Pull to refresh
16
62
SberTeam @Sber

Пользователь

Как Сбербанк Онлайн готовится к пиковым нагрузкам

Level of difficulty Easy
Reading time 12 min
Views 705

Какие проблемы появляются при переходе из монолитной архитектуры к микросервисной? Как с ними справляться в пиковые нагрузки? Ответим на эти вопросы на примере Сбербанк Онлайн.

Меня зовут Артём Арюткин, я руковожу проектным офисом в Сбере. Весь мой профессиональный опыт завязан на то, чтобы сделать Сбербанк Онлайн надёжнее. Расскажу про основные принципы отказоустойчивой архитектуры и весь путь эволюции Сбербанк Онлайн.

Читать далее
Total votes 10: ↑10 and ↓0 +10
Comments 2

Конец программирования, как мы его знаем, или Что нас ждёт с LLM

Level of difficulty Medium
Reading time 5 min
Views 7.2K

«Большие языковые модели и конец программирования». Под таким заголовком в прошлом году прошла серия лекций доктора Уэлша, профессора информатики в Гарварде. В этом посте мы раскроем основные тезисы выступления, и в заключение попробуем взглянуть на будущее так же воодушевлённо, как автор.

Читать далее
Total votes 39: ↑28 and ↓11 +17
Comments 20

Фича-пати и что в ней важнее: фича или пати?

Level of difficulty Easy
Reading time 6 min
Views 1.1K

Привет, Хабр! Мы — ИТ-команда департамента Блока «‎Сеть продаж», отвечаем за физическую сеть Сбера: банковские отделения, банкоматы, работу выездных сотрудников и многое другое. Поделимся опытом внутренних мероприятий, нацеленных на развитие сообществ, вовлечённость сотрудников и обмен опытом.

Читать далее
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Comments 7

Разговариваем с BI на естественном языке

Level of difficulty Medium
Reading time 13 min
Views 5.5K

Всем привет! Искусственный интеллект уже научился писать простые запросы к базам данных, но можно ли совсем избавиться от кода в работе аналитиков? Мы расскажем про наши нейросетевые эксперименты, в которых мы научили BI-систему слушать, понимать и отрабатывать запросы аналитиков на естественном языке.

В команде R&D SberData мы ищем и разрабатываем технологии обработки, хранения и анализа данных Сбера. Мы исследуем все перспективные технологии, которые появляются на рынке, разрабатываем новые продукты, которые использует Сбер и его партнёры. Одно из приоритетных направлений для нас — это анализ данных. В Сбере более 100 тысяч пользователей BI (Business Intelligence). Естественно, что у такого количества аналитиков самые разные потребности и требования к сервису и продукту. И возможность сделать их работу проще и удобнее — это большой вызов и интересная задача для нашей команды. В этот раз мы пробовали научить LLM-модель написать правильный SQL-код по запросу на естественном языке.

Читать далее
Total votes 21: ↑19 and ↓2 +17
Comments 14

Универсальные факты: конструктор извлечения для аналитика

Level of difficulty Medium
Reading time 7 min
Views 1.1K

Привет, мы команда LegalDocs Управления «Проектный офис» в Правовом департаменте. У Сбербанка огромное количество клиентов, от обычных людей до больших корпораций. Все вместе они предоставляют множество видов документов, из которых нам нужно быстро извлекать юридически значимую информацию для последующей правовой экспертизы. Например, к нам обращается представитель большой компании за кредитом. И нам нужно оценить правоспособность: проверить, есть ли у этого представителя соответствующие полномочия в той организации, которую он представляет.

Если бы эту экспертизу проводил человек, то на его стол (физический или виртуальный) должен попасть большой пакет документов: устав организации, протокол о создании общества, протокол о нотариальные доверенности и многое другое. И чтобы искусственный интеллект (система автоматического принятия правового решения, или, как мы её называем, «робот-юрист», эта технология даже запатентована) мог принять решение, нужно сначала из каждого документа извлечь определённую информацию (значимые факты), структурировать её и отправить на проверку. Только после этого робот-юрист решит, есть ли правовые риски в этой кредитной сделке.

Читать далее
Total votes 12: ↑10 and ↓2 +8
Comments 3

Как мы обеспечиваем безопасность прикладных API с помощью Platform V Synapse

Level of difficulty Easy
Reading time 4 min
Views 1.3K

Привет, Хабр! Я Наталья Грачева, владелец продукта в СберТехе, ведущий руководитель ИТ-направления. Мы с командой развиваем продукт Platform V Synapse — децентрализованную платформу для задач интеграции. Я расскажу, почему важно обеспечивать безопасность API прикладных решений и как мы помогаем командам разработки делать это самостоятельно, с помощью специального инструмента в составе нашего продукта.

Читать далее
Total votes 7: ↑6 and ↓1 +5
Comments 0

Как повысить эффективность ИИ-рекомендаций преемников и карьерного диалога с сотрудниками?

Level of difficulty Medium
Reading time 10 min
Views 627

По прогнозам ИТ-аналитиков и геополитиков, в 2023-2028 гг. самая серьёзная конкуренция в мире развернётся за данные и методы ИИ-аналитики. Уже сейчас можно наблюдать, как результаты ИИ-анализа становятся самым ценным активом, зачастую дороже топливных и валютных ресурсов. Аналитика позволяет решать массу важнейших бизнес-задач: понимать, совершит ли покупку клиент в интернет-магазине [1-4], отслеживать эффективность команд, находить преемников ключевым специалистам, диагностировать выгорание сотрудников на ранней стадии и предотвращать нежелательные увольнения при помощи проактивного карьерного диалога. Последнее для бизнеса особенно важно. Организации нанимают людей в условиях «рынка кандидата»: стоимость привлечения и аппетиты соискателей растут, а вовлечённость и эффективность сотрудников снижается.

Мы ищем эффективные методы «сканирования» положения дел в компании для последующего принятия решений: оценки рисков оттока, защиты ключевых позиций от нежелательных увольнений и максимального сохранения талантов в компании. И реализуем в цифровых инструментах. Расскажем, как HR-аналитики Сбера работают с данными о сотрудниках и какие алгоритмы мы применяем для обучения ИИ-моделей HR-платформы «Пульс».


Читать далее
Total votes 7: ↑5 and ↓2 +3
Comments 0

Разгоняем Ignite в облачной инфраструктуре. Часть 2

Level of difficulty Medium
Reading time 7 min
Views 880

Привет! С вами Дмитрий Пшевский и Семён Попов, технические лидеры юнита Data в Сбере. Это вторая часть нашего материала о производительности сервисов при работе с Ignite.

В первой части мы рассказали, как перешли от монолита к микросервисной архитектуре, попробовали поработать с толстым клиентом и переключились на тонкого. Расскажем, какие сложности у нас возникли в процессе эксплуатации нашего решения в облачной инфраструктуре, почему пришлось минимизировать транзакционную логику на клиенте и к чему мы пришли в итоге. Статья написана на основе нашего доклада на JPoint 2023.

Поехали!

Читать далее
Total votes 16: ↑16 and ↓0 +16
Comments 0

Multilabel-классификация знаний школьников

Level of difficulty Medium
Reading time 7 min
Views 961

Привет, Хабр! Меня зовут Егор, сейчас я учусь на четвёртом курсе кафедры математических методов прогнозирования (ММП) ВМК МГУ и изучаю машинное обучение, в том числе, обработку естественных языков (Natural Language Processing). Этим летом я стажировался в Лаборатории искусственного интеллекта, в центре Инструментов машинного обучения, где смог применить свои знания для решения практических задач. Об одной из них я и хочу рассказать.

Читать далее
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Comments 2

Выбор технологического стека: общие советы

Level of difficulty Easy
Reading time 6 min
Views 5.1K

Что такое технологический стек? В ракурсе конкретного кейса разработки — это набор технологий, используемых вместе для создания продукта, будь то веб-сайт, программа для ПК, мобильное приложение или что-либо еще. Понятие технологического стека может трактоваться шире и включать компоненты не только для создания программного продукта, но и для всего клиентского решения в целом — тогда его могут называть клиентским стеком. Выбор технологического стека — важная часть любого IT-проекта, и в этом посте мы с позиции исполнителя обсудим некоторые важные моменты, связанные с этим этапом.

Читать далее
Total votes 22: ↑20 and ↓2 +18
Comments 0

Надёжность граничных прокси в контейнеризированных приложениях на примере Platform V Synapse Service Mesh

Level of difficulty Medium
Reading time 5 min
Views 716

Привет, Хабр! Меня зовут Данила Трушин, я руководитель направления в СберТехе. Мы с командой развиваем Platform V Synapse Service Mesh — продукт, который обеспечивает надёжную безопасную интеграцию и оркестрацию микросервисов в облаке.

При промышленной эксплуатации иногда можно столкнуться с ситуациями, которые зачастую непросто или невозможно получить на тестовых или испытательных стендах. В ряде случаев такие ситуации касаются производительности и устойчивости компонентов к нагрузке.

Сегодня хочу поговорить о том, как мы решили проблему троттлинга процессора на граничном прокси в случае, когда наблюдаемая нагрузка приложения была ниже заявленной и проверенной на стендах нагрузочного тестирования.

Читать далее
Total votes 18: ↑16 and ↓2 +14
Comments 2

GraphQL и микросервисная архитектура: объединяем сервисы в федерацию

Level of difficulty Medium
Reading time 4 min
Views 5.3K

Меня зовут Владислав Гончаров, я разработчик в команде Platform V DataSpace СберТеха. Расскажу, как мы решаем вопрос с объединением сервисов в GraphQL и микросервисной архитектуре, которая позволяет разбить любое большое приложение на маленькие сервисы. С одной стороны, их проще написать и поддерживать небольшой командой. А с другой — некоторые задачи теперь требуют выполнения сразу нескольких запросов вместо одного.

Читать далее
Total votes 22: ↑21 and ↓1 +20
Comments 0

HypEx и мэтчинг. Эксперимент без A/B-тестирования?

Level of difficulty Easy
Reading time 10 min
Views 1.8K

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Тихомиров, я работаю в блоке «Финансы» в команде разработки HypEx (Hypotheses and Experiments) — open source-библиотеки для Python. Наша команда хотела придумать ёмкое название для фреймворка, чтобы оно отражало суть происходящего и помогало раскрыть наш инструмент, который буквально помогает работать с гипотезами и проводить эксперименты.

В интернете уже очень много статей и инструментов про А/B-тестирование: как его правильно проводить, какие метрики использовать и всё-всё-всё. Однако что делать, когда забыли провести дизайн пилот необходимо протестировать гипотезу, но применение А/B-тестов невозможно из-за юридических, этических или практических ограничений? Допустим, как узнать, в каких категориях клиенты начинают тратить больше после получения кредита? Провести классическое А/B-тестирование здесь невозможно: мы не можем заставить одних людей брать кредит, а других — нет.

Читать далее
Total votes 20: ↑19 and ↓1 +18
Comments 1

Новости с книжных полок: нужно ли программистам читать книги

Level of difficulty Easy
Reading time 7 min
Views 8.5K

Опрос показал, что около 60% россиян регулярно читают книги (минимум одну за последние три месяца). Миф о том, что Россия — одна из самых читающих стран, не совсем миф. 

Но так ли привержены чтению программисты, особенно, когда ситуация в IT меняется чуть ли не каждый день? О том, какая литература сегодня востребована у разработчиков, подробнее расскажем в этой статье.

Читать далее
Total votes 22: ↑18 and ↓4 +14
Comments 11

SberPay: как добавить поддержку бесконтактной оплаты в Android-приложение

Level of difficulty Medium
Reading time 5 min
Views 2.2K

Хотите добавить в своё Android-приложение функцию бесконтактной оплаты, но не знаете, как это сделать? Тогда эта статья для вас! Заодно обсудим особенности реализации. В конце будет ссылка на репозиторий с примером.

Читать далее
Total votes 19: ↑18 and ↓1 +17
Comments 3

Подход, который помог нам точно оценить трудозатраты на разработку дизайн-системы

Level of difficulty Easy
Reading time 9 min
Views 2.3K

При планировании проекта команде дизайна приходится отвечать на много вопросов. Главные — что делать, как долго и сколько это будет стоить. Ответы есть не всегда и точно не у дизайнеров, которые занимаются отдельными задачами и не видят картину в целом.

Меня зовут Александр Самсонов, я руководитель отдела UX в СберТехе. Вместе с командой работаю над продуктом Platform V UK Kit — дизайн-системой React-компонентов корпоративного масштаба. Расскажу, как мы начали оценивать затраты ресурсов при разработке дизайн-системы, и как метод помог нам лучше планировать работу, точно отвечать на вопросы и не выглядеть в глазах бизнеса нервными белыми воронами в чёрных толстовках.

Читать далее
Total votes 16: ↑15 and ↓1 +14
Comments 7

Разгоняем Ignite в облачной инфраструктуре. Часть 1

Level of difficulty Medium
Reading time 9 min
Views 2.6K

Привет, Хабр! На связи Дмитрий Пшевский @pshevskiy и Семен Попов @samansay, технические лидеры юнита Data в Сбере.

Уже более 6 лет мы заботимся о клиентских данных Сбера — храним, дедублицируем, стандартизируем, маркируем. А сегодня хотим поговорить о производительности сервисов при работе с Ignite или другой подобной системой из облачной инфраструктуры. Мы не будем рассматривать аспекты развертывания и оптимизации работы самого кластера и обсудим производительность сервисов именно на прикладном уровне. Расскажем про сложности перехода на микросервисную архитектуру, работу с толстым и тонким клиентом и отказ от транзакций. Эта статья — обзор нашего доклада на JPoint 2023.

Читать далее
Total votes 23: ↑23 and ↓0 +23
Comments 7

Система аутентификации: сделай сам vs возьми готовое

Level of difficulty Easy
Reading time 5 min
Views 5.9K

Разработка системы аутентификации может показаться начинающему разработчику простой задачей. Пользователь создает учетную запись, данные сохраняются, и в дальнейшем по логину-паролю происходит вход. Но когда начинаешь копать глубже, система аутентификации, точно луковица, открывает всё новые слои. В этой статье мы разберём некоторые общие проблемы, связанные с этим, и оценим возможные способы реализации.

Читать далее
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Comments 1

Генеративная «уловка-22», или Почему ИИ плохо отличает сгенерированные тексты от написанных человеком

Level of difficulty Easy
Reading time 5 min
Views 3.9K

Соблазн выдать текст, написанный ИИ, за оригинальный собственный стал особенно велик в последние годы, когда нейросети сделали огромный шаг вперёд. Вместе с этим, конечно же, появилась потребность определять тексты, написанные ИИ, а не человеком. Дошло до того, что некоторые учителя не засчитывают сочинения всему классу, хотя большинство работ действительно было написано учениками. Их тексты просто вызвали ошибочное срабатывание системы — ложноположительное (false positive). В этой статье мы разберём, почему инструменты определения сгенерированных текстов так неточны и можно ли с этим что-нибудь сделать.

Читать далее
Total votes 14: ↑14 and ↓0 +14
Comments 8

Разработка рекомендательных систем: три открытых библиотеки от Сбера

Level of difficulty Easy
Reading time 4 min
Views 3.6K

Делимся своими открытыми библиотеками для разработки рекомендательных систем. Что? Да! Рассказываем подробнее. Всем известно, что Сбер это уже не просто банк, а огромная технологическая компания, которая включает в себя и сервисы компаний-партнёров: электронную коммерцию, индустрию развлечений и даже медицину. Количество пользователей достигло 108 млн, и для каждого из них мы создаём персональные рекомендации, которые помогают не потеряться в разнообразии предложений и выбрать лучшее.

Читать далее
Total votes 13: ↑11 and ↓2 +9
Comments 3

Information

Rating
72-nd
Works in
Registered
Activity