Чем управление виртуальными машинами похоже на сборы в отпуск и для чего использовать машинное обучение там, где порой обходятся линейным программированием.

Многие, используя материалы из интернета в своих проектах — будь то фото, видео, аудио, шрифты или что-то ещё — не задумываются об авторских правах и возможных последствиях. Особенно часто с этим сталкиваются начинающие специалисты, которые ещё не знакомы со всеми нюансами. Но встречаются и те, кто сознательно это игнорирует.

В этой статье я постараюсь раскрыть эту тему и разберу две истории, свидетелем которых был сам. Надеюсь, статья поможет вам избежать необдуманных поступков и покажет, почему важно проверять легальность всех используемых материалов, а также понять, как защитить собственные авторские права.

Всем привет, с вами Анастасия Жилкина, системный аналитик ГК Юзтех. На данный момент работаю в команде, которая занимается реализацией и развитием онлайн-оплат на сайте. В этой статье хочу рассказать о процессе ревью документации, который мы внедрили в команде, и о том, какие ощутимые плюсы это дало как в качестве итоговых решений, так и в командной работе в целом.

Этот опыт может быть полезен системным и бизнес-аналитикам, а также менеджерам проектов, разработчикам и тестировщикам, которые работают с требованиями и участвуют в создании цифровых продуктов.

С развитием искусственного интеллекта, всё больше пользователей и компаний используют нейросети. Меня, как дизайнера, интересуют сети, способные генерировать изображения по текстовому описанию. А поскольку их сейчас всё больше, то стало интересно сравнить уже зарекомендовавшую себя MidJourney и новую китайскую Hailuo AI. Сравним их функциональность, особенности работы, доступные версии и проанализируем, какое решение является более подходящим инструментом для определенных пользователей.

Общая информация
MidJourney — это нейросеть, которая специализируется на генерации изображений с высокой детализацией и художественным стилем. Она предлагает широкий спектр настроек, позволяющих пользователям контролировать стилизацию и детали изображений. MidJourney приобрела популярность благодаря уникальной способности создавать «арт-образ» из текстового описания.

Hailuo AI — это китайская нейросеть, которая также ориентирована на генерацию изображений по текстовому запросу. Основной акцент сделан на быстродействие и интеграцию с китайскими технологическими экосистемами, такими как WeChat, что делает её удобной для китайской аудитории.

Функции и возможности

MidJourney:

Меня зовут Роман Ремизов. Я — системный аналитик ГК Юзтех. В рамках цикла статей «Хроники архитектурного дизайна» я делюсь своей экспертизой о разных автоматизированных банковских системах (АБС) и о том, что нужно знать перед тем, как приступить к архитектурному дизайну.

Данная статья, как и другие статьи этого цикла (первая статья доступна по следующей ссылке: [ссылка на статью Хроники архитектурного дизайна (Часть 1)]; вторая статья доступна по следующе ссылке: [ссылка на статью Хроники архитектурного дизайна (Часть 2)]; третья статья доступна по следующе ссылке: [ссылка на статью Хроники архитектурного дизайна (Часть 3)]), написана с допустимым уровнем конкретики и соблюдением NDA. Напомню: все банки разные и на других проектах могут преобладать иные как архитектурные, так и программные решения.

В этой статье мы обсудим работу с транзакциями на примере использования PostgreSQL.

Привет! Меня зовут Нина Полторакова, я ведущий специалист по тестированию в ГК «Юзтех». 

На своём проекте я «нечто среднее» между сеньором и лидом: умею хорошо и в тестирование, и в процессы. 

В этой статье я хочу поделиться с читателями своим видением и своим опытом внедрения «врат качества»: что это, какие «врата» мы используем у себя и как со всей этой красотой нам живётся. Эта статья будет полезна всем тем, кто как и я борется за качество, не только выпускаемых продуктов, но и процессов на проекте и компании вцелом. 

Буквально два слова про проект — мы с командой занимаемся разработкой и поддержкой ИТ-решений по направлению Life — страхование жизни одной довольно большой страховой компании, у нас есть несколько продуктов, которые мы тестируем. В своей статье «Как не сойти с ума, тестируя я страховые продукты» я рассказала чуть подробнее про то, с чем и как мы работаем. 

И работали, надо сказать, неплохо, всех все устраивало: процесс был не идеален, но понятен всем, от разработки и оценки задач до передачи в пользовательское.

Да, запросы на изменение (ЗНИ) приходят от пользователей не как бизнес-требования, а кратенькое описание в почте, но у нас есть аналитики, которые проводят глубинные интервью и собирают всю нужную для разработки задачи информацию. Ну и что, что наши ребята-разработчики могут переключиться с одной задачи на другую, более приоритетную, они ведь делают «хорошо» бизнес-пользователям. Да и тестируем мы от души, на скорую руку накидав чек-лист.. Комментариев в тасках ни разработчики нам, ни мы пользователям не оставляли, а при необходимости — просто созваниваемся, демонстрируем экран и отвечаем на вопросы.

Меня зовут Роман Ремизов. Я системный аналитик ГК Юзтех. В рамках цикла статей «Хроники архитектурного дизайна» я делюсь своей экспертизой о разных автоматизированных банковских системах (АБС) и о том, что нужно знать перед тем, как приступить к архитектурному дизайну.

Данная статья, как и первые две статьи этого цикла (первая статья доступна по следующей ссылке; вторая статья доступна по следующей ссылке), написана с допустимым уровнем конкретики и соблюдением NDA. И уже традиционно отмечу: стоит помнить, что все банки разные и на других проектах могут преобладать иные архитектурные решения.

В этой статье мы познакомимся или освежим в памяти знания о концепции «share nothing». Попробуем уйти от всем надоевшей Kafka и поговорить о других компонентах архитектуры.

24 апреля ITU (Международное сообщество телекоммуникации) совместно с UN Women присоединились в девушкам по всему миру, чтобы праздновать «Международный день девушек в информационных и коммуникационных технологиях». Цель мероприятия – воодушевлять, поощрять и поддерживать женщин за выбор технических (математика, физика, информатика, науки) профессий, а также привлекать коммьюнити для продвижения сотрудничества с ними. 

Мы решили поговорить с нашими коллегами женского пола и спросить про их путь в ИТ: как они оказались в сфере, сталкивались ли с гендерным неравенством. Цель материала — рассказать про историю успеха коллег, высококвалифицированных и востребованных специалистов в ИТ. 

Важно: интервью является личным мнением и опытом сотрудников, НЕ является аналитикой или обзором рынка труда. Оно может и не должно совпадать с вашим. 

Му будем рады увидеть ваше мнение или историю в комментариях.  

Как ты решила перейти в ИТ? 

Анна Оборина, ведущий продуктовый дизайнер: По сути, ИТ-сфера сама нашла меня. Я рисовала всю свою жизнь, а после университета сразу попала на должность дизайнера. Пришлось прямо в бою осваивать графические редакторы. Знакомые предложили поработать на поддержке интернет-сайтов и оказалось, что они на чистом HTML —  срочно освоила. Затем предложили самой рисовать и собирать сайты. А спустя несколько лет развилось направление продуктового дизайна — вот тут я и осталась. Любовь с первого взгляда.

Анна Жаркова, лид мобильной разработки: Я шла в ИТ целенаправленно. Училась я хорошо, многое получалось, но хотелось нормальную насущную специальность, а к медицине душа не лежала. Родители отвели меня на профтестирование. Результаты показали, что мне самая дорога в ИТ. По совпадению, когда мы вернулись домой, увидели воткнутую в дверь рекламу курсов по разработке для подростков (тогда этого было ну очень мало). Еще одним совпадением стал звонок моей бабушки, которая сообщила, что мой дядя (мамин брат) решил подарить мне первый компьютер. Против таких явных знаков свыше идти было бы странно.

Всем привет! 

Я — Ипатов Александр, backend-разработчик в ГК Юзтех. В этой статье хочу поделиться лайфхаками, которые использую при реализации дашбордов в Microsoft Power BI.

Мало просто создать отчет, в который за пару минут можно подключить файловые источники данных (excel или csv-таблицу). А если данные не в формате файлов, а через подключения к БД, то это уже «next level play». Разработчику BI продуктов после создания самого файла отчета (весь «визуал», подписи, метрики и прочие элементы создаются без особых проблем), нужно задуматься над вопросом: а что дальше?

Для таких ситуаций я предлагаю свой шорт-лист лайфхаков в Power BI, среди которых каждый найдет что-то для себя. Ну или просто скажет «я это итак знал», всегда рад за таких специалистов!

Используй Power BI с бесплатной лицензией в формате self-service.

Новости осени 2024 года пестрят заголовками «Microsoft уходит из РФ». Да, официально и в формате платных лицензий его продукты уже невозможно использовать (для юрлиц в РФ однозначно нельзя, для юрлиц других стран – можно). Но я не переживаю на этот счет, если хочу построить дашборд в Power BI для себя или для относительно небольшой компании: тем, кому не нужно несколько учетных записей, а будет достаточно работать с одной, на которой будет бесплатная лицензия. Причем, в таких случаях я не ограничен 1 дашбордом, а могу создать и опубликовать себе много таких дашбордов. В этом случае все отчеты данной УЗ с бесплатной лицензией публикуются в «Мою рабочую область». На этих дашбордах можно спокойно установить автоматическое обновление отчетности, предварительно настроив «локальный шлюз данных» на компьютере. Это делается посредством установки программы «On-premises data gateway» для Windows. После установки логин — под имеющейся учетной записью Microsoft Power BI.

Меня зовут Роман Ремизов. Я — системный аналитик ГК Юзтех. В рамках цикла статей «Хроники архитектурного дизайна» я делюсь своей экспертизой о разных автоматизированных банковских системах (АБС) и рассказываю, что нужно знать перед тем, как приступить к архитектурному дизайну.

Данная статья, как и первая из этого цикла, написана с допустимым уровнем конкретики. И ещё, стоит помнить, что все банки разные и на других проектах могут преобладать иные архитектурные решения.

В этой статье мы обсудим такую интересную тему, как использование шаблонов гарантированной доставки.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, я развиваю направление искусственного интеллекта и машинного обучения в ГК Юзтех. В этой статье я расскажу о полезном инструменте для рекрутеров, который реализовала наша ML-команда. Теперь наши HR-специалисты не тратят кучу времени на поиск по фильтрам, а доверяют сервису, который за секунды выполняет поиск по базе из 300 000 кандидатов.

Про исследования и проблемы найма

Конкуренция на рынке труда достигает небывалых масштабов, крупные компании получают сотни, а порой и тысячи резюме на каждую открытую вакансию. Нагрузка на HR-отдел экстремальная, специалисты вынуждены вручную просматривать каждое резюме, анализируя опыт, навыки и соответствие требованиям вакансии.

По данным Хантфлоу скрининг резюме опытным рекрутером составляет около 5–10 секунд. Рекрутеру с меньшей осведомленностью понадобится около минуты. Несложно подсчитать, что, если на вакансию получено около 100 резюме, время на первичный отбор занимает от 15 минут до 100 минут. Однако, если рассматривать нестандартные вакансии по разработке узкоспециализированных систем, HR тратит около 10 минут на изучение, а это почти 17 часов на 100 резюме.

Немного о задаче

У нашей компании есть база данных, где хранится несколько сотен тысяч резюме кандидатов, сориентироваться в этой базе HR-специалисту достаточно сложно. Мы решили освободить наших коллег от рутинных операций поиска и разработать систему интеллектуального поиска резюме. Основные критерии для сервиса - удобство, быстрота и симпатичный интерфейс. Инструмент для поиска кандидата на вакансию должен значительно экономить время специалистов и делать их работу проще.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гончаров, и я — Head of Frontend в ГК Юзтех. В коммерческом IT я c 2011 года, регулярно выступаю как спикер на конференциях и митапах, а также с 2014 года веду подкасты, в том числе «Суровый веб». Мы в Юзтехе занимаемся заказной и продуктовой разработкой с 2006 года, в моём отделе около 80 человек, а в команде текущего проекта — 50 разработчиков.

Ещё любопытные факты с цифрами: у меня три высших образования (также сейчас учусь в аспирантуре), четыре кошки, более 300 записанных выпусков подкастов и больше 200 проведенных стримов.

Эта статья — адаптация моего доклада, который я рассказал на TechleadConf 2024. В ней я не буду углубляться в технические детали реализации микрофронтендов и архитектурных паттернов, а вместо этого разберу, как они могут помочь командам работать быстрее и без боли.

Всем привет! Я — Наталья Самсонова, старший системный аналитик ГК Юзтех. В этой статье расскажу, как, на мой взгляд, ИИ изменит практику аналитика.  

Аналитик – главный стейкхолдер логики проекта. Все участники команды — разработчики, тестировщики, дизайнер и даже менеджер — на любой стадии проекта идут с уточняющими вопросами именно к аналитикам. Чем более качественно отрабатывается аналитическая часть разработки, тем, с одной стороны, более спокойной является атмосфера в команде, и, с другой стороны, ниже риск возвратных действий в обеспечении ожиданий заказчика.

Зачастую аналитик раньше всех входит в проект (иногда еще на стадии пресейла) и позже всех выходит из проекта, чтобы обеспечить стабильную эксплуатацию системы на территории заказчика. Только аналитики глубоко погружены в специфику и потребности заказчика, а также способны транслировать бизнес-требования в задачи на разработку.

В наши дни активно набирает обороты искусственный интеллект (ИИ). На рынке заказного ПО преобладающий спрос на решения с ИИ-компонентами становится обычным явлением. В этой ситуации возникает вопрос готовности участников рынка исполнять современные требования заказчиков. 

В статье рассмотрим на основные изменения, которые ожидают в этой связи любую команду разработки. В частности, с позиции аналитиков, как обязательных участников любой стадии проекта.

Согласно SDLC создание системы ведется последовательно: анализ требований, проектирование, разработка, тестирование, развертывание и поддержка. К какой трансформации работы готовиться участникам на каждом из этапов?

Привет, мир! Меня зовут Роман Ремизов. Я — системный аналитик ГК Юзтех. В рамках цикла статей «Хроники архитектурного дизайна» я поделюсь своей экспертизой о разных автоматизированных банковских системах (АБС) и о том, что нужно знать перед тем, как приступить к архитектурному дизайну.

В условиях ограничения доступа к самым современным технологиям компании всё чаще стремятся переложить заботу о поддержании работоспособности ИТ-инфраструктуры на профессионалов. И вариантов тут два: либо консолидировать вычислительные ресурсы на собственной технологической площадке, развитием которой будут заниматься своя ИТ-служба, либо отдавать вычислительные ресурсы на аутсорсинг, то есть пользоваться услугами облачных провайдеров. Проще, конечно же, доверить управление ИТ-инфраструктурой сторонним профессионалам, однако надежнее и безопаснее развивать собственные компетенции за счет внедрения современных средств автоматизации управления Центрами обработки данных (ЦОД).

Привет всем! Я, Ипатов Александр, backend-разработчик в ГК Юзтех. Сегодня хочу поделиться своим опытом создания (в комплексе с элементами ETL, DWH) и использования BI-инструментов, не затрагивая российский сегмент, о котором в последнее время слышно очень много, в связи с событиями, связанными с запретом использования западных продуктов. На мой взгляд, общие принципы разработки и использования везде идентичные, и хочется сделать обзор именно по глобальному игроку на рынке BI решений, о нём ниже.

Начать хочу с того, что же такое BI. Business Intelligence — это совокупность технологий, методов и процессов, предназначенных для анализа данных и предоставления информации, необходимой для принятия обоснованных бизнес-решений. Согласно рейтингу TAdvisor  , в последние годы BI стал неотъемлемой частью любой успешной организации, независимо от её размера и отрасли.

Преимущества использования BI инструментов

BI инструменты предоставляют много преимуществ, которые могут значительно повысить эффективность работы компании:

Мобильная разработка продолжает активно развиваться по разным направлениям. Попробую выбрать несколько основных трендов развития в 2025 году:

1) ИИ

C выпуска Chat GPT осенью 2022 года и появления его аналогов у Yandex, Google и других компаний мы переживаем настоящий бум различных LLM. Спектр их использования довольно широк: ассистенты в чатах, помощники-анализаторы, генераторы контента и так далее.

Весной 2024 года Google представили ИИ-помощников, интегрированных как в саму ОС Android, так и в инструменты разработки Android Studio, а также SDK для подключения ИИ-помощников уже в своё собственное приложение. Примерно в то же время Apple объявили о создании своего ИИ-помощника на базе моделей OpenAI. Из-за разных ограничений, решения доступны не все пользователям, что делает крайне актуальной разработку аналогов (чем и занимается, в частности, Сбер). Также актуальным будет создание и обучение собственных ИИ-ассистентов на базе открытых LLM (например, известная и популярная Meta-LLama), чем уже заняты крупные компании.  

2) Кросс-платформенная разработка

Не секрет, что компания Google, разрабатывающая Flutter, в 2024 году сделала открыто ставку и на Kotlin Multiplatform, объявив совместимость с данной технологией одним из своих приоритетов. В этом году они активно занимались переводом Jetpack библиотек для разработки современного приложения Android и на кросс-платформу. Flutter также не сдаёт свои позиции и всё больше завоёвывает популярность во многих компаниях. Это хорошее решение для ускоренной разработки ряда клиентских приложений. Также он становится инструментом для удобного создания приложений под ОС Aurora.i