Пользователь
Обустройство рабочего места: от «бомж-уровня» до «мини-студии»
Подставка для ноутбука и для ног, клавиатура с шумоизоляцией, набор мышек и коврик с принтом ковра, настенная панель с крючками для всего, что валяется, кондиционер и тонировка окон, геймерское кресло, микрофон, телесуфлер и освещение на пару десятков тысяч. И самое главное — ковер для атмосферы.
О процессе создания идеального комфортного места для работы (по версии автора) читайте в статье.
Как организовать обучение аналитиков дизайнерскому ремеслу?
Недизайнерам нет необходимости строить объекты или создавать маскированные области при ретушировании фотографии. Информация о принципах работы с кривыми и инструментах, которые не пригодятся в работе, излишняя. Тогда что должно входить в программу?
№1. Интерфейсы и инструменты. Основной акцент на горячих клавишах, ускоряющих работу (масштабирование холста, выделение объектов и т. д.), массовых операциях (переименование слоёв, выбор одинаковых объектов, редактирование текста).
№2. Подключение библиотек и создание стилей. Создание собственных библиотек позволяет переиспользовать стили текста и цвета.
№3. Группы, фреймы, привязки, autolayouts. Это довольно сложный материал для восприятия — без достаточного опыта работы с графическими редакторами тяжело воспринимать все эти привязки, размеры фреймов и т. д.
Но чтобы упростить понимание, можно наглядно показать, как изменения в свойствах и размерах фреймов или autolayout’ов влияют на контент. Заходите почитать статью о том, как организовать обучение аналитиков дизайнерскому ремеслу.
Модели оценки клиентов усложняются. Усложнение моделей может заключаться как в применении новых методов машинного обучения, так и во внедрении многомодульной технологии оценки клиента, когда анализируются различные аспекты, которые не зависят напрямую друг от друга, но в совокупности могут рассказать о клиенте многое. Каждое направление анализа может кардинально отличаться от другого, поэтому создаются отдельные независимые модули, которые в конечном итоге нужно связать друг с другом.
Сложные модели требуют большей производительности от систем, в которые они внедряются. Также возникает потребность в управлении очередью вызова модулей. Результаты оценки одних модулей могут использоваться в качестве входных параметров для других модулей, соответственно, требуется не только настроить очерёдность их вызова, но и настроить потоки данных между модулями. При этом особенность применения многомодульных моделей состоит в том, что каждый модуль может работать независимо и выдавать свой результат по запросу.
Как не запутаться в многопоточности задач на разработку и внедрение, протестировать корректность работы, внедрить многомодульную модель и не сойти с ума?
Ответ на вопрос лежит на поверхности: разделяй и властвуй. Можно разделить модель на отдельные модули, распределить задачи по разработке этих модулей между дата-сайентистами, а потом соединить их с помощью отдельного сервиса, который будет отвечать за список используемых модулей и порядок вызова модулей. О том, как это решение внедрить, команда ML-инженеров поделилась в статье «Пайплайн каскадных онлайн-моделей: как не запутаться в модулях и обрести дзен при внедрении многомодульных моделей».
ИИ-агенты в Альфа-Банке: нейросети создают автотесты без участия человека
Не фантастика, а реальность: в Альфа-Банке мы внедрили ИИ-агентов, которые проектируют, разрабатывают и проверяют автотесты. При этом полностью автономно, как настоящие QA-инженеры, но в разы быстрее и точнее. Это первый в России кейс, когда нейросети полностью закрывают цикл создания тестов — от анализа требований до пул-реквеста.
✨ Что умеют наши агенты?
🧠 Анализировать контекст из Jira и Confluence, вычленяя суть задачи.
🔍 Прогнозировать риски, зависимости и даже «пограничные» сценарии.
🛠️ Генерировать DTO для REST API и превращать ручные сценарии в Java-тесты за минуты.
✅ Сверять код с бизнес-логикой и техстандартами Альфы, защищая прод от случайных ошибок.
🌐 Создавать вариативные проверки — от позитивных кейсов до сложных негативных условий.
⚡ Автоматизировать рутину — и это лишь часть их скиллов.
В ИИ-команде QA есть несколько агентов, каждый работает над своей частью из перечная выше. Сейчас решение пилотируется в нескольких продуктовых командах, но результаты уже впечатляют: меньше ошибок в проде, предсказуемые дедлайны и высвобожденные ресурсы для творческих задач.
«Одна команда ИИ-агентов экономит десятки часов работы, увеличивает скорость релизов и находит на 30% больше багов», — делится Святослав Соловьев, Директор по генеративному ИИ в ИТ Альфа-Банка.
🔜 Скоро расскажем подробнее — как устроены агенты, какие технологии behind the scene и как мы измеряем их эффективность. Оставайтесь с нами!
Основа хорошей разметки — правильно подобранная команда и выстроенные процессы
Административных подходов к разметке данных несколько:
Штатная команда: полноценно нанимаем ребят, трудовые договоры — всё как положено. Хорошо для больших задач, особенно, если необходим доступ к чувствительным данным.
Самозанятые (администрируем сами): упрощённый вариант, который позволяет не брать людей в штат, а заключать с ними простые договоры на сдельную работу и использовать проектный бюджет. Из плюсов — быстрый «найм», оптимизация налогов, сдельная оплата. Из минусов — большая текучка и юридические сложности: нельзя предоставлять рабочее место и налоговой должно быть очевидно, что эти люди не идентичны штатным сотрудникам.
Аутсорс-компании: сторонние команды, которые специализируются на разметке. Основное преимущество — масштабируемость и простота в администрировании для нас, как для заказчика. И плюс не нужна своя платформа разметки.
Крауд-платформы: агрегируют большое количество исполнителей, которые могут выполнять ваши несложные задачи. Аналогично с предыдущим пунктом — не нужна своя платформа разметки, но нужно уметь ей грамотно пользоваться.
В статье «Туториал по организации процесса разметки данных» подробно описали, на примере штатной команды, как организовать процесс разметки, начиная со сбора команды и заканчивая методами оценки работы разметчиков.
Взгляд архитектора в Alfa Talks #4: как создать дом для айтишника и может ли ИИ заменить архитекторов?
Как посредством пространства супермаркеты заставляют нас покупать больше, а стадионы помогают эвакуировать тысячи людей за минуты? Чем классическая архитектура отличается от digital? Можно ли создать идеальный город с помощью ИИ? Почему дачи для айтишников проектируются иначе? Поговорили про умные дома, их скрытые недостатки и как технологии меняют профессии будущего.
В новом выпуске подкаста Alfa Talks мы пригласили Никиту Маликова, основателя архитектурного бюро «Маликов + Партнёры». Он точно знает ответы на эти вопросы.
Слушать и смотреть выпуск:
🔗YouTube
🔗RuTube
🔗ВКонтакте
🔗Яндекс Музыка
В подкасте «Alfa Talks» от Альфа-Банка мы приглашаем в гости спикеров для обсуждения продуктовых тем в непродуктовых направлениях: от кулинарии и анимации до консалтинга и архитектуры.
Как решить задачу «Сколько банкнот поместить в банкомат» с помощью ML-моделей
Бывала у вас такая ситуация, когда хотели снять деньги в банкомате, а их там не оказалось, и приходилось искать банкомат рядом, про себя ругаясь на банк: «Неужели так сложно сделать, чтобы деньги в аппарате были всегда?» Да, это возможно, но есть нюанс.
Банкомат для банка — это источник и доходов, и расходов. Да, банкоматы приносят деньги, когда берут комиссии, принимая карты других банков, или выдают наличные с кредитных счетов. Но и содержание банкоматов — это регулярные расходы: устройства требуют сопровождения и страхования, они изнашиваются, их перемещение и чистка также требует вложений. Каждый выезд инкассаторов, каждый пересчёт кассет и их загрузка в устройство связаны с тратами.
Ко всему прочему, банк не может использовать деньги, которые находятся в банкомате, соответственно, не может на них зарабатывать: средства, залежавшиеся в устройстве, в итоге создают убыток. Список статей расходов у банкомата заметно более внушительный, чем список источников его дохода.
К чему это всё здесь описано? Рассчитать, сколько денег поместить в каждый конкретный банкомат — это задача с несколькими параметрами. Наскоком её не решить, например, не получится загружать все банкоматы деньгами по полной. Ведь иногда так бывает, что у двух рядом стоящих банкоматов к концу дня количество банкнот к концу дня отличается в разы, тогда в одном банкомате наличность будет простаивать.
Как решить задачу с банкоматами читайте в статье.
Когда и как зародился жанр научно-популярной литературы?
В 1686 году была опубликована книга, которую можно считать первой в научно-популярном жанре. Ведь до этого момента авторы не ставили себе целью изложить современные научные концепции в доступной развлекательной форме.
Книга называется «Разговоры о множественности миров», а автором является Бернар Ле Бувье де Фонтенель — французский писатель, учёный, поэт, член трёх академий Institut De France.
В «Разговорах» Фонтенеля описаны идеи Коперника в виде довольно обширного курса астрономии, изложенного живым и остроумным языком в формате диалогов. И его произведение было популярнее книг, собственно, самого Коперника. «Разговоры» выдержали 6 изданий при жизни автора, а за последующие полтора столетия издавалась ещё 6 раз. Безумный успех даже по современным меркам.
Но его можно благодарить не только за «публицистику», но и за работы о научном творчестве Декарта и Ньютона, исследования по математике и исторические материалы. Например, в многотомном труде по истории французской Академии наук, Фонтенель обращал особое внимание на очевидную важность и пользу научных исследований: химии для медицины и фармакологии, или механики для строительства кораблей. За эту работу его сильно хвалил историк французской философии Лагарп, считая, что Фонтенель занял одно из первых мест среди философов-просветителей.
И это звание вполне заслуженно. А вот почему, описали (с доказательствами) в статье Как французский писатель сформировал зародыш жанра научно-популярной литературы. Заходите почитать.
Как сократить JSON на 74% при 100 элементах?
Важное преимущество SDUI — возможность внедрять изменения без выпуска новых версий приложений. Но это же преимущество есть его недостаток, ведь передача всех данных по сети зависит от качества соединения и увеличивает объём данных.
Качество связи мы не можем контролировать, а вот уменьшить количество передаваемой информации посредством сокращения JSON, — вполне.
Нам нужна функция, которая могла бы вынести и переиспользовать общую логику. В нашем SDUI уже существует концепция «функций», и их разнообразные реализации, но ни одна из них не умела сокращать JSON, поэтому нужна была новая.
Функция должна брать общую часть и заменять в ней только те части, которые отличаются от элемента к элементу, оставляя остальное неизменным. Подобный подход давно применяется в виде шаблонизации, что и было необходимо реализовать. Идея в том, чтобы взять шаблон и подставлять в него различные значения. В нашем SDUI мы уже умели подставлять значения из других мест, и для этого у нас есть собственный синтаксис.
Детали реализации шаблонизации в статье.
Подкаст «Айтидо» №4: phygital-продукты, Markswebb и поиск баланса
Привет! Это подкаст «Айтидо» от команды мобильной разработки Альфа-Банка 🎙
В новом выпуске беседуем с Сергеем Болдыревым, CPO Phygital stream.
Обсуждаем карьерный путь от создания рок-группы до управления продуктами. Сергей делится опытом развития продуктов и рассказывает про рутину продакт-менеджеров. Он объясняет, почему продактам иногда легче в менеджменте, чем IT-специалистам, и почему важно избегать превращения в «пушеров». Говорит о лидерстве в рейтинге Markswebb и обсуждает с ведущими, как балансировать между бизнес-целями и IT-задачами.
В конце Сергей поделился секретом, как он находит баланс между карьерой, личной жизнью и творчеством, будучи участником собственной музыкальной группы 🎸
Ссылки на подкаст:
🔗 RuTube
🔗 YouTube
🔗 ВКонтакте
🔗 Яндекс Музыка
А ещё подписывайтесь на Tелеграм-канал Alfa Digital, там много интересного о корпоративной культуре и технологиях.
Приглашаем на Alfa Analyze IT Meetup. В программе: генерация документации, LLM и уязвимости
5 ноября в 18:30 проведём третий на тему искусственного интеллекта. Расскажем и покажем, как применять его в работе, а ещё обсудим, какие потенциальные угрозы могут нести большие языковые модели. После докладов оставим время на афтерпати и нетворкинг.
В программе:
№1. Генерация документации на API-сервис рядом с кодом
Как ИИ-агенты могут облегчить формирование системной документации на микросервисы.
Спикер: Иван Шелапутов, руководитель направления
№2. LLM для системных аналитиков на практике
Онлайн-демонстрация работы системного аналитика с ChatGPT на реальной задаче.
Спикер: Андрей Кнутсон, старший системный аналитик.
№3. Уязвимости приложений с LLM
Обсудим, как большие языковые модели, став мощным инструментом для бизнеса, одновременно становятся новой целью для злоумышленников и представляют потенциальные угрозы, о которых важно знать каждому аналитику.
Спикер: Артем Гринько, главный технический лидер разработки
Зарегистрироваться на митап по можно по ссылке ❤️
Приглашаем на вечер оптимизации в бизнесе, продукте и технологиях в формате гаражной вечеринки
Соберёмся, чтобы делиться инсайтами, предлагать смелые решения, а ещё есть бургеры и подпевать рок-группе — всё для вдохновения и обмена опытом без границ.
Когда: 22 ноября в 18:00
Где: Санкт-Петербург
О чём поговорим?
💡 18:30 – 18:55 | Оптимизация доставки в Самокате с помощью алгоритмов консолидации заказов
💡 18:55 – 19:35 | Дискуссия: Инновации vs. традиционные методы
Трек 1: Как делаем организацию эффективнее
💡 20:00 – 20:25 | Как оптимизировать банкоматы, чтобы всегда хватало наличности
💡 20:25 – 20:50 | Оптимизация логистики: как вовремя доставлять продукты клиентам
💡 20:50 – 21:15 | Оптимизация категорий кэшбэка для удовлетворения интересов клиентов
Трек 2: Как оптимизация повышает лояльность
💡 20:00 – 20:25 | Математическая оптимизация для больших данных
💡 20:25 – 20:50 | Прогнозирование клиентского потока и оптимизация работы сотрудников
💡 20:50 – 21:15 | ML в HR: оптимизация подбора сотрудников
С 21:15 — вечеринка с музыкой, караоке и неформальным общением!
Зарегистрироваться: https://alfa.me/s-Da9r
А еще подписывайтесь на Alfa Digital, там много интересного о нашей корпоративной культуре и технологиях.
Привет! Это подкаст «Айтидо» от команды мобильной разработки Альфа-Банка 🎙 В втором выпуске подкаста мы поговорили с Николаем Крыловым, техлидом мобильной разработки.
Обсуждаем разное — от карьеры проводника в РЖД до погружения в фотографию. Коля рассказал, как пофигизм помогает ему быть лидом, как выстроены производственные процессы и почему сотрудники порой их нарушают. А также поделился советом, как спастись от выгорания и переработок ⏰
Ссылки на подкаст:
🔗 RuTube
🔗 YouTube
🔗 ВКонтакте
🔗 Яндекс Музыка
Подписывайтесь на Tелеграм-канал Alfa Digital, там много интересного о нашей корпоративной культуре и технологиях.
Лидерство в коде: технологии, сообщества и корпоративная среда
Привет! Это подкаст «Айтидо» от команды мобильной разработки Альфа-Банка 🎙
Айтидо – путь мобильных технологий. В этом подкасте мастера разработки делятся опытом создания приложений, раскрывая искусство объединения бизнеса, команды и инноваций. Каждый выпуск – это частичка того пути айтидо, который мы выбрали.
В первом выпуске подкаста мы поговорили с Никитой Збитневым, техлидом мобильной разработки.
Поговорили о его пути в мобильную разработку через Java, как внедряются новые технологии в финтехе и почему многие переходят из корпораций в стартапы. Никита поделился лайфхаками о том, как он остается на одной волне с командой, развивает сообщество и успевает играть в D&D 🐉
🔗 RuTube: https://alfa.me/bYzuxc
🔗 YouTube: https://alfa.me/brD4Lx
🔗 ВКонтакте: https://alfa.me/66Z_dt
Подписывайтесь на telegram-канал Alfa Digital, там много интересного о нашей корпоративной культуре и технологиях.
Смотрите бесплатный курс по Data Science
Пока школьники и студенты начинают новый учебный год, мы не отстаём от них и запускаем бесплатный образовательный курс «AutoML in practice» — наш третий курс на ods.ai 💡
В серии видео-лекций мы учим избавляться от рутины во внутренних процессах жизненного цикла моделей и повышать эффективность Data Science-команд.
А ещё в новом курсе:
🎯 Разберём техническую и продуктовую часть AutoML и ANNA (сервис для автоматической разработки нейронных сетей)
🎯 Поможем оценить целесообразность и своевременность разработки и внедрения AutoML в вашей команде
🎯 Погрузимся в технические детали реализации собственного решения с нуля и напишем кодовую ML-базу для сервиса вместе
Смотреть курс: https://alfa.me/6QhfeT
А чтобы быть в курсе последних новостей, подписывайтесь на telegram-канал Alfa Advanced Analytics — в нём делимся актуальными вакансиями, ивентами команды продвинутой аналитики Альфа-Банка и полезными подборками.
Стань новым амбассадором Альфы
Открываем набор на амбассадорскую программу Альфа-Банка. Приглашаем тех, кто будет профессионально делать контент, создавать вместе с нами креативные проекты и рассказывать о стажировках другим студентам.
Став амбассадором, ты сможешь:
📚 Обучаться у экспертов и профессионалов из Альфа-Банка. Привезём амбассадоров в московский офис и проведём интенсив с экспертами по маркетингу, SMM и ивент-менеджменту.
📚 Участвовать в организации крутых мероприятий и получить доступ к закрытым ивентам.
📚 Получить фаст-трек на стажировку, если дойдёшь до финала программы.
Если ты хочешь погрузиться в культуру Альфа-Банка и стать частью комьюнити умных и свободных, оставляй заявку по ccылке до 23 августа.
Опыт не нужен, главное — быть студентом. Но мы точно смэтчимся, если ты уже организовывал мероприятия или создавал контент 🤌
Как качать карьерную мышцу: про нетворкинг для работы мечты
В новом выпуске подкаста Alfa Talks мы обсуждаем современные тенденции в мире работы и карьеры вместе с Юлией Ранн, CPO «Сетка».
Мы видим, как работа становится не просто средством заработка, а частью лайфстайла, особенно с учётом таких явлений, как слеш-карьеризм, нелинейные карьеры и casual learning. Онлайн-нетворкинг выходит на первый план, открывая новые возможности для профессионального роста.
Поговорим о том, как в «Сетке» переизобретают бизнес-соцсеть для российского рынка, помогают раскрыть потенциал профессиональных связей и увеличивают ценность пользователей на рынке труда.
🔗 YouTube: https://alfa.me/4SgpUx
🔗 RuTube: https://alfa.me/uZ09Zh
🔗 ВКонтакте: https://alfa.me/Lsa0G-
🔗 Яндекс Музыка: https://alfa.me/3OCCsp
Делитесь в комментариях, как вам новый формат, и подписывайтесь, чтобы не пропустить следующие видео.
Alfa Frontend Meetup #3 — только технические доклады
Программа.
Статический анализ зависимостей
Спикер: Алексей Охрименко, техлид в Yandex Cloud Tracker
Рассмотрим статический анализ кода и попробуем применить этот подход к статическому анализу зависимостей с помощью программирования в ограничениях, Parser Combinators, Jora и Discovery.
Как жить с монорепой
Спикер: Алексей Николаев, тeamlead в Sendsay.ru
Поговорим про плюсы и минусы монорепозиториев. Когда их применение оправдано, а когда больше подойдет микросервисная архитектура, какие инструменты можно использовать для настройки и сборки монорепы, как автоматизировать задачи и CI/CD.
Как перевести 45 приложений на webpack module federation и ничего не сломать
Спикер:Степан Иваньков, главный frontend-разработчик в Альфа-Банке
Подробно поговорим про webpack module federation и на примере большого приложения покажем, с какими трудностями столкнулись, как получилось ускорить проект, как поддерживали обратную совместимость и как выглядел кастомный подход микрофронтов до переезда.
Где пройдет митап: Москва, просп. Андропова, 18 к3, Альфа-Банк, минута от станции метро Технопарк.
Когда: 25 апреля, в 19:00 первый доклад, в 18.30 начинается регистрация на входе, закончим в 22 часа.
Для записи на митап зарегистрируйтесь в форме по ссылке.
Всё, что будет на митапе, останется на митапе
24 апреля в 19:00 встречаемся на Alfa Backend Stories #3 в Москве и онлайн. Обсудим ИИ и другие инструменты, которые помогают в написании кода:
Андрей Свиридов, ведущий разработчик, поделится советами о том, как повысить качество кода в приложениях.
Дмитрий Сошников, технический руководитель лаборатории генеративного ИИ Школы дизайна НИУ ВШЭ и консультант Yandex Cloud, расскажет о современном искусственном интеллекте в облаке и покажет, как YandexGPT может использоваться разработчиками для решения прикладных задач.
Антон Гращенков, в режиме реального времени покажет, как локально установить и настроить ИИ, а также как с его помощью писать код.
Обещаем не стирать вам память, если вы придёте в костюме, в образе агентов фильма «Люди в чёрном»
Короткий анонс про One Day Offer для системных аналитиков
? Альфа-Банк приглашает системных аналитиков на One Day Offer 13 апреля. Все этапы собеседованияя и возможный оффер за один день.
Оставляем сразу ссылку на форму регистрации.
Альфа-Банк ищет специалистов, которые возьмут на себя разработку архитектуры взаимодействия внутренних учётных систем банка. На первом этапе — обучение и погружение, затем — постепенное усложнение задач.
Ожидания от кандидатов:
Опыт работы системным аналитиком от 2 лет.
Навык писать базовые SQL-запросы.
Понимание принципов межсистемной интеграции.
Опыт подготовки документации и описания функциональности.
Формат работы — на выбор: полная удалёнка, гибрид или офис в Москве, Санкт-Петербурге или Екатеринбурге с гибким графиком.
⏰ One Day Offer Альфа-Банка пройдёт в онлайн-формате 13 апреля. Подавайте заявку до 11 апреля, чтобы принять участие в мини-игре с призами и получить приглашение на собеседование.