The Pulse #146: Как искусственный интеллект меняет технические собеседования

The Pulse - это серия, освещающая события, идеи и тенденции в сфере крупных технологий и стартапов.

Сегодня мы рассмотрим:

1. Как искусственный интеллект меняет собеседования при приёме на работу в сфере технологий. Новые подробности о более сложных вопросах для кандидатов, растущих опасениях по поводу мошенничества и распространении процессов собеседования с использованием искусственного интеллекта от 63 инженеров из крупных технологических компаний и стартапов, которые проводят собеседования на платформе для имитационных собеседований interviewing.io.
2. Новая тенденция: разработчики создают внутренние инструменты с помощью ИИ. Инженеры-программисты всё чаще используют ИИ-агентов для создания простых инструментов, на написание которых обычно уходит несколько часов или дней.
3. Новости отрасли. Кошмар с безопасностью в npm, Microsoft присоединяется к клубу «три дня в офисе», Klarna выходит на биржу, Meta закрывает небольшие инженерные офисы и многое другое.

1. Как искусственный интеллект меняет собеседования

Команда interviewing.io провела опрос среди интервьюеров на своей платформе, представляющих крупные технологические компании и стартапы, и выяснила, как искусственный интеллект меняет процесс проведения собеседований на их рабочих местах. Они получили 63 подробных ответа, и в этом информационном бюллетене впервые публикуются результаты исследования.

Особая благодарность Алин Лернер, которая поделилась со мной данными. Алин — основательница interviewing.io, соавтор Beyond Cracking the Coding Interview и создательница Whiteboard Confidential Podcast.

Демография

Большинство респондентов работают в крупных технологических компаниях (Apple, Google, Meta, Microsoft или Netflix) или в новых крупных технологических компаниях (Uber, Stripe, DoorDash и других), а также в стартапах.

Насколько распространена практика мошенничества на удалённых собеседованиях? Согласно результатам опроса, она широко распространена:

• 81% интервьюеров из крупных технологических компаний и новых крупных технологических компаний заявили, что подозревали кандидатов в использовании инструментов искусственного интеллекта для обмана во время собеседований
• 31%интервьюеров в крупных технологических компаниях и новых крупных технологических компаниях поймали кандидатов на обмане во время собеседования, то есть на использовании инструментов искусственного интеллекта для получения ответов, которые они выдают за свои

Meta — единственная крупная технологическая компания, которая проводит общекорпоративные изменения для борьбы с мошенничеством, согласно этому исследованию.Из интервью с представителем Meta на сайте interviewing.io:

«Сейчас в Meta особое внимание уделяется предотвращению мошенничества. Теперь мы должны указывать, есть ли у нас подозрения, что кандидат жульничает, практически на всех типах/уровнях собеседований, и обосновывать это, если есть. Раньше это касалось только собеседований по программированию. Мы также требуем, чтобы кандидаты показывали весь экран и отключали все фоновые фильтры (включая размытие) на большинстве собеседований».

Другой интервьюер из Microsoft упомянул, что их команда принимает меры для выявления инструментов для мошенничества, но это не касается всей компании. Другие интервьюеры сказали, что на их рабочих местах ничего не изменилось. Один инженер из крупного технологического гиганта сказал:

«Моя компания развивается медленно, несмотря на многочисленные случаи мошенничества и другие проблемы».

Итак, почему обман с помощью ИИ вызывает беспокойство у интервьюеров, но многие компании не реагируют на это? Я считаю, что это связано с несколькими факторами:

• В крупных технологических компаниях такие процессы, как собеседование, меняются медленно. Пока не произойдёт серьёзных инцидентов, связанных с мошенничеством, вряд ли что-то изменится
• Большинство собеседований в крупных технологических компаниях проводятся одинаково уже 15 лет, поэтому реформы неизбежно идут медленно
• Как ни странно, возможно, будет проще вернуться к очным собеседованиям, чем внедрять политику «борьбы с мошенничеством». Google, скорее всего, готовится проводить больше очных собеседований, потому что всё больше кандидатов используют на собеседованиях инструменты искусственного интеллекта, и Google хочет убедиться, что «основы соблюдены», как сказал генеральный директор Сундар Пичаи в июне

Вопросы на собеседованиях в крупных компаниях действительно сложные

Тем временем интервьюеры, похоже, берут дело в свои руки и борются с читерами, использующими инструменты искусственного интеллекта, задавая более сложные вопросы. 58% интервьюеров из крупных технологических компаний заявили, что изменили формат вопросов, которые они задают, чтобы предотвратить потенциальное использование «читерских инструментов» на основе ИИ. Вот что рассказали нам респонденты из разных компаний (каждый пункт — это подход одного интервьюера):

Meta:

• Больше открытых вопросов, которые побуждают к размышлениям, а не к применению известного шаблона
• Добавляйте вариации к популярным вопросам, потому что это часто застаёт мошенников врасплох — по крайней мере, пока
• Задавайте вопросы с более подробными описаниями и сложными инструкциями по настройке, с которыми ИИ-инструментам сложнее справиться

Microsoft:

• Использование более сложных задач по программированию, решения которых с помощью LLM часто содержат подсказки, раскрывающие их использование
• Задавайте вопросы, которые требуют от кандидатов свободного объяснения концепций, для чего недостаточно просто прочитать ответ, сгенерированный искусственным интеллектом
• Проверка того, как кандидаты могут расширить существующую логику с помощью структуры классов, вместо того чтобы переписывать всю логику. Опять же, большие языковые модели пока не очень хороши в этом
• Больше внимания уделяйте системному пониманию и более сложным вопросам практической реализации
• Задаём изменённую версию вопроса с LeetCode
• Формулировка вопросов таким образом, чтобы популярные языковые модели, такие как ChatGPT, давали неправильные ответы

Amazon:

• Меньше вопросов, скопированных с LeetCode. Вместо этого вопросы основаны на схожих концепциях, но с другими формулировками и результатами
• Некоторые инженеры создают варианты задач, чтобы усложнить задачу для кандидатов, которые только запоминаютрешения

Google:

• Не задаём вопросы в стиле LeetCode. Вместо этого задаём вопросы, состоящие из множества частей, которые требуют решения, а не кодирования.
• Постановка абстрактных задач, не предполагающих однозначного ответа. Кроме того, следует задавать вопросы, имеющие несколько решений, для поиска которых кандидатам необходимо использовать навыки логического мышления.
• Используйте другую терминологию и формулируйте вопросы так, чтобы инструменты ИИ не могли их распознать. Задавайте более сложные вопросы, для ответа на которые требуется 2 или более структур данных или алгоритмов

Apple:

• Задавайте больше вопросов из реальной жизни и меньше алгоритмических вопросов

Netflix:

• Вопросы не изменились.

Как уже упоминалось выше, из-за инструментов для списывания, основанных на искусственном интеллекте, вопросы становятся всё сложнее, а интервьюеры усложняют работу невидимых ИИ-помощников, делая следующее:

• Задаем вариации общедоступных вопросов с LeetCode
• Задавайте более практичные или более сложные вопросы
• Задавая более абстрактные вопросы
• Больше внимания решению задач, а не написанию кода

Интервьюеры также меняют свой подход. Интервьюеры из крупных технологических компаний и новых крупных технологических компаний сообщают, что они адаптируются, чтобы бороться с мошенничеством с использованием ИИ, следующим образом:

• Ищем «шаблоны ИИ». В ответах, предоставляемых ИИ, есть заметные шаблоны. Когда интервьюер замечает, что кандидат использует шаблон, он обращает на это внимание.
• Сосредоточьтесь на вопросе «почему». Спросите, почему кандидат сделал тот или иной выбор, и попросите его подробно объяснить.
• Дополнительные вопросы. Побуждаем кандидатов объяснять ход своих мыслей, с чем LLM справляется с трудом.
• Более подробные вопросы. «Что делает эта строка кода, что произойдёт, если мы её удалим, как можно сделать то же самое по-другому?»
• Задайте вопрос ещё раз. Задайте тот же вопрос ещё раз, позже. Кандидат, не использующий ИИ, даст тот же ответ, в то время как кандидат, полагающийся на ИИ, скорее всего, ответит иначе, поскольку ИИ недетерминирован.
• «Стремительные» вопросы. Ускорение темпа вопросов, чтобы не оставалось времени на их ввод в качестве подсказок, и сокращение возможностей для считывания ответов ИИ с экрана.
• Кандидаты объясняют ход своих мыслей. Одного хорошего ответа уже недостаточно; интервьюеры просят кандидатов подробно объяснить ход своих мыслей и рассуждений.

Крупные технологические компании: алгоритмические собеседования никуда не денутся

Среди 53 респондентов из крупных технологических компаний и новых крупных технологических компаний НИ ОДИН не сказал, что его компания отказалась от алгоритмических вопросов.

Однако более половины респондентов заявили, что через 2–5 лет алгоритмические собеседования будут менее популярны, чем сейчас. Напротив, около 20% респондентов убеждены, что алгоритмические собеседования никогда не исчезнут.

Мы подробно рассматриваем эту тему в статье Как опытные инженеры справляются с собеседованиями по программированию.

Стартапы внедряют собеседования с использованием ИИ

Забавный факт: крупные технологические компании не сильно меняют процесс собеседования, в отличие от стартапов.

Наиболее распространённые изменения в стартапах:

• Больше никаких алгоритмических вопросов. Многие стартапы отказываются от них, поскольку инструменты ИИ легко справляются с ними и они не имитируют повседневную работу.
• Больше никаких домашних заданий. Инструменты на основе ИИ очень хорошо справляются с домашними заданиями, и кандидаты всё чаще просто вводят свои ответы в такие инструменты, как Claude Code. Раньше стартапы часто задавали домашние задания, но инструменты на основе ИИ означают, что в наши дни они практически бесполезны, и от них отказываются.
• Собеседования с использованием ИИ заменяют алгоритмические собеседования и собеседования на дому. Все больше стартапов добавляют в свой основной цикл собеседования этап, на котором кандидаты должны использовать инструменты ИИ, демонстрируя свой экран. Они решают более сложные задачи, а также имитируют повседневную работу, поскольку почти каждый инженер в стартапах использует инструменты для написания кода на основе ИИ!

Компания Shopify начала проводить собеседования с использованием искусственного интеллекта. Вот что сказал об этом технический директор компании Фархан Тавар (смотрите полное интервью в этой записи, с 41:49):

Гергели: «Подождите. То есть вы используете ИИ во время собеседований?»

Фархан: «Да».

Гергели: «Ты от этого не убежишь».

Фархан: «Мы принимаем это».

Гергели: «Как это работает? Расскажи мне».

Фархан: «Мне это нравится. Потому что сейчас ИИ иногда генерирует полный бред.

Мы позволяем кандидатам использовать всё, что они хотят. Вот что я скажу:

Если они не используют автопилот, то обычно проигрывают тем, кто его использует. Так что у них не будет другого выбора, кроме как использовать автопилот.

Когда кандидат использует автодополнение, мне нравится смотреть на сгенерированный код. Я спрашиваю: что вы думаете? Хороший ли это код? Плохой ли это код? Есть ли в нём проблемы?

Я видел, как инженеры, например, не исправляли то, что было очень легко исправить. Они пытались подсказать, как это исправить. И я говорю: «Ты правда инженер? Я понимаю, что можно просто подсказывать, подсказывать и подсказывать. Но иногда решение прямо перед тобой, а они продолжают подсказывать. Я думаю: «Просто измените этот один символ — но они его не изменят!»

И я думаю, что не хочу, чтобы вы использовали ИИ на 100%. Я хочу, чтобы вы использовали его на 90–95%. Я хочу, чтобы вы могли зайти, посмотреть на код и сказать: «Да, здесь есть ошибка».

Вы можете прослушать полное интервью здесь.

Крупные технологические компании: вернутся ли очные собеседования?

Вот процент респондентов, которые ожидают, что личные собеседования вернутся в формат очных:

Предостережение: все эти данные получены от инженеров, а не от лиц, принимающих решения. Привлечение кандидатов на месте сопряжено с расходами (например, на перелеты и отели) и логистическими трудностями (необходимо освободить переговорные комнаты для проведения собеседований). Проведение собеседований в удаленном режиме позволяет сэкономить деньги и не требует решения проблемы поиска помещений для проведения собеседований. По таким логистическим причинам даже компании, которые предпочитают проводить больше собеседований лично, скорее всего, будут проводить отборочные собеседования в удаленном режиме.

Эл меняет интервью

Мне кажется, что мы переживаем самую масштабную трансформацию технических собеседований за последние 15 лет. С 2010 года собеседования в крупных технологических компаниях и «топовых» стартапах были довольно предсказуемыми: алгоритмические собеседования, собеседования по системному проектированию и поведенческие собеседования. Но сегодня собеседования, похоже, меняются в разных направлениях:

• Крупные технологические компании: всё как обычно, но вопросы изменены с учётом ИИ. Интервьюеры задают более сложные алгоритмические вопросы и меняют свои стратегии, чтобы выявлять мошенников, использующих ИИ, во время дистанционных собеседований.
• Гибридные и офлайн-компании: возвращение личных собеседований? Для компаний, где инженеры должны проводить в офисе 2–3 дня в неделю, возвращение личных собеседований не является большой проблемой. Кроме того, если новый коллега будет работать в офисе, почему бы кандидатам не прийти и не познакомиться со своими потенциальными коллегами? Пока неясно, какие крупные компании вернут личные собеседования, но есть ощущение, что это могут сделать Apple, Microsoft и Google.
• Стартапы и полностью удалённые компании: проведение собеседований с использованием ИИ. Стартапы всё чаще используют Copilot, Cursor и другие инструменты для написания кода в процессе собеседований и предлагают более сложные задачи, для решения которых требуются инструменты для написания кода с помощью ИИ. Это делает собеседования более похожими на повседневную работу, и более крупные полностью удалённые компании, такие как Shopify и Canva, также внедряют этот подход.

Единственная группа стартапов, способ проведения собеседований в которых не изменился, - это те, кто использует пробные дни или недели. Линейный оплачивает кандидатам несколько дней их рабочего времени для непосредственной работы с командой над завершением реального проекта. В этой настройке использование инструментов искусственного интеллекта является особенностью, а не ошибкой. Очевидным недостатком являются временные затраты: кандидатам нужно отдыхать несколько дней, а компании необходимо потратить почти неделю на оценку только одного кандидата! Это большая просьба с обеих сторон.

Надеюсь, вам понравился этот обзор о том, как меняется процесс найма технических специалистов. Большое спасибо команде interviewing.io за их работу. Вы можете прочитать более подробный анализ тех же данных проведенный командой interviewing.io.

2. Новый тренд: разработчики создают внутренние инструменты

Один из самых популярных вариантов использования vibe coding - для создания прототипов. Но есть и другой удивительно популярный – о чем я больше всего слышу от профессиональных разработчиков – это об использовании vibe coding для создания внутренних инструментов! (В контексте я использую “vibe coding” для обозначения передачи полного контроля агенту искусственного интеллекта и “разрешения ему копировать” генерацию кода для разработчиков, который они затем проверяют.

Инженеры рассказали мне о своём опыте в этой области, в том числе в следующих сферах:

• Визуализация данных:
• Визуализация трудночитаемых журналов, получение дополнительных данных для контекста и все это в удобном интерфейсе. Создано бэкенд-разработчиком для самопомощи во время разработки.
• Извлеките истории из JIRA и создайте диаграмму Ганта. Просто попросите агента сделать это, и он всё сделает.
• Дашборды. Инженер создал дашборд по экологическим, социальным и управленческим вопросам (ESG), чтобы поделиться им с несколькими сотрудниками. Они подключили источники данных для этого дашборда и попросили агента самостоятельно создать дашборд, несколько раз подсказав ему, как сделать это правильно.
• Анализ данных. Подсказка: создайте небольшие инструменты для анализа источника данных, формирования отчетов и создания визуализаций на их основе.
• Пользовательские, «экзотические» инструменты. Инженер создал плагин Figma для поддержки пользовательских аннотаций на основе Swagger файлов (Swagger используется для создания API).
• Инструменты с пользовательским интерфейсом. Указание агенту на необходимость добавить пользовательский интерфейс поверх специального инструмента, например инструмента для импорта или экспорта, созданного для разовой операции импорта или экспорта.
• Инструменты для автоматизированного тестирования. Предложение агенту создать инструменты для интеграционного или сквозного тестирования, которые потребовали бы больших усилий при ручном тестировании.
• «Микро»-инструменты. Небольшие, но полезные инструменты для разработки или отладки, например, запрос к агенту о создании bash-скрипта с виджетами ncurses (с использованием таких виджетов, как поле ввода, контрольный список, кнопка или другие графические элементы) или запуск скрипта с пользовательской цветовой схемой. Вручную это занимает много времени, но с агентом всё просто.

Эти сценарии объединяет то, что на их создание вручную ушло бы до суток, и они используются лишь небольшим количеством коллег. Но потратить даже пару часов на создание одноразового инструмента — это уже слишком, потому что это значительная часть рабочего дня. С помощью агентов вам не придётся тратить столько времени: просто дайте команду, а затем несколько раз исправьте результат, и всё готово!

Эти небольшие инструменты предназначены только для внутреннего использования, то есть:

• Качество кода не имеет значения
• Правильность работы инструмента легко проверить
• Производительность и большинство других нефункциональных характеристик не имеют особого значения
• Вопросы безопасности становятся менее актуальными, если соблюдать базовые правила безопасности, например не использовать жёстко заданные пароли в инструменте, который будет проверяться системой контроля версий, и т. д.

Похоже, эта практика быстро распространяется, и её внедрение ускорилось с мая, когда Claude Code стал намного функциональнее. С тех пор другие агенты, такие как OpenAI Codex, Gemini CLI и другие, последовали этому примеру.

Если у вас есть мысли по поводу этой тенденции или личный опыт, пожалуйста, оставьте комментарий.

3. Пульс отрасли

npm: кошмар безопасности?

Последние две недели были неудачными для npm, менеджера пакетов по умолчанию для популярной платформы Node.js. Произошло несколько атак на цепочку поставок, когда вредоносный код внедряется в популярные пакеты npm.

Атака на цепочку поставок № 1: попытка кражи криптовалюты. 8 сентября был взломан аккаунт разработчика, публиковавшего несколько популярных пакетов npm. Пакеты были повторно опубликованы с вредоносным кодом (разработчиком был Qix-.) Среди скомпрометированных пакетов были chalk, strip-ansi и color-convert. Тысячи других пакетов npm используют эти зависимости, и, по оценкам, вредоносный код был загружен более 1 миллиарда раз(!)

Вредоносный код представлял собой криптоклиппер, который пытался украсть средства, подменяя адреса кошельков в сетевых запросах и напрямую перехватывая криптовалютные транзакции.

Атака на цепочку поставок № 2: попытка кражи учётных данных. Начиная с воскресенья, 14 сентября, более 500 пакетов npm были скомпрометированы. Что делал вредоносный код:

• Скачал и запустил TruffleHog, легальный сканер секретов
• Выполнен поиск в системах хостинга токенов и облачных учётных данных
• Проверенные учётные данные разработчика и CI
• Созданы неавторизованные рабочие процессы GitHub Actions в репозиториях
• Конфиденциальные данные были переданы на жестко запрограммированную конечную точку вебхука

Несколько скомпрометированных пакетов npm поддерживались компанией CrowdStrike, специализирующейся на повышении уровня безопасности, что довольно иронично. Узнайте больше об этой атаке. Если название CrowdStrike вам знакомо, то это потому, что компания стала причиной крупнейшего в мире сбоя в 2024 году, когда её обновление вывело из строя 8,5 млн компьютеров с Windows, отключив аэропорты, банки и супермаркеты по всему миру.

При использовании Node в его нынешнем виде нет очевидного способа защититься от этой атаки. Экосистема Node очень зависима от сторонних пакетов, и большинство из них устанавливаются неявно. Таким образом, если вы используете один пакет, вы неявно получаете все зависимости этого пакета. А в экосистеме Node использование сторонних пакетов очень распространено, поэтому добавление одной зависимости npm может привести к добавлению сотен неявных зависимостей пакетов!

У Node так много зависимостей, потому что у JavaScript как языка программирования нет мощной стандартной библиотеки. Таким образом, чтобы избежать атак на цепочку поставок через пакеты, нужно использовать язык с гораздо более мощной стандартной библиотекой, то есть можно создавать программное обеспечение с гораздо меньшим количеством зависимостей.

Атаки на цепочки поставок с использованием скомпрометированных пакетов характерны не только для Node или npm, но Node — это экосистема с наибольшим количеством зависимостей, поэтому она является идеальной мишенью для злоумышленников.

Один из инженеров-основателей нового стартапа рассказал мне, что они выбирали между использованием TypeScript/Node и Go на бэкенде. Они выбрали Go, чтобы избежать «ада зависимостей npm» и сопутствующего ему кошмара с безопасностью. У Go более мощная стандартная библиотека; на самом деле это одно из главных преимуществ языка, и у программ на Go почти всегда гораздо меньше зависимостей, чем у программ на Node.

Microsoft присоединяется к клубу RTO «3 дня в неделю»

Microsoft была одной из последних компаний, которая не устанавливала жёстких требований к количеству дней, которые сотрудники должны проводить в офисе, и оставляла это на усмотрение команд. На прошлой неделе ситуация изменилась: 9 сентября всем сотрудникам было разослано письмо, в котором сообщалось, что с февраля 2026 года они должны проводить в офисе не менее трёх дней. Внедрение будет осуществляться в зависимости от местоположения в три этапа:

1. Район Сиэтла: сотрудники, проживающие в радиусе 50 миль от офиса в Сиэтле, начиная с февраля 2026 года
2. Другие населенные пункты в США
3. Все остальные страны, кроме США

Если говорить начистоту, Microsoft предоставляет щедрый срок уведомления — не менее 6 месяцев. Также можно запросить исключение. Если бы мне пришлось гадать, я бы предположил, что опытные инженеры с большим стажем, которые переехали в другой город и пользуются уважением в своей организации, могут быть освобождены от этого требования. И даже если запрос на исключение будет отклонён, у вас будет достаточно времени, чтобы решить, искать ли новую работу в следующем году или переехать.

Все крупные технологические компании уже давно настаивают на гибридном формате работы, но после заявления Microsoft все они — Apple, Google, Meta и Microsoft — теперь требуют проводить в офисе 3 дня в неделю, а Amazon — 5 дней.

Недавно мы сообщали, что количество полностью удалённых рабочих мест продолжает сокращаться. Решение Microsoft сократить количество полностью удалённых рабочих мест соответствует общеотраслевой тенденции.

Klarna выходит на публику

Компания Klarna, предоставляющая услугу «Купи сейчас, заплати потом», долгое время готовилась к выходу на биржу, и 10 сентября IPO наконец состоялось. На момент написания статьи Klarna оценивается в 17 миллиардов долларов: это ниже пиковой оценки в 45 миллиардов долларов в 2021 году, но более чем в 2 раза выше оценки 2022 года в 6,5 миллиарда долларов.

Политика компании Klarna в отношении акций обернулась против сотрудников. Некоторые сотрудники потеряют деньги на IPO: те, кто присоединился к компании в период с 2021 по 2022 год, получили RSU при оценке в 45 миллиардов долларов и должны были заплатить налог с этой суммы в Швеции, потому что налог нужно было заплатить, когда RSU перешли в собственность, хотя тогда их нельзя было продать. Но сейчас их акции стоят примерно треть от той суммы, с которой они заплатили налог! Так что, если стоимость компании не вырастет, они понесут убытки.

А с 2020 года все повышения и бонусы включали в себя обязательную составляющую в виде RSU — и налог, который взимался при передаче RSU. Как мы писали в 2022 году в подробном материале «Увольнения в Klarna»:

«В 2020 году сотрудники не получали денежных премий. С 2021 года премии и повышение зарплаты выплачивались как в виде RSU, так и в денежном эквиваленте. Руководство сообщило об этом, так как хотело, чтобы каждый владел частью компании. Разница в том, что большинство частных стартапов выплачивают сотрудникам денежные премии и акции в качестве бонусов.В 2020 году повышения и бонусы выплачивались только в виде RSU, а не наличными. Начиная с 2021 года система стала более сложной. Бонусы по-прежнему выплачиваются в виде RSU. Что касается повышений, то для каждого уровня была установлена целевая сумма RSU. Пока эта сумма не была достигнута, повышение делилось поровну между наличными и RSU.Например, возьмём сотрудника, которому повысили зарплату на 8%, а его целевая доля составляет 5%. Он получит 4% в виде RSU и 4% наличными. Сотрудник, которому повысили зарплату на 11%, получит 5% в виде RSU (достигнув лимита) и 6% наличными.

Это напоминание о том, что выпуск акций не гарантирует автоматического дохода, даже в случае IPO!

Тем не менее для всех, кто присоединился к компании до 2021 года или после 2022 года, IPO означает, что их акции будут чего-то стоить и их можно будет продать после окончания периода блокировки, который обычно длится 6 месяцев после листинга. Поздравляем всех сотрудников Klarna, особенно тех, кто получит выгоду от своих акций!

Meta закрывает небольшие инженерные офисы в Европе?

Я слышал от инженеров Meta, что коллегам из небольших офисов по всей Европе предлагают переехать в лондонский офис (Великобритания) или в офис в США (Менло-Парк, Нью-Йорк, Сиэтл). Инженерам, которые предпочли бы не переезжать, в конечном счёте придётся уйти из компании. Один из таких городов — Амстердам, где инженерам нужно либо перевестись в другой отдел, либо найти работу в другом месте.

До 2020 года у Meta были инженерные офисы только в нескольких центрах. В 2020–2022 годах компания активно нанимала сотрудников за пределами этих центров, в том числе полностью удалённых инженеров в Европе. Похоже, что последнее изменение в политике — это возврат к условиям, существовавшим до 2020 года, когда инженерные ресурсы были ограничены крупными инженерными центрами.

Я наблюдал за тем, как другие компании закрывали небольшие инженерные офисы в Европе, и Uber — хороший тому пример. Гигант в сфере совместных поездок закрыл свои офисы в Литве (Вильнюс) и Болгарии (София) и предложил инженерам переехать в Амстердам, где находится европейская инженерная штаб-квартира Uber.

Интересно, не начнут ли другие крупные технологические компании централизовать инженерное дело в меньшем количестве офисов. Более холодный рынок труда и гибридный формат работы, предполагающий 3 дня в неделю в офисе, говорят о том, что это может произойти. Как мы заметили в Обзоре рынка труда в сфере разработки программного обеспечения в 2025 году, местоположение становится всё более важным фактором для карьерного роста и возможностей в сфере разработки.

VS Code предпочитает Claude Sonnet ChatGPT

Microsoft является крупным инвестором в OpenAI и исторически предпочитала ChatGPT в качестве своей модели программирования. Сейчас это также меняется, The Verge Сообщает:

«Согласно внутренним тестам, Claude Sonnet 4 является рекомендуемой моделью для GitHub Copilot», — сообщила Джулия Льюсон, глава подразделения разработчиков Microsoft, во внутреннем электронном письме в июне.

Для Microsoft имеет смысл использовать лучшую модель искусственного интеллекта: год назад компания не решалась добавить поддержку Sonnet в GitHub Copilot, и именно тогда популярность Cursor резко возросла, отчасти благодаря Sonnet.

Microsoft предлагает объективно лучшую модель вместо той, в которую она инвестирует напоминает мне о решении компании выпустить Microsoft Office для iPad в 2014 году — после того, как выпуск был отложен на несколько лет из-за опасений, что он отнимет долю рынка у собственного планшета Microsoft Surface, который в то время работал на Windows 8. Это была большая победа для Office (и iPad) и небольшое поражение для Windows 8 и Surface. Таким образом, последняя разработка — это большая победа для VS Code и Claude и небольшая потеря для OpenAI. Тем временем создатель Sonnet, компания Anthropic, продолжает укреплять свои позиции в качестве лаборатории ИИ, ориентированной на разработчиков.

Bending Spoons покупает Vimeo

Bending Spoons — довольно известная итальянская технологическая компания с необычной бизнес-моделью. Они покупают известные компании Кремниевой долины, испытывающие трудности, и пытаются сделать их прибыльными. Компания владеет Evernote, Meetup и StreamYard, а с прошлой недели к этому списку можно добавить и Vimeo, после того как Bending Spoons заплатила $1,38 млрд за публичную компанию, занимающуюся видеохостингом.

Компания Bending Spoons известна тем, что увольняет большинство сотрудников приобретаемых компаний и переводит разработку программного обеспечения на собственные силы. Кроме того, они не стесняются повышать цены.

Но если присмотреться, становится интересно. Я поговорил с командой Bending Spoons в подкасте Pragmatic Engineer и узнал, что после покупки Evernote они провели масштабную миграцию инфраструктуры, потому что существующее приложение работало очень неэффективно и не было оптимизировано во многих аспектах:

«Первое, что мы заметили, когда приобрели Evernote, — это то, что основной причиной всех остальных проблем, которые мы выявили, была очень старая кодовая база с многолетним техническим долгом.Одной из особенностей было то, что он был перенесён с физических серверов в облако. И этот перенос, конечно же, был осуществлён при поддержке поставщика облачных услуг. Перенос осуществлялся в индивидуальном порядке, то есть переноса на самом деле не было. Evernote не перестраивал свою инфраструктуру, чтобы сделать её облачной. В результате мы получили огромный монолит на Java 11.Evernote работал на 750 виртуальных машинах в Google Cloud, но все они были настроены вручную. Данные пользователей распределялись между всеми этими машинами. Но это распределение не было результатом тщательного анализа, а значит, на некоторые машины приходилась более высокая нагрузка, чем на другие. Это также требовало большого количества ручных операций по обслуживанию».

Bending Spoons привели в порядок инфраструктуру:

«Первым делом мы перенесли все данные из сегментов виртуальных машин в управляемую структуру базы данных. Это позволило нам свободно работать с логикой приложения наилучшим образом.После некоторого анализа мы пришли к выводу, что лучше всего перейти от монолитной архитектуры к архитектуре микросервисов.Некоторые сервисы, в которых предыдущая команда Evernote придерживалась принципов архитектуры микросервисов, уже существовали, но они были второстепенными. Поэтому нам нужно было разработать план, который, скажем так, учитывал бы, как перенести всю основную логику работы с заметками, не нарушая пользовательские сценарии.

Компания Bending Spoons перешла на архитектуру микросервисов, а также отказалась от опроса серверов клиентами Evernote — довольно расточительного подхода — в пользу коммуникации на основе событий.

Если миграция Evernote хоть как-то намекает на то, что может произойти с Vimeo, то, по моим прогнозам, команда разработчиков Bending Spoons тщательно проанализирует предыдущие решения в области инфраструктуры.

Перевод: https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-pulse-146