Привет, Хабр!

Я, Михаил Герасимов, инженер РСХБ-Интех. Уже два года занимаюсь автоматизацией тестирования, и за это время успел написать (и переписать) немало SQL-запросов. Вместе с моим коллегой Михаилом Палыгой мы развиваем инструменты для автоматизированного тестирования, и сегодня расскажем вам о том как мы справляемся с построением сложных SQL-запросов и проверкой объектов в базе данных, на примере нашей библиотеки CheckMateDB для автоматизации тестирования банковской системы ЦФТ-Банк.

В статье опишем проблемы, с которыми сталкивались при ручном написании SQL-запросов и проверке данных: дублирование кода, сложность поддержки, отсутствие единого стиля и низкая информативность тестов. Для решения этих проблем мы разработали инструмент QueryBuilder, который позволяет динамически генерировать SQL-запросы с помощью Java-кода.

Мы создали иерархию классов CriteriaBasic и Table для удобного описания критериев поиска данных в базе, используя паттерн fluent interface. Также мы разработали кастомные классы проверок на базе AssertJ с поддержкой Allure-шагов, которые позволяют проверять сложные многоуровневые объекты с возможностью погружения во вложенные структуры. Для облегчения рутинной работы создали плагин, автоматически генерирующий классы DTO и Table на основе структуры базы данных. Библиотека интегрирована с Hibernate через DaoCommon, что обеспечивает удобное выполнение SQL-запросов и управление сессиями. Результатом стало существенное улучшение читаемости тестов, повышение переиспользуемости кода, стандартизация подхода к тестированию и создание информативных Allure-отчетов.

Привет, Хабр! Я Оксана Артемьева, UX/UI дизайнер. Недавно наткнулась в литературе на термин «эффект обманутого ожидания» — средство усиления выразительности текста, основанное на нарушении предположений, ожиданий и предчувствий читателя. Это то, что усиливает текст, делает его лучше, хотя сам термин звучит максимально негативно.

Я начала копать дальше и выяснила, что с эффектом обманутого ожидания мы регулярно сталкиваемся в психологической плоскости. Например, рассчитываем на что‑то одно, а потом видим реальность, и вот — наши ожидания не оправдались. Так случается, когда трейлер фильма или сериала обещает захватывающий сюжет и яркие сцены, а сам фильм оказывается скучным или неинтересным. Вы покупаете новый гаджет или одежду, основываясь на ярких рекламных материалах и отзывах, но получаете продукт низкого качества, это вызывает разочарование. И это уже что‑то негативное. А как насчет термина «эффект обманутого ожидания» в дизайне?

Негативный эффект обманутого ожидания в UX/UI дизайне

Как эффект обманутого дизайна представлен в дизайне? Я решила рассмотреть эффект с позитивной и негативной сторон для практических целей — чтобы понять, как избегать отрицательного воздействия и умножать положительное. Дизайн — эта та сфера, в которой психологические эффекты могут стать или троянским конём, или мощным инструментом, способствующим улучшению пользовательского опыта.

Предлагаю начать с негативной стороны эффекта и рассмотреть ситуации, в которых у пользователя появляется раздражение от невозможности достичь своей цели и возникают вопросы «А что дальше?», «Как получить ожидаемый результат?».

Многие разработчики и начинающие тестировщики считают регрессионное тестирование рутинной и скучной работой. Максим Атлашкин, руководитель отдела регрессионного тестирования РСХБ-Интех, готов развеять этот миф.  

Из интервью вы узнаете, как за 2,5 года пройти путь от джуна до лида регрессионного тестирования. Максим расскажет реальные истории о спасении релизов благодаря тестированию и поделится инсайдами о процессах тестирования в крупном банковском IT-проекте.

Максим, как ты пришёл в сферу тестирования?

Пришел в тестирование 20-м году из сопровождения первой линии другого банка, где во время процесса перехода на новую систему ДБО (другими словами клиент-банк) мой отдел начал изучать систему раньше пользователей и находил ошибки. Делали мы это исследовательским путем, ошибки записывали по шагам и передавали письмом (багтрекера для сопровождения не было) в отдел разработки. Мне этот процесс понравился, особенно когда была обратная связь и ошибки действительно исправляли, и нужно было сделать ретест. Тогда-то и начал интересоваться тестированием в целом, искал информацию в интернете по типу «Как тестировать», прошел несколько бесплатных курсов и решил, что нужно профессионально идти в тестирование, параллельно продолжая изучать эту сферу.

Что тебя вдохновило заняться именно регрессионным тестированием?

Цели идти именно в регрессионное не было. У меня не было опыта, и я не до конца понимал, как это работает на тот момент. Я оказался в РСХБ-Интех и изначально попал в команду регресса ДБО для юридических лиц. Только месяц-два изучил, как и что тут работает, как пришла пора «распиливать» монолит на микросервисы, появились продуктовые команды разработки, и колесо фортуны закинуло меня в одну из них, да еще и с очень критичным продуктом платежей и переводов. Там я на практике познакомился с большим количеством инструментов (Postman, Swagger, BrowserStack, DBeaver, Fiddler и др.). Впервые поработал в гибкой методологии agile, ранее был знаком только с waterfall-ом. Моему счастью не было предела. Шутка =)

Привет, Хабр!

Меня зовут Света Гречишкина, я работаю в РСХБ-Интех в Блоке Цифровой Трансформации, где занимаюсь подбором персонала. Мой опыт в этой сфере составляет восемь лет. Хотя кто-то может сказать, что это не так много, для мира ИТ это целая эпоха. За эти годы я наладила много полезных контактов и постоянно повышала квалификацию на курсах. Однако в нашей команде я и мои коллеги все чаще сталкиваемся с проблемой, которая касается найма начинающих специалистов, то есть джунов. Таким кандидатам порой просто невозможно войти в сферу IT, и это вызывает большое беспокойство.

IT-рынок всегда был и остается жестким. С одной стороны, доступ к информации и обучающим ресурсам стал легче. В наше время можно найти огромное количество образовательных материалов и курсов по работе в сфере технологий. С другой стороны, требования к кандидатам только возросли. Каждый новый проект требует специалистов, не просто с опытом в соответствующем стеке технологий, но и с наличием необходимых софт-скиллов, а также глубоким пониманием корпоративной культуры компании. HR-специалисты становятся своего рода «снайперами», отсекающими 95% кандидатов, чтобы в оставшихся 5% найти единственного подходящего. Стремление компаний принимать на работу только мидлов и сеньоров создает серьезные барьеры для молодых талантов, остающихся на обочине.

Что же делать тем, кто только хочет начать свой путь в IT?

Есть ли у них надежда на легкий и быстрый вход с заманчивым оффером, или это всего лишь миф? Чтобы ответить на этот вопрос, погрузимся в реалии HR. На IT-рынке наблюдается деление специалистов на два основных лагеря — «кабанов» и «волков». К «кабанам» относятся те, кто начинает свой путь в IT «снизу», проходя стажировки, участвуя в различных пет-проектах и проводя бессонные ночи за решением задач на Leetcode. Их вера в возможность вертикального роста подкрепляется годами усердной работы и постоянной прокачки своих навыков. Они стараются избегать фокусов и не обманывают в своих резюме, поскольку верят, что честный путь всегда будет вознагражден.

Когда мы только начинали работу над платформой, тестирование напоминало ручное управление парусником в шторм — много усилий, но результат непредсказуем. Разработчики вручную создавали тестовые среды, QA проверяли функционал через Postman, а о стабильности релизов можно было только мечтать. Каждый новый релиз был как лотерея: либо всё работает, либо начинается долгий процесс поиска причины багов в production.

Привет, Хабр! Я Дмитрий Жихарев, CPO Платформы искусственного интеллекта RAISA в Лаборатории ИИ РСХБ-Интех. В этой статье я и архитектор нашей платформы Александр Рындин @aryndin9999расскажем о том, как мы построили взаимодействие Платформы ИИ и Озера данных для работы с витринами данных моделей машинного обучения с использованием Spark.

Об ошибках финансового планирования мы уже рассказывали в статье «Финансовая грамотность или Как не стать жертвой «Игры в кальмара». Почему важно заботиться о собственном финансовом благополучии, вполне очевидно: это напрямую влияет на наше качество жизни, возможность заботиться о здоровье, совершать крупные покупки, путешествовать и обеспечить себе беззаботную старость. И да, деньги делают нас счастливее. 

Продолжим развивать тему. Вроде бы мы все работаем и зарабатываем, но не все достигаем финансовой стабильности. Нужно что-то большее, чем умение заработать деньги. Но что это? Навыки предприимчивости, бережливости, умения управлять своими финансами? Навыки обращения с деньгами не появляются сами собой. К счастью, их можно наработать практикой.

Проведём проверку собственных полезных финансовых привычек и сравним их с привычками героев сериала «Наследники», чтобы повторить (или не повторить) вслед за любимыми героями. 

Привет, Хабр! Я Татьяна, в РСХБ-Интех работаю с данными, в прошлый раз я рассказывала про свои любимые фреймворки для повышения эффективности бизнеса. В этот раз статья посвящена Data Governance.

Data Governance управляет не самими данными и их потоками, а метаданными, которые сопровождают их во всех точках ввода, обработки, хранения и перемещения, вплоть до уничтожения.

Наиболее прогрессивные компании сегодня имеют целые экосистемы по управлению жизненным циклом данных. Такие экосистемы могут включать в себя несколько приложений или программных продуктов, которые дирижируются Data Governance процессом, выстроенным внутри организации.

Привет, Хабр! На связи команда разработки App.Farm в РСХБ-Интех.
App.Farm — платформа по типу PaaS для стандартизации процесса разработки бизнес-приложений: от хранения исходного кода до запуска сервисов. App.Farm CI — подсистема обеспечивающая хранение кода, артефактов, автоматизацию сборки. В этой статье хотели бы представить вам одну из подсистем нашего продукта — PaaS App.Farm, и это будет финальная часть цикла статей об App.Farm CI. Наш материал посвящён работе с пользователями App.Farm CI — какие темы затронем в этой части:

Сопровождение как задумывали
Сопровождение как получилось
Процесс Feature Requests
Публикация Changelog
Итоги и планы

27 февраля в офисе РСХБ-Интех в Москве состоялся митап для дата-аналитиков и инженеров данных RSHB DA Meetup: Качество данных и Data Vault 2.0 в действии

Мероприятие было организовано при поддержке нашего постоянного партнера — JUG Ru Group. Ведущей стала Ольга Ведерникова, основатель и CEO Эпсилон Метрикс — no-code платформы для создания AI-агентов, AI-приложений и конвейеров данных. На митап пришли 60 человек, 146 присоединились к трансляции в онлайне.Митап заинтересовал тех, кто занимается большими данными и следит за их качеством.

В мире данных и аналитики, где каждый день генерируются огромные объемы информации, создание единой платформы для работы с данными становится неотъемлемой частью успешной стратегии бизнеса. Мы команда РСХБ.Цифра, в которой я, Кристина Проскурина, руковожу управлением бизнес-анализа данных,  а Алексей Кошевой, руководитель отдела развития витрин данных «РСХБ-Интех», руководит разработкой аналитической отчетности и платформы по исследованию данных. В этой статье мы расскажем, как наша команда разработала единую песочницу для аналитиков, которая объединила все инструменты и ресурсы в одном месте, обеспечивая эффективность, удобство и возможность совместной работы.

Одна из горячих тем импортозамещения в крупных компаниях — переход на отечественные решения единой службы каталога (ЕСК). Пообщавшись с несколькими игроками рынка, рассказываем о возможностях, рисках и вариантах миграции.

Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики. 

Нишевый банкинг — общемировой тренд. Банки создают уникальные торговые предложения и вовлекают узкую аудиторию для повышения лояльности и предоставления дополнительных услуг. В России старшее поколение также можно рассматривать как сегмент, который нуждается в особом внимании со стороны банков. Какие продукты и услуги будут востребованы этой группой населения — в нашей статье.

Привет, Хабр! На связи команда разработки App.Farm в РСХБ-Интех. Хотели бы представить вам следующую часть цикла статей об App.Farm CI, одной из подсистем нашего продукта — PaaS App.Farm.

App.Farm  — платформа по типу PaaS для стандартизации процесса разработки бизнес-приложений: от хранения исходного кода до запуска сервисов. App.Farm CI - подсистема обеспечивающая хранение кода, артефактов, автоматизацию сборки.

Какие темы затронем в этой статье:

- Разновидности flow

- Базовый набор job

- Генерация Dockerfile

- Проверка качества кода

- Сборка и публикация артефактов

- Развертывание

- Демонстрационные примеры

Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна, в РСХБ-Интех я работаю с данными — помогаю ими управлять. У меня в бэкграунде больше 10 лет работы в сфере ИТ над различными проектами и продуктами, в работе я применяла разные подходы и методики и, конечно, среди них есть мои любимые. В этом материале я рассказываю о трёх фреймворках, к которым  отношусь в высшей степени уважительно и местами трепетно, так как считаю их крайне полезными. В своём роде это лучшее, что придумали для бизнеса, по моему скромному мнению.

Почему я выбрала их? Каждый фреймворк помещается на листе А4, поэтому удобен в использовании, и к тому же обладает универсальной применимостью — ко всем предметным областям и сферам бизнеса. 

Привет, Хабр! Я Анжелика Тружникова, в РСХБ-Интех я работаю 3 год — тестирую кредитные карты в блоке качества. В этот раз хочу поговорить про онбординг. Как его сделать максимально эффективным? Разберем типы мотиваций сотрудников для определения рабочих инструментов качественного взаимодействия с ними.

Предлагаю начать с термина онбординг. Что это за зверь? Проще говоря, это адаптация сотрудника на новом месте работы.

Цифровой двойник — это воспроизведенное с помощью технологий цифровое представление объекта из реального мира. Благодаря системам управления большими данными цифровые двойники в сельском хозяйстве можно использовать для прогнозирования будущего урожая. Учёные из Южной Кореи Стивен Ким и Сон Хо создали цифровые двойники мандариновых деревьев, чтобы продемонстрировать возможность их использования в сельском хозяйстве. Мандарин в качестве модельной культуры был выбран из-за его широкого распространения на корейском острове Чеджу и возможности многолетнего наблюдения.

Авторы исследования использовали Open API для сбора данных из различных источников на острове Чеджу площадью 185 тыс. га. Визуализация и анализ данных, включающие статистические модели и алгоритмы машинного обучения, демонстрируют, что будущее за за точным земледелием, при котором можно управлять каждым плодовым деревом на индивидуальной основе.

Привет, Хабр! На связи команда разработки App.Farm в РСХБ-Интех. Хотели бы представить вам следующую часть цикла статей об App.Farm CI, одной из подсистем нашего продукта — PaaS App.Farm.

App.Farm - платформа по типу PaaS для стандартизации процесса разработки бизнес-приложений: от хранения исходного кода до запуска сервисов. App.Farm CI — подсистема обеспечивающая хранение кода, артефактов, автоматизацию сборки.

Какие темы затронем в этой части:

• Архитектура подключаемых flow

• Архитектура сборки

• Базовый набор flow

• Требования к flow

• Статическая верификация

Привет, Хабр! На связи команда разработки App.Farm в РСХБ-Интех. Хотели бы представить вам следующую часть цикла статей об App.Farm CI, одной из подсистем нашего продукта — PaaS App.Farm.

App.Farm — платформа по типу PaaS для стандартизации процесса разработки бизнес-приложений: от хранения исходного кода до запуска сервисов. App.Farm CI - подсистема обеспечивающая хранение кода, артефактов, автоматизацию сборки.

Какие темы затронем в этой части:

- Gitlab для процесса разработки

- Структура компании

- Базовые настройки проектов

- Документация

- CI как сервис