Всем привет, меня зовут Вячеслав, я Team Lead SRE в Купере. Рассказ в этой статье пойдет о том, как мы внедряли SLO, чего достигли и какие лайфхаки нашли по дороге.

В онлайн-ритейле акции и скидки запускаются постоянно. Однако на практике часто оказывается, что увеличение скидки почти не влияет на продажи, хотя заметно снижает маржу. Это заставляет задуматься: какой размер скидки действительно имеет бизнес-ценность?

Меня зовут Лиза Петяева, я работаю старшим ML-инженером в Купере и отвечаю как раз за динамическое ценообразование (динцен). В этой статье я обзорно расскажу, как мы решаем проблему с целесообразностью скидок, какие модели используем и как происходит ценовая оптимизация.

Всем привет! С вами Федор Засечкин, и это моя вторая статья из цикла о том, как мы в Купере распиливали монолит. Если хотите максимально погрузиться в контекст, перед чтением этого текста загляните по ссылке:

Микросервисная трансформация в Купере — как это было. Часть I: Начинаем распил монолитов

А в продолжение темы я хочу поговорить о том, с чего начинается вынос функциональности в сервисы. Будут и вопросы чисто технического характера, и организационные — потому что в нашем случае вынос состоял в основном из проектов с кросс-командным взаимодействием и иннерсорсом. Поехали!

Привет! Меня зовут Александр Баранов, я аналитик данных в команде поиска Купера. Цель этого рассказа, поделиться наработками в деле оптимизации разметки текстовых данных при помощи большой языковой модели (LLM). Если после прочтения вы захотите что-то добавить или спросить, буду только рад!

Привет! Меня зовут Паша, я маркетинговый аналитик в Купере. В этой статье речь пойдет о проверке качества «каузальных» моделей. На примере такой модели, как Double Machine Learning разберемся, откуда вообще берутся «каузальные» предсказания, как понять, что им можно доверять, и что делать с фундаментальной проблемой «скрытых конфаундеров».

Привет! С вами Максим Бурцев, руководитель отдела мониторинга в Купере. Пусть название отдела не вводит вас в заблуждение: мы занимаемся не только мониторингом, но и остальными процессами, которые связаны с инцидентами. До, во время и даже после того, как проблемы решены. Сегодня хочу поделиться опытом внедрения нетривиальных инструментов и методов, которые сделали наши процессы удобными, понятными и эффективными.

В IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все хвастаются красивыми слайдами про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.

Почему? Потому что полнотекстовый поиск — это стабильно, быстро и понятно. Минус только один, его уже недостаточно. Да, он классно ловит точные совпадения, но синонимы, переформулировки и небольшие ошибки прощает пользователям уже с большим трудом.

Меня зовут Игорь Самарин, я Machine Learning Engineer из команды поиска в Купере, где уже полтора года занимаюсь проектами, связанными с векторами. В этой статье я расскажу, как на самом деле работает поиск внутри компании, поведаю о полнотекстовом поиске — его сильных сторонах и недостатках. Затем объясню специфику векторного поиска и разберу, какие именно проблемы старого подхода он решает и продемонстрирую, как обучить векторную модель на своих данных, чтобы она понимала специфику каталога. А в конце вас ждут реальные результаты из A/B тестов и небольшой панч о перспективах. 

Привет! Меня зовут Фёдор Засечкин. С 2023 года я руковожу группой разработки операционной платформы в Купере. Наша команда отвечает за стабильность и развитие сервисов, которые обеспечивают сборку и доставку заказов, а также найм и выход партнёров в смены.

Последние два года наша ключевая задача — микросервисная трансформация. Мы постепенно распиливаем монолит, перераспределяя нагрузку по сервисам. На сегодня более 1 000 RPS HTTP-трафика уже ушло с монолита; до полного завершения осталось около 30 RPS и часть межсервисных интеграций.

Я решил написать серию статей о том, как мы проходили этот путь: что сработало, какие ошибки допустили и какие решения реально помогли. Этот текст — первый из серии.

В начале 2022 года Купер, как и многие компании, лишился привычных инструментов ноукод-автоматизаций. До этого мы активно использовали Workflow Builder, встроенный в Slack, в связке с Zapier и Google Apps Script. Одним из важных инструментов, созданных с помощью этого набора, была автоматизация рассылки уведомлений об инцидентах — как внутри компании, так и партнерам. Переезд в Mattermost оказался болезненным: рассылки по чатам, каналам и почте приходилось делать вручную, ведь отказаться от информирования мы не могли.

Как мы выкрутились из этой ситуации и дополнили сервис еще кучей полезных автоматизаций? Расскажу я, Алексей Глотов — руководитель группы разработки автоматизаций внутренних процесов отдела мониторинга.

В любой компании рано или поздно встаёт вопрос: как писать код так, чтобы его было удобно поддерживать и масштабировать? Одни решают эту задачу через процессы и правила, другие — через инструменты и платформенные команды. Но если присмотреться, платформенный подход возникает почти везде, даже там, где формально нет платформы. 

Меня зовут Дима Салахутдинов, я тимлид платформенной команды в Купере, автор телеграм-канала «Стафф-инженер», и в этой статье я расскажу, какие принципы лежат в основе платформенной разработки, как они помогают снижать издержки и почему единые инструменты важнее бесконечных споров о том, какой фреймворк лучше.

Всем привет! Меня зовут Марина Гончарова, и я IT-проджект-менеджер в Купере.

На моем проджект-веку было много разных компаний, разных продуктов, и весь этот опыт можно разделить на две большие категории. Первая — классика: я нахожусь внутри продуктовой команды, управляю бэклогом, распределяю загрузку, руковожу процессами разработки. Вторая: своей команды у меня нет, но есть проекты, которые нужно оценить, спланировать по бюджету, выполнить и запустить в срок.

Именно во второй роли я сейчас работаю в Купере. Легко ли это? Нет, но безумно интересно и драйвово!

Привет, друзья! Если вы из тех, кто не боится нырять за результатом в глубины A/B-тестирования, то эта статья для вас. Меня зовут Максим, я продакт менеджер в Купере — сервисе доставки продуктов из магазинов и ресторанов. Зона моей ответственности — пользовательский опыт после оформления заказа: от активного экрана до функций вроде оценки, чаевых партнерам и добавления товаров в уже собранный заказ.

Этот материал — реальный кейс из нашей практики. Речь в нем пойдет о неудачных, «красных» A/B-тестах — после которых гипотезы отправляются в корзину. Один из таких провальных экспериментов мы достали из небытия, разобрали по косточкам и превратили в работающий продукт. Опыт работы с ним оказался полон инсайтов, о них мой рассказ. 

Привет, Хабр! Меня зовут Георгий, и я тимлид команды платформы в компании Купер. Мы специализируемся на разработке IT-приложений для маркетинга и бизнеса, включая кроссплатформенные мобильные решения на базе React Native. В этой статье я хочу поделиться опытом работы с пуш-уведомлениями. Расскажу, с чего мы начинали, какие проблемы встретили и к чему пришли на текущий момент. Все примеры возьму из свежего проекта, исходники которого доступны на GitHub — ссылку оставлю в конце.

Всем привет! Меня зовут Роза и я MLOps-инженер в Купере. Пока одни учат модели, а другие пытаются их запустить, наша команда строит «мост» между этими мирами — и сегодня под катом расскажу, как мы создавали нашу ML-платформу: от тренировочных стендов до продакшн-инференса, который не падает в пятницу вечером.

Отдельное внимание мы уделим тому, как выстраивать взаимодействие между разными стейкхолдерами платформы — от собственно ML-инженеров до DataOps и Security-инженеров. 

Всем привет!

Меня зовут Диана, я дизайн-лид двух направлений в Купере. Сегодня расскажу про одно из них — RTE (ready-to-eat), где мы развиваем личный кабинет ресторана. В статье поделюсь тем, как мы выстроили процессы и что из них реально работает, а также расскажу, как мы проектируем личный кабинет ресторана и для кого он создаётся.

Привет, Хабр! Вещает Иван Щукин, системный администратор с 1999 года. Последние 2,5 года я работаю в Купере. Сейчас моя роль — тимлид SRE фронтенда.

Эта статья написана по мотивам моего выступления на DevOpsConf 2025. О чем поговорим?
- Как мы мониторим фронтенд в Купере
- Что выбираем в качестве SLI
- Какие клиентские метрики используем в качестве SLI

Привет, Хабр! Меня зовут Николай, и я ML-инженер в команде контента в Купере,
где уже год занимаюсь задачами автоматчинга. Этот материал — адаптация моего недавнего выступления, на котором я рассказывал, как мы стараемся сэкономить бизнесу время и деньги. 

Речь далее пойдет о матчинге товаров в ритейле: от ручного ввода до ML-пайплайнов с эмбеддингами и ранкерами. Если что-то покажется неясным или возникнет желание подискутировать о деталях, велком в комменты.

Всем привет! Меня зовут Даша Гордеева, я социолог и тот самый человек, который работает по профессии на протяжении всего карьерного пути — а это почти 10 лет.
Я была и на стороне исследовательского агентства, и на стороне заказчика. В разных видах исследований: маркетинг, UX, клиентский опыт, продукт. Везде исследователь находится с кем-то в плотном контакте: с продуктовым отделом, командой бренда, рекламщиками и пр.

Всем привет! Меня зовут Максим Бурцев, и я руководитель отдела мониторинга в Купере. Мы отвечаем за управление инцидентами и проблемами: следим за стабильностью продакшена, сопровождаем и разбираем все технологические инциденты, развиваем и контролируем процессы. В этой статье я поделюсь практикой, которая помогает нам выжимать из Postmortem максимальные результаты и масштабировать Action Items.

Как мы в Купере переписали CodePush для React Native. Быстрее, легче, удобнее

Всем привет! Меня зовут Евгений Прокопьев, я разработчик на React Native с 9-летним стажем. В этой статье расскажу, как мы в Купере написали собственный CodePush, который совсем не похож на продукт Microsoft.