МТС приглашает разработчиков на масштабную ИТ-конференцию True Tech Day 6 июня. Участие бесплатно
Ключевая тема конференции в этом году — искусственный интеллект. Тебя ждут доклады ученых, выступления зарубежных спикеров по AI и экспертов крупных ИТ-компаний.
В программе:
— 4 трека и больше 40 докладов.
— Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Концентрация практических кейсов: как создаются большие ML-проекты.
— Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатно. Регистрация по ссылке.
Ключевая тема конференции в этом году — искусственный интеллект. Тебя ждут доклады ученых, выступления зарубежных спикеров по AI и экспертов крупных ИТ-компаний.
В программе:
— 4 трека и больше 40 докладов.
— Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Концентрация практических кейсов: как создаются большие ML-проекты.
— Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатно. Регистрация по ссылке.
🚥 Вредоносные Go‑модули распространяют DiskRanger
1) Обнаружены несколько вредоносных Go‑модулей, которые загружали malware DiskRanger.
2) Модули маскировались под HTTP и logging библиотеки.
3) Malware активировался через init‑функции и хуки компиляции.
4) Цель — supply chain атака на разработчиков и CI/CD.
⚠️ Рекомендации:
● аудит зависимостей
● избегать auto update неизвестных пакетов
● следить за CVE и делетом модулей
📍 Судя по всему, supply chain‑атаки становятся всё чаще, даже опытные Go‑разработчики попадаются на них.
✅ Статья полностью
@golang_google
1) Обнаружены несколько вредоносных Go‑модулей, которые загружали malware DiskRanger.
2) Модули маскировались под HTTP и logging библиотеки.
3) Malware активировался через init‑функции и хуки компиляции.
4) Цель — supply chain атака на разработчиков и CI/CD.
⚠️ Рекомендации:
● аудит зависимостей
● избегать auto update неизвестных пакетов
● следить за CVE и делетом модулей
📍 Судя по всему, supply chain‑атаки становятся всё чаще, даже опытные Go‑разработчики попадаются на них.
@golang_google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Бесплатный вебинар от Слёрма «Траблшутинг K8s: инструменты и лайфхаки для разработчиков».
На вебинаре:
- начнём с kubectl,
- посмотрим сайдкар контейнеры и узнаем, зачем их использовать,
- разберемся с сетевыми проблемами,
- научимся использовать strace для сложных случаев
Спикер: Виталий Лихачев, SRE в крупном нидерландском тревелтехе.
Дата: 14 мая 19:00
👉 Занять место — через бота.
В конце вебинара — подарок 🎁
Вебинар проходит в рамках курса «Kubernetes для разработчиков»
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
На вебинаре:
- начнём с kubectl,
- посмотрим сайдкар контейнеры и узнаем, зачем их использовать,
- разберемся с сетевыми проблемами,
- научимся использовать strace для сложных случаев
Спикер: Виталий Лихачев, SRE в крупном нидерландском тревелтехе.
Дата: 14 мая 19:00
👉 Занять место — через бота.
В конце вебинара — подарок 🎁
Вебинар проходит в рамках курса «Kubernetes для разработчиков»
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
📝 Как составить резюме, чтобы попасть в Magnificent 7: анализ кейса
Недавно инженер поделился своим резюме, которое помогло ему получить предложение работы от одной из rjvgfybb Magnificent 7 (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia, Tesla).
Magnificent 7 (в переводе — «Великолепная семёрка») — это современное неофициальное название семи крупнейших и самых влиятельных технологических компаний США, которые лидируют на фондовом рынке, в инновациях и в масштабе бизнеса.
Разберём, что сделало его резюме успешным и чему можно научиться.
📌 Главные выводы из резюме:
1. Фокус на достижениях, а не обязанностях.
Многие кандидаты в резюме просто перечисляют, *что они делали*, например:
- “Разрабатывал API”
- “Поддерживал базу данных”
- “Писал скрипты для автоматизации”
⚠️ Это описывает обязанности, но не показывает ценность или результат работы.
В успешном резюме инженер вместо этого написал, чего он достиг благодаря своей работе:
✅ “Разработал API, который сократил время обработки данных на 30%”
✅ “Оптимизировал запросы к базе данных, уменьшив среднее время ответа с 2 секунд до 0.5 секунд”
✅ “Автоматизировал процесс деплоя, снизив количество ошибок на 15%”
Такой подход показывает, как конкретно ваша работа помогла команде или бизнесу.
Работодатель видит результаты, которые вы приносите, а не просто описание того, что вы делали.
💡 Почему это важно?
Big Tech-компании ищут инженеров, которые:
- Умеют оценивать влияние своей работы
- Думают о метриках успеха
- Приносят измеримый результат
Если в резюме нет цифр, улучшений или влияния на процесс — работодатель сам должен это додумывать.
А успешное резюме снимает вопросы и сразу показывает: “Вот что я сделал, вот как я улучшил продукт/процесс/результат.”
2. Лаконичность и компактность.
✅ 1 страница
✅ Чёткая структура: “Опыт”, “Навыки”, “Образование”
✅ Без фото, графиков, цветных рамок — чистый текст
3. Цифры везде, где это возможно.
Любое достижение сопровождается конкретной метрикой: улучшение производительности, сокращение времени, рост количества пользователей.
Даже небольшие улучшения указаны численно.
4. Поддержка через проекты с открытым кодом.
Инженер приложил ссылку на GitHub с реальными проектами — это усилило доверие к нему Как с специалисту.
5. Навыки — только релевантные вакансии.
В разделе Skills нет «MS Word» или «PowerPoint».
Только языки, технологии, инструменты, которые нужны для позиции (Python, Kubernetes, CI/CD, etc.).
6. Интерншипы и стажировки — это опыт.
Каждый опыт, даже в рамках стажировки, описан с результатами.
Вакансии в топ-компаниях ценят любую практику в реальной команде.
---
🎯 Что важно для Big Tech:
✅ Результаты > Задачи.
✅ Цифры.
✅ 1 страница.
✅ GitHub/портфолио.
✅ Релевантные навыки.
---
🔥 Совет:
Ваше резюме — это реклама вас как продукта.
Покажите пользу, которую вы можете принести, а не просто список обязанностей.
➡️ Статья
@golang_google
Недавно инженер поделился своим резюме, которое помогло ему получить предложение работы от одной из rjvgfybb Magnificent 7 (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia, Tesla).
Magnificent 7 (в переводе — «Великолепная семёрка») — это современное неофициальное название семи крупнейших и самых влиятельных технологических компаний США, которые лидируют на фондовом рынке, в инновациях и в масштабе бизнеса.
Разберём, что сделало его резюме успешным и чему можно научиться.
📌 Главные выводы из резюме:
1. Фокус на достижениях, а не обязанностях.
Многие кандидаты в резюме просто перечисляют, *что они делали*, например:
- “Разрабатывал API”
- “Поддерживал базу данных”
- “Писал скрипты для автоматизации”
⚠️ Это описывает обязанности, но не показывает ценность или результат работы.
В успешном резюме инженер вместо этого написал, чего он достиг благодаря своей работе:
✅ “Разработал API, который сократил время обработки данных на 30%”
✅ “Оптимизировал запросы к базе данных, уменьшив среднее время ответа с 2 секунд до 0.5 секунд”
✅ “Автоматизировал процесс деплоя, снизив количество ошибок на 15%”
Такой подход показывает, как конкретно ваша работа помогла команде или бизнесу.
Работодатель видит результаты, которые вы приносите, а не просто описание того, что вы делали.
💡 Почему это важно?
Big Tech-компании ищут инженеров, которые:
- Умеют оценивать влияние своей работы
- Думают о метриках успеха
- Приносят измеримый результат
Если в резюме нет цифр, улучшений или влияния на процесс — работодатель сам должен это додумывать.
А успешное резюме снимает вопросы и сразу показывает: “Вот что я сделал, вот как я улучшил продукт/процесс/результат.”
2. Лаконичность и компактность.
✅ 1 страница
✅ Чёткая структура: “Опыт”, “Навыки”, “Образование”
✅ Без фото, графиков, цветных рамок — чистый текст
3. Цифры везде, где это возможно.
Любое достижение сопровождается конкретной метрикой: улучшение производительности, сокращение времени, рост количества пользователей.
Даже небольшие улучшения указаны численно.
4. Поддержка через проекты с открытым кодом.
Инженер приложил ссылку на GitHub с реальными проектами — это усилило доверие к нему Как с специалисту.
5. Навыки — только релевантные вакансии.
В разделе Skills нет «MS Word» или «PowerPoint».
Только языки, технологии, инструменты, которые нужны для позиции (Python, Kubernetes, CI/CD, etc.).
6. Интерншипы и стажировки — это опыт.
Каждый опыт, даже в рамках стажировки, описан с результатами.
Вакансии в топ-компаниях ценят любую практику в реальной команде.
---
🎯 Что важно для Big Tech:
✅ Результаты > Задачи.
✅ Цифры.
✅ 1 страница.
✅ GitHub/портфолио.
✅ Релевантные навыки.
---
🔥 Совет:
Ваше резюме — это реклама вас как продукта.
Покажите пользу, которую вы можете принести, а не просто список обязанностей.
@golang_google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔒 Безопасность: Включает исправление безопасности для os (CVE-2025-22873).
📢 Анонс: https://groups.google.com/g/golang-announce/c/UZoIkUT367A/m/5WDxKizJAQAJ
📦 Скачать: https://go.dev/dl/#go1.24.3
#golang #release
@golang_google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓Как прекратить бесконечные споры на код-ревью?
С 12 по 16 мая пройдёт Podlodka Go Crew — онлайн-конференция для Go-разработчиков. Тема недели: «Стандарты разработки».
Говорим про линтеры, архитектуру, code-style и то, как договориться один раз — и больше не возвращаться к этому.
Что в программе:
🔍 Разберём, как эволюционировала валидация Go-кода — вместе с Максимом Коноваловым из VK Tech. Какие подходы стали индустриальным стандартом, а какие остались нишевыми?
⚖️ В рулетке кейсов с Сергеем Петровым и Олегом Сидоренковым обсудим реальные конфликты: когда можно автоматизировать, а когда стоит договариваться.
🏗 Илья Цыганов из Т-Банка поделится архитектурным подходом: как CQS, Ports & Adapters и DDD помогают поддерживать зрелый продукт.
📌 Подходы, которые уже работают в проде — без теории и воды.
👉 Программа и билеты: https://podlodka.io/gocrew
С 12 по 16 мая пройдёт Podlodka Go Crew — онлайн-конференция для Go-разработчиков. Тема недели: «Стандарты разработки».
Говорим про линтеры, архитектуру, code-style и то, как договориться один раз — и больше не возвращаться к этому.
Что в программе:
🔍 Разберём, как эволюционировала валидация Go-кода — вместе с Максимом Коноваловым из VK Tech. Какие подходы стали индустриальным стандартом, а какие остались нишевыми?
⚖️ В рулетке кейсов с Сергеем Петровым и Олегом Сидоренковым обсудим реальные конфликты: когда можно автоматизировать, а когда стоит договариваться.
🏗 Илья Цыганов из Т-Банка поделится архитектурным подходом: как CQS, Ports & Adapters и DDD помогают поддерживать зрелый продукт.
📌 Подходы, которые уже работают в проде — без теории и воды.
👉 Программа и билеты: https://podlodka.io/gocrew
🚀 Zinx — легковесный фреймворк для игровых серверов на Golang. В отличие от универсальных решений вроде gRPC, этот фреймворк заточен именно под long-lived соединения с поддержкой маршрутизации сообщений и пула воркеров.
Проект изначально создавался как обучающий — его документация буквально ведёт разработчика шаг за шагом от простого эхо-сервера до полноценного кластера. Сейчас Zinx используют в продакшене, включая китайские игровые студии.
🤖 GitHub
@golang_google
Проект изначально создавался как обучающий — его документация буквально ведёт разработчика шаг за шагом от простого эхо-сервера до полноценного кластера. Сейчас Zinx используют в продакшене, включая китайские игровые студии.
🤖 GitHub
@golang_google
@golang_google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Avo — это библиотека и CLI-инструменты, которые позволяют писать ассемблерный код прямо на Go-коде и автоматически генерировать `.s`-файлы + Go-стабы* для вызова этих функций.
Этот необычный инструмент превращает написание высокопроизводительного ассемблера x86 в процесс, похожий на обычную Go-разработку.
Вместо управления регистрами вручную, вы описываете логику на Go-подобном синтаксисе а Avo генерирует оптимизированный ассемблерный код с правильными префиксами.
Проект особенно полезен для криптографии и низкоуровневых оптимизаций.
asm.go:
*Go-стабы: это Go-файл, который объявляет функцию без реализации, но с правильной сигнатурой, чтобы компилятор понимал, как с ней работать.
▪ GitHub
@golang_google
Этот необычный инструмент превращает написание высокопроизводительного ассемблера x86 в процесс, похожий на обычную Go-разработку.
Вместо управления регистрами вручную, вы описываете логику на Go-подобном синтаксисе а Avo генерирует оптимизированный ассемблерный код с правильными префиксами.
Проект особенно полезен для криптографии и низкоуровневых оптимизаций.
asm.go:
package main
import . "github.com/mmcloughlin/avo/build"
func main() {
TEXT("Add", NOSPLIT, "func(x, y uint64) uint64")
x := Load(Param("x"), GP64())
y := Load(Param("y"), GP64())
ADDQ(x, y)
Store(y, ReturnIndex(0))
RET()
Generate()
}
*Go-стабы: это Go-файл, который объявляет функцию без реализации, но с правильной сигнатурой, чтобы компилятор понимал, как с ней работать.
▪ GitHub
@golang_google
🧠 LangChainGo и MongoDB: создание RAG-приложений на Go
🚀 Основная идея
MongoDB интегрировалась с LangChainGo — портом популярного фреймворка LangChain для языка Go. Это позволяет разработчикам на Go создавать приложения с поддержкой больших языковых моделей (LLM), используя возможности MongoDB для векторного поиска и хранения данных.
🔧 Что такое LangChainGo?
• LangChainGo — это сообщественно-разрабатываемый порт фреймворка LangChain для языка Go.
• Позволяет интегрировать LLM в Go-приложения, используя такие сервисы, как OpenAI, Ollama, Mistral и другие.
• Поддерживает различные хранилища векторов, включая MongoDB.
🗄 Роль MongoDB как операционной и векторной базы данных
• MongoDB Atlas предоставляет встроенные возможности векторного поиска, упрощая разработку AI-приложений.
• Объединяет семантический поиск с фильтрами по метаданным, графовыми запросами, агрегациями и геопространственным поиском.
• Распределённая архитектура обеспечивает масштабируемость и изоляцию нагрузок.
• Обеспечивает корпоративный уровень безопасности и доступности.
🤖 MongoDB, Go и AI/ML
• Go становится всё более популярным в AI/ML благодаря своей простоте, масштабируемости и безопасности во время выполнения.
• Интеграция MongoDB с LangChainGo позволяет разработчикам на Go создавать приложения с поддержкой RAG (Retrieval-Augmented Generation) и AI-агентов.
• MongoDB Go Driver поддерживает векторный поиск и упрощает взаимодействие с MongoDB из Go-приложений.
🏁 Начало работы с MongoDB и LangChainGo
• MongoDB добавлена как хранилище векторов в версии LangChainGo v0.1.13 под названием
• Пример использования: [mongovector-vectorstore-example](https://github.com/tmc/langchaingo/tree/main/examples/mongovector-vectorstore-example).
• Полезные руководства:
- [Начало работы с интеграцией LangChainGo](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/)
- [RAG с Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/)
- [Локальная реализация RAG с Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/)
- [Начало работы с Atlas Vector Search (Go)](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/)
Эта интеграция открывает новые возможности для разработчиков на Go, позволяя эффективно использовать MongoDB для создания современных AI-приложений.
👉 Источник
@golang_google
🚀 Основная идея
MongoDB интегрировалась с LangChainGo — портом популярного фреймворка LangChain для языка Go. Это позволяет разработчикам на Go создавать приложения с поддержкой больших языковых моделей (LLM), используя возможности MongoDB для векторного поиска и хранения данных.
🔧 Что такое LangChainGo?
• LangChainGo — это сообщественно-разрабатываемый порт фреймворка LangChain для языка Go.
• Позволяет интегрировать LLM в Go-приложения, используя такие сервисы, как OpenAI, Ollama, Mistral и другие.
• Поддерживает различные хранилища векторов, включая MongoDB.
🗄 Роль MongoDB как операционной и векторной базы данных
• MongoDB Atlas предоставляет встроенные возможности векторного поиска, упрощая разработку AI-приложений.
• Объединяет семантический поиск с фильтрами по метаданным, графовыми запросами, агрегациями и геопространственным поиском.
• Распределённая архитектура обеспечивает масштабируемость и изоляцию нагрузок.
• Обеспечивает корпоративный уровень безопасности и доступности.
🤖 MongoDB, Go и AI/ML
• Go становится всё более популярным в AI/ML благодаря своей простоте, масштабируемости и безопасности во время выполнения.
• Интеграция MongoDB с LangChainGo позволяет разработчикам на Go создавать приложения с поддержкой RAG (Retrieval-Augmented Generation) и AI-агентов.
• MongoDB Go Driver поддерживает векторный поиск и упрощает взаимодействие с MongoDB из Go-приложений.
🏁 Начало работы с MongoDB и LangChainGo
• MongoDB добавлена как хранилище векторов в версии LangChainGo v0.1.13 под названием
mongovector. • Пример использования: [mongovector-vectorstore-example](https://github.com/tmc/langchaingo/tree/main/examples/mongovector-vectorstore-example).
• Полезные руководства:
- [Начало работы с интеграцией LangChainGo](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/)
- [RAG с Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/)
- [Локальная реализация RAG с Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/)
- [Начало работы с Atlas Vector Search (Go)](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/)
Эта интеграция открывает новые возможности для разработчиков на Go, позволяя эффективно использовать MongoDB для создания современных AI-приложений.
👉 Источник
@golang_google