"Понравилась статья The Reality of Tech Interviews in 2025. Так как я сам регулярно прохожу собеседования на позиции от Staff Data Engineer до VP of Data Engineering & Analytics, чтобы оставаться в курсе происходящего в индустрии, понимать реальные ожидания по зарплате и уровню, а также следить за эволюцией процессов найма, — статья отлично отражает текущие проблемы для инженеров. Менеджерам среднего звена еще сложней. В Surfalytics мы придерживаемся принципа прозрачности: делимся между собой зарплатными ожиданиями, предложениями и опытом прохождения интервью. Да и просто приходится собеседовать аналитиков и инженеров. ⠀ На мой взгляд, отечественный рынок ждут схожие изменения — пусть и с задержкой, но вектор очевиден. Легче точно не станет. У меня у самого есть несколько замечательных примеров, когда я успешно прошел все этапы и в ожидании офера получал отказ, так как выбрали другого кандидата, который больше понравился или согласен на меньшие деньги (на 50% меньше). Ключевые моменты из статьи (ChatGPT): Ключевые проблемы и вызовы тех. собеседований в 2025 году: __1. Рынок противоречий: - Спрос на инженеров восстанавливается, но *весьма избирательно*. - Полный переход к remote свернулся: таких позиций становится всё меньше. 2. Ужесточение требований: - Уровень сложности DSA и system design интервью вырос на 1 ""стандартное отклонение"". - Алгоритмы LeetCode Hard стали нормой даже на mid/senior уровнях. - От кандидатов требуют чистого кода, обработки ошибок и валидации — даже в лимите по времени. 3. Столкновение с реалиями: - Большинство стартапов и Big Tech усилили этап team match — он стал ещё одним отбором, не гарантирующим оффер даже после успешного прохождения технических этапов. - Много квалифицированных кандидатов → компании стали избирательны до мелочей. 4. Сильный дисбаланс в спросе: - AI-инфраструктура, ML Ops и генеративный AI — горячие направления с высокими ЗП. - Frontend, backend и mobile — сильно охлаждённый рынок с низкой текучкой и сокращёнными командами. 5. Драматическое падение шансов для джунов: - Университетские наймы массово урезаны. - Даже выпускники топовых вузов, проходят по 100+ собеседований и не получают ни одного оффера. 6. Давление на EM и Staff-инженеров: - Менеджеров требуют ""рукастых"", умеющих писать код, а не просто управлять. - Staff-инженеров часто понижают в уровне (downleveling) — предлагают позиции на ступень ниже, даже при хорошем перформансе. 7. Разрыв между Big Tech и стартапами в интервью-форматах: - FAANG по-прежнему держится за алгоритмические интервью. - Стартапы и mid-size компании внедряют реалистичные задачи, проекты и разрешают использование AI-инструментов. 8. Компенсации и конкуренция: - В AI-инфраструктуре можно получить $1M+ total comp, но только при *узкоспециализированном опыте*. - Инженеры с узкой специализацией в закрытых технологиях Google/Meta — менее конкурентоспособны на открытом рынке. 9. Влияние ИИ: - Кандидаты массово используют LLM на фоне неадаптированных интервью. - Это подрывает смысл классических задач — но Big Tech пока не спешит менять подход. 10. Проблема ""потерянного поколения"" инженеров: - Массовое сокращение входа новых разработчиков может привести к дефициту mid-level через 3–5 лет.__ Как у вас дела обстоят в ваших краях?"