Мы проводим собеседования, чтобы переплачивать
Какое главное качество хорошего инженера? Построение сложных масштабируемых систем? Отнюдь нет. Главное качество — это построение эффективных систем.
Текущие собеседования в IT направлены на проверку опыта уровня FAANG. Но как много продуктов реально требуют такой сложности?
Если у тебя в стеке нет {{модного инструмента X}} или ты не внедрял распределенные очереди там, где хватило бы одной таблицы в БД — в глазах нанимателя ты "слабый" специалист. Это создает мотивацию строить переусложненные системы ради строчки в резюме.
Я не раз слышал на конференциях доклады в духе: "Как мы внедрили технологию Х и какие мы крутые". А за кулисами — разговоры о том, как за этим стоят сотни миллионов, потраченных впустую. Часто было бы проще и дешевле не внедрять "молодежное и хайповое", а оптимизировать текущую технологию.
Судя по тому, что я слышу от коллег, проблема вышла за пределы разработки. В продакт-менеджменте если ты не проводил десятки А/Б тестов и глубоких исследований — ты якобы не профи. Но кто считает эффективность самого исследования? Месяцы работы и куча денег часто уходят на мизерный профит, который не окупает само исследование.
Я не говорю, что сложность не нужна. Но она должна быть необходимостью, а не опцией.
Настоящий профессионализм сегодня — это уметь найти самое простое решение, которое даст максимальную пользу пользователю и бизнесу в текущем цикле продукта. Все остальное — это налог на текущие "правила игры" в найме.
· 15.04
Правила игры могут измениться только если большой игрок (Google/OpenAI/Amazon и другие) не решат поменять свой подход в найме и это будет успешным изменением. Или когда появится новая компания, которая станет успешной и большой, и важный фактор ее успешности, это будет новый подход в найме. Пример такого сдвига, это Google, Amazon, но менее удачные примеры Spotify со своими squad.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён