Привет! Меня зовут Ян Акмеев, я главный инженер Блока обеспечения и контроля качества выпуска изменений ПО РСХБ‑Интех и тьютор школы Как Обучить Тестировщика. Ранее в статье «КОТ РСХБ‑Интех или „Как Обучить Тестировщика“» мы рассказали, как зародился и появился на свет наш масКОТ внутренней школы тестирования. В материале упоминалась история создания нашего стикерпака, но не очень подробно. А ведь его рисовали сами тестировщики, вложив всю боль и жизнь в каждого из котов.

Сегодня вы узнаете, что такое ПСИ и почему мы так радуемся его прохождению, что уходит в прод и не только.

Работу в ИТ связывают с риском выгорания из‑за напряжения, большого числа задач и ответственности. В интернете шутят, что идеальным финалом карьеры должен стать стартап по разведению гусей (после чего программист больше никогда не выйдет в онлайн).

Мы предложили одному из разработчиков vc.ru снизить стресс уже сейчас: забронировали для него и его девушки Веры прогулку по ферме «Весёлая корова» на нашей платформе Своё.За городом.

Что из этого вышло — расскажет он сам в этой статье.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Палыга, я инженер в Блоке обеспечения и контроля качества выпуска изменений ПО в РСХБ‑Интех. На проекте для проверки данных мы пользуемся библиотекой AssertJ — Java библиотекой с открытым исходным кодом, используемой для написания гибких, содержательных и легко читаемых проверок в тестах Java. Мы любим использовать цепочки методов в других наших классах, поэтому данная библиотека органично вписалась в код наших тестов.

Я опишу, как со временем менялся наш подход к проведению проверок данных и как менялись сами классы проверок. А чтобы было чуть проще и интересней — займемся тестированием чего‑нибудь из вселенной Звездных Войн. Например, протестируем имперский бронированный транспортный вездеход AT‑AT.

Добрый день! Меня зовут Анжелика, и уже 2 года я работаю в компании РСХБ-Интех на должности ведущего инженера. Сегодня хочу рассказать вам, чем может быть полезно такое занятие, как написание статей, зачем вообще тратить на это свое драгоценное время, как правильно использовать этот инструмент и, самое главное, какая с этого вам польза? Добавлю к этому результаты мини-опроса, который я устроила среди своих коллег.

Итак, начнем.

Привет, Хабр! На связи команда разработки App.Farm — продукта, созданного в РСХБ‑Интех. Хотели бы представить вам цикл статей о нем.

App.Farm — продукт по типу PaaS, необходимый для стандартизации процесса разработки бизнес‑приложений: от хранения исходного кода до запуска сервисов. Основные подсистемы платформы включают хранилище исходного кода и CI, хранилище артефактов, среду исполнения приложений, SSO, интеграционную подсистему, observability и т. д..

Подробнее ознакомиться с компонентами можно в обзорной статье, ранее опубликованной на Хабре: Как мы создавали PaaS‑платформу App.Farm. Сейчас мы бы хотели углубиться в детали реализации и поделиться с вами проблемами, которые мы решали, и как пришли к текущей архитектуре. Первый цикл статей мы решили посвятить одной из подсистем нашей платформы — App.Farm CI.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Четвериков и я AI Architect в Raft. На конференции AIConf я сделал бота @raft_password_bot, который защищает секрет с помощью промптов. Рассказываем, как сделать такого же. И предлагаем попробовать с помощью промпта выведать у него тайну.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), или дроны, становятся всё более распространёнными в различных областях — от коммерческой доставки и мониторинга сельскохозяйственных угодий до разведывательных миссий и обеспечения безопасности. Однако, по мере роста их числа, возрастает и сложность задачи их распознавания, идентификации и трекинга, особенно когда речь идёт о малых дронах.

Всё чаще в реализации проектов встречается потребность в классификации входящего текста для дальнейшей обработки. До недавнего бума нейросетей задачи по классификации текста были достаточно трудоемкими, дорогостоящими и требовали глубоких знаний NLP. А готовые решения не давали желаемой точности ответов. К счастью, сейчас практически моментально можно внедрить множество решений. Представьте, автодилер ежедневно получает сотни сообщений от клиентов. Как быстро и точно определить, что хочет клиент? С помощью классификации текста.

Если вы не провели последние два года на ферме в Сибири, вы, вероятно, слышали о Stable Diffusion или пробовали генерировать изображения с помощью моделей, вроде Dall-e или Midjourney. Они становятся все лучше каждый день, и по качеству уже сравнимы с людьми, а во многих аспектах даже лучше (например, им не нужно платить).

Исследования в области создания видео уже идут полным ходом во многих лабораториях и компаниях, так что это лишь вопрос времени, когда генеративные модели сместят людей с очередного столпа на котором держится наше общества — порно. Я не вижу чтобы кто то поднимал тревогу об огромном количестве людей, которые потеряют работу из-за этого. Я не такой бессердечный, поэтому, прежде чем наступил этот печальный момент, я решил принять меры и создать базовое руководство, которое даже работник индустрии для взрослых сможет понять и использовать, чтобы оставаться в игре. Давайте посмотрим, что к чему.