Все говорят, что AI пишет код за секунды. Это правда. Но почему-то редко уточняют: какой именно код он пишет. Спойлер — это сильно зависит от того, как вы спросили. И ещё сильнее — от того, что вы вообще знаете о предмете.

В Ростелекоме мы уделяем особое внимание развитию экспертизы сотрудников. Это не просто корпоративный слоган — это осознанная стратегия. Мы понимаем, что технологии меняются быстро, но фундаментальные знания остаются ценными десятилетиями. Поэтому в компании работает система внутреннего обучения: курсы по автоматизации тестирования, менторинг от senior-специалистов, разбор реальных кейсов из проектов.

И когда появились AI-ассистенты, возник логичный вопрос: может, теперь курсы не нужны? Зачем учить людей писать тесты, если нейросеть сделает это за них? Некоторые коллеги из индустрии уже начали сокращать обучающие программы, делая ставку на "AI справится".

Мы в Ростелекоме решили не гадать, а проверить эту гипотезу на практике. Провели эксперимент: попросили AI-ассистента написать автотесты для классического PetStore API тремя разными способами. Первый запрос — как написал бы новичок, который только что узнал про AI. Второй — как специалист с базовым пониманием автоматизации. Третий — как инженер после наших внутренних курсов, с глубоким пониманием архитектуры тестовых фреймворков.

Результаты оказались настолько показательными, что мы решили поделиться ими с сообществом.

Кажется, что LLM способны полностью автоматизировать работу с кодовой базой так, как раньше нам и не снилось. Это звучит заманчиво, когда нужно портировать проект с одного языка на другой. Наверное, когда-нибудь это будет так, но пока есть нюансы и ограничения.

Всем привет! Меня зовут Максим, и я работаю в ООО РТК ИТ руководителем направления в департаменте разработки и развития систем поддержки бизнеса (ОП ЮГ). В этой статье расскажу, как с помощью локальной языковой модели автоматизировал перевод Python-проектов в Node.js.Опишу технические детали реализации от сборки контекста до генерации файлов с кодом. Подниму вопрос масштабируемости, ограничений LLM при работе с большими проектами и возможных улучшений для повышения точности перевода.

Накануне новогодних корпоративов мы решили не гадать, а узнать наверняка: что не так с «Тайным Сантой»? Результаты анонимного исследования, проведенного среди коллег, развенчивают миф о всеобщей любви к этой традиции.

Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Проскурякова, я лид направления тестирования в компании TData. Эта статья — моя первая публикация на Хабре. Буда рада поделиться своим опытом.

Платформа, которую разрабатывает TData — это комплексное решение для работы с большими данными: сбор, управление, хранение, визуализация и анализ. В центре платформы — десяток ключевых продуктов. Все они проходят проверку нашей командой тестировщиков. Сегодня я расскажу о том, как мы тестируем один из них.

Для наглядности опишу предметную область тестирования. Это продукт RT.Warehouse — массивно‑параллельная СУБД для построения хранилищ данных, разработанная на базе Greenplum.

RT.Warehouse обеспечивает высокую степень производительности и отказоустойчивости благодаря гибкости горизонтального масштабирования, использованию в ядре продвинутого оптимизатора запросов и адаптации архитектуры для хранения и обработки больших массивов данных.

 До какой степени стоит начинять современные автомобили «умными» устройствами, чтобы в какой-то момент они не стали просто игрушкой или роскошью, вместо средства передвижения?  И действительно, не отупеем ли мы однажды от того, что за нас всё будут делать «умные» машины?! Давайте, обсудим.

ATOM: автоматизация сети ЦОД начинается с решения рутинных задач

Всем привет! Это наша первая статья про нашу систему автоматизации. Мы активно занимаемся разработкой системой автоматизации и визуализации АТОМ для сетей ЦОД в компании Ростелеком, о которой пойдёт речь.

В статье я расскажу о практических кейсах и сложностях, возникающих (и возникавших) в процессе миграции данных между СУБД (Oracle -> Postgres), а также о собственном инструменте миграции данных, который вы также можете попробовать.

Представьте: Один неоптимизированный запрос от неопытного коллеги - и вот уже 40 ТБ SPILL-файлов парализуют систему.

Срабатывает лимит на уровне Greenplum, запрос завершён. Никто ничего не знает.

Создаются заявки, пишутся письма, пользователь недоволен.

Это не какая-то выдуманная история, а обычный будний день в большом Greenplum. Вернее, так было раньше.

Привет, Хабр! Эта история началась не со стратегической сессии и не с приказа сверху. Она началась с того, что в 2023 году наши разработчики, как и многие в IT-сообществе, подхватили хайп вокруг LLM и начали в свободное время ковырять Llama 2 и другие модели. Все это происходило на личных и рабочих машинах, и довольно быстро стало понятно: для серьезных экспериментов мощностей не хватает.

Шаг 1. Искра: как низовая инициатива разожгла пламя. От любопытства к общему железу

Точкой невозврата стал момент, когда группа энтузиастов пошла к руководству с простой идеей: «Давайте купим в офис одну общую, но мощную видеокарту для всех». К нашему удивлению и радости, руководство идею поддержало и выделило бюджет. Это была не просто покупка GPU, а инвестиция в зарождающееся комьюнити.

Привет! Меня зовут Роман Ляшенко, и я лид команды RPA в Эксплуатации ИТ ПАО «Ростелеком».

От автоматизации к гиперавтоматизации

Абсолютно любой бизнес рано или поздно испытывает потребность в улучшении корпоративных процессов и повышении операционной эффективности. Оптимизация: как усовершенствовать качество и скорость работы, не привлекая дополнительных ресурсов? Этот вопрос постоянно волнует как крупные корпорации, так и представителей средних и малых структур. Способов его решения огромное количество. Выбирая среди множества, «Ростелеком» пошел путем развития RPA-процессов.

RPA (Robotic Process Automation) – те самые технологии, которые используют программных роботов, позволяющих автоматизировать повторяющиеся/ рутинные задачи в бизнесе. Это направление стремительно развивается из некогда «местечковых» решений до комплексных стратегий гиперавтоматизации. 

Впервые ЭВМ были использованы в бизнес-процессах в пятидесятые годы (UNIVAC, IBM 702). В те времена компьютеры выполняли простые задачи в бухгалтерии, складском учёте, статистике.  Сегодня же речь идет о сквозном подходе, который направлен на создание взаимосвязанной экосистемы автоматизированных процессов, включая внедрение ИИ-инструментов.

Больше, чем стандартные решения

Настройка прямых интеграций между системами — это долгая и дорогостоящая история, требующая дополнительных затрат на аналитику и разработку. В особенности это касается тяжеловесных legacy-систем, где доработка особенно трудоемка и болезненна, – иногда нет нужных специалистов, а переход на новые методики требует еще больших бюджетов и перестройки всех процессов. 

В версии ОС «Аврора» 5.2 наш браузер получает долгожданную поддержку Progressive Web Apps (PWA) - технологии, которая позволяет веб-приложениям выглядеть и работать как полноценные нативные приложения.

Казалось бы, в результате пользователь видит лишь простую иконку в общем списке приложений, но на деле реализация PWA требует тесной интеграции браузерного движка с самой операционной системой. Именно о технических подробностях этой интеграции, а также о внутреннем устройстве PWA в целом, я и хочу рассказать в этой статье.

Меня зовут Тимур Валеев, я руковожу командой, которая занимается развитием браузера для ОС «Аврора», и сегодня мы разберем, как это было реализовано.

"Что будет, если взять Канбан, смешать его с Гантом и весь этот соус вылить на релизную политику? Давайте разбирать на практике!"

Недавно прочитала утверждение Сергея Брина о том, что нейросети лучше работают, если их припугнуть. Стало любопытно, ведь звучит, как миф или сюжет триллера про искусственный интеллект. Но вдруг это действительно работает, раз уж такую идею озвучил сам сооснователь Google? И тогда мы с коллегами из Центра компетенций по проведению исследований, где я работаю аналитиком, решили проверить это на практике.

Всем привет! Меня зовут Алексей, и я работаю Java‑разработчиком с 2018 года. В статье расскажу, как столкнулся с проблемой обработки MultipartFile в многопоточном режиме. Почему эта проблема возникает и какие решения существуют.

Изначально стояла задача организовать фоновую обработку Excel-файлов: принимать файл, мгновенно возвращать клиенту HTTP-200 (без данных), а обработку содержимого выполнять асинхронно в отдельном потоке.

Вроде задачка тривиальная. Делаем контроллер:

В статье хочу поделиться кейсом, с которым столкнулся на одном из проектов. И расскажу о своем варианте его решения.

Стояла задача автоматизации регресса для сервиса миграции из системы Jira во внутреннюю систему «Яга».

Привет, Хабр! Меня зовут Вячеслав. В какой-то момент мне надоел произвол, творимый управляющей компанией в доме, где я живу. Вечная грязь, обшарпанные коридоры, отсутствие видеонаблюдения, эпопеи в случае аварий с отоплением, водоснабжением, электрикой. Я задался вопросом: “А можно ли в принципе как-то решать эти проблемы?”. Оказалось, можно! В статье расскажу, как я начал борьбу с управляющей компанией за комфортную жизнь. А начал я с самого сложного - организовал собрание собственников. Да, звучит страшно! Некоторые боятся даже думать о том, что их ждет, если они возьмутся за этот вопрос. Но не тот это черт, которого надо бояться, с ним надо просто разобраться! Вооружившись сильным желанием, энтузиазмом, законами и знаниями, я преодолел этот путь, а значит, и вы сможете. В статье расскажу, что вас ждет, если вы решите сменить управляющую компанию, какие подводные камни и неожиданные повороты могут встретиться на этом пути, как можно оптимизировать процесс и не потратить все свои нервы. А если останутся вопросы, с радостью отвечу на них.

Для того, чтобы быть максимально полезным читателю, я решил влить сюда немного теории (законодательства) и описать свой личный опыт.

1. Начало

Я живу в Санкт-Петербурге, в небольшом 14-ти этажном кирпичном доме 70-ых годов постройки. Дом в спокойном спальном районе с малоэтажной застройкой, вокруг много зелени, детских площадок, в соседних кварталах торговые центры, поликлиники, фитнес-центры.  В самом доме всего 97 квартир с удобными планировками, два лифта, мусоропровод. На площадке всего по 7 квартир, нет ощущения общежития. С соседями по этажу быстро сложились дружеские отношения.  Единственная проблема – плохая работа управляющей компании. Надоела вечная грязь в холле, в лифтах, на этажах, периодически забитый мусоропровод. На придомовой территории вечно разбросанный мусор. В случае аварий чаще всего проблемы приходится решать самим жителям (отопление, вода, электрика). О текущем ремонте вообще бесполезно говорить. Даже простейшие работы вроде замены перегоревшей лампочки и замены разбитого стекла выполняется в среднем за полгода.

Данная статья является пробой пера в желании поделиться личным опытом и наблюдениями по работе с искусственным интеллектом и его внедрению в современной компании. Она может быть интересна руководителям продукта, аналитикам, проектным менеджерам, да и просто всем тем, кто как и я интересуется технологиями ИИ и хочет глубже погрузиться в их потенциал.

Перед нашей командой встала задача сделать продукт управления данными удобнее, добавив алгоритмы искусственного интеллекта. Но какое решение выбрать? Какой процесс нуждался в автоматизации больше всего? С какими ограничениями и сложностями мы столкнулись? Какой бизнес-эффект мы получили в результате? На эти вопросы ответит статья.

Искусство общения с респондентами: «вредные» и практические советы.

В современном мире исследования стали неотъемлемой частью принятия решений — от выбора фильма на вечер до разработки инновационных технологий. Но что делает их по-настоящему ценными? Конечно, люди, которые делятся своим опытом — респонденты.  В этой статье я поделюсь опытом общения с разными участниками исследований, а также дам практические советы, как сделать интервью максимально эффективным. 

Меня зовут Рустам Галимов, я начальник отдела эксплуатации средств защиты информации (СЗИ). Моя команда занимается поддержанием, развитием и эксплуатацией СЗИ, и участвует в разнообразных проектах по внедрению этих самых СЗИ внутри компании. Кроме того, у нас проходят сессии планирования целей на следующий год, и иногда возникает внезапная необходимость включиться в какое-либо очень важное мероприятие.

Таким образом у нас множество источников, откуда может материализоваться очередная задача, с разными категориями важности и срочности, при этом определёнными по неизвестным нам критериям. Когда задач с высоким приоритетом стало больше половины, я изобрёл велосипед разработав фреймворк для оценки важности задачи. Который, на мой взгляд, подойдёт и такому же начальнику отдела, и простому специалисту для определения приоритетности задач, и даже студенту или школьнику для сортировки своих todo листов.

В статье я постараюсь раскрыть, почему не стоит пренебрегать оценкой приоритетов, расскажу, как это делать быстро и весело, и конечно же, поделюсь самим фреймворком.