Снова про ботов в соцсетях: сегодня случилось со мной.

Оставил коммент про преступность в Лиссабоне на реддите. Получил два практически, но не полностью, идентичных ответа от разных аккаунтов. Оба аккаунта постят в разных сабреддитах. Один про Канаду и игры, другой про айфоны. Других дублирующихся комментариев они не оставляли. Оба до этого не писали ничего про Португалию. По истории обоих аккаунтов я бы не понял, что это боты.

В чем прикол? Зачем? Вроде как бот аккаунты с хорошей кармой продают, но эти комментарии ее не принесут. Слишком специфично и абсолютно никому не интересно. Набивают историю постов, чтобы просто казаться органичными?

Google проводит конкурс приложений с использованием Gemini LLM API.

https://ai.google.dev/competition

Кеш призов в сумме на $1M.
Есть дополнительные призы за использование технологий Google (Flutter, Android, Firebase, итд). Можно набрать до $350k призовых.

Для участия нужно сделать аппку и отправить видео демо.
Дедлайн: 12 Августа 2024
Результаты: Октябрь 2024

Важно. Я залез в правила и нашел там: “open to legal residents of specified countries and territories, excluding those under U.S. embargo”. Из России участвовать не выйдет. Нужно иметь хотя бы ВНЖ одной из поддерживаемых стран, на странице соревнования есть список.

Очень круто для тех, кто уже делает что-то на LLM. Можно и денег выиграть, и получить полезную лычку для привлечения инвесторов, и пересесть на GPT-4o сразу после победы.

Меня попросили осветить новый выпуск подкаста «Для tech и этих». Там руководители tech-команды СберМаркета и хэдхантер менеджер C-level обсуждают, как в 2024 ходить на собеседования, чтобы всё получилось. Какие софт-скиллы сейчас ценятся в IT, какое поведение кандидата считают красным флагом, а что, наоборот, приносит дополнительные очки.

Интересно было послушать о том, как рассуждают на уровне топов. Когда-нибудь обязательно узнаем лично, пока посмотрим со стороны. В целом, многие вещи пересекаются с тем, о чем я писал применительно для работы в IT, так что будет полезно не только топам (много тысяч которых несомненно подписаны на мой канал).

Хороший контент по части поиска работы и для подготовки к поведенческим (бихейв) собеседованиям.

Есть также формат аудио подкаста по ссылке.

Реклама. ООО «ИНСТАМАРТ СЕРВИС», ИНН: 9705118142. Ерид: LjN8KBn3r

Объясните мне кто-нибудь: как у Амазона первый и главный лидершип принцип, основа их религии, это customer obsession, при этом на сайте испанского Амазона нельзя переключить язык с испанского? Камон, в Барселоне на нем даже никто не говорит, а в остальной Испании четыре официальных языка

Amazon leadership principles это отличный гайд для построения компаний. Знание этих принципов так же помогает проходить поведенческие собеседования.

Вот они:
1. Grade-up obsession
2. Ownership of slaves.
3. Invent and Simplify problems to solve.
4. Are Right, A Lot. Leaders are right a lot when they are your manager.
5. Learn and Be Curious about how to make user experience worse.
6. Hire and Develop the Best brainwashed drones.
7. Insist on the Highest Standards, except for workplace safety.
8. Think Big, act small.
9. Bias for Action, specifically legal action.
10. Frugality, accomplish more with less, learn to take bathroom breaks in a bottle during meetings.
11. Earn Trust of your manager and skip.
12. Dive Deep into depression.
13. Have Backbone; Disagree and Commit to ruining the service.
14. Deliver Results, not customer orders.
15. Strive to be Earth's Best Employer, but don't try too hard.
16. Success and Scale Bring Broad Responsibility, pass it to someone else ASAP.

Про рекламу в канале.

С порога в примерно тысячу подписчиков мне стали предлагать рекламу. Было два варианта: занять гордую позу, что я выше этого, или позволить каналу оплачивать моего психолога, чтобы компенсировать эффект от администрации телеграм канала на мою психику. Жадность победила гордыню и вот мы здесь.

Однако я публикую только то, что, по моему мнению, полезно или интересно подписчикам. Если через меня хотят осветить подкаст, то я действительно слушаю этот подкаст. Философия такая, что реклама допустима, если это тоже контент и я был бы готов поделиться им бесплатно. Я беру деньги только с богатых/зарабатывающих. Поэтому если вы видите, что я выкладываю вакансии в нищий стартап друга, это значит, что я с этого ничего не получаю. Такой вот я Робин Гуд, успокаиваю совесть. Так же стараюсь не вводить в заблуждение формулировками, но и добавлять МНЕ ЗА ЭТО ЗАПЛАТИЛИ не хочу.

Я не вижу в рекламе какого-то фундаментального зла, потому что компаниям нужно как-то доносить до людей, что они выложили крутой пост на хабр или что у них появилась крутая вакансия. При этом я понимаю, что любая реклама, даже полезная, бесит вас и меня. Так что это трейд-офф и я стараюсь балансировать.

Как я это вижу, ситуация выигрышная для обеих сторон: компании получают площадку, а я получаю контент который мне не пришлось готовить самому. Я не размещаю канал на рекламных биржах, не считаю цену за показ, не удаляю посты, не распределяю слоты. Короче, никак этим не занимаюсь как бизнесом, просто отказываю в 9 из 10 случаях и поднимаю цены пока рекламы не становится достаточно мало.

Если система дала осечку и я выложил какой-то кринж, то можно написать мне в личку. Пока что был один случай, когда мне написали, я, подумав, снёс пост и вернул деньги.

В общем, финок НКВД не будет.

В ML градация junior/middle/senior работает плохо, поэтому я придумал другой способ измерять профессионализм.

За свой профессиональный путь я обучил 17 213 054 835 параметров и сделал более 500 000 шагов градиентного спуска

Опытные Байезоиды могли заметить недочет в расчетах.

В Байесовской парадигме вероятность это ваша субъективная оценка того, произойдет событие или нет. Если говорить поэтично, то в какой доле параллельных миров оно произойдет. Мы попробовали подставить уверенность 90% в стартапе и обнаружили, что шансы на успех изменились с 2.85% до 3.1%, то есть почти никак.

Но представим, что вы смотрите, как фаундеры сидят за столом и подписывают договор о продаже компании. Явно в этом случае сделка не сорвется в 96.9% случаев. Каким-то образом вероятность должна стать близкой к 100% какой бы там ни был маленький приор.

Все дело в том, что обновление должно быть не одно. С каждым поступающим кусочком информации вероятность должна расти, хотя бы на доли процентов, вплоть до самого экзита. Или уменьшаться? если данные указывают на то, что дела идут плохо.

Например, вы приняли оффер и оказались внутри. Вы узнали, что у компании есть $2M кешом. Вы посчитали и узнали, что seed стартапы с таким runway выживают, скажем, в 70% случаев. Вот и новые данные, снова прогнали Байеса и вероятность поднялась с 3.1% на пару долей процента. И так далее: наняли хорошего инженера, нашли клиента, уволили токсика, итд. Какие именно события учитывать и как именно обновлять это некое Байесианское искусство, но суть такая.

Вот только на момент подписания оффера, когда надо решить брать побольше опционов или побольше кеша, у вас есть только одна оценка. Может быть несколько, если вы учли несколько показателей (например, что фаундеры с опытом экзита на 30% чаще придут к экзиту). Но всё равно данных будет недостаточно, чтобы значительно сдвинуть безжалостный приор в 2.85%

У меня есть личный пример. Я работал в MindsDB когда он был на pre-seed стадии, кажется чисто на ангельском финансировании. До оффера мне казалось, что компания супер: опытные фаундеры, крутой актуальный продукт (AutoML встроенный в базы данных), адекватный подход, конкретная стратегия экзита. После оффера, внутри, я узнал, что продукт сплошная имитация, технической частью рулит токсик, ML сплошная фикция и проигрывает LightGBMRegressor().fit().predict(), направление постоянно меняется, нет клиентов, компания не может достичь показателей для следующего раунда и так далее. Сейчас, несколько лет спустя, у компании всё хорошо: новый раунд от Nvidia и крупные клиенты. Каким-то образом, оказалось, что моё изначальное и неверное неинформированное мнение предсказало исход лучше. Но что будет дальше абсолютно неизвестно, так что вывод может измениться на противоположный.

Вывод: обе мои попытки предсказать исход, снаружи и внутри компании, были сильно хуже рандома. В первом случае из-за отсутствия информации, во втором из-за программистского байаса. Мой личный вывод: можно охладить самомнение, не полагаться на “не ну я точно пойму в какой стартап стоит идти” и спокойно оценивать свои шансы разбогатеть на эквити стартапа

Мем для проветривания Байесианской душноты

Обучение GPT-5
- Сколько шагов обучения потребовалось?
- Все. Мы дошли до конца.

https://carta.com/blog/startup-compensation-h2-2023/

Статистика от Carta по найму в стартапах в конце 2023

Коротко:
* Мало нанимают, много увольняют
* 75% сотрудников стартапов работают в компании меньше 3 лет
* В последние два года стали нанимать сильно больше IC, чем в 2019 и ранее
* Данные по зарплатам в следующем сообщении

Средние зарплаты по стартапам, которые обслуживает Carta, в конце 2023.

Интересно, что C-suite получает < $300k.

Под постом про стендап многие написали, что хотят увидеть выступление. Чтож, ловите те полторы минуты из нового выступления, которые получились неплохо.

Мне достаточно кринжово смотреть, но думал, что будет больнее. Объективно довольно неплохо вышло. Нужно еще работать и работать. Будем считать это видео "до" и поглядим через десяток выступлений как будет "после".

Одна штука, которая меня беспокоит: очень тяжело практиковаться. В каком-нибудь боксе ты можешь заниматься с тренером каждый день по два часа. В стендапе у тебя максимум три выступления в неделю. Это пятнадцать минут на сцене. Мне хочется так много всего попробовать. Что если неподвижно стоять на месте? Говорить очень низким голосом? Писклявым высоким голосом? Только oneliner шутки? Просто все пять минут общаться с аудиторией и шутить на ходу? Где там вообще на сцене лучше стоять, под фонарем или позади? Может сидеть на стуле?

Но это абсолютно нереально чисто по времени. Я так полгода буду только пробовать. Видимо поэтому комики отрабатывают одни и те же шутки по кругу.

То, что кажется смешным при подготовке, может вообще не совпадать с реальностью. Плюс результат зависит от миллиона факторов от настроения аудитории до акустики зала. В итоге ты получаешь очень шумный сигнал.

Короче, few-shot learning.

Будь моя воля я бы каждый день проводил по два часа на сцене пока не почувствовал бы себя уверенно. Скорее бы GPT-4o с рилтайм пониманием видео релизнули, может быть будет моей аудиторией.

# Startup Stock Options: the Shortest Complete Guide for Employees

Мой новый лонгрид про то, что сотруднику нужно знать про опционы в стартапах.

Каждый раз, когда мне предлагали опционы, никто не мог ответить мне на простые вопросы. Это хорошее предложение? Какие шансы заработать, какие шансы всё потерять? Сколько это в деньгах?

Я написал этот гайд как короткое руководство по опционам с целью ответить на вопросы, которые интересуют сотрудника. Несмотря на краткость гайд достаточно полный, чтобы обрисовать основные механизмы, частые практики и ошибки. Его стоит воспринимать как источник правильных вопросов работодателю. Если вы фаундер, то текст может быть быстрым ликбезом для сотрудников.

Всё разбирается на конкретных примерах.

Текст заверен моим другом Васей Кондыревым, ex VC Baring Vostok, фаундером telemetree.io и автором телеграм канала.

Гайд покрывает: основы опционов, как работают экзиты, варианты развития событий которые стоит знать, налоги, размытие долей, статистику выживания стартапов, насколько вам нужно быть везучим, чтобы хорошо заработать и, конечно же, чудесное многообразие способов всё потерять.

Этот лонгрид на английском, но в ближайшее время ожидайте его переводы на разных площадках.

Пока получаю такой фидбек на лонгрид по опционам

To avoid survivorship bias don’t forget to ask a few dead people what they think

https://mtlynch.io/i-sold-tinypilot/

Интересная статья про пет проекты. Автор ушел из Google, чтобы делать бутстрап стартапы. Два года он не зарабатывал ничего. Затем один проект взлетел так, что он не мог справиться со спросом и собрал команду из семи человек. Далее он продал свой бизнес и подсчитал, что за четыре года заработал $920k. То есть 230k в год. Скорее всего меньше чем его зарплата в Google. А если включить первые два года, то вообще 153k.

Суровые реалии