Развивать платформенные продукты не просто. С бизнес-продуктами всё более менее понятно: развивать надо то, что приносит деньги. Тут главный вопрос, как узнать, что именно приносит деньги. Это тоже очень не просто, и на эту тему написано десятки статей и даже учебников.

В этой же статье хочу поговорить о том, какие сложности стоят именно перед платформенными продуктами. Если хотите узнать подробности — эта статья для вас.

Оценка знаний и навыков — это тяжелый вопрос и больная тема. Если хочешь увидеть драку, заходи на любую общую встречу с руководителями и вкидывай вопрос про оценку знаний и навыков сотрудников (желательно анонимно) — холивар между сотрудниками, техлидами и руководителями обеспечен. Можно ли сделать этот процесс менее болезненным, более честным и близким к идеалу? Вопрос на миллион.

Меня зовут Бастина Алина. В Альфа-Банке работаю уже более 5 лет, прошла путь от системного аналитика до руководителя группы разработки инструментов для IT-сотрудников. Один из этих инструментов — сервис ассессмента. 

Что будет в статье? Сначала немного формальностей, а далее погрузимся в тему: как ассессмент связан с (другими) процессами развития сотрудника внутри банка, как оценка навыков проводилась раньше, почему пришлось ее менять и как мы дошли до того, что имеем сейчас.

Меня зовут Артём Дружляков, я техлид QA в направлении кредитования. Сегодня я хочу рассказать о проекте, который мы реализовали в направлении тестирования микросервисов в Альфа-Банке, — о разделении автотестов по микросервисам.

Раньше все автотесты жили в одном огромном репозитории — больше 550 микросервисов в одном месте. Из-за этого сборки шли долго, проект был нестабилен, любое изменение в общем файле могло сломать часть тестов или запуски всех, а новичкам было сложно разобраться в громоздкой архитектуре.

Чтобы решить эти проблемы, команда перешла на микросервисный формат. Теперь автотесты на каждый микросервис хранятся в отдельном репозитории, который создаётся автоматически с помощью шаблонизатора и уже содержит все необходимые файлы. Можно использовать генерацию по спецификации OpenAPI, а общие решения вынесены в отдельные библиотеки, покрытые юнит-тестами и подключаемые при необходимости.

Я — системный аналитик. Но долгое время я не применяла системное мышление к себе, я проектировала архитектуры, создавала диаграммы, детализировала процессы и уточняла требования... Но когда речь заходила о моей собственной карьере, я ощущала растерянность. Меня мучил вопрос: «К кому мне подойти, чтобы расти профессионально?»

Эта статья — не про карьерные лайфхаки. Это про то, как я начала видеть организацию как живую систему. Как поняла, что карьера — это не лестница, а путь через слои системы. И как, применяя законы системной динамики, теории систем и элементы бизнес-расстановок, я нашла свою точку опоры.

Здравствуйте! Меня зовут Владислав Донченко, я ведущий специалист по тестированию в Альфе. Хочу поделиться опытом преобразования огромного монолитного репозитория с автотестами в модульную структуру.

Если вы работаете с монорепозиторием — особенно большим — то мой рассказ покажется вам знакомым. Вы либо видите эти проблемы в своих проектах, либо уже боретесь с ними. А если ваш репозиторий пока только растет, то со временем и ростом проекта вас ждут те же сложности, ведь это закономерный этап развития любого большого проекта.

Я буду рассказывать довольно абстрактно, без жесткой привязки к конкретным технологиям, чтобы суть наших решений можно было легко перенести на вашу технологическую базу.

Недавно я наткнулась на статью «How Functional Programming Shaped Modern Frontend» и неожиданно поймала себя на мысли: мы уже настолько привыкли к функциональному программированию (ФП) в JavaScript, что забыли, как всё начиналось и почему многие идеи казались почти спасением. Чтобы лучше понять эволюцию, я решила посмотреть, что писали разработчики о ФП во фронтенде 10 лет назад, примерно в 2013-2016 годах.

Контраст получился довольно яркий: от искреннего восторга до постепенного прозрения.

Я решила поделиться своим анализом, основанным на современных наблюдениях и на тех статьях прошлого, где ФП воспринималось как путь к «правильному» фронтенду.

Привет! Я — проектный менеджер в дизайн-команде Альфа-Бизнес, и в основном работаю с дизайн-лидами. Хотела бы я сказать, что я их менеджер, но они очень высокоорганизованные ребята.

Моя работа состоит в том, чтобы заставлять заполнять их таблицы, напоминать о поручениях, короче — всячески заботиться. И, конечно, вести наблюдение за ними в естественной среде обитания.

За год работы с дизайн-лидами я поняла, что у каждого есть сильная сторона, его особенная супер-сила. Давайте посмотрим на дизайн-лидов так, будто они феи Winx, чтобы немного повеселиться и понять, в чем можно проявить себя на такой позиции.

Раз в месяц на Хабре выходит статья про зумеров: зумеры то, зумеры сё, ленивые, писать не любят, работать не любят, обедают слишком долго (потому что не возвращаются). 

Но читая статьи меня преследовало дежавю. Я всё думал и думал, где-то я это уже читал или слышал. А потом вспомнил, что я дед и из-за возраста у меня деменция и полез «в архивы» — удостовериться в догадках, что, оказывается, то же самое писали про моё поколение. И про ваше тоже.

И оказывается, что претензии к «Зумерам», «Миллениалам» и поколению Х — одинаковы.

Я не фанат «ИИ», а особенно бездумного хайпа с громогласными заголовками. Некоторое время назад я даже расчехлил лопатку, чтобы покопаться в истории и в статье «Программисты всё вымирают и вымирают» показать, что ИИ-хайп ничем не отличается от шумихи вокруг Кобола, к примеру (или лоу кода). И там и там нам обещали, что программистов заменят, но чот пока это желание исполняется со скрипом.

И вот, натолкнувшись отчёт MIT NANDA, я вижу дерзкое утверждение: «95 % организаций не получают никакой отдачи от своих ИИ-проектов».

Мне, как прожженному «ретрограду» и «луддиту», которым меня не раз кликали добрые люди, положено бы порадоваться и накатать ещё одну обличающую статью: «А я говорил! А вы не верили!» Я так обязательно сделаю, но не сейчас.

Потому что с этим отчетом что-то не так.

Если кратко — он убогий.

Иногда мы решаем вопросы достаточно быстро, как на автомате, а иногда приходится быть полностью включенными, чтобы себя контролировать и находить узкие моменты из-за которых задача нетривиальная и нужно находить индивидуальный подход. Но иногда мы можем перепутать задачи, подобрать некорректный подход к решению. И во всем этом “виновато”наше мышление. Враг оно или друг? Тема касается каждого человека.

Мышление используется ежеминутно для решения множества задач, иногда параллельно решая разноплановые задачи, а иногда полностью погруженным в задач, и все это отражается на наших способностях, когнитивных способностей… Иногда происходит классная эффективность, иногда происходит сбой, перегруз. От чего это зависит и можно ли на это влиять? 

Пока бедолаги из NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не выгорают, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором.

Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и виртуальных ассистентов. И я не люблю, когда на вопрос «Ну как там с деньгами в вашем ИИ-проекте?» говорят: «Мы улучшим пользовательский опыт, а там как пойдёт».

Не-не-не. Утром деньги, а вечером проекты. 

Меня зовут Максим Седов, я корпоративный архитектор. Хочу рассказать о  проблемах, с которыми мы (а может быть и вы) сталкиваемся в архитектуре, и подумать, как их можно побороть. Для этого я затрону проблемы, с которыми столкнулась архитектура до 2023 года.

Привет, Хабр!

Я – Сергей, ведущий системный аналитик в Альфа-Банке. В системном анализе 3.5 года.

На предыдущей работе выпала возможность поучаствовать в стажировке внутри компании: меня привлекли к составлению программы, а также я взял под свое крыло одного из стажеров. В итоге успешно провел человека с нуля до технического собеса.

Потом была еще одна стажировка, и в моменте у меня было 2 джуна на постоянном менторстве. А год назад, задумываясь о жизни после Senior и дополнительном заработке, решил взять новую планку в менторстве и выйти на внешний рынок. И это было очень насыщенно!

Решил поделиться этим опытом как есть – как стартовал год назад и почему первая попытка была неудачной, на каких площадках искал менти, как провожу сессии, с какими проблемами приходят, сколько заработал и какие понял неочевидные истины про менторство. Устраивайтесь поудобнее – впереди история целого года моей жизни и бесценный опыт.

Привет, Хабр! Когда делал ремонт у меня возникла идея сделать систему управления потоками аудио-видео между источниками и устройствами воспроизведения, чтобы, когда жена выгоняет из комнаты, нажать одну кнопку на телефоне и продолжить смотреть суточный марафон 24 часа Ле Мана в другой комнате.

И чтобы всё работало с мобильного устройства.

Как выглядит веб-приложение с точки зрения злоумышленника?

Чтобы ответить на этот вопрос, сегодня мы возьмем заведомо уязвимое приложение и на его примере разберемся, как искать точки входа, какие инструменты использовать для разведки и атаки, какие уязвимости можно повстречать и как их обнаружить в исходном коде.

Вы можете развернуть учебную среду на своей машине, повторять команды и проверять результаты их выполнения на вашем экземпляре приложения. Для демонстрации техник разведки и инструментов я использую общеизвестные уязвимые ресурсы: demo.testfire и testphp.vulnweb. Их URL я положил в workshop/urls.txt в репозитории проекта.

Дисклеймер: статья носит ознакомительный характер, и любые попытки злоупотребления данной информацией незаконны и могут повлечь за собой уголовное преследование в соответствии со статьями 272 и 273 УК РФ.

Признавайтесь, уже собрали свой daily streak в Duolingo? Если нет, то вы точно знаете хотя бы одного человека, который делает это регулярно, ведь MAU Duolingo 130млн человек.

Что заставляет пользователей заходить в это приложение каждый день на протяжении многих месяцев, а то и лет? Скорее всего это не просто сила воли и не желание выучить английский. Это — магия геймификации.

Еще со времён школы меня будоражили возможности, которые дают компьютеры. Написать программу — это как создать что-то материальное своими руками. Неделю назад я за один вечер прочитал книгу Себастьяна Рашки «Строим LLM с нуля» (доступна на английском бесплатно), в которой без сложной теории матанализа описывается архитектура современных LLM и как их тюнить. 

Если вы интересовались, как работают LLM, то уже имеете представление, что модели умеют предсказывать следующее слово и что за этим стоит математика. Но на этом объяснение, как правило, заканчивается. Детали того, как они предсказывают следующее слово, часто рассматриваются как черный ящик.. В этой статье предлагаю рассмотреть эту тему подробнее и познакомиться с тонкой настройкой (fine-tuning) LLM для решения условно-практической задачи классификации с помощью примеров кода, приведенных в упомянутой книге. 

Статья устроена так, что все шаги в статье вы можете повторить и в конце получить набор скриптов для выстраивания пайплайна обучения LLM. Я же описал свои шаги, потому что лучший способ что-то понять — это применить теорию на практике и попытаться объяснить результат кому-то. 

Чтобы приступить к лабораторной работе, достаем двойные листочки, расчехляем питон и тиктокен.

Привет! Я — Андрей Шалягин, руководитель Офиса цифровизации в Альфа-Банке. Наша команда помогает различным подразделениям внедрять технологии и решения, направленные на выявление и оптимизацию рутины, повышение производительности и цифровизацию операций.

В Альфе множество сквозных процессов и точек взаимодействия между системами и людьми. BI-инструменты хорошо справляются с агрегацией данных и построением отчетности, но они редко отвечают на вопрос: как на самом деле протекает процесс, где он замедляется и почему возникают отклонения.

Чтобы получить объективную картину мы применяем Process mining — технологию, которая позволяет построить модель реального исполнения бизнес-процесса на основе логов событий. В банке развернута платформа Proceset от команды Инфомаксимум.

Но просто увидеть, как устроен процесс — недостаточно. Важно быстро находить возможности для улучшения и запускать изменения. Поэтому мы встроили искусственный интеллект непосредственно в аналитическую платформу. Теперь ИИ не просто помогает с рутиной, а сам предлагает гипотезы, находит узкие места и позволяет аналитикам быстрее принимать решения. Ниже расскажу, как мы это сделали, с какими вызовами столкнулись и куда движемся дальше.

На свой первый день рождения моя дочь получила развивающую доску Монтессори, полную переключателей и светодиодов. 

Наблюдая за тем, как она крутит ручки и переключает тумблеры, я вспомнил о панели управления синтезатором и задумался, а можно ли создать музыкальную версию доски Монтессори? Что-то простое, тактильное и креативное, не требующее нажатия кнопок для поддержания звука. 

Год спустя я решился воплотить эту идею в жизнь. И так как у меня не было опыта в создании такого рода устройств, то проект стал для меня поводом изучить микроконтроллеры, САПР, проектирование печатных плат и 3D-печать.

В результате получилась музыкальная игрушка, в которой есть встроенный синтезаторный модуль, динамик, элементы управления темпом, громкостью, тональностью и инструментами (ползунки и «крутилки»), OLED-экран с танцующей пандой. И всё это в корпусе, напечатанном на 3D-принтере.

Прототип вы видите на фото, а демонстрация финальной версии в конце статьи.

Я Булат Хазимуратов, дизайнер в Daily Banking. Работаю над продуктами ежедневного пользования в мобильном приложении Альфа-Банка. Нам важно, чтобы они отвечали званию лучшего банка по версии Markswebb.

Расскажу, как мы подступались к сложной задаче: «Создать платный сервис в мобильном банке, который растил бы активность и лояльность клиентов».