Привет! Меня зовут Артём Коньков, я тимлид команды продуктовой разработки в Купере. У меня в команде шесть разработчиков, по два на каждый стек: мобилка, фронтенд, бекенд и два QA. В статье расскажу о том, как, став тимлидом в уже почти сложившейся команде, менял систему оценки задач и переводил абстрактные сторипоинты в конкретные.

Дисклеймер: понимаю, что тема холиварная, и с точки зрения строгой методологии нужно выбрать между оценкой по времени или по сторипоинтам и не пытаться поженить одно с другим. У нас в компании допустимы разные варинты и я, как тимлид, очень рад, что такие решения даются на откуп юнитов и отдельных команд — можно настроить процессы под свою команду и свои задачи.

Здесь хочу поделиться своей логикой и тем, как искал аргументы, чтобы реализовать свой эксперимент. Любые менния по теме приветствую в комментариях.

Чтобы нанять хорошего инженера, недостаточно проверить только его харды. В статье я расскажу о трех софт-скиллах, которые я обязательно проверяю у каждого кандидата. Если вы начнете проверять эти три навыка, вы начнете нанимать лучших специалистов. А еще я расскажу обратную, темную сторону каждого из качеств.

Меня зовут Олег Федоткин, я программист и менеджер в ИТ. Я провел более сотни собеседований (мне HR даже толстовку «Hiring Hero» по такому случаю подарили) и нанял десятки человек: программистов, тим лидов, юнит лидов, архитекторов — да всех. После всех интервью я выделил три качества, которые неизменно определяют классного специалиста.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Узянов, я продуктовый аналитик в команде геймификации Купера (ex СберМаркет). Когда я только начинал изучать методы количественного тестирования, я искал информацию в большом количестве источников: университетские лекции, онлайн-курсы, литература разной степени глубины и, конечно же, ютуб. В значительном количестве случаев при знакомстве с очередной статистикой информация преподносилась в следующем формате:

- Держи страшную формулу

- Вот какие-то графики с хвостами

- Ну а дальше все понятно

- Иди работай

Вместо такого подхода мы разберем по винтикам несколько статистических критериев и попытаемся понять, что лежит за математическими формулами. В процессе вы увидите, что за громоздкими и страшными математическими конструкциями лежат простые и понятные идеи.

Привет, Хабр! Это Оля Муттер, руководитель IT-проектного офиса в Купере (ex СберМаркет). Жизнь заставила меня научиться настраивать процессы как боженька. Я стартовала карьеру в роли бизнес-аналитика, доросла до директора продукта в финтехе, успела побывать наставником для проджектов, создать несколько проектных офисов и центров компетенций — всего за десять лет.

Сейчас я рулю проектным офисом в Купере (ex СберМаркет) — это 1300+ человек в IT-команде. Как понять, работает ли такая большая система эффективно? И что делать, если какая-то веточка этого гигантского дерева растет не в ту сторону? Об этом моя сегодняшняя статья. 

Спойлер: надо дебажить процессы, а для этого придется много работать с цифрами и общаться с людьми. За это у нас в компании отвечают delivery-менеджеры.

Всем привет! Меня зовут Аня Власова, я работаю ML-инженером в Купере (ex СберМаркет), а именно — в команде поиска. Сегодня я расскажу про нашу нейросетевую модель, которая стои́т на страже корректных поисковых запросов. Вы наверняка найдете пару инсайтов в этой статье, если тоже разрабатываете сервисы поиска или просто интересуетесь языковыми нейронками.

Привет, Хабр! Я Евгений Малышев, SRE-инженер в Купере (так теперь называется СберМаркет). Моя основная задача — это надежная работа сервисов фронтенда, и немалую роль в этом играют правильно построенные пайплайны CI/CD. В этом нам помогает Gitlab CI. В компании мы широко используем этот инструмент для создания общих шаблонов для сервисов на различных языках. На уровне отдельного репозитория легко расширить или настроить шаблонные джобы и добавить свои.

До этого у меня был опыт с Jenkins и Azure Devops, так что Gitlab CI мне показался довольно простым: есть стадии, есть правила запуска джоб с shell-подобным синтаксисом, да и скрипты джоб тоже используют bash-интерпретатор. Но в процессе близкого знакомства не раз возникали ситуации, когда поднимается то одна бровь, то обе, а то и руки в праведном гневе. Заходите посмотреть, какую коллекцию граблей собрал я.

Весь код с примерами граблей можно посмотреть в репозитории.

Привет, Хабр! Меня зовут Диана, я продуктовый дизайнер в СберМаркете. Наша команда развивает личный кабинет ресторанов, чтобы администраторам было удобно в нём работать и принимать заказы на доставку. В этой статье хочу поделиться, как мы улучшали раздел Заказы: «полечили» звуковые уведомления, сделали анимированную фавиконку, чтобы наша вкладка не терялась среди остальных, и добавили возможность создавать тестовый заказ для обучения новых сотрудников ресторанов.

Эта статья будет полезна дизайнерам, продактам и всем, кому интересно, как можно улучшить usability продукта.

Привет, Хабр ?! Меня зовут Александр, я занимаюсь разработкой ПО. В этом посте я расскажу про свой опыт, как желание улучшить свой рабочий процесс CI, помогло ускорить все golang пайплайны в PaaS в СберМаркета.

Всем привет! Меня зовут Вячеслав Назаров, я лид аналитики промо в СберМаркете. В этой статье я расскажу, как оценивать маркетинговые кампании, если провести A/B- тесты нельзя. Еще обсудим логику в Propensity Score Matching (PSM), и то, какую пользу инструмент может принести вашему бизнесу. А в конце статьи покажу, как достаточно просто можно развернуть такую штуку у себя.

Всё течёт, всё изменяется. Особенно информация — она очень быстро устаревает. В e‑com неактуальные данные о товарах могут сильно подпортить клиентский опыт. Если удовлетворенность пользователей — важный фокус вашей работы, мне есть чем поделиться:)

Всем привет! Я Григорий Фрольцов, Product Lead машинного обучения в команде контента в СберМаркете. В этой статье я расскажу, какие «сюрпризы» могут происходить с данными об ассортименте, а также о том, с помощью каких продуктовых решений мы эти сложности решаем. Цель моей работы — добиваться максимально актуальной информации на витринах сервиса: с помощью ML и не только.

Расскажу про типовые и нетиповые проблемы. Опишу, какие инструменты используем, чтобы минимизировать рассинхрон в передаче знаний между оффлайн‑точкой и онлайн‑площадкой для торговли. Если вы аналитик или биздев в e‑com, продакт‑менеджер интернет‑магазина или работаете над эффективностью операций, точно найдёте для себя интересный инсайты.

Привет! Меня зовут Ульяна Баисламова. Я старший продуктовый аналитик в команде B2b и оффлайн-опыта в СберМаркете.

Закрытие продукта (End-Of-Life, EoL) — естественная часть жизненного цикла сервиса или проекта, которая не обязательно связана с его несостоятельностью. В предыдущем материале мы с моим коллегой Андреем Максимовым рассказывали о том, как оценивать продукт на старте, что такое unit-экономика и какие инструменты помогают контролировать разработку в условиях, когда проект является стартапом.

Теперь хочется поговорить о критериях, которые необходимы, чтобы взвешенно принять решение о том, стоит ли инвестировать в развитие продукта и, если нет, как с минимальными потерями закрыть его, сохранить выручку и перераспределить освободившиеся ресурсы для других задач. 

Статья будет полезна руководителям, аналитикам, продакт-оунерам, менеджерам проектов и всем, кто интересуется или связан с внедрением чего-то нового в маркетинге и разработке.

Всем привет! Меня зовут Дарья Томилова, я старший продуктовый дизайнер в СберМаркете. Полтора года назад я пришла в кроссфункциональную команду, которая работает над сервисом самовывоза, — это когда клиент оформляет заказ через приложение СберМаркета, но не пользуется опцией доставки, а забирает товары из магазина своим ходом. Мы отвечаем за весь флоу таких заказов и разрабатываем новые фичи, чтобы сделать этот сервис лучше.

За время работы в нашей команде, кроме основных задач, я помогла перестроить Discovery-процессы. В статье я расскажу, как с позиции специалиста можно повлиять на процессы в команде и к чему это в итоге нас привело. Так, например, мы собрали CJM — карту пути клиента, а на ее основе сделали много крутых фич. Но обо всём по порядку. 

Счастлив тот аналитик, у которого в компании есть дата-каталог — единая точка входа для поиска информации о данных невероятно экономит время, data lineage выстроен, а уровень заполненности документации на высоком уровне.

Чтобы это были не только мечты, наша команда аналитиков задумалась, как претворить их в реальность. Нам хотелось, чтобы инструмент для поиска описания данных был удобным как библиотечный каталог с широким функционалом. 

Меня зовут Костя Тюрин, я руковожу командой BI в СберМаркете. Год назад мы решили внедрить дата-каталог, и сейчас его MAU превышает количество аналитиков в два раза: им пользуется наша команда, а ещё дата-инженеры, менеджеры и команда ИБ. В статье делюсь нашим опытом внедрения DataHub’a и планами на дальнейшее развитие инструмента.

Привет, Хаброжители! Я Саша, Go-разработчик в компании Сбермаркет. Я со своей командой работаю над созданием инструментов PaaS.

PaaS для нас — это не просто микросервисная архитектура. Это целый мир, в котором с самого начала мы почувствовали потребность в создании эффективного хранилища для всех сервисов, чтобы все было наглядно. Именно так началась наша увлекательная история…

Мы автоматизировали процесс регистрации сервисов при их деплое. Теперь каждый раз, когда новый сервис запускается, он регистрируется в нашей системе. Более того, мы расширили этот процесс, чтобы Huginn собирал важные данные о каждом сервисе, такие как манифест приложения при каждом деплое. Вдруг что-то изменится — мы об этом сразу же узнаем и отображаем!

Итак, мы автоматизировали сбор ключевых метрик и метаданных о каждом сервисе в единую систему Хугин. Теперь давайте разберёмся, что именно она умеет и какие проблемы решает.

Всем привет! Меня зовут Аня Власова. Я работаю ML-инженером в команде Поиска СберМаркета. В этой статье я расскажу, как устроены наши процессы: с момента, когда пользователь вводит запрос, до получения поисковой выдачи. Если вы разрабатываете поиск или просто интересуетесь темой, то наверняка сможете найти интересные инсайты для своей работы.

Коротко о том, что вас ждет:

- Зоны ответственности команды Поиска;

- Как мы отбираем кандидатов для отображения их в поисковой выдаче;

- Финальное ранжирование товаров ml моделью.

7 из 10 товаров в СберМаркете добавляются в корзину именно из Поиска, так что даже маленькие изменения в наших продуктах оказывают большой и видимый эффект на бизнес. Именно поэтому мы уделяем много внимания постоянному улучшению наших решений и уже добились хороших результатов. Надеюсь, что вы почерпнете что-то новое из нашего кейса и сможете применить это в своей работе. Поехали!

Привет! Меня зовут Антон Жуков, я руковожу группой разработки в Сбермаркете. В профессии я уже более 12 лет, с Golang работаю с 2016 года, а с Kubernetes — с 2018 года.

В этой статье расскажу об основах Kubernetes, возможных проблемах и решениях, а также о том, как грамотно использовать ресурсы этой платформы, чтобы выжать максимум из Go-приложений. Кроме того, в конце статьи я опишу кейс настройки GOMAXPROCS на примере нашего приложения и расскажу, как нам удалось повысить его производительность на 20-50%.

Всем привет! Если вы пользуетесь СберМаркетом, то могли заметить, что теперь мы доставляем еще и из ресторанов. Мы смогли запустить сервис доставки всего за полгода, но это был немного безумный проект, который мы делали в условиях первого правила бойцовского клуба. Теперь, когда все выдохнули, мы наконец-то можем рассказать, как это было.

Мы — это ведущий дизайнер СберМаркета Настя Винокурова, продуктовый дизайнер Катя Вороненко и вся наша команда. Если кратко, это было так:

Если вы по кусочкам и фрагментарно изучаете разные аспекты и тонкости A/B-тестирования, но большое множество концепций и идей не ложатся в единую систему, то это статья для вас.

Предлагаю разобрать структуру A/B-тестов сверху вниз. Пройдем по основным этапам от наблюдаемой разницы в целевой метрике до матрицы ошибок. Формализуем, систематизируем и идейно свяжем те концепции, которые стоят за экспериментами. Постараемся сформировать цельное представление об этой процедуре, обозначим, что эксперименты делают, чего не делают, как делают, в каком представлении работают с данными и метриками.

Всем привет! Кратко обо мне: меня зовут Никита и я уже третий год работаю над тем, чтобы платформа СберМаркета становилась лучше день ото дня. Мой основной язык программирования — Go, но, учитывая специфику платформенной разработки, еще и bash.

В этой статье на примерах разберу, что мешает строить разработчикам надежные интеграции, попутно заглядывая в детали реализации нашей утилиты sbm-cli, шаблона микросервиса и CI/CD.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита, и я Go-разработчик. В свободное от работы время я интересуюсь платформенной разработкой, а в рабочее — практикую в команде PaaS в СберМаркете. Моя специализация — локальное окружение разработчика и тулинг.

Главная метрика, на которую работает моя команда, — Тime-Тo-Мarket, совокупное время, затраченное на разработку фичи от самого начала разработки и до релиза на пользователей.

В сложившихся процессах разработки всегда найдется место для оптимизации затрат ресурсов разработчика. Будь то написание boilerplate кода, подготовка инфраструктуры, ручной рефакторинг или перезапуск кода при внесении изменений. Список далеко не исчерпывающий.

Уже сейчас PaaS может предложить многое для сокращения времени разработки фичи. Сегодня хочу рассказать о том, как именно наша команда помогает выпускать релизы быстрее с помощью инструмента Playground. С помощью него можно легко и быстро запустить ряд сервисов прямо на вашем Mac или Linux.