Где ломает на старте
Первая стена — не Go. Первая стена — это когда вы пытаетесь поднять проект локально. Появляются технологии, которые для бэкендеров «очевидны»: Docker и контейнеры, make-файлы, кодогенерация, линтеры.
Большинство фронтендеров работают на Windows, и освоение Linux само по себе задача.
Всё это создаёт ощущение: «я ничего не понимаю, я никогда это не осилю». Это нормальная реакция. Просто нужен правильный маршрут.
Что реально помогаетМаленький микросервисный проект — идеально с Kafka, Postgres и gRPC.
Это не просто «учебная задача». Это опыт, который напрямую меняет то, как вы чувствуете себя на собеседовании. Те, кто делали на курсе хотя бы две части домашки из трёх, проходили собеседования в разы лучше тех, кто ограничивался теорией.
Нет опытного ментора? Возьмите любой проект с GitHub и попробуйте его дополнить. ChatGPT и Claude отлично помогают разобраться в незнакомых технологиях.
Что нужно освоить — честный перечень- Очереди: Kafka или RabbitMQ, в идеале ещё NATS
- Хранилища: Postgres и Redis обязательно, желательно NoSQL — Mongo или ClickHouse
- Deploy, CI/CD, Kubernetes, Helm, Ansible
- Мониторинг: Grafana, Prometheus, ELK, Sentry
- Базовые бэкенд-концепции: gRPC, кодогенерация, SOLID/ACID, авторизация/аутентификация
Два стоппера, которые ломают почти всехSQL.
Звучит странно, потому что SQL — простой язык. Но у фронтендеров здесь постоянно полное непонимание базовых вещей: путают WHERE и JOIN. На собеседовании это сразу видно. Решение: тренажёр на около 50 задач, решать без AI. По моим наблюдениям — 3–4 часа, и любой действующий программист это закрывает.
Kafka.
Люди читают про Kafka, знают что такое топики и партиции — но не понимают, как это работает в реальном продакшен-проекте. Без этого понимания на собеседовании плывёшь.
Именно поэтому бонус за заполнение анкеты — практикум по Kafka: напишете producer и consumer на Go и разберётесь с Kafka UI руками.
Потому что руки — это другое.