Разборы, гайды и инсайты для прокачки IT‑карьеры
Эмоциональное выгорание в IT: 9 признаков у разработчиков и тестировщиков, план на две недели и когда идти к врачу, а не в отпуск.
Docker простыми словами: чем образ отличается от контейнера, рабочий Dockerfile и compose.yaml для одного сервиса, шаблон и частые ошибки.
Промпт для рабочих задач: из каких частей он состоит, копируемый каркас и 12 шаблонов для разработчика, аналитика и QA с форматом ответа
Как продакт-менеджеру читать отчёт о прибылях и убытках: выручка, себестоимость, валовая и операционная прибыль и на какие строки влияет продукт
Как устроен антифрод в банке: правила и модели, признаки Банка России, скоринг за сотни миллисекунд, ложные срабатывания и схема для собеседования
Полный гид по собеседованию AI-инженера: LLM, RAG, батчинг, агенты, оценка моделей и кодинг. Реальные вопросы из OpenAI, Anthropic, Scale AI.
Реальные задачи Stripe вместо «спроектируй Twitter»: ledger, API транзакций, авторизация, rate limiter. Критерии оценки, топ-5 вопросов и стратегия подготовки.
Новые разборы — прямо на почту
Свежие статьи блога одним письмом. Отписаться можно в один клик.
Реальные вопросы AI PM из OpenAI, Meta, Google и Anthropic в 2026: Product Sense, RAG, галлюцинации, vibe coding, стратегия и behavioral. Гайд IT Career Gym.
Как устроен design-раунд в Microsoft: команда вместо единой комиссии, final loop и грейд, Azure/Copilot-кейсы, безопасность и growth mindset. Гайд 2026.
12 концепций, которые спрашивают на каждом втором SD-раунде: репликация, шарды, 2PC, outbox и гарантии доставки. Таблицы и формулировки — на IT Career Gym без обещания оффера.
Кто такой AI Product Manager после ChatGPT: три типа компаний, реальные задачи, красные флаги при найме и вопросы с собеседований. Как готовиться на IT Career Gym.
Этапы интервью Security Engineer: техраунд, SALT, STAR и behavioral. Вопросы по сетям, AppSec, облаку и как тренироваться на IT Career Gym.
Кейс Dropbox smart move: human-in-the-loop, синтетические данные из уже организованных папок, эмбеддинги имён и почему офлайн-точность не равна принятию рекомендаций.
