13:34Оффер под ключ: путь до работы в IT
Как мы объединяем обучение, практику, подготовку к собеседованиям и трудоустройство в одном маршруте до новой работы в IT.
Смотреть и читать →По этому запросу ничего не нашлось. Попробуйте другое слово или откройте все материалы.
23:36Разбираем кейс импорта 500 000 строк, повторы запросов, микросервисы и базы данных. Правильные ответы и выводы из собеседования с оффером 240 000 ₽.
Смотреть и читать →
15:14Разбираем техническую секцию системного аналитика: устройство JWT, связи книг и авторов, PostgreSQL, диаграммы последовательности и выбор взаимодействия между сервисами.
Смотреть и читать →
9:23Разбираем вопросы про бизнес доставки, LTV, дашборды и эксперименты: как обосновать метрику, не перепутать ошибки теста и правильно считать отношения.
Смотреть и читать →
15:38Разбор технического интервью системного аналитика: точные ответы про REST, SOAP, HTTPS, связи таблиц, индексы и требования к доступности системы.
Смотреть и читать →
33:45Последовательный маршрут в IT: выбор направления, обучение через практику, портфолио, резюме, собеседования и первые месяцы работы.
Смотреть и читать →
16:26Собрали карту теории для Data Science-интервью: вероятность, линейная алгебра, регрессии, деревья, регуляризация, нейросети и ROC-AUC.
Смотреть и читать →
10:00Пошаговый план для будущего AI-инженера: Python, Git, SQL, LLM, API, RAG, агенты, оценка качества, FastAPI, Docker и проекты для портфолио.
Смотреть и читать →
8:15План подготовки Data Scientist к техническому интервью: Python, алгоритмы классификации, переобучение, таблицы, рекомендации и TF-IDF.
Смотреть и читать →
47:44Структура сильного ML-интервью: деревья и бустинг, p-value, рекомендации, продуктовые метрики и решение кейса без готового ответа.
Смотреть и читать →
24:52Практический разбор жизни на удалёнке в Калининградской области: Зеленоградск, Калининград, сезонное жильё, рабочее место, транспорт и тестовый переезд.
Смотреть и читать →
20:35Что происходит с откликом в кабинете работодателя hh.ru и как оформить резюме, чтобы оно точнее совпало с вакансией и прошло первый отбор.
Смотреть и читать →
9:27Разбираем подготовку к Python-интервью: асинхронность, потоки и процессы, микросервисы, генераторы, рекурсия, сложность и сильная подача учебного опыта.
Смотреть и читать →
23:44Практический разбор сложного IT-собеседования: как сверить роль, вернуть разговор к задачам и оценить работодателя без конфликта.
Смотреть и читать →
7:03Разбираем три опорные темы алгоритмического интервью: бинарный поиск, выбор по весам и резервуарную выборку. С кодом, проверками и планом подготовки.
Смотреть и читать →
16:49Разбор сильного собеседования Python-разработчика: самопрезентация, GIL, потоки и процессы, ClickHouse, PostgreSQL и задача с URL.
Смотреть и читать →
24:21Разбираем сильное собеседование Data Scientist: запуск ML с нуля, модель оттока, A/B-тест, гибридный поиск, реранкер и оценка RAG.
Смотреть и читать →
9:51Практический roadmap Data Science: в каком порядке изучать Python, SQL, математику, статистику, pandas, визуализацию и scikit-learn и как собрать первый проект.
Смотреть и читать →
12:31Разбираем вопросы Frontend-собеседования: Git, JavaScript, React, Next.js, архитектура, транспорт данных и Event Loop.
Смотреть и читать →
10:00Разбираем 11 вопросов с Python-собеседования: tuple и list, dunder-методы, Git, Django ORM, GIL, ACID, изоляцию транзакций и задачу на палиндром.
Смотреть и читать →
13:01Разбираем 13 вопросов QA-собеседования в Сбере: теория тестирования, REST, HTTP, SQL и поиск причины белого экрана.
Смотреть и читать →
14:26Правильные ответы на вопросы Python-собеседования в Wildberries: GIL, потоки, asyncio, процессы, декораторы, блокирующий код и Kafka.
Смотреть и читать →
22:23Разбираем семь вопросов с собеседования системного аналитика: самопрезентацию, требования, оценку задач, архитектуру, ошибки и вопросы работодателю.
Смотреть и читать →
23:52Правильные ответы на вопросы Python Backend: LSP и DIP, устройство dict, генераторы, исключения, mock и stub, конкурентность и SQL.
Смотреть и читать →
20:02Разбираем вопросы банковского собеседования: precision и recall, ML-пайплайн, MAP и MRR, ансамбли, RAG и HyDE — с правильными ответами.
Смотреть и читать →
13:33Семь вопросов с собеседования Data Scientist в Газпромбанке: правильные ответы про ROC-AUC, ЦПТ, Python, оптимизацию и регуляризацию.
Смотреть и читать →
20:16Правильные ответы на вопросы о брокерах, хэшируемости, генераторах, контекстных менеджерах, декораторах, FIFO и связи многие ко многим.
Смотреть и читать →
13:23Разбираем вопросы реального собеседования: путь запроса, индексы, асинхронные интеграции, Kafka и RabbitMQ, BFF и Circuit Breaker.
Смотреть и читать →
28:06Разбираем собеседование Senior Python-разработчика: самопрезентацию, asyncio, потоки и процессы, rate limit через RabbitMQ и защиту баланса от гонок.
Смотреть и читать →
24:42Разбор реального собеседования Data Scientist в Сбер: Python, профилирование, градиентный бустинг, NLP, attention, QKV и кластеризация.
Смотреть и читать →
18:45Разбираем вопросы собеседования Data Scientist в Wildberries: MAPE, метрики скоринга, Average Precision, проклятие размерности, мультиколлинеарность и экстраполяцию.
Смотреть и читать →
31:02Вопросы и правильные ответы для Middle Python: масштабируемый API, кэш, JWT, CPython, dict, потоки, GC, профилирование и декораторы.
Смотреть и читать →
36:56Разбираем вопросы собеседования системного аналитика: Kafka, REST, NFR, SQL, нормализация, Use Case и документация. В финале кандидат получил оффер.
Смотреть и читать →
12:13Личная история увольнения из Сбера и практический план: как согласовать ожидания, получать обратную связь и пройти испытательный срок.
Смотреть и читать →
24:05Пошагово разбираем путь в IT: выбор роли, практические навыки, резюме, собеседования, отклики и первые месяцы работы.
Смотреть и читать →
47:00Разбираем вопросы собеседования Python Backend-разработчика в Группе Астра: SQL и ORM, тесты, OpenAPI, Redis, микросервисы и принцип подстановки Лисков.
Смотреть и читать →
39:23Подробный разбор неудачного Middle-собеседования: SQL, оконные функции, ClickHouse, ETL, вероятность, A/B-тесты и восстановление аналитики.
Смотреть и читать →
9:36Практический разбор IT-резюме: целевая роль, опыт, навыки, ключевые слова, GitHub, сопроводительное письмо и проверка конверсии.
Смотреть и читать →
7:01Разбираем, как читать требования IT-вакансий, подтвердить навыки проектами, честно упаковать опыт и построить системный поиск первой работы.
Смотреть и читать →
18:51Правильные ответы на вопросы аналитика данных: JOIN, очистка данных, boxplot, оконные функции, A/B-тесты, LTV и North Star.
Смотреть и читать →
15:50Разбираем восемь тревожных сигналов при найме в IT: деньги, устные обещания, переработки, размытая роль, текучесть, уклончивые ответы и подозрительные офферы.
Смотреть и читать →
26:12Собрали карту подготовки Junior системного аналитика: требования, BPMN и UML, базы данных, архитектура, интеграции и структура сильного ответа.
Смотреть и читать →
9:19Разбираем реальное собеседование системного аналитика: бизнес- и системный анализ, прототипы, архитектура, нотации, события, JOIN, окна и индексы.
Смотреть и читать →
13:55Разбираем вопросы DWH-аналитика: слои хранилища, MPP, модели данных, ETL и ELT, историчность и SQL-задачи.
Смотреть и читать →
11:46Разбираем реальное Python Backend-собеседование в МТС: последовательности, args и kwargs, set и dict, генераторы, метаклассы и отказ сервиса.
Смотреть и читать →
14:32Решаем задачу о максимальном числе пересекающихся интервалов: уточняем границы, сравниваем перебор и метод событий, пишем код.
Смотреть и читать →
20:53Собрали большую карту Python Backend-интервью: модель данных, асинхронность, веб-запрос, тесты, PostgreSQL, индексы, транзакции и архитектура.
Смотреть и читать →
13:02Разбираем вопросы Junior Python: токены, ООП, Git, исключения, декораторы, asyncio, хэшируемость, REST и чистую архитектуру.
Смотреть и читать →
5:31Разбираем короткое собеседование аналитика данных: оконные функции, BI-системы, алгоритмическую сложность словаря и ETL-процессы.
Смотреть и читать →
5:24Разбираем собеседование аналитика данных в игровой компании: ошибки первого и второго рода, статистические критерии и две SQL-задачи.
Смотреть и читать →
13:44Вопросы технического собеседования Data Scientist в Т-Банк: деревья, случайный лес, бустинг, важность признаков, метрики и разбор PyTorch-кода.
Смотреть и читать →
9:31Разбираем вопросы собеседования AQA Engineer в 1xBet: типизация и декораторы Python, SOLID, тестовая пирамида, Selenium, локаторы и Kubernetes.
Смотреть и читать →
20:44Собрали последовательную карту Junior Data Scientist: Python и данные, метрики, дисбаланс классов, переобучение, нейросети, аудио и N-граммы.
Смотреть и читать →
16:50Понятный маршрут в QA: чем занимается тестировщик, что учить новичку, как собрать практику и проверить готовность к первой работе.
Смотреть и читать →
6:25Рассказываем, как в ЮНИКОД строим путь к работе в IT: диагностика, персональный план, практика, резюме и легенда, собеседования и поддержка на испытательном сроке.
Смотреть и читать →
14:00Разбираем вопросы собеседования QA Automation на Python: тестирование формы, пирамида тестов, микросервисы, HTTP, токены и SQL.
Смотреть и читать →
2:03:20Разбираем, почему кандидата не замечают: как выбрать цель, показать опыт в резюме, подготовиться к интервью и улучшать поиск по данным.
Смотреть и читать →
33:13Разбор успешного собеседования Senior QA Automation: Python, CI/CD, HTTP, JWT, JSON, пагинация, часовые пояса, логи и тест-дизайн.
Смотреть и читать →
5:15Разбираем, чем полезны профессиональное IT-сообщество, база реальных вопросов, разборы ответов и обратная связь при подготовке к трудоустройству.
Смотреть и читать →
1:01История Вадима Новосёлова и ЮНИКОД: как проект о реальных собеседованиях вырос в школу с системой подготовки к работе в IT.
Смотреть и читать →
35:31Разбираем уровни криптоэкосистемы: рынки, блокчейн-инфраструктуру, смарт-контракты, DeFi, безопасность и профессиональные роли.
Смотреть и читать →
20:56Разбираем вопросы реального собеседования Fullstack-разработчика: GIL, потоки, словари, передачу аргументов, генераторы и методы класса.
Смотреть и читать →
21:11Практический план без паники: как понять ожидания руководителя, заметить риск, подготовить запасной маршрут и вернуться к поиску работы.
Смотреть и читать →
27:05Разбираем вопросы Python CTI-интервью: базы данных, SQL-инъекции, JSON, proxy, VPN, Tor, веб-автоматизация, Docker, REST и киберугрозы.
Смотреть и читать →
16:39Проверяем громкие новости марта 2024 года: возможную блокировку Wikipedia, отмену Apple Car, AI в браузерах и Windows, иск Илона Маска и рост биткоина.
Смотреть и читать →
17:22Проверяем прогнозы марта 2024 года: что произошло с умными кольцами, IPO Reddit, AI в браузерах и монетизацией Telegram, а какие карьерные выводы не устарели.
Смотреть и читать →
23:27Возвращаемся к IT-новостям февраля 2024 года: разбираем закрытие QIWI Банка, память ChatGPT, AI-краулеры и выводы о карьере без паники и кликбейта.
Смотреть и читать →
5:20Как подготовить международное IT-резюме: выбрать целевую роль, описать опыт и достижения, оформить проекты, пройти ATS и написать сопроводительное письмо.
Смотреть и читать →
12:57Пошагово собираем резюме программиста: целевая роль, опыт через результаты, навыки, проекты без коммерческого опыта и проверка конверсии.
Смотреть и читать →
6:02Разбираем пять мифов о старте в программировании: способности, работа, образование, английский и реальный план первых шагов.
Смотреть и читать →
12:16Пошаговый маршрут в программирование: выбор роли, обучение через задачи, сильный проект, Git, командная практика и ранняя подготовка к собеседованиям.
Смотреть и читать →
20:01Собрали рабочий маршрут поиска работы в IT: позиционирование резюме, системные отклики, HR-скрининг, тестовое, техническое и разбор ошибок.
Смотреть и читать →
14:35Разбираем четыре частых блока Python-интервью: SQL и планы запросов, индексы, обработку исключений, итераторы и специальные методы.
Смотреть и читать →
15:20Разбираем coding-секцию Data Scientist в Сбер: устройство dict и хеш-функции, ссылки на объекты, префиксное дерево, реализация и отладка.
Смотреть и читать →
13:32Разбор вопросов Data Scientist: многоклассовая классификация, ROC-AUC, TF-IDF, asyncio, сохранение моделей, трансформеры и ускорение инференса.
Смотреть и читать →
15:11Разбираем реальное собеседование Python Backend: коллекции, хеш-таблицы, GIL, asyncio, потоки, процессы, индексы и JOIN.
Смотреть и читать →
37:07Разбираем, как отвечать о градиентном бустинге, случайном лесе, метриках классификации и регрессии и доводить ответ до бизнес-решения.
Смотреть и читать →
12:40Показываем, как превратить список вопросов Python-интервью в рабочие модели: объекты и ссылки, ООП, HTTP и TCP, базы данных, типизацию и генераторы.
Смотреть и читать →
13:34Разбираем вопросы Python Backend: аутентификация, токены, REST, базы данных, SQL-инъекции, очереди, коллекции Python и GIL.
Смотреть и читать →
16:29Пошаговый план международного поиска работы: выбор рынка, резюме, английский, вакансии, воронка откликов и подготовка к интервью.
Смотреть и читать →
11:26Разбираем вопросы Data Scientist в Билайн: отбор признаков, PCA, drift, PSI, Information Value, переобучение и проверка стабильности модели.
Смотреть и читать →
25:17Разбираем кейс специалиста с опытом: как найти слабое место в воронке, усилить резюме, выбрать вакансии и получить больше приглашений.
Смотреть и читать →
10:52Разбираем частые вопросы Python-секции: сложность списков и словарей, изменяемые значения по умолчанию, сортировку и перенос нулей за один проход.
Смотреть и читать →
11:02Разбираем, когда тестовое задание помогает получить работу, когда от него стоит отказаться и что уточнить у работодателя до начала.
Смотреть и читать →
12:15Разбираем задачу о самой длинной подстроке без повторяющихся символов: инвариант окна, словарь последних позиций, код Python и оценку O(n).
Смотреть и читать →
7:36История ЮНИКОД: профессиональный путь основателя, запуск «Оффера под ключ», развитие школы, команды и платформы для подготовки к собеседованиям.
Смотреть и читать →
10:33Разбираем архитектурную секцию Яндекса: пространственный индекс, quadtree, поиск ближайших точек, backend, балансировка, базы и логи.
Смотреть и читать →
10:41Разбираем собеседование Senior Data Scientist: разреженные векторы, сложность алгоритма, SQL, инкассация, временные ряды и проверка модели.
Смотреть и читать →
11:52Разбираем вопросы собеседования Data Scientist: разметка текста, токенизация, эмбеддинги, BERT, генерация и ускорение моделей в продакшене.
Смотреть и читать →