Всем привет! 

Меня зовут Наташа Болдырева, я технический журналист в Авито. Как-то я наткнулась подкаст «Мы обречены» — его ведут программист Фил Ранжин и журналист Тёма Малышев. Один из выпусков меня особенно заинтересовал — ребята пригласили в гости нашего тимлида Машу Кондрашину. Они обсуждали важные темы: как изменился рынок за десять лет, как работает корректирующий фидбэк и почему «бутерброд» давно не работает, зачем нужны матрицы компетенций и что реально происходит, когда команда остаётся без лида на год. А ещё были всякие интересности — например, что делать, если в команде завёлся вредитель-инопланетянин. 

Я не смогу передать всё содержание разговора, но постараюсь вынести для вас самое главное — где-то спорное, местами смешное, но очень честное. Если хотите послушать и узнать больше, — вот тг-канал подкаста. Там есть ссылки на беседу на разных платформах. 

Привет! Меня зовут Павел Игнатё, я QA–инженер в платформенной команде Авито. Я занимаюсь развитием и поддержанием качества Backoffice as a Service (BaaS) — платформы, на которой строятся многие внутренние инструменты нашей компании. Моя работа — находить риски там, где их никто не ждёт, и превращать бесконечное ручное регрессионное тестирование в чёткие и стабильные автотесты.

Часто статьи про тестирование похожи на справочники: сложные термины, от которых закладывает уши. Но сегодня мы попробуем объяснить сложные вещи на примере обычного офиса. 

Эта статья не про то, как «написать побольше автотестов». И не про то, как заменить ручное тестирование автоматизацией. Она про другой вопрос: как тестировать платформу, от которой зависят другие продукты.

Всем привет! Меня зовут Иван Привалов, я разработчик в команде BI Авито Финтеха и в этой статье расскажу, как мы сделали FIFO-сопоставление между N начислений и M списаний для бонусов. Заодно покажу подвох, без которого SQL быстро превращался в тыкву.

Статья будет полезна аналитикам и data-инженерам уровней мидл+, которые работают с финансовыми данными в Trino, Presto и Spark SQL.

Всем привет! Меня зовут Вардан Манучарян, я аналитик в команде Монетизации Авито, и мы отвечаем за механику алгоритмов продвижения, то есть управляем порядком, в котором пользователи видят объявления. Для этого нам нужно отслеживать, как изменения в ранжировании влияют на бизнес и покупателей. В этой статье расскажу про интерливинг, — метод, который помогает корректно проводить A/B-тесты с изменением ранжирования. Статья будет интересна аналитикам, которые проводят много A/B-тестов.

Привет, Хабр! На связи Анастасия Шулакова и Георгий Геймбух, аналитики поддержки Авито. Мы помогаем командам развивать внутренние инструменты для специалистов так, чтобы пользователи получали ответы быстрее, а поддержка оставалась управляемой по качеству и стоимости.

Недавно мы переработали один из самых нагруженных блоков админки — страницы пользователя и объявления, с которыми ежедневно работают поддержка, модерация и другие линии. Это был не косметический редизайн, а замена ключевого операционного контура. И главный вопрос, на который нужно было ответить перед решением о масштабировании: не ухудшает ли новый интерфейс AHT (среднее время обработки обращения)  — нашу ключевую метрику эффективности?

По задумке это выглядит как классическая задача для A/B-теста. Но в реальности дизайн сложнее: единица воздействия здесь — специалист, а не обращение, выборка маленькая, дисперсия большая, и обычный рандомный сплит даёт слишком высокий MDE.
В этой статье расскажем, как мы собирали группы генетическим алгоритмом, балансировали ковариаты, проверяли баланс после старта и считали итоговый эффект через CUPED — этот метод доступен из коробки в нашей внутренней A/B-платформе Trisigma, поэтому нам не пришлось писать расчёт с нуля, и мы сосредоточились на дизайне теста и выборе ковариат.

Всем привет! Я Андрей Романов, тимлид команды аналитики Sales Tech в Авито, а также преподаватель и ментор по А/B-тестированию. 

В последние годы я регулярно работаю с A/B-тестами на малых выборках: когда в группе не тысячи пользователей, а 10–40 менеджеров, регионов или других экспериментальных единиц. На этом опыте я собрал практический гайд: что можно сделать до запуска, во время дизайна и после эксперимента, чтобы выжать максимум из ограниченных данных.

В A/B-тестах на малых выборках стандартные проблемы усиливаются: MDE выше ожидаемого эффекта, метрики шумят, а эффект трудно отделить от случайности. При этом страдает не только чувствительность, но и валидность: из-за небольшого числа наблюдений любая ошибка в дизайне, балансе групп или интерпретации результата становится гораздо опаснее.

В материале дам 26 шагов, которые помогут выжать максимум чувствительности и валидности из ограниченной выборки. Хотя фокус — на A/B-тестах с малыми выборками, 90% подходов применимы и к стандартным экспериментам.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Зиновьев, я бизнес-партнёр по информационной безопасности в Авито. Если какие-то сканы на безопасность кода легко автоматизировать, то с уязвимостями на этапе проектирования всё обстоит сложнее. Для превентивного выявления подобных проблем организации и сообщества вроде NIST и OWASP рекомендуют использовать моделирование угроз в рамках своих гайдлайнов и фреймворков. В нашей практике это довольно творческий процесс, требующий понимания как продуктовой, так и технической стороны.

В Авито мы масштабировали этот процесс на 2500+ инженеров, и сегодня я расскажу, как мы к этому пришли — с какими сложностями столкнулись, какой фреймворк выработали и как адаптировали его под реальные потребности продуктовых команд.

Привет! Я Лера, технический писатель в Авито.

Сегодня хочу поговорить об успехе — в работе, учёбе, карьере, финансах, отношениях и вообще в любом деле, где одни почему-то быстро вырываются вперёд, а другие годами стараются, но остаются на месте.

Кажется, каждый из нас хотя бы раз замечал: некоторым людям будто всё даётся легче. Кто-то с детства «схватывает на лету», кто-то быстрее растёт в профессии, кто-то оказывается в нужной компании, у нужного наставника или в правильный момент попадает в быстро растущую индустрию. Мы часто объясняем это талантом: мол, человеку просто повезло родиться способным.

С другой стороны, мне (как, думаю, и вам) близка мысль, что упорный труд, дисциплина и длинная дистанция важнее врождённых способностей. Талант может дать фору, но без практики, терпения и системной работы далеко не уедешь.

Но так ли всё просто? Откуда на самом деле берётся успех — из таланта, труда, удачи, среды или всего сразу?

Каждый разработчик помнит тот самый момент, когда система, которая только что работала идеально, вдруг начинает вести себя так, будто сошла с ума. Когда дашборд в Grafana показывает что-то страшное, а ты стоишь перед ним с кружкой остывшего кофе и не понимаешь, с чего начать.

На нашем мероприятии Avito Go Loto разработчики поделились своим опытом без прикрас. О блоате в полтора терабайта, о девяти инстансах, которые передрались за один звонок, о бэкенд-разработчице, которая в пятницу вечером открыла чужой фронтовый проект, о нагрузочных тестах за несколько месяцев до большой рекламной кампании, и о транзакции, которую забыли закоммитить тоже в пятницу вечером.

Спойлер: все выжили. Но стали другими людьми.

Меня зовут Игорь Гранщиков, я руководитель разработки Авито Недвижимости. Эта статья о паттернах организационного дизайна основана на моём докладе на Saint TeamLead Conf 2025. Там, где что-то взято из книги, фреймворка или методологии, будут явные ссылки. Всё остальное — моё личное мнение, основанное на опыте. Каждый из этих паттернов я так или иначе пробовал в разное время и в разных компаниях: что-то приживалось надолго, а от чего-то приходилось довольно быстро отказываться.

Привет! Меня зовут Алина Бабенко, я тимлид команды Auction Efficiency в Авито. Под моим руководством 12 DS, и мы отвечаем за то, чтобы в поиске и рекомендациях Авито корректно учитывались разные целевые действия продавцов — клики, сделки, звонки. Этой зимой я, как менеджер, провела четвёртый цикл перформанс ревью и решила рассказать, как устроен этот процесс. Статья будет интересна DS и ML-инженерам, а также DS-менеджерам и лидам.

Всем привет! Меня зовут Амир Утеуов, я ML-инженер из Авито.

В первой части статьи я поделился тем, что пришлось сделать и учесть для создания собственной игры для разработчиков — DevRush. Суть игры заключается в том, что нужно на время находить иконки языков программирования. Я прошёл путь от создания геймплея и векторной анимации до сборки под Android и iOS. Главная неожиданность ждала в App Store — модераторы отклонили игру из-за иконки Android, посчитав это рекламой конкурента. Но по итогу Авито взял мою игру на стенд Code Fest 2025.

В этой части будет о том, как создавался редизайн и что нужно было доработать, чтобы игру можно было использовать на стенде Авито. 

Всем привет! Меня зовут Амир Утеуов — я ML-инженер из Авито.

В этой статье поделюсь своей историей создания мобильной игры DevRush, пет-проекта, который перерос в игру на стенде IT-конференции CodeFest 2025.

Однажды у меня под рукой оказался датасет из иконок различных фреймворков и языков программирования. Так я решил разработать приложение, где нужно как можно быстрее находить и выбирать иконки языков программирования среди случайных иконок. До этого я не занимался разработкой и публикацией мобильных игр и приложений, но решил пройти весь путь с нуля.

Статью разделим на две части: в первой расскажу как создавал первую версию игры и с какими трудностями столкнулся, а во второй — как мы готовили игру к конференции.

Привет, Хабр! Я Ирина Хабенская, руководитель направления аналитики в Авито. Хочу поделиться прикладными пошаговыми советами по развитию ключевых софт-скиллов. Статья будет полезна мидл-аналитикам, которые хотят дорасти до синьора.

Часто я сталкиваюсь с таким запросом от ребят-мидлов: «харды уже ого-го, но лычки синьора почему-то не дают». На основании своего опыта я хочу поделиться в этой статье наиболее распространёнными софтовыми навыками, которых и не хватает сильному мидл-аналитику, чтобы сделать последний рывок до синьорства.

Я также часто рассказывала этот материал и встречала комментарии уровня «Да, чертовски полезно, со всем согласен!», но также в глазах аналитиков читалось «А делать-то что?». Поэтому я добавила в статью прикладные пошаговые советы, которые помогут не просто получить полезную информацию «на подумать», но и начать реально расти.

Всем привет! Меня зовут Ярослав Покрепов, я DevOps-инженер в Авито. 

Виртуализация — это технология создания изолированных и независимых виртуальных сред на базе физических ресурсов. Виртуализация в Авито — это неотъемлемая часть технического стека, как и во многих других IT-компаниях. На этапе основания Авито виртуализация уже была широко распространённой технологией. Проект нуждался в эффективных и гибких решениях для управления ресурсами, в возможности масштабироваться в будущем и в обеспечении стабильной работы при растущей нагрузке.

В этой статье попробую провести читателя от истоков виртуализации в Авито до современных решений и показать, как эти изменения повлияли на архитектуру и возможности компании. Описать общую хронологию развития виртуализации без полного погружения в технические детали — об этом расскажу подробнее в следующих частях.

Дисклеймер: ранняя история инфраструктуры компании восстановлена не по документации, а по воспоминаниям инженеров, которые работали в тот период. Это устная история — с допущениями, реконструкцией контекста и попыткой передать факты и логику решений.

Привет, Хабр. Меня зовут Кирилл Комиссаров, я работаю в IT с 2013 года, последние несколько лет — тимлидом. Сейчас руковожу командой разработки в юните саппорта в Авито.

Поговорим про манипуляции: что это, почему они работают, чем они плохи и как с ними жить — так, чтобы не вредить ни себе, ни окружающим.

Я не психолог. Я тимлид, который много лет наблюдает, как одни и те же сценарии повторяются в код‑ревью, на дейли, в разговорах об увольнении и в офферах. Эта статья — о том, что я заметил, через какие штуки прошёл сам и что в итоге начало работать.

Привет, читатели! На связи Лера, технический писатель в Авито. Майские праздники — идеальное время для перезагрузки. Вместо обзора книги в этот раз предлагаю вместе изучить научные стратегии отдыха, основанные на свежих исследованиях когнитивных наук, чтобы вы не просто провалялись все праздники, а действительно восстановились.

Что же такое хороший отдых? Узнаете под катом. 

Бывает, что руководители врут, лицемерят, манипулируют сотрудниками для достижения целей компании или своих собственных.

Лиды Авито обсудили, почему микроменеджмент называют главным грехом и когда он необходим, чем отличается манипуляция от шантажа, как улучшить обратную связь и избежать собственной непогрешимости.

Привет! Меня зовут Оля Шнайдер, я QA-инженер в Авито. В начале этого года я провела исследование рынка QA, чтобы понять, как сейчас работают тестировщики: с чем сталкиваются каждый день, что мешает в работе, а что, наоборот, помогает.

За последние годы роль QA заметно изменилась (или мне так хочется думать). От нас ждут большего — не только непосредственно тестирования и ответственности за результат, но и участия в процессах и много чего ещё. При этом сами процессы не всегда становятся лучше. 

Мне захотелось понять, как дела обстоят на самом деле: что именно выматывает в работе, где чаще всего возникают проблемы и какие решения помогут помочь. Всё самое интересное из исследования я собрала для вас в этой статье. 

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Нетреба, я Backend-ML-инженер в Авито. В этой статье я разберу, как мы научили платформу отыскивать нужные пользователю объявления, даже если в них нет соответствующего запросу текста. Мы препарируем связку из Qwen2.5-VL, фреймворка vLLM и LoRA-адаптеров, а также заглянем в бэкенд-инфраструктуру, которая переваривает миллионы обновлений в сутки без деградации latency.

Это история о том, как в эпоху, когда традиционный полнотекстовый поиск бессилен перед лаконичностью пользователей, ему на помощь приходит машина, обученная на изображениях и языке.