Стало зрозуміло для чього насправді потрібні перекладачі на подібних зустрічах.

Логіка прекрасна, а чому популісти до влади приходять, від хорошого життя? А можливо хтось гірше живе ніж попередні покоління, або просто живе погано значна частина населення?

Якщо ви маєте бажання ігнорувати реальність задля пропаганди — ваше діло. До речі американці спокійно визнають новизну підходу. От наприклад CSIS youtu.be/...​8EfS8?si=dgqbdmbGqOWd7bBs.

Локально як кодінг асистент, це корисна дія, якщо з якихось чутливих міркувань умовний DeepSeek як аналог ChatGPT не підходить. А те що вони покращили процесс навчання це сигнал про наявність експертизи та її рівень в Китаї вцілому, та в окремій компанії зокрема. При чому цікаво, що деякі покращення почали інтегрувати в свій процес навчання умовні OpenAI, Google, Meta, etc.

Цікаво, що автор першої книги збанкрутував:)

Мінімум кінцева географічна точка перших Христових походів має спільне:) Інша справа який був ширший історичний контекст.

Цікаво де у вас був такий цікавий досвід. Meta раз в півроку евалюють і мають поставити якусь кількість «not meets some expectations» чи щось подібне. Такий собі force ranking. Їм «клавіатури» і KPI додатково і вигадувати не треба, просто тепер будуть звільняти. Цікаво які в них квоти...

Будуть частіше лейофи робити це реальна зміна для всіх, diversity це для Трампа, Рогана сигнали.

Це відділ закрили, а далі будуть relayout-и напевно, тобто не факт що цих HR-ів ще звільнять. А от людей з поганими evaluation-ами — так.

Інтерв’ю Рогану це сигнали певній аудиторії, як воно на політику HR-у повпливає час покаже, скоріше за все звільнять за поточні евалюешени... Розподіл кваліфікацій змінюються з часом роботи, тому ваша гіпотези скоріше про ідеальний світ, а не про велику компанію, яка має кількість співробітників як середнє місто/невелика країна.

Апріорі так, а от що таке гірша кваліфікація вирішує «калібровка», тобто якісь неформальні політики... Така собі кваліфікація Шредінгера:)

Людей по евалюейшену ранжують, це формальний і зрозумілий показник. А кваліфікація абстрактне поняття, яке має досить слабке відношення до корпоративної політики та процесу евалюейшена...

«Low performer» це результат evaluation-а чому «набрані по якійсь неформальній квоті» будуть мати його меншу? Все це ваш політичний wishful thinking.

Скоріше будуть «low-perfomer»-ів звільняти, можливо відділи які не актуальні, потім, якщо треба то не перспективні, тобто без evaluation за якийсь період. До чього тут diversity, без відносно подобатися ця тематика, чи ні.

В римлян був юридичний термін патрон, патріарх це скоріше про греків щось...

Цікава історія, особливо на фоні 23 річних сіньйорів та «успішних і корисних курсів».

Ті що роблять компанії які розробляють софт, безпосередньо в ВУЗах предмети(опція не для світчерів), Coursera, Udemy(викладачі якісних світових ВУЗів, можна знайти на будь-яку тему що ці курси викладають). На подібних Mate academy курсах рівень викладання м’яко кажучи буде як кіт в мішку, актуальність знань і вміння викладати під великим питанням. Витрачати гроші і час на таке, вибір кожного, розумні люди мають швидко зрозуміти чому курси які заробляють на бажанні «війти в it» така собі історія, якщо туди потрапили.

Цікаво, як на співбесідах люди реагують що ви закінчили ці курси, щось підказує що не дуже з цілого ряду причин.

З Postdoctoral Researcher-ми в Deep Learning/AI/NLP з h-індексом вище 10. Як досвід прямо протилежний 23 річним сіньйорам.

Стаття нагадує лозунг: Кінець епохи «неефективного» коду! Тільки кожен зрозуміє своє в залежності від domain-у в якому працює. Хтось для себе якийсь висновок зробив зі статті, пишіть в відповідях.