Привет, Хабр! Вы — трудоголики? А как вам тот факт, что отдых больше помогает работе, чем лишний час перед ПК? И что, на самом деле, вы работаете, когда гуляете, нежитесь в ванной или режете морковь. И что это куда продуктивнее, чем сидеть в IDE или Confluence. Звучит немного парадоксально: как отдых может помочь быть более продуктивным в работе? 

В этом посте я хочу поделиться теми методами, которые помогли мне найти свой баланс и повысить эффективность работы, не теряя при этом личного времени. Рассказать, как отдых и переключение на нерабочие дела помогают принимать крутые решения.

Привет, Хабр! Меня зовут Данила Федюкин и я тимлид в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается рекомендациями и метчингом.

Персонализация играет ключевую роль в развитии бизнеса. На первых этапах, когда у компании ещё нет собственных решений для адаптации под клиентов, часто приходится обращаться к внешним подрядчикам. Именно так поступили и мы. Но работа с подрядчиком для нас оказалась дорогой, болезненной и долгой. Про наш путь к собственной разработке расскажу в статье.

Data Science — настолько широкая область, что в разных компаниях свои представления о том, что должен уметь дата-саентист. Но это всегда что-то на стыке программирования и исследований. В зависимости от компании/проектов/команды дата-саентист может быть и ресерчером, и инженером, и ML-Оps и ещё много кем. У всех этих ролей разный круг задач.

Привет, Хабр! Меня зовут Вика Верезубова, в X5 Digital я руковожу группой машинного обучения, и в этой статье я расскажу, как дата-саентисту развивать свои навыки, при чём здесь команда и лид, и как всё это подружить с коммерческой и продуктовой разработкой.

С самого начала разработки курьерки мы генерировали много идей по улучшению алгоритмов. Мы не стеснялись выкатывать кучу фичей и проверять их работоспособность А/Б тестами. Не было ни дня, когда у нас не крутились эксперименты в продакшене. Что-то мы выкидывали, что-то оставляли, но не хардкодили, чтобы иметь гибкость. Страна большая и у каждого региона свои особенности, которые влияют на плотность заказов, логистику и потребность в курьерах. Поэтому наборы фичей и их значения различаются. Мы поняли, как отдельная фича влияет на продуктовые метрики, но как набор фичей в совокупности влияет на итоговый результат?

Запускать А/Б тесты для каждого набора фичей слишком долго и затратно, ведь команде надо создавать и тестировать новые фичи. Но найти наилучшие комбинации фичей для разных регионов и городов быстро с наименьшими затратами ресурсов команды — было жизненно необходимо. Поэтому мы создали копию реального мира, чтобы внутри неё пробовать самые смелые идеи.

В 20-ом веке браузеры были гораздо менее развиты, а CSS сильно ограничен. Он подходил только для оформления простых текстов что-то вроде документов Word. Для оформления сайтов приходилось обращаться к таблицам, чтобы создавать подобие типографской сетки для раскладки элементов. Пока в 2003 году не появился CSS Zen Garden, пропагандирующий оформление сайтов с помощью CSS. В оформлении использовались хаки с флоатами и другие трюки, но технология была несовершенна. Далее, с развитием браузеров, появились инлайн-блоки. Они неплохо справлялись с расположением элементов в ряд, но тоже имели недостатки. И только в начале десятых появились новые модули раскладки: Flexbox и Grid Layout. О них и поговорим.

Всем привет! 

В этой статье мы расскажем о нашем опыте запуска бета-тестирования приложения «Пятёрочка». Поговорим о том, как мы сделали это в сжатые сроки, а также зачем и почему это вообще было нужно. И, естественно, расскажем про самое интересное — где мы облажались, что у нас в итоге получилось и как это можно переиспользовать. 

Надеемся, наш опыт поможет вам запускать похожие процессы более эффективно.

Меня зовут Виталий Дудин, я руководитель направления Платформы больших данных в Х5 Digital. Вместе с командой мы строим аналитическую дата-платформу для экспресс-доставки. В этой статье поговорим про то, как она устроена и почему в какой-то момент мы решили всё переделать с нуля. Также немного расскажу про старое хранилище на PostgreSQL, про его преимущества и недостатки. Про то, как устроена новая аналитическая дата-платформа, модель DataVault на Greenplum и про то, как сделать так, чтобы всё работало, а не тормозило.