Telegram-канал rockyourdata - Инжиниринг Данных: Unsorted

Инжиниринг Данных

07 April 2025 16:03

Понравилась статья The Reality of Tech Interviews in 2025.

Так как я сам регулярно прохожу собеседования на позиции от Staff Data Engineer до VP of Data Engineering & Analytics, чтобы оставаться в курсе происходящего в индустрии, понимать реальные ожидания по зарплате и уровню, а также следить за эволюцией процессов найма, — статья отлично отражает текущие проблемы для инженеров. Менеджерам среднего звена еще сложней.

В Surfalytics мы придерживаемся принципа прозрачности: делимся между собой зарплатными ожиданиями, предложениями и опытом прохождения интервью. Да и просто приходится собеседовать аналитиков и инженеров.
⠀
На мой взгляд, отечественный рынок ждут схожие изменения — пусть и с задержкой, но вектор очевиден. Легче точно не станет.

У меня у самого есть несколько замечательных примеров, когда я успешно прошел все этапы и в ожидании офера получал отказ, так как выбрали другого кандидата, который больше понравился или согласен на меньшие деньги (на 50% меньше).

Ключевые моменты из статьи (ChatGPT):

Ключевые проблемы и вызовы тех. собеседований в 2025 году:

1. Рынок противоречий:
- Спрос на инженеров восстанавливается, но *весьма избирательно*.
- Полный переход к remote свернулся: таких позиций становится всё меньше.

2. Ужесточение требований:
- Уровень сложности DSA и system design интервью вырос на 1 "стандартное отклонение".
- Алгоритмы LeetCode Hard стали нормой даже на mid/senior уровнях.
- От кандидатов требуют чистого кода, обработки ошибок и валидации — даже в лимите по времени.

3. Столкновение с реалиями:
- Большинство стартапов и Big Tech усилили этап team match — он стал ещё одним отбором, не гарантирующим оффер даже после успешного прохождения технических этапов.
- Много квалифицированных кандидатов → компании стали избирательны до мелочей.

4. Сильный дисбаланс в спросе:
- AI-инфраструктура, ML Ops и генеративный AI — горячие направления с высокими ЗП.
- Frontend, backend и mobile — сильно охлаждённый рынок с низкой текучкой и сокращёнными командами.

5. Драматическое падение шансов для джунов:
- Университетские наймы массово урезаны.
- Даже выпускники топовых вузов, проходят по 100+ собеседований и не получают ни одного оффера.

6. Давление на EM и Staff-инженеров:
- Менеджеров требуют "рукастых", умеющих писать код, а не просто управлять.
- Staff-инженеров часто понижают в уровне (downleveling) — предлагают позиции на ступень ниже, даже при хорошем перформансе.

7. Разрыв между Big Tech и стартапами в интервью-форматах:
- FAANG по-прежнему держится за алгоритмические интервью.
- Стартапы и mid-size компании внедряют реалистичные задачи, проекты и разрешают использование AI-инструментов.

8. Компенсации и конкуренция:
- В AI-инфраструктуре можно получить $1M+ total comp, но только при *узкоспециализированном опыте*.
- Инженеры с узкой специализацией в закрытых технологиях Google/Meta — менее конкурентоспособны на открытом рынке.

9. Влияние ИИ:
- Кандидаты массово используют LLM на фоне неадаптированных интервью.
- Это подрывает смысл классических задач — но Big Tech пока не спешит менять подход.

10. Проблема "потерянного поколения" инженеров:
- Массовое сокращение входа новых разработчиков может привести к дефициту mid-level через 3–5 лет.

Как у вас дела обстоят в ваших краях?