Также у меня появилась практика на Python, и я не раз писала что‑то для реальных проектов, а изучение архитектуры enterprise‑приложений позволило моим теоретическим знаниям о паттернах проектирования и best practices осесть и закрепиться.
Кроме того, удивительным открытием оказалось то, что я вдруг стала понимать вообще любой код на любом высокоуровневом языке программирования. (Один раз даже пришлось читать ассемблер.) Достаточно было прочитать несколько статей про специфические особенности языка и найти ответы на вопросы стандартного чек‑листа:
- Как это собирается/ компилируется?
- Какой подход в приоритете (функциональное программирование, ООП, др.)?
- Какие есть killer features языка? Чем он отличается от другого?
- Для каких целей этот язык чаще всего используется (ML, backend, highload computing, др.)?
- Базовый синтаксис (если он не очевиден).
Работа в поддержке, разнообразие проектов развили способность сразу из кода выделять главное и понимать стек последовательности вызовов. Несомненно, это хорошо помогало как в анализе (что произошло в приложениии и почему в нем ошибка), так и в реальных исправлениях кусков кода для улучшения производительности, в исправлении ошибки, переделывании логики.
ДизайнЕще один неочевидный навык — подготовка дизайна для сервисов и презентаций. Это были креативные задачки, когда хотелось показать что‑то красивое, представить сервис в лучшем свете. Для таких целей я познала Figma. Преимущественно делала дизайн дашбордов, где отражались показатели и метрики. Но также изучила паттерны инфографики, чтобы понимать, какие виды отражения данных существуют, как лучше группировать и фильтровать данные на графиках, какие показатели рассчитывать на группах.