Привет, Хабр! Меня зовут Саша и я backend разработчик. В свободное от работы время я изучаю ML и развлекаюсь с данными hh.ru.

Эта статья о том, как мы с помощью машинного обучения автоматизировали рутинный процесс назначения задач на тестировщиков.

В hh.ru есть внутренняя служба, на которую в Jira создаются задачи (внутри компании их называют HHS), если у кого-то что-то не работает или работает неправильно. Дальше эти задачи вручную обрабатывает руководитель группы QA Алексей и назначает на команду, в чью зону ответственности входит неисправность. Лёша знает, что скучные задачи должны выполнять роботы. Поэтому он обратился ко мне за помощью по части ML.

^{— Сначала вы его отрицаете, потом вы его ненавидите, а потом вы не можете без него жить.
из доклада Артема Курбатова «БЭМ: мастер-класс»}

Методология БЭМ существует достаточно долго и принята на вооружение в Google, EPAM Systems, BBC, Альфа-Банке. При этом она все еще вызывает беспокойство у типичного разработчика и менеджера проектов среднего звена.

У некоторых смельчаков изучение БЭМ не ушло дальше ограничения возможностей CSS для получения более предсказуемых результатов. И хотя БЭМ давно вышел за пределы верстки, до сих пор на вопрос «Знаете ли вы БЭМ?» можно услышать: «Конечно, это про подчеркивания в классах».

Если ваше представление о БЭМ близко к этому, я отвечу вам словами работодателя при приеме на работу новоиспеченного выпускника: «Забудьте о том, что вы слышали о БЭМ ранее». Методология БЭМ настолько интересна, насколько большинству о ней ничего не известно. Чтобы понять всю прелесть БЭМ, необходимо иметь представление обо всех технологиях, библиотеках, фреймворках и инструментах, которые БЭМ предоставляет. Изучите их, оставайтесь инопланетянином, ребенком, который удивляется тому, с чем взрослые смирились.