI-агентам и ещё 2 курса Академии получаете бесплатно! Соберите свой стек под оффер: 🔹 AI-агенты + AgentOps + Архитектура — комбо для бэкендеров и техлидов, чтобы внедрять ИИ без боли для прода. 🔹 AI-агенты + Математика + ML — для тех, кто хочет войти в Data Science. 🔹 AI-агенты + Алгоритмы — чтобы уверенно проходить хардкорные технические собесы. Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке AI-агентов и указываете еще два курса, которые хотите открыть в подарок. Старт обучения — уже в июле. Количество мест ограничено, выбирайте зрелый подход к карьере. 👉 Забрать предложение и освоить ИИ-агентов

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее. Тема:

«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»

Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ? Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса. После урока вы: 🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня; 🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе; 🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI; 🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика. На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью. 🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач

🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться. 23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег. В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥 Чтобы лучше погрузиться в тему: 📺 Выступление про SourceCraft 📖 Статья на Хабре 🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке