Сегодня был новый релиз Claude - Claude 3.7 Sonnet and Claude Code, фокус у них на написание кода, поэтому использования плагинов для VSCode или Cursor AI явно получит буст.

И заодно термин в копилку - vibe coding - это такой кодинг на чиле. Только это уже не просто “писать код” в расслабленной и уютной атмосфере под любимую музыку, а писать код вместе LLMкой.

Всем вайбовой и продуктивной недели!

Заметил, интересную особенность, если вы работаете в компании, которая делает аксессуары для собак, что вы часть “стаи” (pack), если работаете в компании, которая делает облачное решения для фермеров, то вы часть “стада крупнорогатого скота” (herd). Были и другие примеры, я просто забыл.

Это я не придумал, это из wiki, компаний, где мне приходилось бывать. А вы часть чего?

Хорошая книжка 2020 года про технический рекрутинг - The Holloway Guide to Technical Recruiting and Hiring: Align your team to avoid expensive hiring mistakes.

Узнайте, как лучшие команды нанимают инженеров-программистов и заполняют технические вакансии.

Руководство Holloway по техническому найму и рекрутингу — это авторитетное руководство по эффективному развитию команд разработчиков программного обеспечения, написанное для менеджеров по найму, рекрутеров, интервьюеров и кандидатов. В печатное издание включён пожизненный доступ к цифровой версии с дополнительными функциями и будущими обновлениями на Holloway.com.

Наём сотрудников считается одним из самых больших препятствий для роста компании, согласно мнению большинства CEO. Менеджеры по найму, рекрутеры и интервьюеры сталкиваются с множеством вопросов: как находить кандидатов, как проводить справедливые и эффективные собеседования, и, в конечном счёте, как убедить подходящих специалистов принять предложение. Однако этот процесс часто оказывается затратным, сложным и стрессовым — как для нанимающих, так и для кандидатов.

Этот справочник станет незаменимым источником знаний для всех, кто заинтересован в создании сильных команд разработчиков. В нём собран опыт и знания ведущих специалистов — от старших инженеров и рекрутеров до предпринимателей и менеджеров по найму, которые строили команды как в стартапах, так и в крупных инженерных организациях с тысячами сотрудников.

Главный автор книги, Оззи Осман, ранее возглавлял команды по разработке продуктов в Quora, работал в Google, а также создал и продал собственный стартап. Среди других авторов — Адитья Агарвал, бывший CTO Dropbox; Дженнифер Ким, бывший руководитель отдела диверсификации в Lever; опытные рекрутеры и основатели стартапов Хосе Гуардрадо (основатель Build Talent, бывший сотрудник Y Combinator) и Алин Лернер (CEO Interviewing.io), а также более десятка других экспертов.

Процесс найма можно организовать так, чтобы он приносил пользу компаниям, сотрудникам и каждому кандидату. С правильной стратегией и практикой команды и кандидаты смогут пройти через этот непростой процесс с уверенностью и пониманием.

Спросите у своего работодателя, может ли он компенсировать покупку этой книги — это одно из самых выгодных вложений в развитие вашей команды.

Книгу я нашел по имени автора Оззи Осман, который создал новую компанию - Monarh Money, у продукта очень много положительных отзывов.

Компания Monarch Money предоставляет современную платформу для управления личными финансами. С её помощью пользователи могут объединить все свои финансовые счета в одном месте, что позволяет отслеживать расходы, оптимизировать бюджет, анализировать инвестиции и планировать финансовые цели. Платформа поддерживает синхронизацию с более чем 13 000 финансовых учреждений, обеспечивая актуальность данных.

Пользователи могут настраивать свои финансовые планы, совместно управлять бюджетом с партнёром и получать персонализированные рекомендации. Monarch Money предлагает мобильное приложение и веб-версию, обеспечивая доступность и удобство использования. Услуга предоставляется по подписке, с возможностью бесплатного пробного периода.


Мне даже присылали приглашение, чтобы я смог лучше трекать личные финансы, но дальше установки аппа не прошел.

Когда я работал в Amazon Alexa в 2018–2020 годах, Alexa казалась очень инновационным продуктом в области AI, хотя внутри использовали ML, а точнее NLP (Natural Language Processing). Я был частью исследовательской команды, и в офисе в Кембридже (MA) царила крутая атмосфера. Офис находился напротив кампуса MIT, а буквально через дорогу был Гарвардский университет.

Там же я познакомился с ребятами из Москвы, которые учились на MBA. Я даже всерьез подумывал взять саббатикал на пару лет, переехать с семьёй в Бостон (город красивый, с историей), но в итоге ушел в Microsoft Xbox. А вместо MBA мне подарили книгу The Personal MBA, где говорилось, что MBA, кроме нетворкинга, даёт мало преимуществ. А если это MBA какого-нибудь второсортного университета, то вообще беда.

Возвращаясь к Alexa (в какой-то момент у меня их было пять, и все друзья на Новый год тоже получали Alexa) — после появления ChatGPT она на его фоне выглядела просто таймером с голосовым управлением.

Летом появилась новость про интеграцию Alexa с Claude, но как-то незаметно. Да и два моих последних устройства не блистали в навыках коммуникации.

А вот в последнем демо Amazon представил Alexa+, которая доступна подписчикам Amazon Prime и поддерживает Claude и Amazon Nova.

В общем, наконец-то случилось то, чего я так ждал: Alexa поумнела и теперь может днями напролёт общаться с Yandex Алисой про политику без нашего участия. 😝

Статьи для контекста:
- Introducing Amazon Nova, our new generation of foundation models
- How Amazon rebuilt Alexa with generative AI

PS На картинке Alexa Show 21.

Дата с Димой | Новости из мира BigTech | Эпизод 2

💡 В этом эпизоде обсуждаем свежие новости из мира BigTech, карьерные инсайты, новые технологии, оптимизацию данных, а также влиятельные стартапы и инвестиции.

Некоторые из тем:

🔹 Notion вместо Google Slides для презентации выпуска и обмена кодом 📋
🔹 Databricks, Snowflake, DBT 🚀
🔹 AI, Open Source и рынок труда – увольнения, вакансии и новые возможности 🤖💼
🔹 Почему быть кринжовым полезно для карьеры? 😂
🔹 Опыт vs софт-скилы 🧠💬
🔹 Бенчмаркинг TPC-C 📊
🔹 Liquid Partitioning в Databricks 🏗️
🔹 Snowflake и оптимизация затрат 💰☁️
🔹 Стриминг в Spark и его реальные кейсы 📡🔥
🔹 Госорганизации и дата-центры – как западный BigTech работает с государством 🏛️🔐
🔹 Metabase, BI-аналитика и скорость обновлений 📈⌛
🔹 Интеграция OpenAI в Snowflake 🤯
🔹 DBT и Slack – проблемы интеграции и поиск решений 🤷‍♂️
🔹 Data Contracts – зачем они нужны инженерам данных? 📜
🔹 Blue Green Deployment в инжиниринге данных 🟢🔵
🔹 IBM + DataStax – новое объединение гигантов 🏢
🔹 Квантовые компьютеры от Microsoft ⚛️
🔹 Amazon Alexa и агенты – будущее голосового управления 🎙️
🔹 AI для миграции старых технологий 📼➡️🚀
🔹 Поиск работы, вакансии и эквити 💼💵
🔹 LLM и их ограничения – правда о нейросетях 🤖⚠️
🔹 Greenage – новый Open Source проект вместо Greenplum 🌱

Timecode я тоже добавил, ну как добавил:
1) Яндекс браузер умеет давать Summary и временем и описанием
2) Chatgpt пишет timecode для YouTube, и заодно много bullet points

Отличная альтернатива ручного труда.

PS ссылка на rutube

PPS некоторые из ссылок

1. https://assets.amazon.science/24/3b/04b31ef64c83acf98fe3fdca9107/why-tpc-is-not-enough-an-analysis-of-the-amazon-redshift-fleet.pdf
2. https://select.dev/posts/snowflake-dynamic-tables
3. https://dataengineeringcentral.substack.com/p/lord-have-mercy-apache-xtable
4. https://medium.com/glassdoor-engineering/data-quality-at-petabyte-scale-building-trust-in-the-data-lifecycle-7052361307a4
5. https://vutr.substack.com/p/8-minutes-to-understand-presto
6. https://wherobots.com/apache-iceberg-and-parquet-now-support-geo/
7. https://clickhouse.com/blog/climbing-the-iceberg-with-clickhouse
8. https://www.ibm.com/new/announcements/ibm-to-acquire-datastax-helping-clients-bring-the-power-of-unstructured-data-to-enterprise-ai-applications
9. https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
10. https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/software-engineering-job-openings
11. https://www.reddit.com/r/leetcode/comments/1isriaz/how_i_cheated_my_way_into_faang_interviews_and/
12. https://huggingface.co/learn
13. https://www.sqlnoir.com/
14. https://www.notion.so
15. https://slavlotski.com/all/kniga-osnovy-inzhenerii-dannyh-glava-2-zhiznenny-cikl-data-inzhe/

Rutube жжет, может новую фичу тестируют 🙈 (рандомный канал под видео)

Ах, тут подсказали - это уличная магия в действии 🪄

Весь Linkedin пестрит 2мя темами, 1ая это про Трампа и какой он красавчик, а вот вторая тема про три уровня компаний, так называемая The Trimodal Nature of Tech Compensation.

То есть все компании можно разделить на 3 уровня по уровню компенсации в США, Европе, Индии. (Да и во всем мире)

Идея простая:
1) есть обычные компании, которые платят мало - tier 1. Получается там лучше вообще не работать 🤷
2) есть BigTech, который платит много (за счет стоков и бонусов) - tier 2
3) А есть еще топчик компании, кто платит как tier 1 + tier 2 вместе взятые, это у нас tier 3.

Мне это было всегда очевидно, я всегда избегал компании tier 1, и конечно мечтал бы работать в tier 3, но и в tier 2 неплохо.

Ссылка https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/trimodal


Как бы вы распределили компании по слоям в РФ?

PS это отличная возможность хайпануть и использовать уже имеющие данные от getmatch и замутить такой же график для отечественных компаний ;)

Мне понравилась картинка, очень хорошо отражает все изменения в стартапах.

Для трендов данные и их интеграция играют очень важную роль.

Вместо того, чтобы думать - AI нас заменит, лучше думать про то, как бы нам принести пользу, какие пробелы в знаниях у нас есть и как их заполнить.


Вот несколько ресурсов:

Introduction to Generative AI with Snowflake

Generative AI Fundamentals (Databricks)
Guide: Build gen AI apps (Databricks)

Hugging Face - AI Course

Weights & Biases - Gen AI, Agents, LLMs courses

Anthropic courses
Antropic Cookbook

Cursor AI trainings

Deeplearning AI courses

Полезные Видео:

Deep Dive into LLMs like ChatGPT by
Andrej Karpathy

How I use LLMs by Andrej Karpathy

Building Agents with Model Context Protocol - Full Workshop with Mahesh Murag of Anthropic

Задача не стать AI или МL инженером, а разобраться в терминологии и use cases, и найти точки соприкосновения.

Антропик утверждает, что в 2026 появятся модели, которые

— превосходят Нобелевских лауреатов в большинстве областей
— умеют пользоваться всеми человеческими интерфейсами
— могут работать и думать неделями
— могут взаимодействовать с реальными миром через роботов.

Самое смешное, что в мире есть еще люди, которые считают что это не гарантированно и «авось пронесет».

Я не вижу ни одного сценария (технического, политического, бизнесового), в котором этого бы не произошло в течении 2 лет. Nothing stops this train.

Другой вопрос: как подготовиться и что делать дальше, особенно с такими штуками как координация людей (экономика, финансы, право, политика)? Есть любопытные идеи.