Максим Припадчев

Лучшее начало карьеры в IT для неуверенных - отел тестирования. Во первых, такие есть только у компаний с определенным размером, во вторых, это подразумевает контакт с разработчиками (хотя что я говорю, крупные компании могут сделать одиноким и похоронить любого человека в толпе опенспейса) и главное, при правильном подходе будешь вращаться в той самой квинтэссенции того с чем работают программисты - отладка кода и поиск багов.

Развиваться нужно только самому, это основа любого IT-шника, такова особенность отрасли. Конечно, может повезти, и компания может 'оплатить' какое то из направлений твоего развития, но вероятность что это совпадет с твоими желаниями околонулевая.

И да, не гонись за абстрактным идеалом. Не пытайся объять необъятное. Время сейчас такое что знаний необъятно много, а многорукие шивы, разбирающиеся везде и во всем понемногу мало кому нужны (хотя это первый шаг в сторону аналитика), пощупай конечно на старте всего по мелочи, но выбери направлении и иди в нем хотя бы год.

Области, которые настоятельно рекомендуется заглянуть - обязательно базы данных, автоматизация работы с типовыми пользовательскими задачами (вот по простому - файлы надо переименовать кучу, или в документе провести подмену чуть сложнее чем А на Б и т.п.) сразу пощупаешь и скриптовые адские языки типа bash/cmd/powershell и устаревшие visual basic script, и заглянешь в c# при наличии потребностей, между прочим простой офисный клерк, умеющий автоматизировать свою работу на уровне документов уже ценен.

При наличии времени, загляни в веб-технологии (весь стек на низком уровне, от веб сервера до css) - у меня есть страх что это скоро, если не уже, станет основой вообще всего с чем работают разработчики. Не лезь в конструкторы и фреймворки, все упрощающие, они только вредят при изучении.

Обязательно изучи все что сейчас вокруг использования ИИ (chatgpt), не как разработчик этих ИИ а как пользователь, понимание что такое промпт, какие задачи можно решать с их помощью и какие глупо, какие недостатки и чем они обусловлены - это мейнстрим, и отставать тут не рекомендуется, плюс ИИ сам по себе неплохой помошник в обучении (с осторожностью!).

Существует такое деление: разработка и эксплуатация.
Разработка - это разработка, собственно, а так же системная аналитика, тестирование, продуктовая разработка.
Эксплуатация - это системное администрирование, поддержка, хелп-деск и т.д.
И в эксплуатации и в разработке есть развитие.
Например, в эксплуатации можно устроиться «поднимать трубку», за тем на вторую-третью линии, оттуда в сисадмины/дба/сети/безопасность/девопс куда уж занесет ну и менеджмент конечно.
В разработке растут по грейдам, а там либо в менеджеры, либо в архитекторы/евангелисты.

В каждой области есть своя большая экспертиза и своя специфика.
Редкий разработчик на экспертном уровне разбирается в сетях, например, ну и редкий сетевой администратор умеет в код энтерпрайз уровня.

На ваш вопрос ответ такой: вам нужно самостоятельно определиться что вам интереснее, чем вам хочется заниматься. Если душа лежит в разработку - нужно как можно раньше именно ей и заниматься. Рост экспертизы в эксплуатации даст вам минимальное преимущество в дальнейшем трудоустройстве.
Если же нравится «в эксплуатацию» - тоже классно; продолжайте карьерный путь, наращивайте экспертизу.

Это можно сделать, но в 99% случаев это не нужно делать. Во-первых, пользователь может ввести строку, которая не является корректным идентификатором. Во-вторых, появляется риск нечаянно перезаписать переменную, которую мы не хотели трогать.
Вместо этого следует использовать словарь (dict), где ключ - имя "переменной", а значение - её содержимое. Это куда более контролируемо.

Raddzor788,

Где хранятся все эти значение 1,2,3,4, ведь у моего 'x' нету же звездочки(*х), чтобы собрать столько аргументов.

Твой x - это несколько разных x. Потому что есть такая вещь как области видимости. Обычно есть область видимости функции (локальная) и глобальная область видимости скрипта. Если функция не видит нужного имени в локальной области - она ищет в глобальной. Если не видит и там - ищет в __builtins__.
0. По умолчанию есть глобальная область видимости скрипта.
1. При вызове func(1) создаётся локальная область видимости (скажем, А), в ней создаётся имя x, указывающее на 1.
2. Отработало условие 1 < 4.
3. Вызывается func(2). При этом создаётся НОВАЯ локальная область видимости Б (потому что новый вызов функции), в ней создаётся имя x, указывающее на 2.
4. Отрабатывает условие 2 < 4.
5. Вызывается func(3). При этом создаётся локальная область видимости В, в ней создаётся имя x, указывающее на 3.
6. Отрабатывает условие 3 < 4.
7. Вызывается func(4). При этом создаётся локальная область видимости Г, в ней создаётся имя x, указывающее на 4.
8. Условие 4 < 4 не отрабатывает. Происходит вызов print(x) - имя x находится в текущей локальной области Г, выводится ассоциированное с ним значение 4. Отрабатывает print(4), происходит возврат из функции, область видимости Г уничтожается.
9. Происходит вызов print(x) в предыдущем "слое" рекурсии. Текущая локальная область видимости В - в ней имя x связано со значением 3. Отрабатывает print(3), происходит возврат из функции, область видимости В уничтожается.
10. Происходит вызов print(x) в предыдущем "слое" рекурсии. Текущая локальная область видимости Б - в ней имя x связано со значением 2. Отрабатывает print(2), происходит возврат из функции, область видимости Б уничтожается.
11. Происходит вызов print(x) в предыдущем "слое" рекурсии. Текущая локальная область видимости А - в ней имя x связано со значением 1. Отрабатывает print(1), происходит возврат из функции, область видимости А уничтожается.
12. Мы вышли из всех слоёв рекурсии. Мы находимся в теле скрипта и работаем только с глобальной областью видимости.

У нас вчера отгремела очередная собесная серия, нашли милла (точнее, предложили оффер, согласится ли, посмотрим). До этого были в феврале. Что я заметил: у всех "опыт Реакт от 3 лет", но по факту большинство чуваков не знает базовую повседневную примитивщину.
Так что да, кандидатов много, хороших мало (все за каким-то хером ломанулись в айти).

Тебе надо пройти эйчарские какие-то фильтры. Возможно, придется нарисовать себе красивое резюме с опытом. Да, это неприкольно, ну и что? Если ты за предстоящий год-полтора как следует разберёшься с айтишной наукой и блеснешь интеллектом на тех.собесе, всем будет пофиг, какой на самом деле опыт. Возьмут джуном, я так думаю.

Ни одна нейросеть на базе gpt не умеет напрямую работать со страницами в интернете.

Нужна прослойка, которая, во первых, преобразует страницу в текст (это не так просто как кажется, нужно выделить на странице контент, точнее его группы (информационные блоки), понять где реклама, где навигация а где дизайнерский мусор, отличный пример - страница ozon, 90% экрана абсолютно бесполезный мусор, рекомендации (далекие от того что нужно покупателю), проплаченные карточки и т.п. найти среди этого хлама нужную информацию не просто. Плюс все это формируется в процессе, двигая элементы интерфейса туда сюда... работать с этим адом очень и очень не просто, особенно когда разработчики старательно сопротивляются любой автоматизации.

Мультимодальные сети (кстати, нормальных не существует, даже от openai слабовата, но она лучшая из универсальных) по уму должны уметь работать с веб-страницей как изображение, советую опробовать это самостоятельно на своих задачах, но не уверен что из этого можно получить что то стоящее. Такие сети могут получать изображения в качестве входа, а дальше позволяют вести текстовую беседу, учитывая их как часть контекста.

И главная проблема - ограничения на размер контекста. Большие объемы текста тупо не помещаются 4к..8к токенов это тот объем, в пределах которого сети работают хорошо, но чем больше размер контекста (даже если заявлены 16к или 32к) начинаются борьба компромисов, качества и стоимости. Может так получиться что вместо работы со всей информацией сразу, ее делят на части (еще одна проблема по анализу исходной страницы), а затем, набирая вопросы из текущего контекста (та еще задачка) задают их последовательно для каждой, собирая ответы в итоговый контекст и ее уже используют для дальнейшей беседы. Плюс есть еще алгоритмы саморизации. Плюс еще неплохо сюда multishot пристроить, с примерами.

На каждом этапе, возможно понадобится дообучать свои сети, а это значит собирать обучающую выборку с примерами, RLHF-ить на основе пользовательского опыта... и поддерживать это во времени, так как то что работает сегодня, завтра уже будет устаревшим.

В общем реализуете что то стоящее первыми, может даже озолотитесь, продавая готовое решение бизнесу.

Получил оффер от одной компании (банка) с неожиданно большой суммой, чуть ли не x2 от запрошенной

Вероятно ты просто запросил сильно ниже рынка / стандартной ставки.
Что за банк?
Что за должность?

Например, все этапы собеседований HR пыталась ставить близко друг к другу.

А зачем растягивать?

Просто дело в том, что помимо этой компании я ещё параллельно собеседуюсь в пару других, и там до оффера пока не дошло дело. Не хочется упустить шанс попасть в них из-за этой сомнительной вакансии) Если есть опытные работоискатели, подскажите, пожалуйта)

Спроси у рекрутера, к чему такая срочность ответа и проинформируй, что ждёшь ответы и от других работодателей.
Вполне возможно, что они просто боятся, что ты уйдёшь в другую компанию, когда на твой найм уже много часов было потрачено.

Апплайся на мидла, а там разберутся.

X₀ - сумма кредита
X_i - остаток после i-го платежа
p - месячная ставка десятичной дробью
E - ежемесячный платёж

X₁ = X₀ * (1 + p) - E
X₂ = X₁ * (1 + p) - E = X₀ * (1 + p)² - E * ((1 + p) + 1)
X₃ = X₂ * (1 + p) - E = X₀ * (1 + p)³ - E * ((1 + p)² + (1 + p) + 1)
Видим, что
X_n = X₀ * (1 + p)ⁿ - E * ((1 + p)^{n - 1} + (1 + p)^{n - 2} + ... + (1 + p) + 1)
При кредите на n месяцев X_n = 0
X₀ * (1 + p)ⁿ - E * ((1 + p)^{n - 1} + (1 + p)^{n - 2} + ... + (1 + p) + 1) = 0
X₀ * (1 + p)ⁿ = E * ((1 + p)^{n - 1} + (1 + p)^{n - 2} + ... + (1 + p) + 1)
X₀ = E * ((1 + p)^{n - 1} + (1 + p)^{n - 2} + ... + (1 + p) + 1) / (1 + p)ⁿ
X₀ = E * (1 - (1 + p)ⁿ) / (1 - (1 + p)) / (1 + p)ⁿ

E = 10000
n = 12
p = 1.5% = 0.015
X₀ = 10000 * (1 - 1.015¹²) / (1 - 1.015) / 1.015¹² = 109075,05

Сети, если в них не углубляться, вещью в себе не являются. Администрирования линукса без понимания фундаментальных сетевых вещей не бывает. Так что я за второй вариант.

нужно не изучать а поработать.
Написать рестфулл веб сервис с использованием ООП и чистой архитектуры, поработаьт с реляционной базой данных.
А то, что ты "изучил" без реальной практики - ничто.

Раз руководителю не нравится продуктивность сотрудника, то тут два варианта:
1. Завышенные ожидания руководителя
2. Действительно недостаточная продуктивность

С первым всё понятно, а вот у недостаточной продуктивности есть два варианта:
1. Сотрудник преднамеренно недорабатывает
2. Сотруднику что-то мешает

С первым вариантом всё понятно - способы обнаружения и борьбы с этим оставим для другого вопроса.
А вот с препятствиями есть два варианта:
1. Нехватка квалификации или опыта для решения задач
2. Что-то, что не зависит от сотрудника (например не хватило ещё времени, чтобы ознакомиться с системой или предметной областью)

В любом случае вам нужно собраться в одном месте втроём с этим руководителем и новым сотрудником и разобраться.

Зависит от того, из-за чего у него низкая продуктивность, а также насколько компания ценит его, а он компанию. Если у человека пофигизм врублен, но в работе он заинтересован, то разогнать можно. Если есть какие-то трудности в онбординге, с которыми можете помочь - это может разогнать. Если сможете как-то воодушевить, тоже разгоните. Но в большинстве случаев шансов не больше, чем убеждать пельмени быстрее свариться.

Для Python 3.10 и выше

def squareEquation(a, b, c):
  match a, b, c:
    case 0, 0, 0:
      return 'All numbers', None
    case 0, 0, _:
      return 'Empty set', None
    case 0, _, _:
      return -c / b, None
  d = b * b - 4 * a * c
  r = -b / 2 / a
  i = (abs(d) ** 0.5) / 2 / a
  if (d < 0):
    return f'{r} - {i}i', f'{r} + {i}i'
  if (d == 0):
    return r, None
  return r - i, r + i