«У нас есть Волож, который нам мозг клюет»: Тиньков посчитал, что в «Яндексе» испугались покупать «Тинькофф» Статьи редакции
В «Яндексе» не захотели, чтобы после сделки Олег Тиньков остался консультировать бизнес, рассказал основатель «Тинькофф банка» в документальном фильме.
В Москве прошла премьера фильма о «Тинькофф Банке» Андрея Лошака «Он такой один». В нём Олег Тиньков рассказал о причинах срыва сделки с «Яндексом», пишет РБК.
О сделке он договаривался с бывшим финансовым директором «Яндекса» Грегом Абовским, управляющим группы Тиграном Худавердяном и сооснователем «Яндекса» Аркадием Воложем в течение месяца, пока находился в инфекционном боксе. «Что пошло не так: во-первых, я болел и дико росли акции в цене. Мы начали сделку по цене там типа $20, а когда заканчивали, она там $40, что ли, была, не помню», — рассказал Тиньков.
Тиньков рассчитывал, что после сделки не сможет контролировать бизнес, но будет выступать в качестве консультанта. По его словам, этого менеджмент «Яндекса» «испугался».
Бизнесмен считает, что Аркадий Волож сейчас жалеет о срыве сделки, потому что цена компании в 2020 году составляла треть от текущей стоимости. В сентябре 2020 года акции TCS Group стоили $26,45, а 2 декабря 2021 года — $100,75. Капитализация компании составляет $19,19 млрд.
Классический пример долбоебов менеджеров. Каждый за свою жопу беспокоится. Глубоко плевать на пользу и перспективы бизнеса.
Пример для EMBA как не надо слушать команду наемных менеджеров при принятии стратегических решений. А так все верно! Каждый остался при своем, а Яндекс постепенно сдувается. Тинькофф молодец! Точно не проиграл от такой несостоявшейся продажи.
Почему Яндекс сдувается? И в чём это проявляется?
Ну есть люди у которых запад постоянно загнивает, а Яндекс сдувается
Комментарий недоступен
Это где он сдувается? Недавно была новость о том, что все три самых мощных суперкомпухтера в России стоят в Яндексе. На конференциях иногда проскакивает те проекты над которыми работает компания. Инфраструктура у них самая топовая в России. Ни у Тинькова, ни у кого либо ещё на рынке нет такой экспертизы. Не зря Сбер скупает сотрудников Яндекса, а не Тинька
Комментарий недоступен
супереомпьютер это просто сеть из серверов, любой сисадмин соберет с пту обрпзованием.
Я вижу у вас богатый опыт работы с суперкомпьютерами. Даже без учета того, что нужно достаточно глубоко погружаться в железо и понимать как тот же температурный режим одной карты может снижать производительность всего кластера, нужно еще и свой софт адаптировать для работы с этими нодами. Но вам конечно с дивана виднее.
технология у яндекса была одна - индексированте сайтов. и с тех пор ничего нового не появилось, кроме автовождения машинлол, технология индексирования сайтов самая простая задача. Вы даже не понимаете в чем заключается проблема. Сайты проиндексировать можно и обычным curl'ом со скриптом на питоне. А дальше идет ранжирование. И вот здесь уже бездонная тема для ML. Но вы конечно сможете это все на коленке за 5 минут написать.
Комментарий недоступен
ахах, заметно.
сложные термины пр думывают либо ое кто не понимает суть, либо хочет показать свою важность.ну да, физики не понимают суть физики, а математики так вообще пошли бы в жопу со своей математикой и терминами. Пусть преобразование Фурье назовут простыми терминами, с хера-ли все так сложно!!111
какой нахер ml? там уже давно все про рекламму, при том что большинство веб сервисов породили люди без образования достаточно смешно читать ваши слова... легенды о гениальности пхп программистов уже подзадрали ред.Рассказываю. После скрэпинга страниц, нужно выделить из полученного текста смысл. Из этого смысла нужно построить индекс с ID документов. После этого нужно получить от пользователя запрос, выделить смысл и сматчить максимально подходящие документы. Даже тупо побанить порно по запросу "мокрая киска" требует достаточно больших усилий. Это конечно делают люди без образования, но они так, чисто по приколу выигрывали всерос по программированию и еще какой-нибудь ШАД окончили, куда даже после Мехмата не каждый попадет. Но вы-то лучше меня знаете что там все легко и просто.
Комментарий недоступен
Я не знаю зачем вы приплели сложность терминов. Во всех областях есть своя специфичная терминология. Если вы ее не понимаете, то это ваши проблемы.
почти все худшие программисты которых я знаю побеждали на олимпиадах. давайте будем называть их алгоритмистами и прикладными математиками уже ок?Нет, не будем. Вы просто не работаете в IT и никогда не сталкивались с CS. Это уже давно избитый миф, что олимпиадники пишут плохой код. Они отлично переучиваются писать продакшен код и пишут его часто сильно быстрее обычных разработчиков успевая при этом еще держать в голове заметно больше корнер кейсов. Если бы они были плохими, то гугл бы не старался их нанимать пачками.
Комментарий недоступен
И какой нужно сделать вывод?
и работал 15 лет в цосЯ так понимаю это Цифровая Обработка Сигналов?
поэтому мне проблеммы яндекса кажутся смешными.Конечно кажутся смешными, вы же даже не имеет образования в области CS и вряд ли представляете что такое консенсус.
> пока учился в вузе работал в ит и угорал как люди изобретали сервера с событиями и яваскрипт с jit через 5 лет после всего мира.
это вы работаете в сервисе и мните себя инженеромКакой-то бессвязный поток сознания. Что вы хотели сказать? Что за сервера с событиями? Вы про интеррапты говорите? JS с JIT сделали в 2008 году, как вы могли 15 лет в ЦОС при этом проработать?
Я себя не мну. Всем пофиг кто инженер, а кто нет. Главное что денег платят столько, что через 10 лет можно будет сложить все компухтеры в коробочку, купить домик в Италии и жить на дивиденды. Доказывать кому-то что ты инженер прерогатива тех, кому зарплату не платят.
Комментарий недоступен
Для инженеров вы хотели сказать? Еще скажите, что Джефф Дин у вас подрабатывал, когда MapReduce придумал.
я уже сам плачу зарплаты, и поверьте за пределами ит пузыря тоже платят норм - просто чтобы туда попасть кроме самомнения надо еще реально разбиратся в чем-тоВас-то туда как взяли? Вы же не понимаете даже что такое биг дата.
после работы в ЦОС очень смешно собеседовать людей которые не понимаю что такое регистр зато гордятся знанием слова консенсус. Открою вам секрет те задачи которые вы георически решаете уже давно все почти решены - вам просто в вузе надо было получше учится хотя-бы.Как вам поможет знание о регистрах при попытке реализовать все три условия из CAP? Ну да, вы же все уже решили. Это тупые люди занимающиеся CS дурачки совсем, сидят годами и не могут придумать отказоустойчивые решения. Но в целом это смешно, когда люди переносят свой инженерный опыт на CS и говорят, что уже все решили.
JIT в v8 сделали в 2008, а CLR в 2002 - и даже тогда это была не первая реализцаия, даже AVM2 была с JIT еще задолго до v8 и работала быстрее за счет стаической типизации - вот так везде в вашем вебе, отставание на 10 лет.Так я и говорю, как вы 15 лет работаете, если вы учились в ВУЗе, когда v8 вышел.
Вы там сидите и ждете когда программисты вам дадут технологию доведенную до вашего слабенького уровня развивития - а людям втираете что ы технологические компании. Технологические компании из 2010 года вы - так и говорите.Я работаю в компании, которая и создала эти ваши биг даты и прочие мэп редьюсы. Кто нам что дал? Ребята из ПТУ МТУСИ? :)
Комментарий недоступен
Для великих инженеров расскажу секрет. Во всех языках программирования в стандартной библиотеке до определенного размера векторов используется сортировка пузырьком, т.к. для малых N это самый быстрый алгоритм.
люди до 2014 года когда делали суперкомпьютеры такие а как же нам распаралелить потоки без мап-редьюсЯ ваш поток сознания не понимаю. MR был описан в 2004 году. И при чем тут суперкомпьютеры? MR используется для обработки любых объемов данных на дешевом железе, а не суперкомпьютерах. Без всяких там RDMA и InfiniBand за тонны денег.
Джефф Дин придумал как для имбицилов сделать доступным паралельные вычисления - не имбицилы отлично с ними справлялись и до 2014 годаНе справлялись. До 2004 года были огромные простыни скриптов, которые затачивались на то, чтобы обработать определенный кусок данных. Не было унифицированного интерфейса, который бы позволял передать на вход любые рандомные данные, определить какой-то набор инструкций для обработки данных и последующей свертки отфильтрованных данных в едином виде. MR и все последующие модели позволяют иметь единый интерфейс без написания специализированных решений. А то что вы там где-то данные с датчиков снимали, то любой джуниор разработчик сможет сделать. Сложность заключается именно в структуре данных.
компания в которой я работал в 80х годах уже справлялась если что, тогда и гугла еще небыло. (еще может до моего рождения)С чем она справлялась? Она могла ранжировать данные на основе тысяч факторов? Она позволяла загружать необработанные данные в объеме десятков петабайт из разных мест и потом с использованием единого интерфейса их фильтровать?
проблемма яндекса что там в голове сидят такие слабо подготовленные люди что они не могут нанять компетентных инженеров впринципе потмоучуто мыслят примерно как выАга, у вас забыли проконсультироваться. Такого великого инженера упустили.
Комментарий недоступен
Это какие такие языки для профессионалов?
до определенных размеров это каких? вы видимо щнаете какие алгоритмы сортиррвки в схх по умолчанию?24 для pdqsort, например. gcc использует introsort размер там как-то хитро считался через логарифмы, точно не помню. В clang кажется какая-то модификация timsort. Для стабильных сортировок вроде бы везде mergesort. Мы использовали pdqsort, т.к. он в некоторых краевых случаях дает до 80% ускорения, в обычных до 30%.
или в cs? жду с нетерпениемНе знаю что там в CS и .Net и прочих около Windows языках.