Így kerülj be magyar szoftver mérnökként a legjobb tech cégekhez és startupukhoz

Válaszolj őszintén: mennyire vagy jó a tech interjúkon? Az elmúlt években hány tech interjúra mentél, és hány ajánlatot kaptál? Mekkora cégeknél interjúztál? Hány teljesen angol nyelvű interjú volt ezek közül?

Ha az interjúk kevesebb, mint 60%-án kapsz ajánlatot, ha kevesebb, mint 5 ajánlatod volt, vagy ha főleg magyar nyelven interjúzol, akkor ez neked szól. Ha ennél jobban teljesítettél, a többség, amit írok, valószínű ismerős lesz, de azért olvasd tovább.

Ki vagyok én?

Programozni - vagyis inkább hekkelni - a középiskola utolsó 1-2 évében kezdtem el. Jobb ötlet híján jelentkeztem a BME informatikára, ahol aztán az egyetem utolsó 2 évében főállásban webet fejlesztettem. Az egyetem után a diplomával és útlevéllel a kezemben kis kitérő után Londonban kötöttem ki, ahol többek között a JP Morgannél brókereknek írtam szoftvert, a Skype for XBox One első fejlesztője voltam, a Skyscannernél iOS-t fejlesztettem és open source-oltam a kódom egy részét, most meg az Uber-nél fejlesztek Androidra.

Közben interjúztam (többnyire sikeresen) a fentiek mellett a Facebooknál, Microsoftnál, Blinkboxnál, Bank of Americánál, Bloombergnél, Morgan Stanleynél, Tatánál meg egy csomó kisebb-nagyobb magyar és brit startupnál és cégnél. Az interjú / ajánlat arányom 90% körül van, a magyar nyelvűeknél ez 100%.

És az asztal másik oldalán is elég sokat voltam. Több, mint 100 szoftverfejlesztőt interjúztattam az elmúlt években, bizonyos időszakokban havi 10-nél is többet. A 100-ból kb 10-15 ember kapott ajánlatot - de akikre igazán emlékszem, az közülük is az a 4-5 elképesztően jó mérnök, akikkel habozás nélkül bármikor dolgoznék együtt.

Alapok

Mennyire vagy szoftver mérnök? Élvezed a kódolást? Építettél a nulláról valamit - mobil appot, weboldalt, okosóra widgetet, desktop programot, hardverrel összekötött alkalmazást? Másodszorra meg tudnád csinálni gyorsabban és jobban? Ha nem működik a kódod, otthagyod, vagy csakazértis végig debuggolod, egészen a framework, nyelv és OS szintjéig? Gyorsan átlátod mások kódját? Keresed a kihívásokat? Keresed az újdonságot - új nyelveket, platformokat, gondolkodásmódokat?

Van egy jó hírem. A legjobb tech cégekhez egy mérnök simán bejuthat. Diploma nélkül a Facebookhoz. Magyarként a Google-be, Apple-ba, Quorába, Uberhez... mindenhol belebotlasz valakibe, akinek ez az anyanyelve és hátszél nélkül került be.

Viszont tuti, 100%-an működő recept nincs, amit kipipálva garantáltan bejutsz egy top tech céghez. Az interview anti-loop sajnos létezik és mindenkivel megtörténhet - én is beleestem már. Ez körülbelül az egyetlen dolog, amire nem tudsz felkészülni, minden másra viszont jó eséllyel igen.

Az angolra nem is vesztegetnék túl sok szót: az angol az informatika közös nyelve. Nem számít a nyelvvizsga, az akcentus vagy nyelvtani helyesség, amíg megérteted magad, érted és használod a szakzsargont. Ahogy a kódolásnak, ennek az elsajátítása is csak idő és rendszeresség kérdése.

Az egyetemi diploma nagyon sokat segít és szinte minden mérnöknek van a legjobb cégeknél. Ha nincsen ilyen végzettséged, azért ne csüggedj: viszont tuti sokat kell dolgoznod pluszban, hogy behozd ezt a hátrányt. Minél inkább algoritmikus az interjú - és a legnagyobb tech cégek és forró startupok, mint Facebook, Google, Quora, Airbnb mind ezt preferálják - annál inkább előnyben lesznek azok, akik néhány félévig algoritmus elméletet, illetve az ehhez kapcsolódó elméleti alapokat tanulták az egyetemen. És mivel az interjúztatottak jó része egyetemi hátszéllel jön és ezeket ott felszedte, neked is meg kell tanulnod a gyakorlati alapokat.

Szakmai felkészülés

1. Kódolj, kódolj, kódolj

A legfontosabb tanács, amit adhatok: kódolj, kódolj, kódolj. Ha gyorsan akarsz fejlődni, akkor irány a Leetcode, a Code Wars, a Topcoder és hasonló coding challenge-ek. Nagyon nem egyszerű elkezdeni - viszont ha nem vagy képes a legkönnyebb algoritmikus példákat csukott szemmel megoldani és a nehezebbekel is elboldogulni, akkor csak szenvedni fogsz egy komolyabb interjún. Kezdd brute force megoldásokkal, amíg el nem kezded sajátítani a kifinomultabb megoldásokat. Lehet, hogy nehezebben fog indulni, de ez a fajta felkészülés fog messze a legjobban segíteni a legtöbb kódolós interjún.

Rengeteg interjún még mindig whiteboard coding-ot fogsz csinálni - vagy ha nem is ezt, de egy papírlapon kódolni, esetleg egy szövegszerkesztőben írni kódot. Ha már eleget kódoltál, az interjú előtt pár héttel ezt a részét is gyakorold: könnyű lefagyni, ha nincs az IDE, ami autocomplete-el kisegít. A napi szintű kódolást semmi nem fogja helyettesíteni - ha valamit, ezt a részét ne aprózd el és szánj rá sok időt.

Ajánlott felkészülés: Leetcode, Project Euler, Hackerrank és persze Topcoder. Elsőre biztos nehezen fog indulni - de a Wikipedia, Google és Stackoverflow a barátaid. Emellett papíron kódolás, majd az így készült kód begépelése és leellenőrzése is rengeteget segít.

2. Algoritmusok

Ezzel párhuzamosan, az egyetemen tanított néhány anyag messze fontosabb, mint az összes többi együtt interjúkon, első helyen az algoritmusokkal. Az O(n) / O(logn) / O(n^2) komplexitás ismerete, népszerű sorting algoritmusok, binary tree, BDS, DFS és leggyakoribb algoritmikus adatstruktúrák (heap, stack, queue, hashtable, B-tree) ismerete és használata mind alap kell, hogy legyen. Az egyik legjobb módszer, hogy megismerd ezeket, ha implementálod őket a nulláról - legyen az hashtable, B-Tree vagy sorting algoritmusok. Amikor interjújra készültem, én is gyakran így frissítettem fel a tudásom.

Az algoritmusok pont egy olyan rész egyébként, ahol az egyetemi diploma sokat segít: ugyanis aki egy mérnök infót elvégzett, az egy algoritmus elmélet tárgyat egy féléven át végig hallgatott. Ha nincs meg ez a hátszeled, akkor rendesen rá kell szánnod az időt. És persze, ha már régen volt az egyetem, illetve amikor legutóbb felfrissítetted ezt a tudást, akkor is ideje leporolni ezeket és nekiállni gyakorolni.

Ajánlott felkészülés: The Algorithm Design Manual, Algorithms, 4th Edition, nekem mindkettő ott ül a polcomon. És persze ezeket kódolni is, hogy jobban megmaradjanak.

A gond az algoritmikus interjúkkal

Az algoritmikus interjúkkal egy nagy gond van: az, hogy alig van köze ahhoz, amit napi szinten fogsz csinálni. Illetve ha fejlesztő vagy, akkor meg ezek a problémák szinte biztosan nagyon távol állnak attól, amit napi szinten kódolsz. De akkor miért preferálják a top tech cégek ezt a fajta interjút?

A fő ok: ezek a problémák meglepően jól mérnek egy csomó fontos dolgot, ami egy jó fejlesztő ismérvei. Egy jó fejlesztő gyakorlatiasan gondolkodik, időbeli nyomás alatt valami működőt összerak, és átlátja a problémát, illetve a megoldásának a korlátait. Emellett pedig ért a debuggoláshoz, és helyre tud rakni triviális hibákat a saját, és más kódjában.

Egy algoritmikus probléma a fentieket mind jól méri le. Az idő rövid - általában 30-60 perc - és a probléma kellően összetett ahhoz, hogy ránézésre ne lehessen megoldani. Az illetőnek aztán el kell döntenie, hogy egy kevésbé optimális, de egyszerűbb algoritmust kódol le, vagy egy bonyolultabbat. Viszont ennek minden esetben legalább alapjaiban működnie kell - és ennek demonstrálására az interjún a kódot általában végig debuggolja, illetve kijavítja, ha egy hibát talál.

Néhány kisebb startup, mint a Stripe, próbálnak elszakadni az algoritmikus interjúktól. A legnagyobb és legismertebb cégeknél viszont szinte kivétel nélkül át kell menni néhány ilyen algoritmikus probléma megoldásán - szóval jobb nekiállni ezekre felkészülni.

3. Tanulj meg alaposan egy OO nyelvet

Ha már kódolsz, alap, hogy egy objektum orientált nyelvet ismersz - és jól teszed, ha mélyre ásol benne. Lehet ez java, C#, swift, python, ruby - az interjún, amikor megkérdezik, hogy mi a kedvenc programozási nyelved, akkor kiderül, hogy mennyire mélyedtél el benne. Bónusz, ha funkcionális nyelveket is ismersz, de előtte legyen egy fő OO nyelved, amit kívülről-belülről ismersz (Nekem egyébként ez a nyelv a C# volt - és nem mellesleg egy nyelv mély ismerete nagyon megkönnyíti később más nyelvek tanulását és átlátását).

Hány bites architektúrákat támogat a nyelv? Mekkora a legnagyobb integer, hány tizedesjegyet tud tárolni egy lebegőpontos szám? Hogy működik a threading, mik a limitációi? Hogyan kezeli a nyelv a memóriát, hogyan foglalja és szabadítja fel? A stack és a heap számít-e bármit? Managed vagy unmanaged a nyelv, ha pedig managed, akkor hogyan működik a GC? Milyen beépített adatstruktúrákat támogat a nyelv, és hogyan implementálnál egy hashtable-t a nyelv primitívjeivel? És hogyan változtatnád thread safe-re? Hogyan fordul a kód bitkódra, milyen dolgokat optimalizálhat a compiler közben? Hány byte overhead egy reference type object egy value type-hoz képest? Milyen beépített adatstrúktúrák vannak a nyelvben és mik a legnépszerűbb standard könyvtárak?

Ajánlott felkészülés: "in depth" könyvek az adott nyelvre, pl C# In Depth, Javascript: the Good Parts, Advanced Swift stb. Sok nyelvnél a hivatalos dokumentációt is érdemes átbújni.

4. Architekturális tudás

Ha már valamivel több tapasztalatod van, az architekturális tudásodat is bőven le fogják mérni. Hogyan építenéd meg pl a Whatsappot, Netflixet vagy Snapchatet - a mobil app részét és a szerver oldalon? Milyen API-t terveznél hozzá, milyen adatbázist használnál, milyen rendszerben tárolnád a képeket a gépeken? Hány gépre vagy VM-re lenne szükséged, ha 1M új kép érkezne be naponta? A mobil appot milyen architektúra alapján építenéd fel, az MVC, MVP, MVVM közül mit használnál? A rendszert read intensive vagy write intensive használatra optimalizálnád? Milyen tradeoff döntéseket hoznál latency és cachelés között? Hogyan skálázódna a rendszer 10x-es, 100x-os loaddal? Vertikálisan vagy horizontálisan skálázódnál? Hogyan cachelnél, milyen load balance stratégiákat használnál, hogyan replikálnád vagy particionálnád / shardolnád az adatbázist?

Ha van pár év tapasztalatod, alap, hogy az automatizált teszteléssel - unit, integration, E2E, CI, CD, TDD, BDD - illetve devops-al kapcsolatban is képben vagy, illetve tudod, hogy mikor érdemes ezeket használni.

Ajánlott felkészülés: Learn to design large scale systems (interjú tippek), High Scalability-n cikkek, mint a Whatsappról vagy a Flickr-ről szólók. Emellett real-world szakmai cikkek, mint a Facebook engineering írások.

Egyéb felkészülés

1. Legyél motivált

Nézz utána, hogy az adott cégnek vagy csapatnak mik a céljai, az üzleti modellje, a célközönsége, a terméke. Ha van szakmai vagy engineering blogjuk, olvasd el. Ha te választhatnál két szakmailag hasonlóan erős jelölt közül, az egyikük kívülről-belülről utánanézett a cégnek, és érdekli, amit csinálsz, a másik pedig azt se tudta, hogy mi az új terméketek, amit nagy durral egy hónapja hoztatok ki... melyiküket vennéd fel?

Ugyanez vonatkozik a motivációdra. Ha nem tűnik elég érdekesnek egy cég vagy startup még azután se, hogy alaposan utánuk néztél - pl újfajta pénzügyi terméket fejlesztenek, viszont olyan emberekre sózzák rá, akik adósságspirálba kerülnek, és téged ettől kiráz a hideg - akkor feleslegesen interjúzol. Ugyanez igaz visszafele is: ha extrém módon motivált vagy, az akár szakmai hiányosságokat is ellensúlyozhat, főleg kisebb cégeknél.

2. Gyakorold a stresszhelyzeteket

Az interjúk rövidek, 30-60 percesek lesznek. A kódolás részéhez papíron stopperrel mintapéldákat gyakorolni elég jó módszer, és ha egy barátod interjúztatót játszik, az még jobb.

Ugyanígy érdemes összeírni - és elgyakorolni hangosan - gyakori soft skill kérdésekre válaszokat (ha minden alkalommal, amikor valaki megkérdezte a legnagyobb gyengeségemet, kapnék egy pacsit, már piros lenne a tenyerem). Elég kellemetlen tud lenni, ha amikor minden szakmai kérdésen végigrepülsz, és a végén feszengsz, amikor megkérdezik, hogy mondj egy nehéz problémát, amit megoldottál, neked meg semmi nem jut eszedbe.

3. Állj pozitívan, vidáman az interjúhoz

Akkor fognak felvenni a céghez, ha úgy ítélik meg, hogy szakmailag az elvárt szint fölött vagy, és hogy veled még több energia legyen a cégben és csapatban, mint nélküled.

Még ha ideges is vagy, az interjú elejétől a végéig mosolyogj - ez a legjobb stratégia arra, hogy gyorsan feloldódj. A kérdésekhez és emberekhez állj pozitívan - még ha valamire nem is tudod a választ, próbálj ne idegeskedni. Elvégre már az, hogy az interjúra eljutottál elég jó - egy csomó jófej mérnökkel dumálhatsz érdekes problémákról, a cégről jóval többet megtudhatsz. Illetve még ennél is fontosabb: ha már itt vagy, ha feszült vagy és stresszelsz, akkor rosszabbul fogsz teljesíteni, mint ha nem.

Ne higgy (csak) ennek a cikknek

Rengeteg - talán túlságosan is sok - interjúkra felkészítő anyag van a neten és könyvekben. Én az alábbi néhányat javasolnám - a többire pedig ott a Google és Quora:

  • Könyvek
    • Cracking the Coding Interview - jobban kevés könyv foglalja össze, és ad praktikus tanácsokat a legnagyobb tech cégek - Facebook, Google, Apple, Microsoft, Yahoo, Amazon - interjú típusaihoz. Javaslom, vedd meg a papír változatát és jegyzeteld tele, ahogy olvasod. Gyanítom, hogy a legjobb $30-os befektetésed lesz.
    • Elements of Programming Interviews: The Insiders' Guide - ha interjú kódolási példákat akarsz gyakorolni, ez a könyv tele van velük. Csak ne a megoldásoknál kezdd, mert az elveszi az egész értelmét.
  • Online anyagok:

De ha csak egy tanácsot fogadsz meg az egész cikkből: kódolj sokat, kódolj gyakran, és fejleszd magad algoritmikus problémák megoldásával.

Orosz Gergely

Csapatvezető az Ubernél. Korábban a mobil és full stack mérnök a Skyscannernél és JP Morgannél, a Skype-nál pedig az XBox One csapat alapító tagja volt.

Rendszeresen új, inspiráló és érdekes sztorival jelentkezünk a szoftverfejlesztés világából.
Következik: 4 évet dolgoztam a Facebooknál. Ezt a 4 fontos dolgot tanultam itt meg.
Iratkozz fel a hírlevélünkre - és elsőként értesítünk az új szorikról.
A kommenteket a Disqus jeleníti meg