Нужны ли алгоритмы сейчас, в эпоху ИИ, на собесах
До 2025 года из каждого утюга вы слышали про эти "алгособесы". Любой отбор в школы, на стажировки или штатные позиции обязательно выглядел как школьная олимпиада по программированию. А основная подготовка к выходу на работу заключалась в нарешивании Литкода.
Почему так происходило
Оценить весь огромный стек технологий за часовое собеседование - нереально. Почти любая рабочая задача в бигтехе, которая проверяет твой реальный уровень, занимает минимум неделю работы. Очевидно, в часовой формат такое не укладывается, поэтому для оценки кандидата пошли по иному пути:
1. рассказ про опыт и свои харды;
2. решение брейн-тизеров и алгоритмических задач.
По первому пункту кандидат, конечно, может обмануть, если хорошо проработает легенду. Но обычно таких ребят быстро ловят - им не хватает скиллов, чтобы придумать качественную и непротиворечивую историю. А вот вторым пунктом выступили алгоритмы, которые идеально подходят сразу для аналитики, ML и бэкенда. Во всех этих направлениях так или иначе присутствует написание кода, а алгоритмический аппарат дает незаменимый навык быстро рефакторить код и видеть его структуру.
А что сейчас
Некоторые компании отказались от отдельных алгособесов, но оставили задачки в других секциях (livecoding). Однако в крупных бигтехах алгосекция все так же существует. Более того, в зарубежных вакансиях алгоритмические секции сейчас, наоборот, снова в тренде.
Чем обусловлен небольшой спад тренда? Компании перегрели кандидатов: на секциях стали спрашивать слишком простые задачки, которые при хорошей подготовке никак не отражают объективно твое умение строить алгоритмы. По сути, их можно просто "зарешать" количеством, и на собесе ты решишь задачу не потому, что придумал решение, а потому что встречал похожую идею раньше.
Но альтернативу алгосам так и не придумали. Давать математический брейн-тизер бэкендеру странно, а усложнить алгозадачу до уровня, где нельзя натренировать типовые паттерны - перебор, ведь это лишь метод проверки мышления, спрашивать вкатуна систем дизайн- ту мач.
Главный вывод.
Алгоритмический аппарат в эпоху LLM станет как никогда актуальным. Ваша задача на работе будет сводиться к тому, чтобы быстро валидировать код, написанный нейросеткой. Это значит, что вам нужно моментально разбираться в чужом коде и видеть узкие места. Именно такие навыки и тренируют алгоритмические задачки.
Поэтому не стоит надеяться, что алгосы пропадут с рынка. В будущем это будет наиболее актуальный и надежный инструмент проверки твоего инженерного мышления.
Что с этим делать и как подготовиться
Если вы готовитесь к собеседованиям, важно понимать: алгоритмы - это не про запоминание 500 задач, а про тренировку шаблонов мышления. Чтобы решать задачи за 20 минут, нужно не заучивать код, а видеть структуру задачи сходу.
Но просто читать про это недостаточно. Чтобы выйти на алгособес уверенно, нужна системная практика с разбором реальных кейсов.
Если хотите оставаться в тренде IT-рынка и его жестких требований, советую наши курсы «Старт». У нас есть отдельный курс по алгоритмам, разбор реальных задач с собеседований в топ-компаниях и подходы, которые учат именно думать, а не зубрить.
Специально для подписчиков канала мы продлили финальные скидки на обучение на 24 часа. Если давно хотели прокачать свой алгоритмический аппарат до уровня топ-компаний, сейчас лучший момент. Это последний шанс взять комбо: алгоритмы + любой курс по специальности по хорошей цене и уже осенью залутать оффер!
➡️ Записаться
Подписаться: @algoses
До 2025 года из каждого утюга вы слышали про эти "алгособесы". Любой отбор в школы, на стажировки или штатные позиции обязательно выглядел как школьная олимпиада по программированию. А основная подготовка к выходу на работу заключалась в нарешивании Литкода.
Почему так происходило
Оценить весь огромный стек технологий за часовое собеседование - нереально. Почти любая рабочая задача в бигтехе, которая проверяет твой реальный уровень, занимает минимум неделю работы. Очевидно, в часовой формат такое не укладывается, поэтому для оценки кандидата пошли по иному пути:
1. рассказ про опыт и свои харды;
2. решение брейн-тизеров и алгоритмических задач.
По первому пункту кандидат, конечно, может обмануть, если хорошо проработает легенду. Но обычно таких ребят быстро ловят - им не хватает скиллов, чтобы придумать качественную и непротиворечивую историю. А вот вторым пунктом выступили алгоритмы, которые идеально подходят сразу для аналитики, ML и бэкенда. Во всех этих направлениях так или иначе присутствует написание кода, а алгоритмический аппарат дает незаменимый навык быстро рефакторить код и видеть его структуру.
А что сейчас
Некоторые компании отказались от отдельных алгособесов, но оставили задачки в других секциях (livecoding). Однако в крупных бигтехах алгосекция все так же существует. Более того, в зарубежных вакансиях алгоритмические секции сейчас, наоборот, снова в тренде.
Чем обусловлен небольшой спад тренда? Компании перегрели кандидатов: на секциях стали спрашивать слишком простые задачки, которые при хорошей подготовке никак не отражают объективно твое умение строить алгоритмы. По сути, их можно просто "зарешать" количеством, и на собесе ты решишь задачу не потому, что придумал решение, а потому что встречал похожую идею раньше.
Но альтернативу алгосам так и не придумали. Давать математический брейн-тизер бэкендеру странно, а усложнить алгозадачу до уровня, где нельзя натренировать типовые паттерны - перебор, ведь это лишь метод проверки мышления, спрашивать вкатуна систем дизайн- ту мач.
Главный вывод.
Алгоритмический аппарат в эпоху LLM станет как никогда актуальным. Ваша задача на работе будет сводиться к тому, чтобы быстро валидировать код, написанный нейросеткой. Это значит, что вам нужно моментально разбираться в чужом коде и видеть узкие места. Именно такие навыки и тренируют алгоритмические задачки.
Поэтому не стоит надеяться, что алгосы пропадут с рынка. В будущем это будет наиболее актуальный и надежный инструмент проверки твоего инженерного мышления.
Что с этим делать и как подготовиться
Если вы готовитесь к собеседованиям, важно понимать: алгоритмы - это не про запоминание 500 задач, а про тренировку шаблонов мышления. Чтобы решать задачи за 20 минут, нужно не заучивать код, а видеть структуру задачи сходу.
Но просто читать про это недостаточно. Чтобы выйти на алгособес уверенно, нужна системная практика с разбором реальных кейсов.
Если хотите оставаться в тренде IT-рынка и его жестких требований, советую наши курсы «Старт». У нас есть отдельный курс по алгоритмам, разбор реальных задач с собеседований в топ-компаниях и подходы, которые учат именно думать, а не зубрить.
Специально для подписчиков канала мы продлили финальные скидки на обучение на 24 часа. Если давно хотели прокачать свой алгоритмический аппарат до уровня топ-компаний, сейчас лучший момент. Это последний шанс взять комбо: алгоритмы + любой курс по специальности по хорошей цене и уже осенью залутать оффер!
➡️ Записаться
Подписаться: @algoses