Публикуем материалы с митапа по Data Science, который прошел 15 апреля.
В офисе Lamoda Tech мы делились свежими кейсами о том, как использовать большие данные и сделать шопинг ещё более приятным и улучшить UX. Рассказали, как поднимаем метрики поиска по самым нестандартным запросам, персонализируем рекомендации на примере главной страницы, а также создаём облако тегов и разметку отзывов для более точного выбора товаров.
Привет, Хабр! Меня зовут Сережа Сахаров, я PHP-разработчик в Lamoda Tech. Одной из первых задач в компании для меня стал рефакторинг крупной части кодовой базы. Тогда я уже знал о Rector, но использовать его долгое время не доводилось. И в тот момент, что для решения моей задачи он хорошо подойдёт, если добавить еще несколько кастомных правил.
В процессе я получил интересный опыт, который выходит за рамки шаблонного применения инструмента, разобрался во внутреннем устройстве и механизмах работы, и хочу поделиться этим с PHP-сообществом. Если вам часто приходится сталкиваться с рефакторингом старых PHP-проектов, при этом их потребности выходят за пределы штатного набора правил, эта статья для вас.
Привет, ты новый продакт? Добро пожаловать в команду! Меня зовут Ира Ивченкова, я Product Owner A/B-платформы Lamoda. Если ты, как и я, работаешь с внутренним продуктом, и это твой первый проект, располагайся поудобнее.
Тебя ждут первые шаги и задачи в настоящем продуктовом мире. И я вижу, как ты горишь желанием применить все те крутые фреймворки, которые недавно освоил: ICE, RICE, SWOT и всю ту магию, что делает любого продакта мастером на все руки.
Я вижу, что ты хочешь начать с привычного — собрать требования, провести конкурентный анализ, оценить эффекты. Все это звучит правильно, но вот какая штука. Во внутреннем продукте всё немного по-другому. Это не совсем то поле, где можно разложить всё по полочкам с помощью знакомых схем и сразу получить идеально понятную картину.
Бывает, что привычные A/B-тесты кажутся слишком сложными или затратными, и возникает соблазн искать быстрые альтернативы. Но насколько они эффективны?
Меня зовут Сима Гиззатуллина, я продуктовый аналитик в Lamoda Tech. Я расскажу, как мы искали инструмент для оценки контентного продукта, какие подводные камни обнаружили, и почему в итоге простые пути оказались не такими уж простыми. Поделюсь, как проводили исследование от построения модели атрибуции до разных сортов мэтчинга, и к чему в итоге пришли.
Привет, Хабр! Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Смирнова, я UX-редактор в Lamoda Tech. Работая в продуктовой команде, я наблюдаю, как новые участники сталкиваются с незнакомой терминологией, которую используют дизайнеры. Продакт-менеджер, UX-редактор, исследователь или начинающий дизайнер могут потратить многоо времени, чтобы вникнуть во все понятия.
Чтобы помочь всем, кто сталкивался с подобной ситуацией, я создала небольшой русско-дизайнерский разговорник на основе реального словаря, которым пользуются продуктовые дизайнеры Lamoda. Здесь собраны значения всех ключевых терминов при работе с дизайнерами. Поэтому если вы хотите понимать их с первого раза, эта статья для вас.
Nuxt 3 — это мощный фреймворк на основе Vue, который упрощает разработку серверно-рендерируемых и статически генерируемых веб-приложений. Одна из его особенностей — возможность работы с асинхронными данными с помощью специальных хуков. Они обеспечивают эффективное взаимодействие с API, динамическую загрузку данных и подгрузку контента. Многие знают про эти хуки, но далеко не все используют их потенциал в полной мере.
Меня зовут Леша Смолыгин, я разработчик в Lamoda Tech. Разберемся, как использовать популярные хуки запроса из коробки useFetch, useAsyncData, $fetch, useLazyAsyncData и реализовать кастомный fetch. Эти инструменты решают задачи, связанные с загрузкой данных из API, при этом каждый из них имеет свои особенности и ограничения. Разберём их и сравним, чтобы понять, какой инструмент лучше подходит для той или иной ситуации в вашем приложении.
Делимся материалами митапа по 1С, который прошел 19 декабря. Менеджер проектов, разработчик и консультант поделились своими кейсами на этапах внедрения, запуска и стабилизации системы.
1С:УХ — это одна из ключевых ERP-платформ в Lamoda, в этом году мы активно с ней работали и завершили миграцию на новый финансовый контур.
Golang — это любовь, уверены мы в Lamoda Tech, и это подтверждают более 170 инженеров в нашем гошном комьюнити. Мы собрали три доклада, которые хотели бы послушать сами, и провели зимний митап по Go. Делимся записями видео и презентациями c него.
Подходы в тестировании во многом устоялись. И все же остались вопросы, на которые комьюнити продолжает искать правильные ответы. Где проходит граница ответственности между тестировщиком и разработчиком? Нужно ли QA проверять автотесты, которые пишет разработчик? И на чью сторону перелетает мяч на разных этапах тестирования?
Меня зовут Кирилл Поляков, я ведущий инженер по тестированию Lamoda Tech. В этом тексте я поделюсь своими ответами, основанными на 12-летней практике в тестировании. Разберем, как связаны чистая архитектура и пирамида тестирования, расскажу нюансы выстраивания стратегии на разных уровнях тестирования, дам рекомендации для QA-инженеров, которые помогут улучшить процесс проверки кода.
Вы когда-нибудь сталкивались с оценкой продукта по количеству закоммиченных строк кода в месяц? Или задавались вопросом, как оценить качество продукта в целом? Если да, эта статья будет для вас актуальна. Меня зовут Арина Гончаренко, я DevOps-инженер в Lamoda Tech. Расскажу, что такое DORA-метрики и как они могут помочь оценить качество проекта.
Спойлер: в конце материала проанализируем три реальных кейса внедрения DORA-метрик в проекты Lamoda.
Хабр, привет! Меня зовут Костя Козин, я старший PHP-разработчик Lamoda Tech. За 17 лет в коммерческой разработке я писал на JS, PHP, и теперь на Golang. Сегодня в Lamoda Tech мы учим PHP-разработчиков писать на Go, и под это создали целый онбординг. Довольно часто в локальных обсуждениях я слышал, как тяжело дается переход с PHP на Go, а у некоторых первые месяцы работы с Go вовсе отбивают желание работать с языком. Поэтому я поделюсь подводными камнями, которые ожидают вас при переходе с одного языка на другой, и с которыми сталкивался я сам и мои коллеги. Если знать о них заранее, то смена стека может пройти не так болезненно, а знакомство с Golang станет более предсказуемым.
В Lаmoda Tech мы внедряем ML, чтобы сделать онлайн-шоппинг для миллионов пользователей комфортным, увлекательным и вдохновляющим.
На нашем втором Data Science митапе мы обсудили подходы к персонализации в поиске, каталоге и других продуктах, рассказали о применении машинного обучения в ценообразовании, а также поговорили о том, как оптимизировать ML-пайплайны и упростить работу дата сайентистов.
Многие пользователи Яндекс облака применяют сервис Managed Service for Kubernetes. При этом учетные записи сотрудников организаций хранятся на контроллерах домена Windows. Удобно и правильно логиниться в Kubernetes учетными записями из Windows-домена, оптимизируя ресурсы DevOps и сисадминов. Но без специального инструмента сделать это нельзя.
Меня зовут Дмитрий Глушков, я системный инженер эксплуатации в Lamoda Tech. Мои поиски удобного решения задачи привели к программе Pinniped. Она поможет использовать учетные записи Windows AD для предоставления и контроля доступа сотрудников в Kubernetes. Разберемся, как ее установить и использовать.
В Lamoda Tech более 50 QA backend-инженеров стоят на страже качества нашего продукта. Мы тестируем более 200 систем на Go, PHP и Java и постоянно работаем над процессами тестирования.
Поэтому не понаслышке знаем, как важно грамотно выстраивать процессы — выбирать конкретную для случая стратегию тестирования, уделять внимание интеграциям и выстраивать коммуникации между QA инженерами и разработчиками. Об этом и был наш митап 19 сентября, куда вошло два доклада и дискуссия о моках.
Привет, Хабр! Это Сергей Евстафьев и Дана Злочевская из команды ранжирования и поиска Lamoda Tech. Наша задача — помочь пользователю найти то, что ему нужно, и не потеряться в море доступных вариантов.
В каталоге Lamoda в наличии более полумиллиона модных товаров, однако 95% пользователей не просматривают больше первых 120 карточек. Поэтому в первую очередь важно показывать только самую релевантную подборку, для этого мы развиваем персональное ранжирование каталога. С его помощью каждый пользователь видит свою уникальную выдачу, которая собирается на основе его поведения, популярности товаров и других параметров.
Организовать такое ранжирование можно разными способами. Мы развивались поэтапно: в течение нескольких лет переходили от эвристик к внедрению ML, улучшая пайплайн ранжирования.
В этой статье поподробнее раскроем наш подход.
Базовая проблема любого бизнеса сводится к тому, что задач всегда больше, чем ресурсов. И если вы находите дополнительный источник ресурса, то получаете еще больше входящих идей, задач и предложений — даже если до этого казалось, что больше некуда.
В Lamoda Tech приходят самые разные инициативы: одни коллеги просят внедрить электронный документооборот, другие — оптимизировать доставку товаров на склад. Как без погружения в их процессы понять, на что распределить ресурс?
Проблемы в организационных процессах компании заметны не сразу. Поначалу «звоночки» кажутся случайными ошибками.
Например, две разные команды обнаруживают, что занимаются решением одной задачи. С кем не бывает! Или уходит сотрудник, а с ним уходят и все знания об одной из систем. Или классные идеи бесконечно откладываются на потом, потому что сталкиваются со сложностями в реализации.
Эти и другие подобные ситуации — маркеры проблем в процессах, которые частично решаются с помощью базы знаний.
Меня зовут Саша Камзеева, я руководитель системного анализа в Lamoda Tech. На протяжении 8 лет помогаю создавать и поддерживать базы знаний в компании. В этой статье я перечислю проблемы в базе знаний, которые отражаются на организационных процессах, и расскажу, как искать решение этих проблем.
Статья будет полезна всем, кто влияет на организационные процессы в компаниях: менеджеры любого уровня, архитекторы, продуктологи, а также всем, кому небезразличны знания внутри компании.
Почти у каждой компании, которая пропагандирует микросервисную архитектуру, под капотом лежит кусок устаревшего монолита. И его все еще нужно поддерживать. Разработчики, создавшие эти системы, уже не работают в компании, а документация отсутствует либо устарела. Как проводить интеграционное тестирование в таких условиях?
В моем опыте был случай, когда интеграция представляла собой связку около 15 систем, каждая из которых имела свою базу данных. Все сервисы разворачивались в k8s вручную, тестовые данные были неконсистентны, интеграции между сервисами приходилось настраивать вручную самостоятельно. Ни один сервис нельзя было замокать: каждый элемент влиял на тестируемую бизнес-логику. Я просто познавала дзен, разбираясь во внутреннем устройстве систем и следуя заранее составленному тест-плану.
Меня зовут Катя Назмеева, сейчас я тестирую бэк в Lamoda Tech. В статье я предложу стратегии для успешного проведения интеграционного тестирования микросервисов и расскажу про инструменты, которые могут облегчить этот процесс. Обсудим, как организовать все таким образом, чтобы интеграционное тестирование не создавало задержек в новых релизах — и не заставляло QA страдать.
Потребность в Golang-разработчиках растет с каждым годом, и наша компания не исключение. Мы постоянно ищем специалистов, а особенно рады тем, кто знает два языка — и Go, и PHP. И готовы переучивать со старой доброй «пыхи» и растить новых гоферов.
Две недели назад мы собрались в Lamoda Home, чтобы выяснить, существуют ли преимущества Go перед PHP. Серьезный спор проходил сразу на двух площадках: в зале и в трансляции митапа. Сегодня делимся материалами мероприятия. Ищите себя на фото, если были в этот день с нами!
Мы выпускаем обновления приложений Lamoda минимум 4 раза в месяц. С каждым обновлением идут серьезные изменения: новые продукты, внедрение ML-моделей и так далее. У нас налажен процесс тестирования нового кода, но есть нюанс: проверять перед релизом нужно не только новую функциональность, но и базовые возможности приложения, чтобы убедиться, что они работают корректно и ничего не сломалось.
На проверку базового функционала уходит куча времени QA. Поэтому мы создали автоматические UI-тесты. Они автономно проверяют базовые функции и помогают снизить нагрузку на тестировщиков.
Но приложение постоянно растет, а с ним должно расти и тестовое покрытие. Главная сложность здесь — количество тестов, которое приходится писать. Когда у меня появилась задача написать очередную партию тестов, я сразу подумал о том, что мне нужна помощь. Меня зовут Марк, я iOS-разработчик из Lamoda Tech. В этой статье я расскажу, как использовал LLM для написания UI-тестов, и сравню результаты ChatGPT и Copilot.
