JumbaQ Tech
Открыть в Telegram
👩💻 Проводила тех. собеседования в Amazon 🎯 Помогу пройти тех. собеседования Big Tech 📚 Курс Data Structures and Algorithms www.jumbaq.kz 🔻 Запись в след. поток: https://t.me/aidanovakz
Больше752
Подписчики
Нет данных24 часа
+97 дней
+10130 дней
Загрузка данных...
Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
сентябрь '26
сентябрь '26
+29
в 0 каналах
август '26
+138
в 0 каналах
Get PRO
июль '26
+76
в 0 каналах
Get PRO
июнь '26
+1
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+11
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+18
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+43
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+76
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+138
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '25
+36
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+26
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+321
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 15 сентября | +2 | |||
| 14 сентября | 0 | |||
| 13 сентября | +1 | |||
| 12 сентября | +2 | |||
| 11 сентября | +1 | |||
| 10 сентября | +5 | |||
| 09 сентября | +1 | |||
| 08 сентября | +2 | |||
| 07 сентября | +1 | |||
| 06 сентября | 0 | |||
| 05 сентября | 0 | |||
| 04 сентября | +4 | |||
| 03 сентября | +5 | |||
| 02 сентября | +2 | |||
| 01 сентября | +3 |
Посты канала
Amazon vs Google:
Inside Algorithmic Interviews 💻
Чем отличаются подходы интервьюеров в Amazon и Google?
И как успешно пройти алгоритмическое интервью?
22 сентября обсудим это с опытными интервьюерами из индустрии:
🎙 Alba Mustafaj, SDE и Bar Raiser в Amazon Luxembourg.
🎙 Dana Mukusheva, Senior Research Engineer в Google DeepMind.
🎙 Aidana Nurlanova, Модератор, Founder, ex-Amazon SDE.
Разберём:
• Что общего и в чём различия подходов интервьюеров
• По каким критериям оценивают кандидатов
• Как объяснять свои мысли и работать с подсказками
• Что делать, если застряли, и как исправить ошибку
• На чём сосредоточиться при подготовке
📅 22 сентября
🕖 19:00 по Астане (UTC+5)
💻 Онлайн
🎟 25 000 ₸
Регистрация: www.jumbaq.kz/event
| 2 |  🇺🇸 Еще один путь в США: O-1 «виза талантов»
O-1A предназначена для специалистов с extraordinary ability в науке, образовании, бизнесе и других сферах. Для сильных IT-специалистов это один из альтернативных путей в США.
В отличие от H-1B, у O-1 нет ежегодной квоты и лотереи.
Как получить O-1A?
USCIS оценивает профессиональные достижения. Обычно нужно иметь крупную международную награду либо соответствовать минимум 3 из 8 критериев.
Например:
• профессиональные награды
• публикации в СМИ о специалисте
• участие в judging работы других
• significant contributions в своей сфере
• профессиональные или научные публикации
• critical/leading role в известных организациях
• высокая compensation
• членство в ассоциациях с высокими требованиями
При этом соответствия трем критериям недостаточно автоматически: USCIS оценивает весь профиль и уровень признания.
Как выглядит путь для IT-специалиста из Казахстана?
Создать сильный профессиональный профиль → найти U.S. employer или agent → собрать доказательства → petitioner подает Form I-129 → после одобрения пройти visa process → работать в США.
Важно: O-1 нельзя просто самостоятельно оформить на себя. Petition подает U.S. employer или U.S. agent.
Для инженера профиль могут усиливать: значимый impact, media coverage, judging, публикации, open-source contributions, патенты, высокий доход и признание в индустрии, если они соответствуют критериям USCIS.
Плюсы:
• нет лотереи
• нет ежегодной квоты
• можно подаваться в течение года
Минус: высокий порог | 311 |
| 3 |  🇺🇸 Еще один путь в США: H-1B через research и университеты
Обычная H-1B для коммерческих работодателей имеет ежегодный лимит: 65 000 + 20 000 мест для обладателей qualifying U.S. master’s degree или выше.
Но существует cap-exempt H-1B, которая освобождена от этого лимита и обычного отбора.
Кто может спонсировать?
• университеты и некоторые связанные с ними nonprofit организации
• nonprofit research organizations
• government research organizations
Главное преимущество: работодатель может подать H-1B petition в течение года без обычного cap selection.
По данным DHS/USCIS, в FY2025 было около 25 000 одобрений таких H-1B для новых трудоустройств в основных cap-exempt категориях.
Какие позиции можно искать?
• Software Engineer
• Data Scientist
• ML/AI Engineer
• Research Engineer / Scientist
• Bioinformatics
• Professor / Postdoc
• некоторые медицинские специальности
Важно: значение имеет не только должность, но и qualifying employer.
А Big Tech?
Обычная позиция в Google, Amazon или другой коммерческой tech-компании не становится cap-exempt только потому, что компания занимается R&D.
Поэтому этот путь особенно интересен тем, кто готов смотреть шире Big Tech: университеты, research labs и academic/medical institutions.
Еще один нюанс: при переходе в обычную коммерческую компанию впоследствии может потребоваться стандартный H-1B отбор.
Полезные ресурсы:
https://www.uscis.gov/working-in-the-united-states/h-1b-specialty-occupations
Официальный источник. Объясняет лимит H-1B, категории cap-exempt работодателей и переход из cap-exempt employment в обычную коммерческую компанию
https://www.higheredjobs.com/
Крупнейший сайт вакансий в университетах США: software engineering, research computing, data science, ML, bioinformatics, postdoc и faculty roles. | 293 |
| 4 |  Инженеры, обратите внимание на этот бесплатный онлайн-ивент от Amazon!
11 сентября AWS проводит виртуальную встречу для Software Development Engineers (SDE) и Network Development Engineers (NDE).
На встрече расскажут:
- чем занимаются команды AWS Software и Network Development;
- какие технологии и масштабные задачи они решают;
- как устроен процесс найма в AWS;
- советы по подготовке к интервью;
- реальные истории и карьерные пути инженеров AWS.
📅 11 сентября
🕖 19:00–20:30 GMT+5
💻 Онлайн
Это хороший шанс лучше понять, какие инженерные роли есть в AWS, как найти подходящую команду и чего ожидать от рекрутингового процесса. По описанию мероприятие открыто для специалистов из разных стран.
https://app.brazenconnect.com/events/JnO1L?? | 331 |
| 5 |  Видеосообщение | 271 |
| 6 |  🇺🇸 Еще один путь в Big Tech в США: F-1 → H-1B
Один из распространенных маршрутов:
Учеба в США → internship → OPT → full-time job → H-1B
F-1 - студенческий статус для обучения в США. Во время учебы можно получать практический опыт по специальности, например через CPT.
После выпуска можно получить OPT - разрешение на работу по специальности до 12 месяцев.
Для определенных STEM-программ доступно продление еще на 24 месяца. То есть потенциально можно работать в США до 3 лет после выпуска.
В этот период многие выпускники находят full-time работу, а работодатель может регистрировать их на H-1B.
И это действительно распространенный маршрут.
По данным USCIS за FY2024, среди 73 571 одобренной H-1B petition около 71% приходилось на людей с предыдущим статусом F-1/F-2.
Плюсы:
• учеба и networking в США
• доступ к internships
• до 3 лет OPT для подходящих STEM-программ
• время найти работодателя для H-1B
Минусы:
• дорогое обучение
• работа не гарантирована
• есть требования к OPT employment
• H-1B все равно зависит от работодателя и cap selection | 277 |
| 7 |  🇺🇸 Еще один путь в Big Tech в США: L-1 виза
В отличие от H-1B визы, L-1 обычно используется для внутреннего перевода сотрудника из зарубежного офиса компании в американский.
Например:
Работа в Amazon в Европе → internal transfer → Amazon USA.
Чтобы претендовать на L-1, обычно необходимо проработать минимум 1 непрерывный год за пределами США в qualifying organization в течение последних 3 лет.
Есть две основные категории:
L-1A - для managers и executives.
Максимальный срок пребывания в статусе L-1A - до 7 лет.
L-1B - для сотрудников со specialized knowledge: специальными знаниями о продуктах, процессах, технологиях или работе конкретной компании.
Максимальный срок - до 5 лет.
Почему L-1 интересна?
• нет ежегодной квоты как у H-1B
• нет H-1B selection process
• может быть способом перейти из международного офиса компании в США
Но есть ограничения:
• сначала нужно получить необходимый опыт в qualifying organization за пределами США
• американская и зарубежная компании должны иметь qualifying corporate relationship
• L-1 привязана к qualifying employer, поэтому это не виза для свободной смены работодателей
Для инженера один из возможных сценариев выглядит так:
Big Tech в Европе/Канаде/другой стране → минимум год работы → поиск internal transfer opportunity в США → L-1. | 277 |
| 8 |  🇺🇸 Один из путей в Big Tech в США: H-1B
H-1B - рабочая виза для квалифицированных специалистов, включая IT специалистов.
Как это работает?
Можно напрямую подаваться на вакансии американских компаний, которые готовы спонсировать H-1B. После получения оффера работодатель запускает иммиграционный процесс.
Для большинства коммерческих работодателей действует ежегодный H-1B лимит:
• 65 000 - основная квота
• +20 000 - дополнительная квота для кандидатов с master’s degree или выше, полученной в qualifying U.S. university
Если заявок больше доступной квоты, USCIS проводит отбор.
При этом американское образование для основной квоты не обязательно. Кандидаты с образованием из других стран также могут претендовать на H-1B при соответствии требованиям.
Плюсы:
• прямой путь к работе в США
• не нужно сначала работать в офисе компании в другой стране
• многие крупные tech-компании спонсируют H-1B
• высокий уровень compensation на американском рынке
Минусы:
• высокая конкуренция за позиции со sponsorship
• оффер не гарантирует получение H-1B
• процесс зависит от работодателя
• статус связан с H-1B employment, хотя сменить работодателя можно через новый H-1B petition | 286 |
| 9 |  Какие специалисты сейчас особенно востребованы в Big Tech?
На вебинаре с Kelsey Brantes, Senior Recruiter с 10+ годами опыта в Amazon и Microsoft, мы обсуждали, какие направления сейчас наиболее перспективны для международной карьеры.
AI / ML
Самое очевидное направление роста. AI Engineer уже занимает в 14 раз большую долю среди наймов software-инженеров и смежных ролей в США, чем в 2019 году.
Data Engineering
AI невозможен без данных и инфраструктуры. Data Engineer остается одной из наиболее распространенных специальностей рядом с классическим Software Engineering.
Software Engineering
Разработчики никуда не исчезли. В США количество software development вакансий заметно восстанавливается: почти +15% с февраля 2025.
Но есть важный тренд: рост идет прежде всего за счет senior и AI-related позиций. 71% прироста вакансий за последний год пришлось на senior roles.
Security
Чем больше cloud, AI и данных, тем выше потребность в cybersecurity. Особенно интересны направления cloud security, application security и AI security.
Product Management
Product остается важной функцией Big Tech, но для международной релокации может быть сложнее: такие позиции часто требуют сильного понимания локального рынка, пользователей и бизнеса.
Главный тренд 2026: растет ценность специалистов на пересечении software + AI + data. | 356 |
| 10 |  Kelsey после время вебинара поделилась подборкой лучших ресурсов со свежими вакансиями в Big Tech и международных компаниях.
Напишите в комментариях "+", чтобы получить ресурс 🙌 | 354 |
| 11 |  Крупнейшие технологические компании как Big Tech имеют инженерные хабы по всему миру:
🇺🇸 США: Seattle, San Francisco, New York, Austin, Boston
🇨🇦 Канада: Toronto, Vancouver, Montreal
🇬🇧 Великобритания: London, Cambridge
🇮🇪 Ирландия: Dublin
🇩🇪 Германия: Berlin, Munich
🇳🇱 Нидерланды: Amsterdam
🇫🇷 Франция: Paris
🇨🇭 Швейцария: Zurich
🇵🇱 Польша: Warsaw, Kraków, Wrocław
🇪🇸 Испания: Madrid, Barcelona
🇮🇱 Израиль: Tel Aviv, Haifa
🇦🇪 ОАЭ: Dubai, Abu Dhabi
🇮🇳 Индия: Bengaluru, Hyderabad
🇸🇬 Сингапур: Singapore
🇯🇵 Япония: Tokyo
🇦🇺 Австралия: Sydney, Melbourne
И это далеко не полный список.
Если ваша цель - международная карьера, не стоит ограничиваться одной страной. У одной Big Tech компании могут быть десятки офисов по всему миру, а возможности найма и релокации отличаются от рынка к рынку.
В следующих постах разберу, где сейчас больше возможностей, куда подаваться junior и experienced инженерам и какие рынки рассматривать для релокации. | 357 |
| 12 |  Как попасть в США через работу?
Куда сейчас лучше подаваться junior-инженеру?
Где компании охотнее спонсируют визы?
И что вообще происходит с наймом в Big Tech в 2026 году?
На прошлой неделе мы почти 3 часа обсуждали эти вопросы с Kelsey Barrantes, Senior Recruiter с 10+ годами опыта в Amazon и Microsoft.
Сравнивали рынок США и Европы, говорили о релокации, визах, текущем job market и реальных путях в глобальные компании.
Получился не просто вебинар, а почти трехчасовой crash course по международному найму.
Теперь я буду постепенно разбирать самые полезные инсайты из этого вебинара здесь 🙌 | 367 |
| 13 | Уже через два часа начнется наш USA vs EU Big Tech Hiring Webinar!
Успейте зарегистрироваться и узнать, про разницу в найме и как правильно подаваться 🙌 | 562 |
| 14 |  На прошлой неделе завершился четвёртый поток Resume Bootcamp 👏
Вот какие частые ошибки в резюме заметила Kelsey Barrantes, Senior Big Tech Recruiter:
1. Ошибки в Правописание терминов. Например, Келси обратила внимание на тайтл “Fullstack” в одном из резюме. Международный стандарт “Full-stack”, через дефис. В видео Келси объясняет, почему это важно и как такие детали могут повлиять на поиск в ATS и найм.
2. Не использование Стандартных названий. Лучше использовать привычные для рынка формулировки позиций: например, UI/UX, а не UX-UI, и Contract / Contractor вместо непонятного зарубежному рекрутеру термина “outstaff contractor”.
Когда участник спросил, важно ли указывать в резюме статус Contract или Full-time, Келси ответила: для Big Tech важнее реальный вклад кандидата, что он сделал, за что отвечал и какого результата достиг. Если по факту у вас был тот же уровень ownership, что и у штатных сотрудников, этот статус можно не акцентировать в резюме. Детали контракта при необходимости можно уточнить позже, на этапе background check.
3. Ошибки в Грамматике. В одном из пунктов было написано: “contributing to an 60% increase”. Келси исправила на: “contributing to a 60% increase”.При этом Kelsey дополнила, что одна небольшая грамматическая ошибка не остановит рекрутера от рассмотрения кандидата. Но если такие ошибки повторяются по всему резюме, это уже вызывает вопросы.
4. Использование Локальных тайтлов. “Strong Middle Backend Engineer” может быть понятен, например, в Казахстане например в Kaspi. Но для рекрутера из Big Tech такой тайтл может выглядеть как ошибка перевода или просто вызвать вопрос: что именно означает этот уровень? Лучше адаптировать название роли к международным стандартам.
Главная мысль Kelsey: рекрутер не должен гадать, является ли необычная формулировка локальной спецификой, ошибкой перевода или непонятным уровнем. Резюме должно быть ясным с первого прочтения.
Лайфхак совет:
Перед отправкой резюме проверьте три вещи: английскую грамматику, единообразие терминов и понятность названий ролей для человека за пределами вашего локального рынка. | 573 |
| 15 |  Kelsey, Senior Recruiter с 10+ годами опыта в Amazon (UK) и Microsoft (USA), передаёт всем привет 👋
И приглашает на вебинар, где расскажет про найм в Big Tech в США и Европе, частые ошибки кандидатов и поделится инсайтами из своего опыта.
Для регистрации заполните анкету по ссылке:
jumbaq.kz/event 🙌 | 634 |
| 16 |  На август открываю 4 места на индивидуальную карьерную консультацию 🙌
Если вы планируете выйти на международный рынок или попасть в Big Tech, но не знаете, на какие роли подаваться и на чём сфокусироваться, то это консультация для вас.
На 60-минутном созвоне мы разберём ваш профиль, скилл ассессмент, вопросы и стратегию подготовки.
После консультации вы получите:
- запись встречи;
- письменное саммари;
- роадмап на 30–90 дней;
- список подходящих вакансий;
Все подробности на сайте https://www.jumbaq.kz/consultation | 547 |
| 17 |  Планируете подаваться в Big Tech в США или Европе?
Узнайте, чем отличаются два рынка от рекрутера, который нанимал кандидатов по обе стороны Атлантики.
Приглашаю вас на вебинар с Kelsey Barrantes, Senior Big Tech Recruiter с 10+ годами опыта найма в Microsoft (США) и Amazon (Лондон).
На вебинаре разберём:
- как оценивают кандидатов в США и Европе;
- чем отличаются требования к резюме и опыту;
- какие критерии остаются едиными для Big Tech;
- что учитывать при выборе рынка и вакансии;
- какие ошибки чаще всего совершают международные кандидаты.
Все участники получат запись вебинара и дополнительные материалы 🙌
📅 Дата: четверг, 20 августа
🕒 Время: 19:00 (Астана)
💻 Формат: онлайн
💰 Стоимость: 25 000 ₸
Регистрация по ссылке www.jumbaq.kz/event | 557 |
| 18 |  На этой неделе мы провели встречу третьего пилотного потока Resume Bootcamp!
И участникам особенно повезло: их резюме разбирал не один, а сразу ДВА Big Tech-рекрутера!
Хочу представить вам Kelsey Barrantes, Senior Recruiter с более чем 10-летним опытом найма в Big Tech.
Келси работала в Amazon в Лондоне и Microsoft в США, нанимая специалистов на позиции как в Европе, так и в Америке.
На встрече Resume Bootcamp Келси присоединилась к нам в качестве наблюдателя, но не смогла остаться в стороне: она поделилась с участниками своими наблюдениями о найме на европейские позиции: требованиях к кандидатам, особенностях резюме и отличиях от американского рынка.
А скоро мы проведём с Келси отдельный вебинар:
🇺🇸 USA vs. 🇪🇺 EU: как отличается найм в Big Tech?
Обсудим:
- одинаково ли оценивают кандидатов в США и Европе;
- чем отличаются требования к резюме и опыту;
- какие критерии остаются едиными для Big Tech;
- что важно учитывать при выборе страны и вакансии;
- какие ошибки совершают международные кандидаты.
Анонс и дату опубликую совсем скоро.
Готовьте вопросы для человека, который видел процесс найма Big Tech с обеих сторон Атлантики 🙌 | 469 |
| 19 |  После Amazon я два года работала тимлидом в Астане. И вот что я заметила.
В Казахстане и в целом в СНГ очень сильные технические разработчики. Я говорю это как человек, который работал в Amazon рядом с тех. лидами, получившими научные патенты, или теми, кто разрабатывал саму Java в Sun Microsystems до Amazon.
Многие местные разработчики знают всю подноготную Spring, могут написать элегантный многоуровневый JOIN в PostgreSQL или реализовать полноценный сервис за очень короткий срок.
Но когда они набираются опыта и начинают подаваться на вакансии в Big Tech, то часто получают отказ еще на этапе скрининга резюме, даже не получив приглашения на собеседование.
Чтобы понять причину, я попросила Varun Suri, senior-рекрутера из Amazon с десятилетним опытом, проанализировать резюме нескольких кандидатов.
Он сказал, что эти резюме не прошли бы скрининг и у него.
Когда я спросила почему, он ответил:
«Я не вижу impact их работы».
Местных разработчиков часто учили быстро выполнять задачи и не задавать лишних вопросов.
Но их почти не учили думать о влиянии кода на бизнес.
Какую бизнес-проблему решает задача?
Что меняется для клиентов?
Что становится быстрее, дешевле или надежнее?
Сколько компания экономит или зарабатывает?
Что стало лучше после появления этого кода?
Это особенно критично для кандидатов уровня Middle и выше.
Если в резюме нет результатов и метрик, сложно понять масштаб и ценность их работы.
Как получить эти метрики?
1. Если сервис уже работает в продакшене, поговорите с продакт-менеджерами или технической поддержкой. Узнайте, какую проблему компания пытается решить. Скорее всего, у команды уже есть KPI или определенная метрика.
После выполнения задачи вернитесь к этим данным и зафиксируйте результат в цифрах.
Возможно, удалось ускорить процесс, сократить количество ошибок, улучшить конверсию или повысить производительность на X%.
2. Если проект еще не вышел в продакшен, можно сфокусироваться на технических улучшениях.
Например:
снизили latency или response time на X%;
сократили потребление памяти;
увеличили пропускную способность;
снизили количество ошибок;
ускорили деплой или тестирование.
3. Если вы студент и пока не работаете, можно создать собственный проект, попробовать привлечь первых пользователей и собрать реальные метрики. Либо описать конкретное техническое улучшение и его измеримый результат.
Участники Resume Bootcamp, которые получили индивидуальный фидбек от Varun, говорят, что больше всего времени у них ушло на то, чтобы вспомнить impact старых задач, особенно выполненных несколько лет назад.
Чтобы этого не происходило, Varun рекомендует вести Career Journal, в котором можно фиксировать задачи, результаты и их влияние.
Также можно использовать GPT. Я подготовила короткий промпт, который можно применять перед началом новой рабочей задачи.
Ты опытный карьерный консультант и бывший Hiring Manager из Big Tech, например Amazon, Google или Meta. Я собираюсь начать новую рабочую задачу. Помоги проанализировать ее с точки зрения будущего резюме.
Определи:
Какие бизнес- и технические метрики стоит начать отслеживать с первого дня.
Какие количественные результаты можно будет использовать в резюме: скорость, стоимость, надежность, масштаб, производительность, качество и другие показатели.
Какие данные и доказательства нужно собирать по ходу работы, чтобы позднее подтвердить влияние проекта.
Какие вопросы стоит задать менеджеру или команде, чтобы лучше понять ожидаемый бизнес-эффект.
Как Big Tech-рекрутер или Hiring Manager оценил бы такую задачу и что сделало бы ее сильным пунктом в резюме.
После этого предложи список конкретных метрик и чек-лист того, что нужно фиксировать во время выполнения задачи.
Если вы хотите получить персональный разбор резюме от Big Tech-рекрутера и увеличить шансы на приглашение на интервью, присоединяйтесь к Resume Bootcamp 🙌 | 520 |
| 20 |  «Я готовился к Big Tech, подавался, но в итоге получал одни отказы. Это нереально, поэтому я забросил».
Я слышала такое от нескольких людей во время консультаций.
И они не врут.
Такие цели, как попасть в Big Tech, стать космонавтом или построить процветающий бизнес, действительно очень сложные. Вероятность успеха невысока.
Но потом я спрашиваю:
«У вас есть друзья или знакомые, которые попали в Big Tech?»
Практически у всех ответ положительный. Иногда это однокурсник, иногда знакомый, иногда человек из социальных сетей.
Я внимательно слушаю, но обычно ничего не говорю и меняю тему.
Этот пост я посвящаю людям, которые сдались, потому что решили, что их цель невозможна.
Попробую выступить в роли стороннего наблюдателя.
Есть две фразы:
«Это нереально».
«Поэтому я забросил».
Фраза «это нереально» описывает объективную реальность.
Однако наличие друзей и знакомых, у которых получилось, доказывает, что в реальности эта цель реальна и достижима.
Вы забросили не потому, что это невозможно.
И я ни в коем случае не критикую. Я лишь с эмпатией призываю быть честными с самими собой.
Вы забросили, потому что приняли такое решение.
И имеете на это полное право.
Но почему?
На этот вопрос мне хотелось бы услышать честный ответ.
Может быть, вы не так сильно этого хотели?
Или текущая работа вас в целом устраивает?
Возможно, это вообще не ваша мечта, а цель, навязанная обществом или социальными сетями?
Тогда возникает другой вопрос:
Чего вы на самом деле хотите от своей карьеры?
Что хотите сделать или попробовать, чтобы реализовать свой потенциал?
К сожалению, я не могу помочь человеку достичь цели, если он уже отказался и сдался.
Я могу подготовить к алгоритмическим собеседованиям.
Я могу помочь подготовить резюме для Big Tech.
Но я не могу захотеть этого за другого человека.
Я не могу раздуть внутренний огонь, которого нет.
Если не осталось даже искры, здесь я, к сожалению, бессильна.
Только у самого человека есть доступ к спичке, способной зажечь хотя бы небольшой огонек.
Через намерение, мечту и приложенные усилия.
И главное, через веру в то, что человек достоин карьеры, о которой мечтает.
Такие важные цели достигаются не за один год.
Будет много отказов и ошибок. Но каждая исправленная ошибка, каждый отработанный фидбэк и каждая новая попытка приближают к цели.
Это похоже на обучение нейронной сети.
Возможно, вам знаком термин «градиентный спуск» (gradient descent).
Это алгоритм, который помогает находить лучшее решение не за один шаг, а постепенно. После каждой итерации он оценивает ошибку, немного корректирует направление и делает следующий шаг, чтобы ошибка становилась все меньше.
Так обучаются современные модели искусственного интеллекта.
Градиентный спуск не останавливается после первых ошибок.
Он продолжает вносить небольшие корректировки, пока ошибка не станет минимальной.
Конечно, алгоритмам проще. У них нет эмоций, травм, страха осуждения или давления общества.
Но пока мы учим машины и создаем AI, возможно, есть кое-что, чему и нам стоит у них поучиться. | 360 |
