प्रोडक्शन और बास्केटबॉल से प्रेरित: कैसे Yandex एक प्रोग्रामिंग चैम्पियनशिप तैयार करता है

मई के अंत में, हमारी प्रोग्रामिंग चैम्पियनशिप शुरू हो जाएगी। यह ऑनलाइन होगा और आपको चार क्षेत्रों में से एक में खुद को परखने की अनुमति देगा: बैकएंड या फ्रंटेंड डेवलपमेंट, मशीन लर्निंग, या डेटा एनालिटिक्स। मशीन बुद्धि और अनुसंधान, खोज और भू-सेवाओं के प्रबंधन में वर्गों के लिए कार्य विकसित किए गए थे।



सभी प्रतिभागियों को पहले क्वालिफिकेशन राउंड को पार करना होगा। आवेदन करने के बाद, आप चुनेंगे कि इसे कब लेना है। योग्यता 4 घंटे है और इसमें 4 से 6 कार्य शामिल हैं। हम फाइनल में भाग लेने के लिए सर्वश्रेष्ठ को आमंत्रित करेंगे, जो 1 जून को आयोजित किया जाएगा, ऑनलाइन भी। परिणाम 5 जून को घोषित किए जाएंगे। प्रत्येक दिशा में विजेताओं को 300 हजार रूबल, दूसरा स्थान - 150 हजार रूबल, तीसरा - 100 हजार मिलेगा। पंजीकरण खुला है और क्वालीफिकेशन राउंड के अंतिम दिन - 26 मई तक चलेगा, लेकिन आवेदन को जल्दी भेजना बेहतर है।

इस पोस्ट में हम ऐसी प्रतियोगिताओं को आयोजित करने के अनुभव को साझा करेंगे - दर्शकों के संदर्भ में और जटिल एल्गोरिथम समस्याओं की तैयारी।

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चैंपियनशिप इस विचार का विकास है कि हमने 2017-2018 में यांडेक्स.ब्लिट्ज श्रृंखला में लागू किया था। अंतर यह है कि ब्लिट्ज अलग-अलग दिशाओं में अलग-अलग प्रतियोगिताओं की एक श्रृंखला थी। वे केवल प्रारूप से एकजुट थे, और वे पूरी तरह से अलग समय पर हुए। प्रत्येक प्रतियोगिता के लिए कार्यों के विश्लेषण के साथ habrastati को पढ़ना सुनिश्चित करें: मशीन लर्निंग , बैकएंड , फ्रंटेंड और मोबाइल विकास में ।

चैंपियनशिप और इस पोस्ट को तैयार करने में, हमने उन लोगों के साथ बहुत बात की, जिन्होंने ब्लिट्ज़ में एक उच्च स्थान लिया और फिर यैंडेक्स में नौकरी प्राप्त की। प्रतियोगिता को और भी पारदर्शी और रोचक बनाने के लिए, लोगों के वास्तविक अनुभव, प्रतिभागी के दृष्टिकोण को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण था।

यह भाग लेने के लायक क्यों है?

पिछले ब्लिट्ज की तरह चैम्पियनशिप, कंपनी का एक छोटा तरीका है: शीर्ष से प्रतिभागी एक सरलीकृत साक्षात्कार योजना के अनुसार काम करने के लिए हमारे पास आ सकेंगे। लेकिन हम केवल उन लोगों के लिए इंतजार नहीं कर रहे हैं जो काम की तलाश में हैं और यांडेक्स पर विचार कर रहे हैं। हम उम्मीद करते हैं कि प्रतियोगिता डेवलपर्स के दो और श्रेणियों के प्रतिनिधियों में शामिल होगी। पहली श्रेणी वे हैं जो एल्गोरिदम में रुचि रखते हैं, खेल प्रोग्रामिंग में लगे हुए हैं, और ओलंपियाड और अन्य प्रतियोगिताओं में भी बहुत भाग लेते हैं (या भाग लेते हैं)। हम ऐसे लोगों को अपने स्तर के कार्यों के योग्य और एक गुल्लक में दिलचस्प अनुभव प्रदान करेंगे।

दूसरी श्रेणी अनुभवी प्रोग्रामर और विश्लेषक हैं। उन्हें अपने अनुभव और पृष्ठभूमि को प्रदर्शित करने का अवसर मिलेगा। तथ्य यह है कि हमने बहुत विविध कार्यों का संकलन किया है। यह कागले में प्रतियोगिताओं से चैम्पियनशिप को अलग करता है - बेहतर या बुरे के लिए नहीं, बस कागल कुछ अन्य संभावनाएं प्रदान करता है। वहां, संकलक आमतौर पर ऐसी शर्तें और डेटा देते हैं जो आपको एक विशिष्ट क्षेत्र में खुद को परखने की अनुमति देते हैं (यदि वांछित है, तो प्रतिभागियों के पास इसका अध्ययन करने का समय है)। हमारी चैंपियनशिप के राउंड कुछ ही घंटों में पास हो जाते हैं और वर्तमान ज्ञान दर्ज करते हैं। आप समझ नहीं सकते हैं, उदाहरण के लिए, आवाज प्रौद्योगिकियों या कंप्यूटर दृष्टि में, लेकिन ऐसी सोच दिखाएं जो भविष्य में आपको किसी भी विषय में जल्दी से डूबने की अनुमति देगा। बेशक, काग्ले के साथ तुलना केवल चैंपियनशिप के एमएल ट्रैक के लिए प्रासंगिक है।

उत्पादन की तरह

इसलिए, मुख्य विचार अपरिवर्तित रहता है: प्रतिभागियों के कार्यों की पेशकश करने के लिए जो सैन्य लोगों के करीब हैं - जो कि यैंडेक्स डेवलपर्स और विश्लेषकों का वास्तव में सामना करते हैं। तो आप इन कार्यों के स्तर और विशिष्टता को समझ सकते हैं, देखें कि अगर आपको किसी कंपनी में नौकरी मिलती है तो आपको किन मुद्दों का सामना करना पड़ेगा। इसके अलावा, हम प्रतियोगिता के लिए जो कार्य निर्धारित करते हैं, वे प्रतिभागियों को यह आकलन करने में मदद करेंगे कि उन्होंने विशिष्ट क्षेत्रों में कितना अच्छा पंप किया है, क्या उनके पास ऐसे विचार हैं जो वास्तव में बेहतर सेवाओं और अनुप्रयोगों में परिवर्तित हो सकते हैं।

2017 और 2018 के ब्लिट्ज में भाग लेने वालों ने देखा कि कार्यों का मुकाबला परियोजनाओं के स्रोत कोड द्वारा आंशिक रूप से तय किया गया था। लेकिन एक निगम में विकास का मुकाबला अक्सर एल्गोरिदम को समझने की आवश्यकता में होता है - यहां तक ​​कि उन क्षेत्रों में भी, जो पहली नज़र में, एल्गोरिदम से दूर हैं, जैसे कि फ्रंट-एंड और मोबाइल विकास। इसलिए, इन दो विषयों के लिए समर्पित प्रतियोगिताओं को अक्सर प्रतिभागियों द्वारा लड़ाई के करीब होने के रूप में देखा जाता था। लेकिन दो अन्य प्रतियोगिता - एल्गोरिथम प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम की समझ की आवश्यकता होगी, यहां तक ​​कि बिना किसी "मुकाबला" सबटेक्स्ट के। उनके पास इस तरह के सबटेक्स्ट भी थे, लेकिन कार्यों की शर्तों के अनुसार इसे समझना हमेशा संभव नहीं था। हालांकि, इसने प्रतिभागियों को प्रतिस्पर्धा से नहीं रोका, लेकिन हमें - ब्लिट्ज के मुख्य विचार को लागू करने के लिए।

विचार विचार

जब खेल प्रोग्रामिंग में प्रतियोगिता के लिए कार्य स्वयं द्वारा संकलित नहीं किए जाते हैं, लेकिन वास्तव में सेवाओं में उत्पन्न होने वाले कार्यों के आधार पर, उन्हें संकलित करने की प्रक्रिया पूरी तरह से अलग है। कारण यह है कि सेवाओं में, नेता या सहकर्मी डेवलपर को एक अलग संदर्भ में, जब प्रतियोगिता के आयोजकों से अपने प्रतिभागियों के लिए आता है, तो एक अलग संदर्भ में कार्य को लाता है। एक पूर्णकालिक प्रोग्रामर या यहां तक ​​कि एक प्रशिक्षु, खासकर अगर वह कुछ समय के लिए कंपनी में काम करता था, तो वह अपने विभाग की प्रक्रियाओं में बाहरी (यहां तक ​​कि बहुत प्रतिभाशाली) डेवलपर की तुलना में अधिक गहराई से डूबा हुआ है। वे समस्या को उसी तरह से नहीं बना सकते हैं, खासकर जब से बोली लगाने वाले को बहुत कम समय में समाधान के साथ आने की आवश्यकता होती है। उनका विकास का वातावरण भी अलग है: केवल एक इनपुट और आउटपुट फ़ाइल है, और कर्मचारी रिपॉजिटरी में काम करता है, आंतरिक इंटरफ़ेस में, सभी उपकरणों के साथ, आदि।

"सफाई" की स्थिति

इसलिए हमने सैन्य माहौल से काम लिया, लेकिन फिर हमने हमेशा खुद से पूछा - क्या उनके प्रतिभागी समझ पाएंगे? कभी-कभी यह पता चला: डेवलपर्स की एक विस्तृत दर्शकों के लिए स्थिति को समझने के लिए, आपको इसके लिए एक बड़ी प्रस्तावना लिखने की ज़रूरत है, शब्दावली का परिचय दें, जिसके साथ कंपनी के विशेषज्ञ लंबे समय से परिचित हैं, आदि इस तरह का दृष्टिकोण हमेशा काम नहीं करेगा: एक प्रतियोगिता में यह महत्वपूर्ण है कि यह स्थिति बहुत महत्वपूर्ण है। ताकि आप जल्दी से इसे पढ़ सकें और सबसे महत्वपूर्ण बात पर जा सकें - एक समाधान विकसित करने के लिए। इसलिए, ऐसे मामलों में, जहां प्रस्तावना के साथ, स्थिति बहुत बोझिल हो जाएगी, हमने इसे सुधारने और प्रस्तावना की आवश्यकता को दूर करने का प्रयास किया। एक और शब्दांकन की भी अक्सर आवश्यकता होती थी क्योंकि मूल कार्य में आंतरिक यांडेक्स जानकारी होती थी जिसे कंपनी के बाहर प्रकट नहीं किया जाना चाहिए। परिणामस्वरूप, कार्य अधिक सारगर्भित हो सकता है, युद्ध के उत्पादन में एनालॉग्स के समान नहीं।

यह दिलचस्प है कि विपरीत स्थिति - जब स्थिति तुरंत पर्याप्त रूप से तैयार करने में सक्षम थी और उत्पादन से निकटता नहीं खोती थी - अक्सर इस तथ्य के कारण होता है कि कार्य मुश्किल हो गया था। उदाहरण के लिए, यह मशीन लर्निंग के ब्लिट्ज समापन, छवि मान्यता से संबंधित कार्यों में देखा गया था। इस साल की चैम्पियनशिप कोई अपवाद नहीं है। प्रतिभागियों, अन्य बातों के अलावा, मशीनी अनुवाद के बारे में कार्यों की प्रतीक्षा कर रहे हैं - अच्छी तरह से तैयार की गई, लागू करने में मुश्किल और वास्तव में एक लड़ाकू परियोजना (Yandex.Translate) से ली गई।

हम क्या जाँच करते हैं

सवाल उठता है - उत्पादन की तुलना में कार्य को अमूर्त बनाना, क्या हम इसे सरल नहीं बना रहे हैं? एक तरह से, हां, हम इसे सरल बनाते हैं - इसे हल करने के लिए अब यैंडेक्स के आंतरिक बुनियादी ढांचे के साथ-साथ सहकर्मियों के साथ प्रारंभिक संचार के साथ अनुभव की आवश्यकता नहीं है। हमें कोड समीक्षा प्रक्रिया से परिचित होने की आवश्यकता नहीं है, हमें कोड को सुंदर बनाने की आवश्यकता नहीं है, आदि, लेकिन हम प्रत्येक कार्य का सबसे जानकारीपूर्ण हिस्सा रखते हैं जिसमें एल्गोरिदमिक सोच की आवश्यकता होती है। और यदि आप इसे हल करते हैं, तो कुछ हद तक सरल रूप में भी, इसका मतलब यह होगा कि आप एक उत्कृष्ट प्रोग्रामर हैं। और एक उत्कृष्ट प्रोग्रामर जल्दी से आंतरिक बुनियादी ढांचे से परिचित हो जाएगा, कोड समीक्षा प्रक्रिया में तल्लीन हो जाएगा और कोड लिखने के खेल मोड से एक औद्योगिक एक पर स्विच कर देगा। यह बास्केटबॉल में पसंद है: खिलाड़ी के लिए मुख्य चीज आयाम और खेल की अच्छी समझ है, और फेंक सिखाया जा सकता है।

हमने एल्गोरिथम सोच का उल्लेख किया है - इस अर्थ में कि आपको अपनी चुनी हुई भाषा का उपयोग करके वांछित एल्गोरिदम को लागू करने में सक्षम होना चाहिए: अतिरिक्त पुस्तकालयों के बिना। सबसे अधिक संभावना है, वास्तविक काम में (प्रतियोगिता से पहले और बाद में दोनों), आप विभिन्न अतिरिक्त पुस्तकालयों का उपयोग करेंगे जो बस आवश्यक एल्गोरिदम को कॉल करते हैं और कोड की मात्रा को बहुत कम करते हैं। उन्हें जोड़ने की क्षमता सिर्फ "सिखाया जा सकता है" की श्रेणी से है। हमारे लिए यह सुनिश्चित करना अधिक दिलचस्प है कि जब आप कुछ पुस्तकालय कहते हैं, तो आप समझते हैं कि यह क्या और कैसे करता है। अंदर से एल्गोरिदम को जानना, आप उन्हें और अधिक प्रभावी ढंग से लागू करेंगे - पहले से ही उन्हें खुद को लागू करने की आवश्यकता के बिना।

विश्लेषिकी प्रतियोगिता

इस पोस्ट में चैंपियनशिप के उद्देश्यों के बारे में बात करते हुए, हम अक्सर Yandex.Blitz को याद करते हैं। लेकिन अब, प्रतिभागी डेटा एनालिटिक्स की दिशा चुन सकते हैं, जिसमें हमने ब्लिट्ज का संचालन नहीं किया था। यह अपनी खुद की बारीकियों के साथ एक नया ट्रैक है। यदि आप इसे चुनते हैं, तो एल्गोरिदम का ज्ञान भी एक प्लस होगा, लेकिन मशीन सीखने या विकास पटरियों की तुलना में कुछ हद तक कम।

यहां सामान्य विचार अन्य क्षेत्रों के समान है: यैंडेक्स में विशेषज्ञों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कौशल की जांच करने के लिए। तो सवाल यह है कि कौन से कौशल काम आ सकते हैं?

यांडेक्स में एक अच्छे विश्लेषक के प्रमुख कौशल हाइपोथेसिस उत्पन्न करने की क्षमता है, जो फजी कार्य स्थितियों, अस्पष्ट या शोर डेटा से एक उपयोगी संकेत निकालने के लिए है। हमारे विश्लेषक आमतौर पर पायथन में लिखते हैं और बड़े डेटा प्रवाह के साथ काम करते हैं, उदाहरण के लिए, Yandex.Metrica लॉग, उपयोगकर्ता सत्र, तकनीकी सर्वर लॉग आदि।

चैम्पियनशिप के ढांचे के भीतर विश्लेषणात्मक समस्याओं को हल करने के लिए, साथ ही साथ यैंडेक्स में आगे काम करने के लिए, गणितीय आंकड़ों और संभाव्यता सिद्धांत की मूल बातें जानना बहुत उपयोगी है। यह बुनियादी ज्ञान है जो प्रक्रियाओं के बारे में सही, डेटा-आधारित निष्कर्ष बनाने में मदद करता है।