Собственно вот сабж: http://geektimes.ru/post/248580/
Цитата с GeekTimes:
"Если вы хотите построить успешную карьеру в сфере разработки ПО, ни в коем случае не увлекайтесь спортивным программированием и участием в конкурсах.
Такой вывод следует из беспристрастной статистики и дата-майнинга рабочих показателей сотрудников Google, рассказал Питер Норвиг в лекции, прочитанной 26 марта 2015 года в Венском техническом университете.
Питер Норвиг (Peter Norvig) — директор по исследованиям в Google, советник Ассоциации по улучшению искусственного интеллекта, автор одного из самых популярных вузовских учебников по ИИ.
Вообще-то, лекция “How Computers Learn” тоже посвящена вопросам искусственного интеллекта и обучению компьютеров. Среди прочего, Питер Норвиг рассказал, как Google использует машинное обучение для найма новых сотрудников и оценки работы разработчиков.
Дата-майнинг позволил определить, какие факторы коррелируют с успешной работой сотрудника. Большим удивлением для Норвига стало то, что победы в конкурсах спортивного программирования негативно коррелируют с успехами в повседневной работе.
Питер Норвиг видит причину в том, что участников конкурсов тренируют решать проблемы как можно быстрее, в то время как успех на рабочем месте требует более вдумчивой и медленной работы."
На работе надо мной уже начали прикалываться.
Ну этот пост просто обречён быть заминусованным.
А я наивный всерьёз надеялся на опровержения. Видимо, статья правдива.
Эй, чего минусуете? Чувак просто процитировал статью. Не согласны — напишите свои мысли по теме. Ведь статья не из желтой прессы, а, кажется, из вполне адекватного источника. А то пост пропадет из прямого эфира и может не состояться интересного обсуждения.
Забавно, что параллельный английский тред — в плюсе
Я бы проминусовал за качество перевода (на гиктаймс), там смысл теряется. Норвиг говорит только про гуглцев, гиктаймс обобщает на всю индустрию. Желто очень.
ну так автор Alizar, он этим известен.
Вообще, хотелось бы узнать критерии эффективности работы программиста, по которым они оценивали (видео смотреть лень). Ну а так, более менее очевидно, что на работе, где не требуется знание алгоритмов, у олимпиадника не будет особых преимуществ. Зачастую наоборот эффективность будет меньше, ибо скучно же (по сравнению с теми же олимпиадками).
<trolling>
Можешь аргументировать, что к тебе это не относиться =)
</trolling>
А если по теме:
Если взять двух слабых инженеров, то вероятность пройти интервью будет выше у того из них, кто занимался олимпиадами. Тогда получится, что среди олимпиадников будет больше слабых инженеров, чем среди тех, кто не занимался олимпиадами.
При переводе потерялся один ключевой момент из его выступления: это замечание сделано на основе анализа работы сотрудников ТОЛЬКО Google, не IT в более общем виде. В лекции он прямо и говорит: "стоит понимать, что мы анализировали только тех, кто уже прошел интервью и работает в гугле, т.е. они изначально показали достаточно высокую планку, это не люди с улицы". Поэтому вывод надо делать, что СП будет мешать вам, если вы можете успешно пройти собеседование в Google (которое, вообще говоря, отлично подходит для отбора именно спортивных программистов по тем заданиям, которые там дают).
Это маркетинговый ход Гугла:
Представим, что спортивные программисты — это акции. Гугл искусственно сбивает цену на них, а потом скупает.
Интересная идея!
Я техникал лид команды отвечающей за кластеризацию бизнесов в Гугле. Учился программировать исключительно учавствуя в олимпиадах (и ни чем кроме олимпиад не занимаясь). Благодаря навыкам полученным в олимпиадах я заметно лучше большинства моих коллег умею придумыать различные эвристики (что очень полезно на практике!). И пишу принципиально более эффективный (и мне кажется, что и более понятный тоже) код если требуются нетривиальные алгоритмы. Мечтаю о красном кодере в команде... Под зарез нужен человек, которому можно просто сказать: "Придумай как это сделать классно" — и что бы он был способен сам придумать классное решение и потом его закодить вообще без моего вмешательства.
Вот так всегда. Я думал, ты хотел друга в команду. А тебе все это время всего лишь нужен был красный...
:)
я заметно лучше большинства моих коллегпишу принципиально более эффективный (и мне кажется, что и более понятный тоже) кодПусть тот, кто не готов сказать это про себя, первый меня заминусует!
Я не готов про себя такое сказать, но не знаю, буду ли я первым, кто тебя заминусует. Что мне делать?
Причина может быть ещё и в возрасте: олимпиадники в среднем моложе общей массы программистов, а утверждение, что junior'ы в среднем менее эффективны, чем senior'ы, весьма логично.
я думаю, это вполне естественный результат: чем больше ты нанимаешь олимпиадников, тем ниже их средний уровень, и тем выше средний уровень "всех остальных". И если олимпиадников нанимается достаточно много, то да, действительно должна получиться отрицательная корреляция.
В общем, Норвиг эмпирически доказал, что Гугл нанимает достаточно много олимпиадников.
Нашли на кого обратить внимание :)
alizar-а давно пора за его "желтые писульки" прогнать с хабра ссаными тряпками и определить куда-нибудь в веб-версию НТВ/РЕНТВ.
Ну, вроде с хабра прогнали. На гиктаймс:)
Приведу некоторые правила статистического анализа, как их рассказывали на coursera:
a) correlation doesn't mean causation; Пусть овсянку по утрам, согласно статистике, больше предпочитают стройные девушки, но это не значит, что овсянка их делает стройными, взаимосвязь тут, скорее, в их общей склонности к здоровому питанию.
b) retrospective analysis is worse than prospective; Когда после эксперимента смотришь на данные и думаешь, почему они такие, куда больше возможностей ошибиться, чем проводя эксперимент после предварительного выбора замеряемых параметров.
c) make sure that related factors are neutralized; Плохими будут статистические данные о вреде чрезмерного употребления алкоголя, если в группу трезвенников набрать тех, кого еще несколько лет назад можно было смело записывать в группу алкашей.
Если в лекции, которую мне долго смотреть, не были описаны условия адекватного эксперимента, то вообще не понятно, зачем о таком результате было упоминать, едва ли такой публичный ученый не знает цены произнесенным словам (не станет же он просто из желания поделиться чем-то условно-правильным побуждать слушателей вываливать кирпичи). Если же описание там есть — то надо смотреть, что такой эксперимент в действительности позволяет утверждать, вполне возможны ошибки. Например, если, как сказано в комментах cmd и SkyHawk, вспомнить про критерии отбора сотрудников, то вполне возможна ошибка в формулировке вывода, не "олимпиадники — в среднем хуже признанных профессионалов", а "малоопытные/неподготовленные, но способные пройти интервью — в среднем хуже признанных профессионалов".
Отлично, теперь на главной странице висит антиреклама сайта.
Исследования на основе корреляций — вещь интересная. В одном из таких исследований выяснялось, что при пожаре есть очень сильная корреляция между ущербом и количеством пожарников: чем меньше бригада, тем меньше ущерб от пожара. Так может не стоит вообще посылать пожарных? Так может не стоит вообще нанимать олимпиадников?
Необходимость пользоваться мозгом, когда делаешь вывод на основе статистики, никто не отменял.
Считаете ли вы, что в указанном в выводе Норвига есть некий такой же очевидный косяк, как в выводе про пожарных? Я вот сходу этого не вижу, по-моему, косяк там если и есть, то нужно знать детали.
Да, мозг, безусловно, штука полезная. Я это просто к тому, что сама по себе статистика полезна, но не самодостаточна. Из возможных косяков здесь уже перечислили кое-что, в том числе и про возраст.
Кажется, олимпиадники действительно в среднем моложе. И, кажется, те, у кого производительность несколько ниже, возможно, тоже в среднем моложе. Итого низкая производительность и олимпиадность имеют причиной один и тот же фактор — возраст. Отсюда и корреляция. И да, это просто возможная модель, объясняющая сабж. Есть много других, включая верную.
Если подумать, то корреляция считается по выборке с каким-то предусловием вида "принят на работу". Мне кажется, что эта негативная корреляция следствие ошибки стандартных схем собеседования при приеме на работу людей с олимпиадным опытом — олимпиадники заведомо лучше подготовлены к решению заданий в рамках собеседования.
Есть один стопроцентный довод в пользу утверждения. Думаю, согласятся все. Олимпиаднику будет не интересно решать задачу, не несущую пищу для ума. Олимпиаднику очень становится скучно когда основной работой становится кодить рутину, чувствуя себя если не идиотом, то, как минимум, капитаном очевидность. Возможно именно эта непереносимость рутинной работы и привела человека в олимпиады — здесь веселее, интереснее. А большинство же людей, притом это касается не только программистов, но и других профессий, согласны всю жизнь протирать штаны в офисе с 8 до 17, выполняя изо дня в день однообразную работу, и чем меньше с них спрашивают, тем они довольнее: солдат спит — служба идёт. Олимпиадник же в условиях отсутствия вызова, интеллектуального и спортивного интереса к задаче, начинает гнить изнутри как дикий зверь в клетке зоопарка.