Product management

Содержание курса

Курс состоит из шести модулей — «недель», в ходе которых слушатели изучают конкретную тему или выполняют проект. Вначале даются ключевые знания о структуре и синтаксисе языка, и чем дальше, тем больше вы будете осваивать тонкости Python и возможности его практического применения.

В конце курса вас ждет итоговый проект, где вы самостоятельно реализуете сетевое приложение.

1. Введение в Python

На первой неделе участники курса узнают об особенностях языка и сфере его применения, выберут среду разработки и начнут программировать. Первый этап разбирает работу с базовыми типами: числами, логическими типами, строками и байтовыми строками. Участники научатся работать с потоками, разворачивать окружение и собирать программу из модулей и пакетов. Для тех, кто уже знаком с Python, этот модуль будет возможностью освежить и систематизировать свои знания перед более сложными темами.

Темы недели

• Знакомство с курсом
• Первые шаги
• Базовые типы и конструкции
• Организация кода и окружение

Задания по программированию

• Сумма цифр в строке
• Рисуем лестницу
• Корни квадратного уравнения

2. Структуры данных и функции

На второй неделе программа касается базовых структур данных, необходимых в любой программе: списков, кортежей, словарей и множеств. Участники увидят примеры использования этих конструкций, разберутся, как читать документацию, и сдадут тест по этому уроку.

Также вторая неделя касается функций и функционального программирования. Еще участники разберут работу с файлами, узнают, что такое декораторы и генераторы, научатся читать документацию по этим разделам.

Темы недели

• Коллекции (списки, кортежи, словари, множества)
• Функции (декораторы, генераторы)

Задания по программированию

• Key-value хранилище
• Декоратор to_json

3. Объектно ориентированное программирование

ООП — главный подход к построению сложных проектов на языке, который просто необходимо знать. Раздел состоит из трех уроков, два из них посвящены теории.

В теоретической части студенты узнают, что такое классы, экземпляры и методы, научатся простому и множественному наследованию, name mangling.

Темы недели

• Классы и объекты
• Наследование

Задания по программированию

• Реализация простого класса для чтения из файла
• Классы и наследование

4. Углубленный Python

Четвертая неделя касается работы с особыми классами и методами в Python. Она нужна для того, чтобы расширить понимание того, как все работает в языке. Студенты узнают, что такое магические методы, итераторы, контекстные менеджеры, дескрипторы и метаклассы

Отдельное внимание уделяется работе с документацией по этим разделам

Темы недели

• Особые методы классов
• Механизм работы классов
• Отладка и тестирование

Задания по программированию

• Файл с магическими методами
• Дескриптор с комиссией

5. Многопоточное и асинхронное программирование

Знания этой недели помогут в ответе на вопрос, как написать сетевую программу на Python. Без сетевого взаимодействия не обходится практически ни одна реальная задача в жизни.

Неделя касается работы с потоками, сетью и сокетами. В первой части модуля студенты узнают о создании процессов и потоков и об их синхронизации. Во второй части разберут работу с сокетами и клиент-серверную модель программы, таймауты, обработку сетевых ошибок и одновременную работу с несколькими соединениями.

Темы недели

• Процессы и потоки
• Работа с сетью, сокеты
• Асинхронное программирование

Задания по программированию

6. Итоговый проект

На этой неделе вы сможете воспользоваться всеми накопленными знаниями для решения практической задачи.

Задания по программированию

Постановка задачи

На предыдущей неделе слушатели курса разрабатывали сетевое приложение — клиента для сервера метрик, который умеет отправлять и получать всевозможные метрики. Пришло время финального задания — нужно реализовать серверную часть самостоятельно.

Сервер должен соответствовать протоколу, который был описан в задании к предыдущей неделе. Он должен уметь принимать от клиентов команды put и get, разбирать их и формировать ответ согласно протоколу.

Авторы курса

Александр Емелин

Разработчик Python, Go. Сторонник open-source. Автор достаточно крупного open-source проекта https://github.com/centrifugal/centrifugo.

Мне давно нравилась идея дистанционного способа обучения. Спасибо Mail.Ru Group за возможность поучаствовать в создании подобного проекта.

Александр Жебрак

Программист, преподает курс по Python в Технопарке МГТУ и Mail.Ru Group. Занимается машинным обучением, 4,5 года работал в Mail.Ru в отделе внутренней разработки, руководил разработкой интранета. Сейчас занимается проектами в области анализа биомедицинских данных в InsilicoMedicine.

Принял участие в создании курса, так как это замечательный опыт преподавания, работы с камерой, общения с коллегами. В ходе создания курса смог отточить навыки подачи чистого материала, это отличается от лекций в университете в рамках Технопарка.

Дмитрий Швеенков

Окончил Пензенский государственный университет. Работает в Mail.Ru Group, руководит командой разработки. В последние несколько лет занимается разработкой высоконагруженных сервисов на Python.

Решил взяться за создание курса, чтобы попробовать новый для себя формат задач.

Новые разработки и достижения Mail.ru

В 2013 г. запускается Облако Mail.ru. Тогда же игра Warface устанавливает рекорд Гинесса по численности одновременно играющих пользователей.

2015 г. – приложение Maps.Me (бесплатные онлайн-карты с навигацией) и ОК.Ru становятся одними из лучших приложений в Google Play.

В 2018 г. Mail.Ru Group представила пользователям обновлённый дизайн Почты и самого портала Mail.ru.

В июне 2019 г. на сайте Mail.Ru Group появилась статья «Почта Mail.ru откажется от паролей». Сообщается, что теперь войти в электронную почту можно при помощи кода из SMS либо push-уведомления. По словам представителей компании, в будущем планируется создавать электронные ящики без паролей. Посмотрим, что у них выйдет.

2019 г. – Search.Mail.ru занимается третье место среди наиболее популярных поисковых систем в России, значительно уступая бесспорным лидерам Google и Яндекс, но опережая при этом Rambler.

Лекции и мастер-классы онлайн — канал Технострим

Технострим — наш учебно-образовательный YouTube-канал. Здесь мы выкладываем видеозаписи выступлений и лекций многих учебных курсов, преподаваемых в образовательных проектах. Сегодня на канале доступно уже больше 500 видео с занятий. Уже 57 000 пользователей. Среди них есть и различные мастер-классы, проведенные нашими сотрудниками, например:

• Поиск и проверка новых идей бизнеса
• Программирование в управлении
• Фриланс в тестировании
• Геймдизайн: от идеи до релиза
• Карьерное планирование
• Электронное образование: инструкция по применению
• Презентация бизнес-идеи
• Почему Стив Джобс любил шрифты
• Персональный тайм-менеджмент
• Nginx: продукт и компания
• Первые шаги в карьере разработчика
• 20 ошибок при создании IT-компании
• Основы Agile
• Смыслопоиск. Карьера айтишника
• С++ за одну пару
• Проверка идеи на миллиард

Большую образовательную подборку материалов также смотрите в нашем посте Время учиться: дайджест бесплатных образовательных материалов.

Собеседование

Сначала с вами проводит беседу HR-специалист. Как это заведено в современных крупных компаниях, в этой части будут вопросы о прошлой работе, об умениях и стремлениях, некоторые уточнения личного характера. Венцом скорее всего станет пара логических задач, хотя это совсем не обязательно, многое зависит от выбранной вами должности и HR-менеджера (часто хватает и вашей качественно количественной оценки своего вклада в прошлые проекты).

После чего с вами проводит беседу непосредственно team-leader, просит прокомментировать тестовое задание, даёт пару 5-минутных задач на подтверждение знаний

Здесь важно попытаться перебороть своё волнение, если вы что-то не знаете, не врать. Дело в том, что специалисты Mail.Ru готовы закрыть глаза на неполное соответствие ваших знаний и требований к должности, если вы хорошо себя проявите в том, что действительно знаете и дадите честное слово, что пробелы будут устранены в кратчайшие сроки

В крайнем случае, вам предложат другую должность, а позднее вы сможете перейти на желаемую вакансию. 

Новый акционер и подведение результатов

В начале 2007 г. холдингом Naspers куплено 30,7 % акций Mail.ru, а сумма сделки была действительно внушительной 165 млн. $. В конце этого же года Naspers увеличивает свою долю ещё на 2,6 % за 26 млн. $, а сама компания Mail.ru оценивается в 1 млрд. $.

По результатам 2007 г. чистая выручка Mail.ru составила 55,8 млн. $, из них 68 % пришло от медийной рекламы, 14 % – от контекстной рекламы.

Согласно статистике (TNS, ноябрь 2008 г.), ежедневная численность пользователей порталом Mail.ru взлетела до отметки 6,1 млн. человек. Июнь 2009 г. – 18,6 млн. человек, а это второе место после IT-гиганта Яндекса.

Как выглядит офис

Штаб-квартира Mail.Ru Group находится в Москве на Ленинградском проспекте. Офис Mail.Ru Group целиком занимает 27-этажную башню бизнес-центра SkyLight с подземной пятиэтажной парковкой.

Фото: пресс-служба Mail.Ru Group

Всего в компании работает около 3500 человек, 75% которых занимаются разработкой различных интернет-продуктов Mail.Ru Group — от социальных сетей Одноклассники, ВКонтакте и Мой Мир до почты, многочисленных медиапроектов и онлайн-игр.

Фото: пресс-служба Mail.Ru Group

Все сотрудники работают в просторном оупенспейсе: стеклянными стенами отделены лишь переговорки и кабинеты руководителей.

Фото: пресс-служба Mail.Ru Group

В рабочих зонах столы объединены в кластеры-ромашки. Столы стоят таким образом, чтобы, во-первых, сотрудникам было удобно обсуждать рабочие вопросы с коллегами, а во-вторых, чтобы у каждого был вид на Москву. На всех этажах есть мобильные кабинеты, где можно собраться командой — например, на планерку или брейншторм.

Над каждым кластером расположена отдельная система вентиляции. Кроме того, сотрудники могут настроить для себя оптимальный уровень освещенности, не мешая соседям.

Фото: пресс-служба Mail.Ru Group

В оформлении повсеместно используются стекло и белый цвет. Глянцевые стены в офисе, а также колонны и дверцы шкафов можно использовать в качестве доски для пометок маркером или магнитных креплений.

Почему не платные курсы?

Потому что задача MADE — подготовить востребованных на рынке специалистов, в том числе для Mail.ru. Потому что обучение будет сложное: не все потянут и их не будут подтягивать. Потому что будут учить не тому, что большинство сможет освоить, а тому, что сейчас нужно рынку. Потому что это просто эффективно. Но я понимал, что за эту эффективность придется платить всем свободным временем, нервами и сном. И был к этому готов.

Платные курсы — намного более мягкий вариант. Берут туда почти всех. Проведут за ручку, все объяснят, отстающим помогут. Будет проще. Требования ниже. Сходимость к концу курса большая: подозреваю, в районе 70-80% учеников «доживает» или даже больше. Не это не «путь самурая», как потом сказал мой коллега по MADE, Михаил

Хотя если бы у меня было свободных 10-15 часов в неделю, и я не мог бы себе позволить учиться фулл-тайм полгода в библиотеке, то платные курсы были бы хорошим выходом. 

Обучение

В компании есть образовательный портал, куда менеджеры по кадрам вносят все тренинги (как онлайн, так и офлайн), семинары и курсы (их около 150). Каждый может выбрать понравившиеся и записаться на них. Часто опытом делятся и сами сотрудники. Например, после поездки на конференцию можно собрать коллег и рассказать им о ней. Попасть на международную конференцию несложно: достаточно написать заявку и приложить к ней свои кейсы. На многие мероприятия приглашают не только сотрудников компании, но и коллег с IT-рынка. Офис часто выступает площадкой для проведения многих отраслевых мероприятий (больших конференций), а также на его территории часто проходят митапы и встречи комьюнити.

В офисе есть корпоративная библиотека. Если нужной книги найти не удаётся, её можно заказать за счёт компании

Причём неважно, нужна эта литература для работы или для хобби

Великолепная пятёрка — очное обучение в вузах

Начнём мы с наших «локомотивов» — пяти образовательных проектов, запущенных на базе ведущих технических вузов России. Студенты могут выбрать свою специализацию в IT: полугодовую или двухгодичную программу.

Как это работает

Обучатся на проектах могут студенты вуза: сейчас в 5-ти вузах действует 67 дисциплин. Набор происходит два раза в год: в сентябре и в феврале. Сейчас на потоке учатся 1400 студентов. Преподаватели: сотрудники Mail.Ru Group — практикующие профессионалы, которые учат решать реальные задачи — 200 человек. В финале: сертификат Mail.Ru Group и стажировка с возможностью трудоустройства

Следующее зачисление: сентябрь 2017. Выбирайте свой вуз и подавайте заявку на сайтах проектов.

Технопарк

Совместный проект с МГТУ им. Баумана. Это наш первый, «пионерский» проект, он работает с 2011 года. Конкурс — 9 человек на место.

Программа обучения:

• Двухгодичная, по направлению «Системный архитектор».
• Семестровые курсы:
  • Базовое администрирование Linux;
  • Подготовительная программа по программированию на С/C++;
  • Программирование Cuda C/C++, анализ изображений и Deep Learning;
  • Разработка приложений на iOS;
  • Программирование на Perl;
  • Программирование на Python.

Техносфера

Совместный проект с МГУ им. Ломоносова. Работает с 2014 года. Конкурс — 9 человек на место.

Программа обучения:

• Двухгодичная, по направлению «Анализ больших данных».
• Семестровые курсы:
  • Программирование на Perl;
  • Подготовительный курс «Алгоритмы и структуры данных»;
  • Разработка интернет-приложений;
  • Разработка на C/С++;
  • Разработка на Go.

Технотрек

Совместный проект с МФТИ. Работает с 2015 года. Конкурс — 6 человек на место.

Программа обучения:

• Двухгодичная, по направлениям «Веб-разработка высоконагруженных проектов», «Мобильная разработка».
• Семестровые курсы:
  • Программирование на Perl;
  • Системное администрирование Linux;
  • СУБД в высоконагруженных проектах;
  • Введение в промышленное программирование и структуры данных.

Технополис

Совместный проект с СПбПУ. Работает с 2016 года. Конкурс — 5 человек на место.

Программа обучения:

• Двухгодичная, по направлению «Java-разработка высоконагруженных приложений».
• Семестровые курсы:

Техноатом

Совместный проект с МИФИ. Работает с 2016 года. Конкурс — 5 человек на место.

Программа обучения (семестровые курсы):

• Программирование на C++;
• Разработка на Java;
• Программирование на Python;
• Программирование на Perl.

Как американская идея перекочевала в Россию?

История Mail.ru тесно связана с американской компанией DataArt (разработчик софта), созданной Евгением Голандом. Под его руководством работал Алексей Кривенков, написавший совместно с другими программистами движок для электронной почты, который изначально не планировалось продвигать в России. Но по стечению обстоятельств, Кривенкову пришлось вернуться в Санкт-Петербург, откуда он продолжил свою работу на DataArt.

Алексей Кривенков (Москва) 1999 год

В 1997 г. Алексей Кривенков и его небольшая команда принимают решение о создании почтового сервиса в России. Заручившись поддержкой Голанда, они выкупают домен mail.ru за 500 $, а в ноябре 1998 г. открывают почтовую службу Mail.ru, которая к их удивлению начинает набирать популярность среди пользователей.

Благодаря американским коллегам, им удаётся получить значительные инвестиции – около 1 млн.$. Проект продолжает развиваться – менее чем за год численность пользователей достигает отметки в несколько десятков тысяч.

А дальше – борьба с основным конкурентом Chat.ru, которая закончилась победой в пользу команды Кривенкова. Ставка была поставлена на развитие сервисов и технологическую составляющую, в то время как Chat.ru получил репутацию веб-сайта, который постоянно «падает».

Вступительные экзамены

Все, чему я учился эти 6 месяцев в библиотеке, пригодилось. И алгоритмы, и машинное обучение, и конечно, математика. 

1. Онлайн-тестирование по математике. Задачи от простых из матанализа, которые можно решить даже «на глаз», до сложных, где пришлось расписать, к примеру, неоднородный дифур 2-го порядка. Как-то решил все. До сих пор не уверен, что правильно.
2. Тестирование по алгоритмам. Оно оказалось сильно проще, чем я ожидал. Первые 3 задачи можно было решить просто исходя из здравого смысла, а для 4-й уже понадобилось уметь обходить деревья. Конечно, потом (при учебе) такие странные решения, хоть они и давали правильный ответ, преподаватели просто не приняли бы. Но здесь была оценивающая система, и я умудрился сдать все 4 задачи. Сдавал на Python.
3. Необязательный этап. Соревнование по анализу данных, чтобы набрать дополнительные баллы. Конечно, я участвовал в нем тоже. В отличие от тестов, здесь времени было не несколько часов, а 14 дней. В итоге, закончил его на 30 месте из 527 человек. 

Так я поучаствовал в своем первом соревновании по анализу данных и машинному обучению. И как не странно, не на Kaggle. Место 30 / 527

И 30 сентября мне пришло письмо. До последнего не верил, что пройду. Я был очень рад

Вот к этому письму я шел полгода

Как потом узнал, на очное был конкурс в районе 10 человек на место. А на дистанционное (куда поступал я), 32 человека на место. Иначе как упорство и удача я свой результат назвать не могу.

В этом году, судя по инфе на сайте, поступление будет похожим. За исключением двух моментов:

• Конкурс будет один и тот же для очников и дистанционников. Это очень хорошо для тех, кто планирует учиться удаленно. 
• Для части людей будет дополнительное онлайн-собеседование.

Об учебной нагрузке

На сайте MADE пишут про нагрузку в 15-20 часов в неделю. Как шутили коллеги в чатике «15-20 часов в неделю — это если вы уже всё знаете». У меня в 1-м семестре уходило в районе 25-30 часов. Сейчас — в районе 20-25 часов в неделю. 

Допустим, мы сдаем минимум, 3 предмета. Можно посчитать:

• 3 лекции и 3 практических занятия по 3-м предметам — это уже минимум 9 часов в неделю
• Домашка по каждому занимает совсем не 2 часа. По алгоритмам было такое, что я сидел по 15-20 часов только над одной задачей. Но даже если вы — молодец и будете тратить на ДЗ по каждому предмету всего 5 часов в неделю (что маловероятно), выйдет 15 часов. 
• Сопутствующее обучение. К примеру, мне пришлось быстро выучить основы C++, чтобы сдавать алгоритмы.

9 + 3 • 5 = 24 часа. В неделю. Это уже ближе к реальности. 

Из плюсов большого объема учебы кроме знаний и навыков:

• Никаких экзистенциальных кризисов. Точно понятно, куда будет уходить ВСЁ свободное время в ближайшие 1.5 года.
• Сильно упало экранное время в телефоне
• Перестал смотреть сериалы.
• Начал медитировать. Надо же как-то компенсировать хронические недосыпы.

Учиться сложно. ДЗ много, предметов — 3+. Кто-то выбирает «путь самурая» и берет 4. Я сдал в 1-м семестре 4 предмета и больше такой подвиг морально не готов повторять. 

Несмотря на то, что после вступительных с хорошим конкурсом кто попало поступить не мог, первый семестр «пережили» не все. Алгоритмы и структуры данных (обязательный в 1 семестре предмет) сдала примерно половина. Остальные, вроде как, дальше не пошли.

Было непросто, но с 1-м семестром справился. Притом, хорошо.

Если резюмировать по нагрузке — это отличный вызов, который я искал.

Подробнее о новом запуске

Курс стартует 5 февраля 2018 года. В течение курса будут:

• живые лекции в московском офисе Mail.Ru Group, по понедельникам с 5 февраля, 19.00-22.00. Видео-записи лекций прежние (youtube), но к ним будут комментарии, дополнения и улучшения;
• статьи на Хабре прежние, вот первая. В статьях будут объявляться актуальные домашние задания и дедлайны по ним, информация будет дублироваться в группе ВКонтакте и в канале #mlcourse_ai в Slack OpenDataScience;
• соревнования, проекты, тьюториалы и прочие активности, описаны они в этой статье и в репозитории курса;
• также раз в неделю будем публиковать статьи на английском на Medium. Будет похоже на этот Kaggle Kernel про Vowpal Wabbit, только на Medium;
• с 23 апреля по 15 июля планируется совместное прохождение стэнфордского курса cs231n по нейронным сетям (подробности — в pinned items в канале #class_cs231n слэка ODS). Это будет уже второй запуск, сейчас как раз проходим, курс великолепен, домашние задания сложные, интересные и очень полезные.

Как подключиться к курсу?

Площадки для обсуждения

• канал #mlcourse_ai в Slack OpenDataScience. Основное общение здесь, можно задать любой вопрос. Главный козырь — авторы статей и домашних заданий тоже в этом канале, готовы отвечать, помогать. Но и флуда немало, так что смотрите pinned items перед тем как задать вопрос;
• группа ВКонтакте. Стена будет удобным местом для официальных объявлений.

Удачи! Напоследок хочу сказать, что все получится, главное — не бросайте! Вот это «не бросайте» вы сейчас пробежали взглядом и скорее всего даже не заметили. Но задумайтесь: именно это главное.

Про предметы, которые изучаем

Самая первая лекция по машинному обучению. Ведет Виктор Кантор.

За 1-й семестр мы в основном проходили базу: алгоритмы, статистика, машинное обучение, продвинутый Python/С++. Получился своеобразный уравнивающий блок, после которого можно уже двигаться дальше к прикладным задачам.

За 2-й семестр мы изучали (и пока ещё изучаем) больше прикладных вещей: natural language processing, компьютерное зрение, big data, дизайн и планирование экспериментов. Довольно много работы с нейросетями: учились генерировать текст, переводить с одного языка на другой, находить точки на лице, распознавать автомобильные номера. Есть соревнования, когда нужно сделать алгоритм лучше, чем у других. Есть обычные ДЗ, где задача — к примеру, написать систему машинного перевода лучше, чем заданная планка качества. Или с подачи Сергея Николенко мы моделировали распространение коронавируса. 

И появились еще более теоретические предметы вроде методов оптимизации и продвинутого машинного обучения. 

Я взял NLP, Computer Vision, дизайн экспериментов (мини-курс), продвинутый ML и методы оптимизации. Но от последнего курса пришлось отказаться в середине семестра, ибо банально не успевал. 

На 2-м семестре так же начинается разделение по специализациям: Data Scientist, Machine Learning Engineer и Data Engineer. Но на нашем потоке это разделение скорее в виде рекомендаций, чем жестких ограничений. Если хотите пройти какой-то курс другой специализации, никто запрещать не будет.

За 3-й семестр, как я понял, будут углубленные предметы вроде нейробайесовских методов, распределенных систем и ML на графах. Но это уже посмотрим.

Стремительный рост Mail.ru

В 2002 г. пополнилось количество доменов почтовой службы – кроме mail.ru появились bk.ru, list.ru, inbox.ru.

В 2003 г. на портале появляется поиск, использующий технологию Google WebSearch. Дальше открывается Софт@mail.ru – каталог софта с рейтингами и обсуждениями ПО. Тогда же в открытый доступ выложена 1-ая версия мессенджера – Mail.ru Агент.

Начало 2004 г. запуск мобильных сервисов – Mobile@Mail.ru, а также проекта по недвижимости Realty@Mail.Ru (позже переименован в Недвижимость@Mail.Ru).

Октябрь 2004 г. – количество зарегистрированных почтовых ящиков достигло 20 миллионов. Почтовый сервис Mail.ru получает звание лучшей почты Рунета.

Много новых проектов запущено в 2005 г., а именно: Фото@mail.ru – для создания своих архивов фотографий, Блоги@Mail.Ru, WIW@mail.ru и Жуки (многопользовательские онлайн-игры). Дальше открываются сервисы «Хостинг» и «Энциклопедия», платёжная система Деньги@Mail.Ru. В завершении 2005 г. портал пополняет обновлённый проект Афиша@mail.ru

В 2006 г. появляются новые удачные проекты: Игры@mail.ru, Обучение@Mail.Ru и Ответы@mail.ru, Карты@Mail.Ru и Видео@Mail.Ru. В этом же году создаётся социальная сеть Одноклассники.

Преподаватели

Они не только просто классные, но и крутые спецы в своем деле. Спасибо им огромное за терпение и желание научить. К тому же, в том, чтобы проверить 80-100 довольно больших работ на каждое ДЗ и персонально дать комментарии каждому студенту, есть некоторая доля героизма. 

Очень здорово, что большинство преподавателей умеют доносить сложные вещи просто и понятно. Лично мне больше всего запомнились Радослав Нейчев (вот и вот пару его курсов по ML в МФТИ), Сергей Николенко (его канал с лекциями и книга «Глубокое обучение» про нейросети), Даниил Лысухин и Михаил Хальман. Но это — скорее личные предпочтения. Все преподаватели по своему крутые

С чего начать

Есть два варианта старта вашей карьеры в Mail.Ru: стажировка и полноценная работа. Допустим, вы работаете в университете или ваш рабочий график позволяет совмещать должности. В этом случае, хватайтесь за первый вариант. Это позволит лучше познакомиться с условиями труда и требованиями, выбрать подразделение, а также показать будущему работодателю товар лицом. Для записи на стажировку, следует заполнить анкету и загрузить резюме. Если вы не совсем далеки от профессии и имеете хоть какое-то подтверждение знаний, то вам обязательно пришлют письмо с приглашением на онлайн-тестирование.

Если у вас нет возможности проходить стажировку, тогда посетите раздел «Вакансии». Внимательно ознакомьтесь со всеми предложениями, там достаточно прозрачно написаны требования и пожелания, подберите то, что подходит именно вам. Далее отправляйтесь в раздел тестирования

Обратите внимание, что для прохождения потребуется регистрация хотя бы через популярные социальные сети. Пройдя тесты по выбранной специальности, смело отправляйте своё резюме и ждите приглашение

Подведём итоги

Сегодня брендом Mail.ru владеет холдинг Mail.ru Group, основанный в 2005 г. Компания, начинающая с электронной почты, создала множество весьма успешных сервисов для общения и повседневной жизни пользователей. В результате проекты привлекают медийного рекламодателя, что и приносит основной доход.

В нужный момент руководители компании чётко определили направление бренда – они постоянно идут вслед за развитием интернета. Когда пользователям стала интересна коммуникация в сети, они предложили почту, дальше развлечения в виде компьютерных игр. Сейчас актуальны потребительские сервисы – e-commerce, соответственно, компания стремится удовлетворить потребности своей аудитории с помощью новых проектов.

В отличие от своего главного конкурента Яндекса, Mail.ru выбрал сервисно-медийную модель бизнеса, а не поисковую. В итоге, он успешно занимает лидирующие позиции в своей нише.

Поделиться

Итог

Mail.Ru – современная компания, в которой в первую очередь ценится заинтересованность самого сотрудника, его искренность и желание развиваться. Количество проектов позволяет соискателю найти работу себе по душе, уверенно продвигаться как в одном направлении, так и менять вектор уже оказавшись внутри коллектива.

Подход к подбору кандидатов можно назвать универсальным с поправкой на специфику. Единственное, что может помешать заинтересованному человеку попасть в Mail.Ru – это несоответствие желаемого уровня должности и предлагаемого, а также банальное нежелание проходить длительные разношерстные собеседования.

Образование вперед: профессия «Веб-разработчик».

Похожие записи:

Дизайнер среды Спасибо, кэп! как ип получить квалифицированную электронную подпись Как зарегистрироваться на озоне в качестве покупателя Сколько стоит обслуживание онлайн-кассы для ип и ооо Как начисляется пенсия индивидуальному предпринимателю Что такое подкасты и как ими пользоваться в 2021 году