Channel
@faangiscalling
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
365subscribers
-1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002110144263 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @faangiscalling |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 September 2026 |
| Measurements held | 6 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 13 September 2026 |
| On Telegram | t.me/faangiscalling |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 4 Sept 2026, 05:01 | 365 | -1 |
| 27 Aug 2026, 14:33 | 366 | +1 |
| 21 Aug 2026, 08:53 | 365 | -3 |
| 13 Aug 2026, 15:58 | 368 | +2 |
| 8 Aug 2026, 06:31 | 366 | no change |
| 7 Aug 2026, 12:24 | 366 | first reading |
12 posts held, back to 26 February 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 12 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
51 reactions across 11 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 35.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 18 | 35.3% | |
| 🔥 | 17 | 33.3% | |
| ✍ | 6 | 11.8% | |
| ❤ | 5 | 9.80% | |
| ⚡ | 4 | 7.84% | |
| 🙏 | 1 | 1.96% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 11 of the 12 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 51 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 26 February 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
15 паттернов, которые решают почти любое System Design интервью 🚀 Практически любое system design интервью в FAANG и не только сводится к знанию примерно 15 архитектурных паттернов. 📚 Хорошая новость в том, что не нужно изобретать велосипед — интервьюеры обычно проверяют, узнаете ли вы знакомую задачу и сможете ли применить правильный подход. Я сделал себе шпаргалку по основным системам с собесов, делюсь с вами – …
👍3
Remote-вакансия Software Engineer в Bending Spoons (до £250К 🇬🇧, до €188К🇪🇺) Тут снова в новостях миланские ребята из Bending Spoons – они построили многомиллиардную империю, выкупая стагнирующие американские SaaS: Evernote, Vimeo, а недавно вот и Airtable (Excel на стероидах) за $1.285 млрд. 📖 Подробнее про их модель 'купить-сделать layoff-допилить где нужно-увеличить cash-flow' в лонг-риде у Гергея Компания нани…
❤4
Гайд 'How to network at a Meetup' от рекрутера из Меты 🇬🇧 🇺🇸 Если вы хотели, наконец, иметь методичку по тому, как развивать свой нетворк на технических мероприятиях (митапах, конференциях), вот она – от рекрутера из Меты и автора книги про бихейв интервью Остина МакДональда. Если бы я выбрал только одну вещь, которую можно сделать сегодня, чтобы стать лучше как нетворкер на техническом ивенте, я бы заучил эти 3 во…
Подготовка по пути на работу (commute) 🚝 У меня поездка на работу в офис в Париж 🇫🇷 (тот самый commute) составляет 1.5+ часа, поэтому я искал эффективные методы использовать это время с пользой для подготовки. Делюсь тем, что работает хорошо: • аудиокниги Audible от Amazon. Там есть почти вся классика технической литературы – прослушал "кабанчика" (DDIA Клаппмана), The Staff Engineer's Path Тани О'Рейли, The Softw…
🔥3✍2👍1
Банк историй для Behavioral Interviews 📝 Многие из вас знают, что для Behavioral interviews (Tell me about a time when...) нужно подготовить свой банк историй. Но на практике довольно сложно вот просто сесть и написать 10-15 историй на разные темы: • Failure/Leadership, • Conflict/Disagreement, • Ambiguity, • Leadership/Influence, • Scale/Tradeoffs, • Learning fast. Есть и другой подход, 'бухгалтерский' (записывае…
🔥3✍2👍1
System design сюрприз от WhatsApp 😲 Недавно в рамках подготовки по system design я разбирал распределенную базу данных Cassandra, которую разработали в Facebook. Я пытался понять, почему есть Cassandra для поиска по сообщениям в самом FB (для этого ее и придумали), при этом ее не используют для поиска по сообщениям WhatsApp, где, очевидно, таких сообщений должно быть гораздо больше: вспомните, когда вы последний ра…
🔥3✍2👍1
📊 Мониторинг 101: два стека (LGTM/ELK) и два подхода (Push vs Pull) Я продолжаю прокачивать System Design, сейчас слушаю книгу от Google по SRE - главную книгу про мониторинг распределенных систем в продакшене. Там говорится про их внутреннюю систему - Borgmon, которая работает на основе pull-подхода. Что это такое и какие есть классические стеки для мониторинга систем в проде, я хотел поделиться с вами сегодня. …
👍4🔥1
Гайд от Harvard по CV и Cover Letters 📄🇺🇸 Делюсь гайдом от Harvard по составлению резюме и сопроводительных писем: – примеры резюме – словать глаголов для описания своих результатов – примеры сопроводительных писем – общие советы TL;DR: black and white one-pager is a king 👑 Пользуйтесь и улучшайте ваши резюме! @faangiscalling
⚡2👍2
Бесплатный курс от Google по Technical writing 📝 Все мы пишем технические документы - этот курс за пару часов рассказывает, как делать это хорошо на уровне FAANG. Рассказывает про выбор слов, короткие и четкие предложения, пунктуацию и прочее. Особенно актуально для нас, для которых английский 🇬🇧 - это не родной язык. 🔗Начать учится бесплатно: https://developers.google.com/tech-writing/one Как говорят в самом G…
👍2🔥1
Настоящий дизайн-док от Google Вы хотели узнать как делают дизайн-доки в настоящем FAANG? Вот пример дизайн-дока от Google для Инспектора Памяти (Memory Inspector) для Chrome: 🔗 Гугл-док с дизайн-доком: https://docs.google.com/document/u/0/d/1LUOat3Q3pQ08IsnBQLrvL-4zWXSTgIuArb5ig3lEm-Y/mobilebasic?pli=1 💡Из интересного: - one-pager summary в начале - четкая формулировка ценности (value proposition) предлагаемой фи…
👍2❤1🙏1
🧬 VivaTech – новое лицо бренда l’Oreal, AI и BigTech 🤖 Первый раз на VivaTech в Париже, провел там 2 плотных дня. На удивление очень много именно технических вещей, а не просто общих слов про AI и технологии, был почти весь мировой BigTech. Там презентовали мой проект из Sanofi – Fusion. Мы увеличиваем долю компьютерного моделирования при разработке лекарств, чтобы быстрее доводить их до пациентов. Есть уже одобрен…
🔥4⚡1👍1
Митап NVIDIA в Париже 🇫🇷 В Париже сейчас очень много митапов по AI, недавно был от Claude Code у нас в офисе, а тут сама NVIDIA организовывала - захотел сходить. Темы были очень технические, без маркетинга: - HuggingFacе рассказывали про новую библиотеку для kernels - Mistral рассказывал про особенности оптимизации перформанса с учетом их архитектуры с mixture of experts - NVIDIA про Dynamo (их опен-сорс аналог vLL…
🔥2⚡1👍1
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @faangiscalling. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 4 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“FAANG зовет!” (@faangiscalling), 365 subscribers as measured 4 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/faangiscalling.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.