resume/interview/real-interviews.md

# Разбор реальных собеседований

Шесть собеседований на позиции DevOps-инженер / инженер сопровождения / SRE, вилка везде ~250к+ чистыми. Разборы — сырые заметки в этой же папке: [Реалист банк.md](Реалист%20банк.md), [Bi.Zone.md](Bi.Zone.md), [Alfa-Bank.md](Alfa-Bank.md), [Bank%20VTB.md](Bank%20VTB.md), [Dit%20Moscow.md](Dit%20Moscow.md), [VK%20Cloud.md](VK%20Cloud.md). Этот файл — их анализ: что спрашивают чаще всего, какие темы репозиторий не покрывал, и что из этого значит для плана подготовки ([study-plan.md](study-plan.md)).

## Матрица тем × компании

| Тема | Реалист | Bi.Zone | Альфа | ВТБ | ДИТ Москвы | VK Cloud | Итого |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kubernetes | ✅ | ✅ | ✅ | — | — | ✅ | 4 |
| Linux-внутренности (df/du, inode, cgroups, sysctl...) | — | ✅ | — | — | — | ✅ | 2 |
| Сети (OSI, TCP/DNS/TLS, vlan/vxlan) | — | — | — | — | — | ✅ | 1 (но целиком собес) |
| Docker внутренности | ✅ | — | — | — | — | ✅ | 2 |
| Мониторинг (Prometheus/Grafana/Mimir, масштаб) | ✅ | ✅ | — | — | ✅ (Zabbix/Monq) | — | 3 |
| ELK / логи vs метрики | ✅ | ✅ | — | — | — | — | 2 |
| PostgreSQL/БД | ✅ | — | ✅ | — | — | ✅ | 3 |
| CI/CD (нарисовать пайп) | ✅ | ✅ | ✅ (частично) | — | ✅ (GitLab в стеке) | — | 3 |
| Ansible | — | ✅ | ✅ | — | ✅ (в стеке) | ✅ | 4 |
| Kafka | — | ✅ | ✅ (упомянут в требованиях) | — | — | — | 2 |
| Vault | — | — | ✅ | — | — | — | 1 |
| Собеса без техвопросов вообще | — | — | — | ✅ | — | — | 1 |

**Вывод:** Kubernetes и Ansible — самые частые темы (4 из 6). Мониторинг, PostgreSQL, CI/CD — по 3. Сети и Linux-внутренности встречаются реже по числу компаний, но на VK Cloud составляют почти весь технический собес — то есть если такая тема всплывает, глубина спроса высокая. ВТБ показывает: не везде вообще будут технические вопросы — иногда решает просто адекватное человеческое общение и упоминание pet-проекта.

## Разрывы с текущим покрытием репозитория (на момент этого разбора)

- **Kubernetes** — не было ни в резюме, ни в легенде, ни в стеке, при этом 4 из 6 компаний спрашивали (включая «нарисовать 2 ЦОД под K8s», ConfigMap vs Secret, Helm, PostgreSQL на 2 нодах K8s). Закрыто: [../stack/kubernetes/](../stack/kubernetes/).
- **PostgreSQL/БД** — не было отдельной категории (SQL был вписан как вспомогательный язык, без кейса по самой СУБД). Закрыто: [../stack/databases/](../stack/databases/).
- **Сетевая база** — не было вообще ни как категория, ни в легенде. Закрыто: [../stack/networking/](../stack/networking/).
- **Kafka, Vault** — упоминались только как «желательно» в требованиях вакансий, не было категорий. Закрыто: [../stack/kafka/](../stack/kafka/), [../stack/vault/](../stack/vault/).
- **Linux/Docker внутренности** — категории существовали как TODO-заготовки без вопросов такого уровня (df vs du с подвохом дескриптора, cgroups/namespaces, containerd, entrypoint vs cmd). Доработаны.
- **Вопросы про масштаб/ёмкость** («сколько Гб логов при 15 Гб метрик», «мониторинг 300 000 серверов», «с каким трафиком сталкивался») — не было справочника цифр вообще. Закрыто: [../legend/CAPACITY.md](../legend/CAPACITY.md).

## Паттерны вопросов, которые стоит знать заранее

### «Нарисуй архитектуру»

Реалист: два ЦОД под K8s с балансировщиком, на каких виртуалках что работает, etcd/consul на тех же виртуалках или отдельно. Bi.Zone: как задеплоить мониторинг на 300 000 серверов. Реалист: нарисовать CI/CD пайп от `git push` до продакшена, что в CI и что в CD. Это не вопрос «знаешь ли ты факт», а вопрос «умеешь ли ты рассуждать вслух про архитектуру» — важно проговаривать компоненты и их связи, а не пытаться вспомнить единственно верную схему. Тренировка: в [study-plan.md](study-plan.md) шаг «прогон» включает устное проговаривание архитектур из [../legend/CAPACITY.md](../legend/CAPACITY.md) и кейсов.

### Живая работа в терминале

Реалист и VK Cloud спрашивали не «расскажи», а «покажи»: `docker ps`, разница `-a`, `docker logs`, вывести поды и логи в K8s, посмотреть диск/ОЗУ/процессор в терминале, найти pid и порт процесса. Это прямое следствие того, что кейсы репозитория должны быть реально прогнаны руками — если стенд не поднят и команды не набраны вживую, такой вопрос на реальном собесе не пройти.

### Вопросы на масштаб и цифры

- Реалист: «сколько Гб логов будет в ELK, если в Prometheus уже 15 Гб метрик» — вопрос не имеет единственного числа-ответа, интервьюер проверяет понимание, что логи объёмнее метрик на порядок и почему (текст vs агрегированные ряды), плюс что в таком случае разумнее — логи или метрики. Разобрано в [../legend/CAPACITY.md](../legend/CAPACITY.md).
- Bi.Zone: «как задеплоишь мониторинг на 300 000 серверов архитектурно» — ответ, который был засчитан: Grafana + Prometheus + Mimir + MinIO (объектное хранилище под блоки Mimir) с горизонтальным шардированием. Зафиксировано в [../stack/monitoring/QUESTIONS.md](../stack/monitoring/QUESTIONS.md) и [../legend/CAPACITY.md](../legend/CAPACITY.md).
- Bi.Zone: сбор 300 000 JSON-метрик от кастомных агентов — предложенный на собесе ответ: `jq` для парсинга + `node_exporter` textfile collector (pull) либо Pushgateway (push). Тот же паттерн стоит прогнать на своей лабе в меньшем масштабе, чтобы говорить не только теоретически.

### Поведенческие приёмы, которые сработали

- **Bi.Zone** — на вопрос «расскажите про опыт» встречный вопрос «а кого вы, собственно, ищете?» и подстройка ответа под профиль — не подмена фактов, а расстановка акцентов на то, что реально релевантно роли.
- **ВТБ** — упоминание pet-проекта («пишу pet-проект CI/CD в свободное время») в неформальной части разговора сыграло в плюс и, по всей видимости, было воспринято как признак интереса к профессии сверх рабочих задач. Это прямо подтверждает решение вести K8s/Kafka/Vault/PostgreSQL как честные pet-лабы, а не выдавать их за рабочий опыт — сама рамка «pet-проект» работает в интервью, а не мешает.

## Сверка покрытия

Практически все технические вопросы из шести разборов замаплены на конкретные `QUESTIONS.md`: Kubernetes → [../stack/kubernetes/QUESTIONS.md](../stack/kubernetes/QUESTIONS.md), PostgreSQL/БД → [../stack/databases/QUESTIONS.md](../stack/databases/QUESTIONS.md), сети → [../stack/networking/QUESTIONS.md](../stack/networking/QUESTIONS.md), Docker → [../stack/docker/QUESTIONS.md](../stack/docker/QUESTIONS.md), Linux/Bash → [../stack/linux-bash/QUESTIONS.md](../stack/linux-bash/QUESTIONS.md), CI/CD → [../stack/ci-cd/QUESTIONS.md](../stack/ci-cd/QUESTIONS.md), ELK → [../stack/elk/QUESTIONS.md](../stack/elk/QUESTIONS.md), Kafka → [../stack/kafka/QUESTIONS.md](../stack/kafka/QUESTIONS.md), Vault → [../stack/vault/QUESTIONS.md](../stack/vault/QUESTIONS.md), Ansible → [../stack/ansible/QUESTIONS.md](../stack/ansible/QUESTIONS.md), мониторинг/масштаб → [../stack/monitoring/QUESTIONS.md](../stack/monitoring/QUESTIONS.md) + [../legend/CAPACITY.md](../legend/CAPACITY.md).

**Сознательно не углублено:** вопросы VK Cloud про OpenStack и Ceph («если работал с OpenStack») — у кандидата нет облачного опыта вообще (см. честный ответ в [common-questions.md](common-questions.md)), поэтому вместо того чтобы выдумывать глубину, которой нет, зафиксирован прямой честный ответ «не работал, могу рассуждать только на уровне общих принципов» — это соответствует правилу честности кейсов в [../AI_GUIDELINES.md](../AI_GUIDELINES.md). По той же причине не проработан отдельно один нечёткий вопрос Bi.Zone («как в облаке и по какому порту будешь делить две сети DNS») — формулировка в исходной заметке неоднозначна, и правильная тактика на реальном собеседовании тут — переспросить, что именно имеется в виду, а не гадать.

## Как использовать эти файлы дальше

1. Перед конкретным собеседованием — перечитать разбор компании похожего профиля (банк → Альфа/Реалист/ВТБ, облако/инфраструктура → VK Cloud/Bi.Zone, госсектор → ДИТ) и держать в голове её характерные вопросы.
2. Не использовать оценочные комментарии из чужих заметок («тухлятина токсичная», имена интервьюеров) как материал для легенды или ответов — это личные впечатления автора заметок о конкретных людях/компаниях, не относящиеся к подготовке контента.
3. Полный список вопросов из всех шести собесов замаплен на конкретные ответы в `QUESTIONS.md` соответствующих категорий — см. таблицу покрытия в [study-plan.md](study-plan.md).