#interview #amazon #bloomberg
There are plenty of resources that one can use to prepare for technical interviews at large tech giants. I would even say, that there are tons of information that it becomes even more crucial to spend time on the helpful resources only and do not waste time doing/watching/reading bad info.
I have structured the knowledge and skills by topics that one needs to learn and hone before applying to the interviews. I also added some links that helped me to learn the skills to be able to get two offers to Software Developer Engineering positions— one from Bloomberg and another from Amazon. Grasping the key concepts about CS Fundamentals, data structures and algorithms was sufficient to pass the interviews.
If those topis are normally taught in universities for people studying for Computer science or alike degrees. I am come from financial background and therefore, I am eager to spend my time effectively on the relevant resources only.
These topics are mostly useful for those people who want to start a career as an SDE in large companies and have not studied formally CS.
Of course, I had to demonstrate that I had been eager to learn more and honestly that’s just the beginning or so called top of the iceberg. Since then I’ve learned way more of knowledge and concepts to dig and fix problems of any kind (still did not master it).
If you struggle with making sense of where to start from and have a short question, feel free to drop a comment down below or PM me. I will be glad to guide you where I can.
http://balgabekov.com.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/
There are plenty of resources that one can use to prepare for technical interviews at large tech giants. I would even say, that there are tons of information that it becomes even more crucial to spend time on the helpful resources only and do not waste time doing/watching/reading bad info.
I have structured the knowledge and skills by topics that one needs to learn and hone before applying to the interviews. I also added some links that helped me to learn the skills to be able to get two offers to Software Developer Engineering positions— one from Bloomberg and another from Amazon. Grasping the key concepts about CS Fundamentals, data structures and algorithms was sufficient to pass the interviews.
If those topis are normally taught in universities for people studying for Computer science or alike degrees. I am come from financial background and therefore, I am eager to spend my time effectively on the relevant resources only.
These topics are mostly useful for those people who want to start a career as an SDE in large companies and have not studied formally CS.
Of course, I had to demonstrate that I had been eager to learn more and honestly that’s just the beginning or so called top of the iceberg. Since then I’ve learned way more of knowledge and concepts to dig and fix problems of any kind (still did not master it).
If you struggle with making sense of where to start from and have a short question, feel free to drop a comment down below or PM me. I will be glad to guide you where I can.
http://balgabekov.com.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/
#interview #culture #values #amazon
В крупных компаниях, как правило, набор идёт в соответствии со внутренними ценностями (помимо функциональных навыков)
В этой статье автор делится своей позицией на лидерские принципы Амазона. Если у вас мечта устроиться в Амазон, то это must read
https://www.linkedin.com/pulse/how-interview-amazon-leadership-david-anderson
В крупных компаниях, как правило, набор идёт в соответствии со внутренними ценностями (помимо функциональных навыков)
В этой статье автор делится своей позицией на лидерские принципы Амазона. Если у вас мечта устроиться в Амазон, то это must read
https://www.linkedin.com/pulse/how-interview-amazon-leadership-david-anderson
#interview #fang #amazon
“How I passed the Amazon Interview” by Giuseppe Picciano https://link.medium.com/hNRtns1pG7
“How I passed the Amazon Interview” by Giuseppe Picciano https://link.medium.com/hNRtns1pG7
Medium
How I passed the Amazon Interview
And how you can too.
#amazon #leadership #principles
Importance of Amazon's LP "Deep Dive" for Engineers.
You ONCE spend slightly more time to understand how something works and then uses this knowledge as a super power. The easiest way to train this skill is to dig something you do not understand asking 5 Why's. Each time you ask Why you deepen your expertise and gradually get expertise to influence others with the knowledge. It works - I proved it myself several times at Amazon
Importance of Amazon's LP "Deep Dive" for Engineers.
You ONCE spend slightly more time to understand how something works and then uses this knowledge as a super power. The easiest way to train this skill is to dig something you do not understand asking 5 Why's. Each time you ask Why you deepen your expertise and gradually get expertise to influence others with the knowledge. It works - I proved it myself several times at Amazon
#amazon #leadership #principles
Importance of Amazon's LP "Deliver Results" for Engineers.
Perhaps, the most important LP at Amazon is "Deliver Results". It is kind of a minimum requirement from everyone to consistently deliver result. Across all levels it is only about delivering results. No one cares about something cool and complex you learned if it has not customer impact.
"Deliver results" is about your ability to unblock yourself when problems arise: how you can handle conflicting opinions, being not unfamiliar with a technology, or even simply getting comments in the reviews that postpone your delivery.
"Deliver results" is NOT about high quality or high standards. However, the higher your level, the higher quality is expected. At the end of the day, let's be fair, "Deliver results" does not go in the isolation and is normally backed by the other LPs. This makes it very powerful for Amazon.
At the interview, you will be asked about a story when you demonstrated this quality. So be equipped with a story when you were able to deliver results despite difficult circumstances.
Importance of Amazon's LP "Deliver Results" for Engineers.
Perhaps, the most important LP at Amazon is "Deliver Results". It is kind of a minimum requirement from everyone to consistently deliver result. Across all levels it is only about delivering results. No one cares about something cool and complex you learned if it has not customer impact.
"Deliver results" is about your ability to unblock yourself when problems arise: how you can handle conflicting opinions, being not unfamiliar with a technology, or even simply getting comments in the reviews that postpone your delivery.
"Deliver results" is NOT about high quality or high standards. However, the higher your level, the higher quality is expected. At the end of the day, let's be fair, "Deliver results" does not go in the isolation and is normally backed by the other LPs. This makes it very powerful for Amazon.
At the interview, you will be asked about a story when you demonstrated this quality. So be equipped with a story when you were able to deliver results despite difficult circumstances.
#amazon #leadership #principles
Here' more on Deliver Results with example interview questions:
https://dev.to/tda/the-bar-raiser-interview-amazon-lp-deliver-results-kp9
Here' more on Deliver Results with example interview questions:
https://dev.to/tda/the-bar-raiser-interview-amazon-lp-deliver-results-kp9
DEV Community
The Bar Raiser Interview — Amazon LP - Deliver Results
DISCLAIMER: All interview questions used here are already available publicly from sites like Glassdoo...
#areRightALot #leadership #principles #amazon
We make decisions every day - smaller or bigger. One very good LP at Amazon that I naturally tend to follow is "Are Right A Lot". Amazon expects engineers to avoid unnecessary mistakes. Everyone is supposed either to be experienced enough to make decisions using past experience or to use other techniques like deriving decisions from data and design documents (SDE-I, II engineers are terrible writers, though). Ofc, it is also fine to simply discuss something over slack for minor points. This is a significantly useful skill that many of us train each day. If you prepare for an interview, ensure you have a story that exemplifies you approach dealing with ambiguity the right way.
Leaders are right a lot. They have strong judgment and good instincts. They seek diverse perspectives and work to disconfirm their beliefs.We make decisions every day - smaller or bigger. One very good LP at Amazon that I naturally tend to follow is "Are Right A Lot". Amazon expects engineers to avoid unnecessary mistakes. Everyone is supposed either to be experienced enough to make decisions using past experience or to use other techniques like deriving decisions from data and design documents (SDE-I, II engineers are terrible writers, though). Ofc, it is also fine to simply discuss something over slack for minor points. This is a significantly useful skill that many of us train each day. If you prepare for an interview, ensure you have a story that exemplifies you approach dealing with ambiguity the right way.
#Interviews #Amazon
.
I just had a talk with a hiring Bar Raiser about an interesting case happened to me at a de-brief early this week.
We were hiring a guy, who have consistently showing gaps in one of the principles. He was "behaving wrong" in past engagements with his teammates, and also showed the same behavioral pattern in the interview.
.
After the loop was finished, I was certain we would reject him - for not learning on mistakes. In a de-brief though, the team decided to hire him, believing he would be a good fit for Amazon.
.
When I discussed this case with the Bar Raiser, he mentioned that we quite often (if not always), "hire with a risk". However, we always evaluate how big the risk is, if there are overweiging stengths, and if we can come up with an effective and realistic short-period mitigation plan.
.
Anyways, my point is keep doing well at the interviews and do not under-estimate Behavioral part of the interview. If you messed up with one LP, the others can save you.
.
I just had a talk with a hiring Bar Raiser about an interesting case happened to me at a de-brief early this week.
We were hiring a guy, who have consistently showing gaps in one of the principles. He was "behaving wrong" in past engagements with his teammates, and also showed the same behavioral pattern in the interview.
.
After the loop was finished, I was certain we would reject him - for not learning on mistakes. In a de-brief though, the team decided to hire him, believing he would be a good fit for Amazon.
.
When I discussed this case with the Bar Raiser, he mentioned that we quite often (if not always), "hire with a risk". However, we always evaluate how big the risk is, if there are overweiging stengths, and if we can come up with an effective and realistic short-period mitigation plan.
.
Anyways, my point is keep doing well at the interviews and do not under-estimate Behavioral part of the interview. If you messed up with one LP, the others can save you.
👍4
#amazon #leadership #principles #interview #behavioural
В этой статье очень неплохо описывают про поведенческую часть (aka Leadership Principles) в Амазон
Единственное дополнение наверное это в ответах нужно показать размер/сложность/scope задачи, которая будет соответствовать уровню на который вы подаетесь. Если ВКРАТЦЕ:
L4 - делаю сам маленькие компоненты очень хорошо, учусь влиять на команду
L5 - делаю сам средние компоненты, влияю на Команду, учусь влиять на другие команды, учусь создавать видение для своей
L6 - лидирую крупные/сложные задачи (по меркам сложности для одной команды), требующие нескольких человек для реализации и взаимодействия с другими командами. Создаю техническое видение продукта и работаю на bottlenecks в достижении намеченных целей
https://www.levels.fyi/blog/amazon-leadership-principles.html
В этой статье очень неплохо описывают про поведенческую часть (aka Leadership Principles) в Амазон
Единственное дополнение наверное это в ответах нужно показать размер/сложность/scope задачи, которая будет соответствовать уровню на который вы подаетесь. Если ВКРАТЦЕ:
L4 - делаю сам маленькие компоненты очень хорошо, учусь влиять на команду
L5 - делаю сам средние компоненты, влияю на Команду, учусь влиять на другие команды, учусь создавать видение для своей
L6 - лидирую крупные/сложные задачи (по меркам сложности для одной команды), требующие нескольких человек для реализации и взаимодействия с другими командами. Создаю техническое видение продукта и работаю на bottlenecks в достижении намеченных целей
https://www.levels.fyi/blog/amazon-leadership-principles.html
Levels.fyi Blog
Amazon Leadership Principles: Questions and Interview Tips
Get prepared for your Amazon interview by studying their 14 Leadership Principles
👍6
#culture #amazon #life
Ну что, моя жизнь с США продолжается, а Амазон остается Амазоном во всей своей красе... :) 🫠
Одна менеджерка дала мне отзыв, что я слишком много помогаю своим коллегам. Со ее слов, ожидается, что я 90-95% своего времени должен тратить только на себя, свои проекты, цели. 🥰 Таким образом последние пол года, что я помогал трем джунам 👶👶👶прокачаться (двое из которых только из универа), она говорит, что я ничего не делал и даже называет это Red Flag 🚩 :) После всей это прилюдии она предложила мне, чтобы я взял на себя запуск огромной фичи (возможно самой важной для нашей команды на этот год) и в довесок еще кучу рутины🫡, которая физически не помещается в 16 часов в день 💡 :) Так что же я делал последние пол года? 🫣
По факту, же я работая в команде закрыл две большие стратегические инициативы✅ и в тоже время дал ребятам пространства для развития👦👦👦, прикрывая их сложных ситуациях 🥊(про свой подход в развитии, могу рассказать отдельно если интересно).
Первые два месяца я инвестировал в ребят, что теперь позволяет мне пожинать плоды. Они стали самостоятельными в большем количестве вопросов, умеют разбираться с неизвестностью, начали писать тестируемый код (а не просто то, что "работает", но не всегда), и эскалировать когда того треубет ситуация. Двое из троих, на мой взгляд, уже близки к промоушну - теперь им осталось поработать над портфолио проектов.😎😎👦
Следующие полтора месяца, я был в отпуске + занимался переездом в США, что напрямую отразилось на том, что ничего не Deliver. 🤦♂️
Сразу же по приезду в США, последние пару месяцев, я фокусировался на изучении сервиса, который я забираю под свое управление, который состоит из 60+ lambda functions, написан на 5 языках программирования, и состоящий из 17 CI/CD пайплайнов (в общем зоопарк), и у которго очень много "невидимого" технического долга.🕵️ Осознав размеры этого головняка, я сразу же выпросил себе в команду еще одного джуна😎 и начал вводить в курс дела. Выстроил процесс, чтобы решать задачи. Руками этого джуна, убрал ресурсов на 600к баксов в год💰💰💰, сократил количество открытых тикетов в очереди с 50 до 20📬, и обозначил четкий план как довести до 2 тикетов, убрал 120+ нарушений📉, которые висели больше полу года, почистил несколько серьезных рисков по безопасности 🔐и провожу аудит по выявлению неиспользуемых компонетнов.
Чтобы понимали менеджера на этом проекте не было, и я взял на себя эту роль🦧. Все это было согласовано с моим непосредственным боссом, кем она не является, но имеет влияние на мою карьеру. Ее же поставили на этот проект в качестве менеджера и мне теперь с ней жить как минимум год🫣 :) Или как мне всегда советует одна Principal Engineer: "Your job is to make your SDM happy" (в это случае это эта девушка менеджер, не мой босс)🫡. В итоге, я у нее выторговал, что я буду вести одну из самых важных инициатив этого года (а лучше кандидата для этой задачи у нее точно нету), и попросил снять с меня всю рутину в виде развертывания инфраструктуры в новых регионах, проведение Game Days, развития молодых бойцов, и тд🥹. И в случаи когда команда не справляется со своими задачами и они идут ко мне, то я их отправляю к ней 🤓:)
Так что тут я еще немного отбился, но год уже предстоит быть интересным 😋
Ну что, моя жизнь с США продолжается, а Амазон остается Амазоном во всей своей красе... :) 🫠
Одна менеджерка дала мне отзыв, что я слишком много помогаю своим коллегам. Со ее слов, ожидается, что я 90-95% своего времени должен тратить только на себя, свои проекты, цели. 🥰 Таким образом последние пол года, что я помогал трем джунам 👶👶👶прокачаться (двое из которых только из универа), она говорит, что я ничего не делал и даже называет это Red Flag 🚩 :) После всей это прилюдии она предложила мне, чтобы я взял на себя запуск огромной фичи (возможно самой важной для нашей команды на этот год) и в довесок еще кучу рутины🫡, которая физически не помещается в 16 часов в день 💡 :) Так что же я делал последние пол года? 🫣
По факту, же я работая в команде закрыл две большие стратегические инициативы✅ и в тоже время дал ребятам пространства для развития👦👦👦, прикрывая их сложных ситуациях 🥊(про свой подход в развитии, могу рассказать отдельно если интересно).
Первые два месяца я инвестировал в ребят, что теперь позволяет мне пожинать плоды. Они стали самостоятельными в большем количестве вопросов, умеют разбираться с неизвестностью, начали писать тестируемый код (а не просто то, что "работает", но не всегда), и эскалировать когда того треубет ситуация. Двое из троих, на мой взгляд, уже близки к промоушну - теперь им осталось поработать над портфолио проектов.😎😎👦
Следующие полтора месяца, я был в отпуске + занимался переездом в США, что напрямую отразилось на том, что ничего не Deliver. 🤦♂️
Сразу же по приезду в США, последние пару месяцев, я фокусировался на изучении сервиса, который я забираю под свое управление, который состоит из 60+ lambda functions, написан на 5 языках программирования, и состоящий из 17 CI/CD пайплайнов (в общем зоопарк), и у которго очень много "невидимого" технического долга.🕵️ Осознав размеры этого головняка, я сразу же выпросил себе в команду еще одного джуна😎 и начал вводить в курс дела. Выстроил процесс, чтобы решать задачи. Руками этого джуна, убрал ресурсов на 600к баксов в год💰💰💰, сократил количество открытых тикетов в очереди с 50 до 20📬, и обозначил четкий план как довести до 2 тикетов, убрал 120+ нарушений📉, которые висели больше полу года, почистил несколько серьезных рисков по безопасности 🔐и провожу аудит по выявлению неиспользуемых компонетнов.
Чтобы понимали менеджера на этом проекте не было, и я взял на себя эту роль🦧. Все это было согласовано с моим непосредственным боссом, кем она не является, но имеет влияние на мою карьеру. Ее же поставили на этот проект в качестве менеджера и мне теперь с ней жить как минимум год🫣 :) Или как мне всегда советует одна Principal Engineer: "Your job is to make your SDM happy" (в это случае это эта девушка менеджер, не мой босс)🫡. В итоге, я у нее выторговал, что я буду вести одну из самых важных инициатив этого года (а лучше кандидата для этой задачи у нее точно нету), и попросил снять с меня всю рутину в виде развертывания инфраструктуры в новых регионах, проведение Game Days, развития молодых бойцов, и тд🥹. И в случаи когда команда не справляется со своими задачами и они идут ко мне, то я их отправляю к ней 🤓:)
Так что тут я еще немного отбился, но год уже предстоит быть интересным 😋
🔥30❤10
#amazon #culture #software #engineering
Два месяца в Amazon: взлеты, падения. Приехал в США и попал на настоящие Американские горки 🎢🇺🇸
Хочу поделиться, как прошли мои последние пара месяцев в Amazon. Скажу честно – было непросто, но очень интересно. 🌪️💡
С приходом нового босса у нас началась настоящая революция. 💥 Все зашевелились, начали искать новые идеи для продуктов. Я сам успел поучаствовать в 4 проектах за июль, правда, все они в итоге не взлетели. 🚀❌ Менеджмент колбасит во все стороны. 🔄 К началу августа руководство более или менее определилось с направлением, но до конца так ничего и не приняли. Много уровней согласования, много политики, каждый ищет для себя кусок пожирнее, и пристреливается к новым реалиям. 🎭🍖 Руководство в последнюю очередь хочет думать о комфорте разработчиков, когда горит своя карьера. Назначить разработчика на новый проект с горящими дедлайнами - не вопрос! 🔥⏰ Job satisfaction level падает до самого дна. 📉😞
Каждый новый проект это ныряние на глубину без аквалангов - осилить может не каждый. 🏊♂️🌊 Каждый новый проект это - новая команда, новые отношения внутри и вне команды, тонны прочтенной литературы, которой хватит на открытие собственной библиотеки, это изучение десятка репозиториев и архитектуры целевых сервисов на множестве языков и написанных в различных стилях. 📚💻🗣️
Казалось бы что все плохо и нужно уходить искать что поспокойнее. 🚪🏃♂️ Но за более чем пять лет работы в компании я так привык этому ритму. Постоянные вызовы, необходимость быстро адаптироваться и находить решения – все это держит в тонусе и не дает заскучать. 💪🧠🎯
Из минусов наверное только то, что пришлось поставить на паузу образовательный пет проект для разработчиков, так как после работы сил вообще нет 😴⏸️🎓. Когда весь день проводишь в интенсивной работе 💻🔥, вечером уже не остается энергии на личные проекты 🛌. Но я надеюсь, что смогу вернуться к нему, когда ситуация немного стабилизируется ⚖️🔜.
Интересно как в других компаниях? Как вы справлялись? 🤔💼
Два месяца в Amazon: взлеты, падения. Приехал в США и попал на настоящие Американские горки 🎢🇺🇸
Хочу поделиться, как прошли мои последние пара месяцев в Amazon. Скажу честно – было непросто, но очень интересно. 🌪️💡
С приходом нового босса у нас началась настоящая революция. 💥 Все зашевелились, начали искать новые идеи для продуктов. Я сам успел поучаствовать в 4 проектах за июль, правда, все они в итоге не взлетели. 🚀❌ Менеджмент колбасит во все стороны. 🔄 К началу августа руководство более или менее определилось с направлением, но до конца так ничего и не приняли. Много уровней согласования, много политики, каждый ищет для себя кусок пожирнее, и пристреливается к новым реалиям. 🎭🍖 Руководство в последнюю очередь хочет думать о комфорте разработчиков, когда горит своя карьера. Назначить разработчика на новый проект с горящими дедлайнами - не вопрос! 🔥⏰ Job satisfaction level падает до самого дна. 📉😞
Каждый новый проект это ныряние на глубину без аквалангов - осилить может не каждый. 🏊♂️🌊 Каждый новый проект это - новая команда, новые отношения внутри и вне команды, тонны прочтенной литературы, которой хватит на открытие собственной библиотеки, это изучение десятка репозиториев и архитектуры целевых сервисов на множестве языков и написанных в различных стилях. 📚💻🗣️
Казалось бы что все плохо и нужно уходить искать что поспокойнее. 🚪🏃♂️ Но за более чем пять лет работы в компании я так привык этому ритму. Постоянные вызовы, необходимость быстро адаптироваться и находить решения – все это держит в тонусе и не дает заскучать. 💪🧠🎯
Из минусов наверное только то, что пришлось поставить на паузу образовательный пет проект для разработчиков, так как после работы сил вообще нет 😴⏸️🎓. Когда весь день проводишь в интенсивной работе 💻🔥, вечером уже не остается энергии на личные проекты 🛌. Но я надеюсь, что смогу вернуться к нему, когда ситуация немного стабилизируется ⚖️🔜.
Интересно как в других компаниях? Как вы справлялись? 🤔💼
🔥8❤4
#chilling #amazon, #llm #education
Как я научился осваивать новые технологии за 1 день с помощью AI 🚀
Знаете, что меня поражает? Даже в Amazon, где я работаю, многие до сих пор не используют AI-помощников. А ведь это все равно что отказываться от калькулятора и считать в столбик! 🤔
Расскажу свою историю. Недавно получил задачу - сделать оператор для Kubernetes (и да, "буква П в слове Кубернетес означает простота" 😅).
Если делать по-старому, это выглядело бы так:
- День первый: гуглить "что такое Kubernetes"
- День второй: тонуть в документации
- День третий: пытаться понять, какие гайды актуальные, а какие нет
- День четвертый: паниковать и думать "куда я вообще влез?"
Знакомо? 😱
А теперь внимание! 🎯 С помощью AI я сделал всё за один день. Серьезно! Никакой паники, никакого информационного перегруза.
Как это работает:
- AI мгновенно отвечает на любые вопросы
- Объясняет сложные вещи простым языком
- Помогает писать код
- Сразу подсказывает лучшие практики
Это как иметь личного ментора, который доступен 24/7 и никогда не устает от ваших вопросов!
И знаете что самое крутое? Такие помощники доступны каждому. Не нужно быть сотрудником большой компании или иметь особые навыки. Просто начните их использовать!
Я уверен - умение работать с AI скоро станет таким же базовым навыком, как умение пользоваться Excel или писать имейлы. Кто освоит это раньше, получит огромное преимущество 💪
У меня есть своя проверенная техника обучения с помощью AI. Набираем 50 лайков - и я расскажу все секреты в следующем посте! ❤️
P.S. А как вы относитесь к использованию AI в работе? Делитесь в комментариях! 👇
Как я научился осваивать новые технологии за 1 день с помощью AI 🚀
Знаете, что меня поражает? Даже в Amazon, где я работаю, многие до сих пор не используют AI-помощников. А ведь это все равно что отказываться от калькулятора и считать в столбик! 🤔
Расскажу свою историю. Недавно получил задачу - сделать оператор для Kubernetes (и да, "буква П в слове Кубернетес означает простота" 😅).
Если делать по-старому, это выглядело бы так:
- День первый: гуглить "что такое Kubernetes"
- День второй: тонуть в документации
- День третий: пытаться понять, какие гайды актуальные, а какие нет
- День четвертый: паниковать и думать "куда я вообще влез?"
Знакомо? 😱
А теперь внимание! 🎯 С помощью AI я сделал всё за один день. Серьезно! Никакой паники, никакого информационного перегруза.
Как это работает:
- AI мгновенно отвечает на любые вопросы
- Объясняет сложные вещи простым языком
- Помогает писать код
- Сразу подсказывает лучшие практики
Это как иметь личного ментора, который доступен 24/7 и никогда не устает от ваших вопросов!
И знаете что самое крутое? Такие помощники доступны каждому. Не нужно быть сотрудником большой компании или иметь особые навыки. Просто начните их использовать!
Я уверен - умение работать с AI скоро станет таким же базовым навыком, как умение пользоваться Excel или писать имейлы. Кто освоит это раньше, получит огромное преимущество 💪
У меня есть своя проверенная техника обучения с помощью AI. Набираем 50 лайков - и я расскажу все секреты в следующем посте! ❤️
P.S. А как вы относитесь к использованию AI в работе? Делитесь в комментариях! 👇
❤51👍7
#chilling #amazon, #llm #education
5 проверенных советов: как выжать максимум из обучения с AI-ассистентами 🚀
Ура, мы набрали 50+ лайков в предыдущем посту! 🎉 Поэтому, как обещал хочу поделиться с вами своими наработками по эффективному обучению с помощью искусственного интеллекта.
## 1. Выделяйте время на обучение ⏱️
Качественное обучение требует времени! Конечно, можно быстро собрать решение используя тот же ИИ, но для настоящего понимания нужно больше. Если вы понимаете, что вам нужно разбираться в теме, так как с ней придется работать не раз, то мой совет - сделать паузу, чтобы овладеть материалом.
По своему опыту могу сказать, что оптимально выделять 30-60 минут на изучение новой темы. В это время я полностью погружаюсь в теорию и основные концепции, оставляя имплементацию/реализацию таска вне.
## 2. Объясняйте контекст и цели 🎯
Главный секрет успешной работы с AI-ассистентом - относиться к нему как к напарнику в обучении. Важно объяснять не только что вам нужно, но и зачем. Вот пример из практики:
## 3. Интерактивное обучение 🗣️
Главное преимущество AI-ассистентов - их интерактивность. Не останавливайтесь на первом ответе! Я обычно задаю уточняющие вопросы типа:
- "А как это будет работать в случае X?"
- "Можешь привести конкретный пример?"
- "Чего стоит остерегаться в Х?"
- "А почему именно такой подход считается лучшей практикой?"
- "Я не понимаю почему X, влияет на Y. Можешь объяснить?"
Например, если я изучаю новую технологию, то после получения базового объяснения я могу попросить: "Покажи типичный пример использования, но с комментариями для новичка" или "Какие три главные ошибки чаще всего допускают при работе с этим?"
Я стараюсь направлять AI-ассистента и, когда нужно, прошу подстроиться под мой уровень знаний.
## 4. BFS vs DFS 🔎
Я использую два подхода:
1. "В ширину" - для общего понимания картины и выявления "unknown unknowns". IMHO, это одно из самых важных, что помогает мне эффективно потреблять новую информацию. Когда знаешь где границы необходимого, то легче отсекать "ненужное" на данный момент, или наоборот. Обычно после изучения "в ширину", я записываю темы, которые потребуют углубленного изучения.
2. "В глубину" - здесь происходит настоящее освоение материала. Задаю вопросы "что", "как" и "почему", пока не сложится полное понимание. Очень легко можно уйти слишком в детали, поэтому важно помнить какова цель. Цель - понять общие концепты, чтобы быть способным задизайнить или реализовать решение самостоятельно (ну или с помощью ассистента, в отдельном диалоге).
## 5. Tree-like conversation threads 🌳 🧵
Представьте ваш разговор с ассистентом в виде дерева с ветками, а не линейный. Это поможет вам держать окно контекста ограниченным и получить более точечную дискуссию. В своей практике я заметил, что работает такая схема:
- Для каждой новой темы я начинаю свежий диалог
- Когда появляются связанные вопросы, создаю новые "версии" промптов - получаются отдельные ветки обсуждения
- Слежу за глубиной диалога (обычно держу её в пределах 3-5 уровней). Если замечаю, что разговор уходит глубже, это для меня сигнал: либо мы начали обсуждать слишком много разных тем одновременно, либо тема настолько обширная, что её стоит вынести в отдельный диалог.
________________
# Что дальше? 🤔
В общем-то, это основные моменты, которые реально помогают мне в работе с AI. Надеюсь, всё объяснил понятно! Если есть интерес к практическому демо, можем разобрать всё на живом примере через Zoom или могу постараться записать видео. Если наберётся 60 лайков под постом, будем считать, что игра стоит свеч 😉
Пишите в комментариях, какие темы хотели бы разобрать подробнее! 💬
5 проверенных советов: как выжать максимум из обучения с AI-ассистентами 🚀
Ура, мы набрали 50+ лайков в предыдущем посту! 🎉 Поэтому, как обещал хочу поделиться с вами своими наработками по эффективному обучению с помощью искусственного интеллекта.
## 1. Выделяйте время на обучение ⏱️
Качественное обучение требует времени! Конечно, можно быстро собрать решение используя тот же ИИ, но для настоящего понимания нужно больше. Если вы понимаете, что вам нужно разбираться в теме, так как с ней придется работать не раз, то мой совет - сделать паузу, чтобы овладеть материалом.
По своему опыту могу сказать, что оптимально выделять 30-60 минут на изучение новой темы. В это время я полностью погружаюсь в теорию и основные концепции, оставляя имплементацию/реализацию таска вне.
## 2. Объясняйте контекст и цели 🎯
Главный секрет успешной работы с AI-ассистентом - относиться к нему как к напарнику в обучении. Важно объяснять не только что вам нужно, но и зачем. Вот пример из практики:
Goal: I need to create an S3 bucket using Terraform for our team's temporary storage solution.
Context: I'm familiar with S3 and AWS Lambda (which will interact with this bucket), but I'm new to Terraform.
Ask: Could you help me create a learning guide that covers:
- Core concepts
- Design patterns
- Best practices
- Common pitfalls
- Additional crucial aspects I should know about
## 3. Интерактивное обучение 🗣️
Главное преимущество AI-ассистентов - их интерактивность. Не останавливайтесь на первом ответе! Я обычно задаю уточняющие вопросы типа:
- "А как это будет работать в случае X?"
- "Можешь привести конкретный пример?"
- "Чего стоит остерегаться в Х?"
- "А почему именно такой подход считается лучшей практикой?"
- "Я не понимаю почему X, влияет на Y. Можешь объяснить?"
Например, если я изучаю новую технологию, то после получения базового объяснения я могу попросить: "Покажи типичный пример использования, но с комментариями для новичка" или "Какие три главные ошибки чаще всего допускают при работе с этим?"
Я стараюсь направлять AI-ассистента и, когда нужно, прошу подстроиться под мой уровень знаний.
## 4. BFS vs DFS 🔎
Я использую два подхода:
1. "В ширину" - для общего понимания картины и выявления "unknown unknowns". IMHO, это одно из самых важных, что помогает мне эффективно потреблять новую информацию. Когда знаешь где границы необходимого, то легче отсекать "ненужное" на данный момент, или наоборот. Обычно после изучения "в ширину", я записываю темы, которые потребуют углубленного изучения.
2. "В глубину" - здесь происходит настоящее освоение материала. Задаю вопросы "что", "как" и "почему", пока не сложится полное понимание. Очень легко можно уйти слишком в детали, поэтому важно помнить какова цель. Цель - понять общие концепты, чтобы быть способным задизайнить или реализовать решение самостоятельно (ну или с помощью ассистента, в отдельном диалоге).
## 5. Tree-like conversation threads 🌳 🧵
Представьте ваш разговор с ассистентом в виде дерева с ветками, а не линейный. Это поможет вам держать окно контекста ограниченным и получить более точечную дискуссию. В своей практике я заметил, что работает такая схема:
- Для каждой новой темы я начинаю свежий диалог
- Когда появляются связанные вопросы, создаю новые "версии" промптов - получаются отдельные ветки обсуждения
- Слежу за глубиной диалога (обычно держу её в пределах 3-5 уровней). Если замечаю, что разговор уходит глубже, это для меня сигнал: либо мы начали обсуждать слишком много разных тем одновременно, либо тема настолько обширная, что её стоит вынести в отдельный диалог.
________________
# Что дальше? 🤔
В общем-то, это основные моменты, которые реально помогают мне в работе с AI. Надеюсь, всё объяснил понятно! Если есть интерес к практическому демо, можем разобрать всё на живом примере через Zoom или могу постараться записать видео. Если наберётся 60 лайков под постом, будем считать, что игра стоит свеч 😉
Пишите в комментариях, какие темы хотели бы разобрать подробнее! 💬
Telegram
„Chillin‘“ at Amazon
#chilling #amazon, #llm #education
Как я научился осваивать новые технологии за 1 день с помощью AI 🚀
Знаете, что меня поражает? Даже в Amazon, где я работаю, многие до сих пор не используют AI-помощников. А ведь это все равно что отказываться от калькулятора…
Как я научился осваивать новые технологии за 1 день с помощью AI 🚀
Знаете, что меня поражает? Даже в Amazon, где я работаю, многие до сих пор не используют AI-помощников. А ведь это все равно что отказываться от калькулятора…
👍11❤4🔥1
#chilling #amazon, #llm #coding #productivity
🚀 5 способов как GenAI увеличивает мою продуктивность разработчика в Amazon
Привет, друзья! С тех пор как я начал использовать AI-помощников, моя продуктивность выросла минимум в 5 раз. Делюсь топ-5 сценариев использования:
💪 Plugin Amazon Q в IntelliJ (разрешенный в Amazon)
• Помогает с шаблонным кодом: моки, логи и обработка ошибок в стиле проекта
• Ускоряет работу примерно в 3 раза
• Правда, для других задач не особо полезен
💡 Чат Ассистенты для реализации идей
• Превращаю свои задумки в рабочий код
• Продуктивность выше в 5 раз
🧪 Написание тестов
• Генерирует все виды: unit, integration и другие
• Экономит время в 10 раз
☁️ AWS CLI команды
• Практически не открываю официальную документацию
• Ускоряет работу в 50 раз
🛠️ Bash скрипты
• Пишет читаемый, безошибочный, продакшн-готовый код
• Продуктивность выше в 100 раз
Кстати, между нами: Claude все еще намного круче, чем Amazon Q 😉
🚀 5 способов как GenAI увеличивает мою продуктивность разработчика в Amazon
Привет, друзья! С тех пор как я начал использовать AI-помощников, моя продуктивность выросла минимум в 5 раз. Делюсь топ-5 сценариев использования:
💪 Plugin Amazon Q в IntelliJ (разрешенный в Amazon)
• Помогает с шаблонным кодом: моки, логи и обработка ошибок в стиле проекта
• Ускоряет работу примерно в 3 раза
• Правда, для других задач не особо полезен
💡 Чат Ассистенты для реализации идей
• Превращаю свои задумки в рабочий код
• Продуктивность выше в 5 раз
🧪 Написание тестов
• Генерирует все виды: unit, integration и другие
• Экономит время в 10 раз
☁️ AWS CLI команды
• Практически не открываю официальную документацию
• Ускоряет работу в 50 раз
🛠️ Bash скрипты
• Пишет читаемый, безошибочный, продакшн-готовый код
• Продуктивность выше в 100 раз
Кстати, между нами: Claude все еще намного круче, чем Amazon Q 😉
👍3🔥1