Держать никаких не будут так как все уже давно разработано и остаётся только поддерживать. Нет смысла держать столько айтишников в штатах и столько выпускать их из вузов.
Как вообще можно быть таким наивным, и верить в скидки, на шмотки 70% При чем который намертво приклеены на стекло.
Наивные это те кто верит, что в интернете все дешевле. Они и переплачивают за все, делая выручку всяким Бакальчукам. Т.к посчитать не могут на 2 хода вперёд. Видят цена дешевле .. . О . Надо брать, в инете все дешевле . А итоговый чек не учитывают. Никто за спасибо не работает и никто вам не будет просто так делать цену дешевле , как это можно не понимать
На продуктовых рынках все нормально. Туда ходят обеспеченные покупатели покупать качественную еду т.к в магазинах сейчас шлак в основном.
А одежду дешевле покупать в сетевых магазинах , пользуясь кэшбеками по картам и дисконт программами. Например , в Остин часто копятся бонусы до 30 процентов, бывают акции 2 вещи по цене одной и ТД. А кэшбек по банковским картам регулярно даёт ещё 3 - 5 процентов. В маркетплейсах вы такого не найдете. И та цена которую вы видите за вещь якобы дешевле в итоге выйдет дороже.
Почему ищете другое место?
Больше денег хочется )
уже не нужны промпт инженеры, чтоб ставить задачи, сейчас домохозяйки с отрицательными знаниями кодинга вкатываются в ИТ)
В теории да, на практике в сложном бизнесе с кучей систем и интеграциями - нет . Даже адекватно разобраться в бизнес экспертизе мало у кого выходит на приемлемом уровне. Сам код писать можно и макаку научить, а вот системно мыслить, учитывать стопиицот нюансов и зависимостей и ИИ не умеет.
интересно, а сколько денег предлагают за эту должность?)
У меня Джуниоры 100к , миддл 200-300, сеньоры 370-400к net
Так а кто же такой этот data Engineer? У вас какие обязанности на нем? и что такое
Ладно, объясню на пальцах. К примеру, у тебя есть crm , erp и ещё куча сервисов в компании. Чтобы из этого всего слепить нормальную аналитику , нужно это всё собрать в одном месте , очистить, объединить , посчитать атрибуты, сделать модели с агрегацией и разной степени детализации, с разной частотой обновления, которые просят аналитики, бизнес и ТД и доставить потребителям. То есть сделать data warehouse и разработать дата пайплайны. Дата инженер этим и занимается. Если очень кратко и без подробностей. На текущем месте у меня больше 40 источников , хранилище на несколько петабайт и 8 дата инженеров.
Вот поэтому я не могу серьезно относиться к тому что ты говоришь, потому что выглядит как тупое копирование из поиска, без понимания, что это значит. Так не бывает, чтоб руководитель не мог все это написать сам и внятно обьяснить, о чем речь.
А я не могу серьезно говорить с человеком , который не знает что такое BI (business intelligence), дата инжениринг. Ну хоть бы загуглил. Зачем мне объяснять элементарные вещи ? Странно, если ты работаешь в Гугле и не знаешь что это такое.
