Сотрудники крупнейших IT-компаний рассуждают о том, почему регулярно выходят на пробежки, какие потребности закрывают таким образом и как спорт влияет на их работу.

Скорость работы руководителя заметно выросла — с ИИ проще собрать информацию, формулировать гипотезы и готовить черновик решения. Но вместе с этим выросла плотность решений, нагрузка на внимание и цена ошибки. Поэтому меняется сама структура управленческой работы.

В статье директор и совладелец студии разработки цифровых решений CleverPumpkin Денис Германенко вместе с руководителями продуктовых команд Ozon Банка, Петрович‑Тех и других поделились мнением, где ИИ действительно помогает, а где создаёт новые риски для руководителей. 

Оптимизация кода сервисов на Go под реальную нагрузку

Когда сервис на Go начинает «тормозить» под реальной нагрузкой, проблема почти всегда не в самом языке и даже не в алгоритмах. Чаще всего узкие места лежат на уровне работы с памятью, сериализации данных и неочевидных накладных расходов рантайма. Если сервис упирается в сеть, базу данных или внешние API — оптимизация кода даёт ограниченный эффект. Но в CPU-bound сценариях (парсинг JSON, агрегации, обработка данных) каждая лишняя аллокация и копирование начинают стоить дорого.

Ключевая особенность Go — автоматическое управление памятью через garbage collector. Это удобно, но под нагрузкой GC становится заметным фактором:

Retry и timeout кажутся базовыми механизмами отказоустойчивости.
Не прошел запрос — повторим. Ответ не пришел за 500 мс — оборвем. Кажется, что этого достаточно, чтобы система стала надежнее.

На практике в распределенных системах retry и timeout могут работать наоборот. Когда сервис уже деградирует, повторные запросы не сглаживают проблему, а усиливают ее. Клиенты начинают ретраить одновременно, нагрузка растет, и сбой распространяется дальше по цепочке зависимостей.

В этой статье разберем, как retry создает каскадные отказы, почему таймауты могут ухудшить ситуацию и какие механизмы — backoff, jitter и circuit breaker — помогают этого избежать

12 марта в Санкт‑Петербурге студия разработки цифровых решений CleverPumpkin провела бизнес‑завтрак для руководителей продуктовых, digital‑ и IT‑команд. Собрались поговорить о довольно простой и одновременно сложной вещи: как управлять, когда вокруг постоянно меняется контекст, решений становится больше, а времени на них меньше.

Менторинг, ситуационное лидерство и AI — три темы, которые особенно часто упоминались на бизнес‑завтраке CleverPumpkin. Разговор получился довольно честным. Ведь никто не пытался формулировать универсальные советы. Скорее наоборот, стало ясно, что в нестабильной среде идея одного правильного подхода просто не работает. Руководителю приходится постоянно пересобирать свою роль и способы управления.

Собрали несколько управленческих инсайтов из выступлений и дискуссии.

6 марта 2026 года в Санкт‑Петербурге пройдёт WiDS Meetup — событие, которое я организую уже третий год подряд. Это не конференция в классическом смысле и не «просто митап». Да, у нас есть праздничная рамка, но смысл не в ней. Для меня WiDS Meetup — попытка нащупать новую форму технологического события, где инженерная глубина и практическая ценность не спорят с эстетикой, а усиливают друг друга. Судя по тому, как растёт аудитория и качество разговоров, это работает.

Меня зовут Марк Паненко. Я руковожу направлением Machine Learning / Data Science в Ozon Банке и много лет участвую в организации мероприятий сообщества Open Data Science (ODS) в Санкт‑Петербурге. Ниже — история о том, как родился WiDS Meetup, почему он вырос до формата фестиваля/арт‑конференции и как это связано с тем, что происходит в индустрии прямо сейчас.

Выходные с пользой. Как я, моя восьмилетняя дочь и ИИ создавали мини-компьютер на базе Arduino Mega 2560. Цель - доступно объяснить разницу между персональным компьютером и микроконтроллером.

Считается, что устройство сборщика мусора в Go — знание академическое и не пригодится при написании CRUD и перекладывании JSON. Как бы не так! GC в Go устроен таким образом, что может поставить вам подножку в неожиданном месте, и придётся с ним бороться. 

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Люц, я — ярый фанат Go, разработчик в «Ozon Банке» и решаю в основном бизнес-задачи. Эта статья написана по мотивам моего доклада для GolangConf, и сегодня мы с вами поговорим о Garbage Collector: о причинах появления, первых реализациях, эволюции алгоритмов, принципах работы GC в Gо и современных языках, которые отказались от GC.

Всем привет! Меня зовут Саша, работаю ведущим аналитиком в Озон Банке. По мотивам доклада на онлайн-дне МатеМаркетинга'25 было решено написать данную статью, пересказывающую основные идеи доклада о семплировании Томпсона.

Всем привет! Меня зовут Андрей, я инженер по автоматизации тестирования в команде Озон Банка, занимающейся разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк.

Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.

Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я руковожу командой государственных интеграций в Ozon Банке. Сегодня я расскажу о том, как мы столкнулись с проблемой гонок при батчевой обработке данных в распределённой системе — и какие решения мы рассматривали, чтобы эту проблему решить. Материал основан на реальном кейсе и будет интересен всем, кто работает с PostgreSQL, батчами, распределёнными системами и борьбой за консистентность в высоконагруженных системах.

Привет, меня зовут Саша и я старший дизайнер коммуникаций HR-бренда Ozon Банка. Сегодня расскажу, как мы нашли запоминающуюся концепцию для линейки мерча — «Сёрфим на финансовых волнах».

Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Тарасенко – я лид команды коммуникационного дизайна в Ozon Банке. Сегодня предлагаю заглянуть на мою книжную полку, которую я формировала с самого начала пути в дизайне.

Сразу оговорюсь, что моя коллекция совсем небольшая — всё же я больше практик и в основном училась об других людей. Но в дизайне для развития важен хороший кругозор. Поэтому книги, как и живопись, кино, музыка, театры и другие виды искусства очень важны, и ими не стоит пренебрегать.

Как-то раз я допустил в своем коде дедлок и пока выкатывал пул реквест с его фиксом думал “ах как бы было хорошо, если дедлоки определялись на этапе компиляции”. Я решил немного разобраться в этом вопросе и вот что выяснил…

Привет! Меня зовут Марк Паненко, я Chief Data Science в Ozon Банке. Это завершающая статья цикла о книгах для Data Science. Ранее мы обсуждали комиксы и нейросети для новичков, принципы для мидлов, профессиональную разработку, а сегодня поговорим об управлении командами. Материал основан на эпизодах подкаста Data Breakfast — в нём мы разбираем кейсы из реальной практики.

Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить про книги, которые научат писать код. В современной экосистеме Data Science недостаточно просто знать алгоритмы машинного обучения и статистические методы — необходимы прочные инженерные навыки для создания масштабируемых, поддерживаемых решений.

Это третья часть серии статей о главных книгах для data-специалистов. В первой части «От комиксов до нейросетей» я писал о литературе для джунов. Во второй — «Код устареет, принципы — останутся» — для мидлов и сеньоров.

В этой же части мы сфокусируемся исключительно на книгах для развития навыков программиста, ставших необходимым для современного дата-сайентиста. Основываясь на опыте моего подкаста «Дата Завтрак», я структурировал подборку по пути профессионального роста инженера: от фундаментальных навыков до специализированных продакшн-инструментов.

Всем привет! Меня зовут Миша, и я работаю продуктовым аналитиком в Ozon Банке. Мой путь в профессии начался всего 3 года назад, и я отлично помню, как мне самому не хватало подробного плана по входу в профессию. Поэтому я решил написать свой. Надеюсь, что он поможет новичкам и тем, кто только задумывается об аналитике данных)

Для того чтобы мой план был более интерактивным, давайте представим, что, идя по плану мы как Танос из вселенной Marvel – собираем навыки аналитика в свою перчатку бесконечности.

Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить не о моделях или фреймворках, а о том, что останется с вами — даже когда Python 3 сменится на Python 4, а PyTorch уступит место новым инструментам. О принципах — ну и о книгах, которые научат видеть их за строками кода.

Это вторая часть книжной подборки — в первой книги для джунов.

Привет! Меня зовут Марк Паненко. Я Chief Data Science в Ozon Банке и большой любитель технической литературы. Этой статьёй я хочу открыть серию публикаций, в которых поделюсь лучшими, на мой взгляд, книгами, необходимыми Data Scientist-у на разных этапах его профессионального развития.

Дисклеймер: эта публикация написана на основе одного из выпусков моего подкаста — если хочется получше погрузиться в тему, приятного прослушивания.

Почему книги? И при чем тут комиксы? 

Когда я начинал свой путь в Data Science, мне казалось, что все вокруг уже разобрались в моделировании и работе с данными, и лишь я отстаю. Спасение пришло неожиданно — в виде комиксов. Да-да, вы не ослышались. Однажды я наткнулся на книгу Ларри Гоника «Статистика. Краткий курс в комиксах», и это изменило всё.  

С тех пор я убедился: хорошая книга — это не просто источник знаний, а тренажёр для мышления. Она помогает не утонуть в абстракциях и сохранить интерес к профессии. Сегодня я расскажу о пяти книгах, которые станут вашим «спасательным кругом» на старте.

Вы когда-нибудь, глядя на горутину, думали, что у неё под капотом? Я вот решил посмотреть. И сегодня расскажу о том, как рантайм Go создаёт и управляет горутинами, о статусах, которые у них есть, и некоторых хитростях, к которым прибегают создатели языка.