Системный и бизнес-анализ

Документация, которую никто не читает, и документация, которую читают. В чём разница

Работал в командах, где документация была, и где её не было. И в командах, где она была, но не работала. Последнее - хуже всего.

Документация, которую не читают, обычно такая: большие страницы в Confluence с заголовками и подзаголовками. Написана когда-то давно. Возможно, даже правильно написана. Но устарела, и никто не знает насколько.

Документация, которую читают, обычно такая: короткая заметка прямо рядом с задачей. «Почему мы сделали именно так». «Что пробовали до этого». «Что точно не трогать и почему». Как правило, написана человеком, который только что через это прошёл.

Разница не в формате и не в инструменте. Разница в том, когда написана и зачем. Полезная документация пишется сразу после того, как разобрался, пока контекст свежий. И для конкретного читателя. Для того, кто столкнётся с этим следующим.

Большой текст с правильной структурой и устаревшим содержимым не помогает. Помогает заметка из двух абзацев, написанная вчера и по сути.

Важно чтобы у каждого раздела был ответственный, а так же правила обновления прямо в документации, иначе она превращается в разовую акцию.

Обновляйте документацию при каждом изменении кода, включайте это в Definition of Done.

Ежеквартально проверяйте документацию на актуальность, удаляйте устаревшее или лучше архивируйте для сохранения истории.

Пишите понятные заголовки, стабильные якоря и прописывайте единые шаблоны.

Как у вас в команде устроена документация, которая реально используется?

С structural уязвимостью оберточного AI-бизнеса: почему следующий уровень — это агрегаторы

Сейчас на рынке AI происходит массовое явление, которое можно описать мемом про «волка в бикини». Один видит успешный продукт, другие начинают слепо копировать его форму, не меняя суть.

Но в случае с ИИ это явление приобрело масштаб эпидемии не из-за человеческой глупости, а из-за падения стоимости разработки до нуля. Давайте разберем, как это меняет структуру рынка и где здесь возникает бизнес-уязвимость.

Шаг 1. Что скопировали все (базовая архитектура)

Посмотрите на 90% AI-сервисов, появившихся за последний год. Их бизнес-модель выглядит максимально просто:

Пользователь → Чат-бот (обертка) → Одна модель (GPT / Claude / DeepSeek)

Предприниматель не строит инфраструктуру. Он делает удобную оболочку, берет API и продает доступ.

Шаг 2. Почему это произошло именно сейчас

Раньше создание такого сервиса требовало денег на разработчиков. Сегодня сам ИИ (тот же Claude) пишет фронтенд, бэкенд и дизайн за неделю. UX паттерны чат-ботов стандартизированы, их легко скомпилировать.

В результате на рынок вылилось переизбыток абсолютно идентичных продуктов. Стоимость входа упала, барьеры исчезли.

Шаг 3. Появление структурной уязвимости

Когда рынок перенасыщен идентичными одноуровневыми продуктами, всегда открывается структурная уязвимость. Она заключается в том, что становится выгодным создать следующий уровень абстракции.

Архитектура меняется с этой:

Пользователь → Чат-бот → (GPT или Claude)

На эту:

Пользователь → Чат-агрегатор → Множество чат-ботов/моделей → (GPT, Claude, DeepSeek, Gemini)

Шаг 4. Почему агрегатор забирает рынок

Пользователю в 2026 году уже в большинстве случаев плевать, какая именно модель работает под капотом. Ему не нужен «доступ к Claude» или «доступ к GPT». Ему нужно решить задачу: написать код, перевести текст, сделать анализ.

Агрегатор снимает с пользователя необходимость выбирать. Он работает по принципу ИИ-агента (то, что сейчас продвигает Microsoft): пользователь не открывает разные программы, он отдает команду, а система сама решает, куда ее направить:

Запрос на код → уходит в Claude.

Поиск и анализ → уходит в Gemini.

Локальная быстрая задача → уходит в локальный DeepSeek.

Пользователь сидит за одним столом и заказывает всё что угодно из всей отрасли.

Шаг 5. Аналогия с парком аттракционов

Представьте парк развлечений.

Текущие оберточные боты — это люди, которые стоят у каждого аттракциона и продают отдельный билет: на колесо обозрения, на тир, на карусель.

Агрегатор — это единое приложение парка. Вы покупаете абонемент, заходите и просто говорите: «Хочу покататься». Система сама ведет вас на свободный аттракцион.

Когда на входе в парк стоит 500 продавцов отдельных билетов (оберточных ботов), спрос на них падает, потому что появился один человек у входа, продающий удобство выбора.

Итог

Бизнес-уязвимость «волка в бикини» на рынке AI не в том, что клоны делают плохой продукт. А в том, что массово копируя устаревающую одноуровневую архитектуру Пользователь-Бот-Модель, они сами подготавливают почву для своего собственного поглощения агрегаторами нового типа.

Строить еще одну обертку под одну модель — это продавать билет на карусель, когда напротив уже открывается касса всего парка. Пишите что не умеет ИИ в 2026 - году).

Как выглядит миграция с Power BI, когда дашбордов 155, а команда никогда не писала на Python

В новой статье GlowByte разбираем кейс «Дикси»: почему в шорт-листе остались Sigla Vision и Apache Superset, что перевесило в итоге и почему мы не стали переносить всё разом.

Цифры на середину 2026:

✅ 37 дашбордов уже мигрировали

✅ time-to-market со 210 дней до 112

✅ CES вырос с 3,5 до 3,8

Плюс честно про минусы Sigla Vision и четыре вывода для тех, кто только собирается мигрировать.

👉 Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/1063906/

System Design на собеседовании: как не утонуть в требованиях, нагрузках и архитектуре

System Design — одна из самых непредсказуемых секций технического собеседования: формально понятная задача может рассыпаться на десяток скрытых уточнений, а хорошо продуманная архитектура — не спасти, если не удалось защитить решение перед интервьюером.

В новом выпуске AvitoCode Саша Кучук, тимлид в Авито, разбирает весь путь от постановки задачи до финальной защиты решения:

• как собирать требования и не упустить нефункциональные;

• как быстро прикинуть нагрузку и не закопаться в расчётах;

• как выстроить домены и API, перейти от high-level к low-level design;

• как выбирать технологии под конкретные ограничения;

• как вести себя на защите решения и на что смотрят интервьюеры при оценке.

Кстати, если тема зашла — Саша также ведёт свой телеграм-канал, где регулярно разбирает похожие кейсы и делится наблюдениями из практики собеседований.

Смотреть:
📺  YouTube
🔵 ВК 
📌 RuTube

Лето в разгаре, а ИТ-вакансии ждут ваших резюме (публикуем цифры зарплат на ХХ)

Про нас как работодателя: компания SSP SOFT работает в сфере заказной разработкой ПО и предоставления выделенных команд на ИТ-аутсорсинг для крупных клиентов. У нас почти всегда есть открытые вакансии — ждем новых сотрудников. По размеру компании — мы «средний бизнес» (около 500 человек) с проектами федерального уровня.

Рабочие места у нас в московском офисе, в ЦАО у самой Красной площади. А еще есть вакансии в департамент разработки в Томске и на удаленку из любой точки России.

Работа в SSP SOFT — это реальные проекты, поддерживающая атмосфера, где работать — продуктивно, без выноса мозга и микроменеджмента. Летом 2026 ищем опытных спецов, кто готов в профессиональное будущее вместе с нами.

Горячие вакансии:
1️⃣ Разработчик DWH
2️⃣ Аналитики: ритейл и гибрид (2 вакансии)
3️⃣ Разработчик ЦФТ
4️⃣ 1С - аналитик и консультант (2 вакансии)
(на вакансии см. ссылку ниже, перейдя на ХХ-ру)

Что предоставляет экосистема SSP SOFT:
✅ Мы пишем код, который формирует завтрашний день. Никакой скучной рутины.
✅ Центр компетенций и личное менторство ускорят развитие до максимума.
✅ Офис, гибрид или фулл-удаленка? Есть все варианты.
✅ Время — ваш ресурс. Мы его уважаем.

Подробности о вакансиях читайте на нашей странице ХХ.ру, но там откликаться необязательно. Ждем резюме напрямую в ЛС нашей HR Lead (https://t.me/AONikitina).
Не забудьте добавить «секретную фразу» в сопроводительное письмо, «Увидел(а) вашу вакансию на Хабре».

Желаем всем хабровцам успешной карьеры в 2026 году 🚀

🏕️ Ваши друзья не понимают, зачем идти в лес с IT-шниками.

Саша планирует поехать на DebugCamp в сентябре. Это наш регулярный выезд на природу на 20 человек — проводим 2 раза в год. Саша написал нам честно: «Зову всех, но в кругу нет кто согласился».

Знакомо?

Когда вы говорите «пойду в лес с айтишниками на два дня», люди слышат «пойду спать в палатке с коллегами без связи». Картинка в голове - выживание, а не осмысленный выезд.

На самом деле DebugCamp - это два дня с понятной программой. За 48 часов вы:

- Формулируете личный запрос (карьерный, технический, продуктовый)

- Получаете идеи от 10+ коллег — не small-talk, а разбор рабочих задач: приносите свою — группа помогает найти решение

- Проходите квест-ориентирование «Тропа Выживания» с инструктором

- Участвуете в вечернем разборе карьерных вопросов в кругу коллег у костра

Это не «отдохнуть от дедлайнов». Это возможность посмотреть на свою работу и карьеру со стороны - с теми, кто говорит на вашем языке.

Сомневаться - нормально. Вы не один такой.

Если хоть раз думали «а почему бы и нет» - программа здесь

#DebugCamp #DebugSkills #ITмероприятия #поход #нетворкинг

Почему современные интерфейсы иногда усложняют жизнь

Интерфейсы с каждым годом становятся только удобнее: часть задач, например, сейчас можно решить с голосовым помощником. Но новые технологии не всегда делают взаимодействие с системой проще. Пользователи по-прежнему теряются в меню, тратят время на поиск нужных функций и устают от необходимости постоянно принимать лишние решения.

Поговорили об этом с Динарой — она помогает настраивать интерфейсы корпоративных систем для крупных компаний и каждый день ищет баланс между задачами бизнеса, возможностями системы и опытом пользователя.

1️⃣ Как изменилось взаимодействие человека с интерфейсами?

Они стали ближе к человеку. Если раньше компьютер требовал знать команды и мыслить как машина, то сегодня технологии все больше подстраиваются под нас: появились графические интерфейсы, сенсорное управление, голосовые помощники, искусственный интеллект.

Но сама эволюция не гарантирует удобство. Каждое новое решение нужно оценивать не по тому, насколько оно современное, а по тому, помогает ли оно человеку быстрее решать свою задачу.

2️⃣ Почему даже современный интерфейс может утомлять пользователя?

Потому что любая система требует внимания. Если человеку приходится искать нужную функцию, осваивать непривычные сценарии или постоянно принимать лишние решения, растет когнитивная нагрузка. А когда пользователь работает в системе по восемь часов в день, даже небольшие неудобства накапливаются и заметно влияют на его состояние и эффективность.

3️⃣ Получается, «проще» не всегда означает «лучше»?

Именно. Иногда в погоне за минимализмом или новыми трендами мы убираем то, что было интуитивно понятно. 

Хороший пример — автомобили. Многие производители перенесли управление важными функциями на сенсорные экраны. В результате даже простое действие требует отвлечься от дороги. Поэтому сегодня часть компаний возвращает физические кнопки для критически важных функций.

4️⃣ Можно ли создать интерфейс, который будет удобен для всех?

Универсального решения не существует. Есть контекст, задачи пользователя и его привычки. Один и тот же подход может отлично работать в мобильном приложении и совершенно не подойти для сложной корпоративной системы.

Поэтому важнее искать не идеальный, а уместный интерфейс — тот, который соответствует конкретной задаче и условиям, в которых человек будет им пользоваться.

5️⃣ Как понять, что новое решение действительно улучшает интерфейс?

Я бы каждый раз спрашивала себя: станет ли пользователю действительно проще после этого изменения? Если решение выглядит современно, но увеличивает количество действий, заставляет переучиваться или сильнее отвлекает, возможно, это не улучшение, а шаг назад.

→ Подробнее своим опытом Динара поделилась в статье.

Считаем окупаемость WMS через бизнес-процессы: новый выпуск подкаста «Сначала процессы»

В управленческом отчёте маржа и операционные расходы выглядят предсказуемо. На складе часть убытков проходит по статьям, которые в эту отчётность не попадают.

Это шестой выпуск подкаста INTEKEY «Сначала процессы» и второй в тематической серии про окупаемость WMS. Предыдущий выпуск серии считал окупаемость через персонал: зарплаты, текучку, стоимость найма. Этот рассматривает только механику складской рутины, без учёта людей.

Сравнение «12 млн за WMS — дорого» строится относительно нуля. На практике склад уже платит эту сумму каждый день: транспортные компании получают деньги за повторные рейсы из-за ошибок, банки — проценты по кредитам на закупку товара, который физически есть на складе, но его не могут найти.

Брак комплектации 1,5–2% на первый взгляд означает высокую точность. Полная стоимость одной ошибки складывается из нескольких шагов: повторная поездка, приёмка возврата, пересборка заказа, время менеджера на разговор с клиентом, корректировочные документы в бухгалтерии. Для российского B2B это около 4 000 ₽ за случай. При 500 отгрузках в день и 2% брака — больше 200 ошибок в месяц, около 800 000 ₽.

Товар физически лежит на складе, но недоступен для продажи, пока не отражён в системе. Приёмка на 150–250 строк силами трёх человек занимает около 4 часов: разгрузка, подсчёт, разбор накладных, звонки поставщику при расхождениях. Всё это время товар не виден отделу продаж. WMS с ASN (предварительным уведомлением об отгрузке) делает товар доступным к продаже в момент сканирования на воротах и сокращает процесс до 1,5 часов — около 460 000 ₽ в месяц освобождённого ресурса.

Инвентаризация с остановкой склада повторяется четыре раза в год. Прямые расходы на одну такую операцию — около 250 000 ₽ (переработки, доплаты, простои), то есть миллион в год. Цикличный фоновый пересчёт через ТСД убирает необходимость останавливать склад: расхождения фиксируются по мере появления, а не раз в квартал.

Точность остатков около 91% на ручном складе создаёт разрыв между системой и реальностью: закупщик видит в ERP отсутствие товара и заказывает новую партию, хотя старая лежит в другом углу склада. При запасе 90 млн ₽ разрыв 8,5% замораживает около 7,5 млн ₽. При стоимости капитала для бизнеса около 25% годовых это около 160 000 ₽ в месяц дополнительных расходов.

🎧 Выбирайте удобную для вас платформу для прослушивания: https://intekey.mave.digital/

📖 Статья, на которой основан выпуск: https://intekey.ru/articles/skolko-stoit-wms-biznes-processy/

WMS как инструмент контроля затрат на персонал: считаем окупаемость

WMS традиционно относят к статье IT-расходов. Это задаёт неверную точку отсчёта: систему сравнивают с другим ПО, а не с реальной альтернативой — расширением штата.

В новом выпуске подкаста «Сначала процессы» считаем окупаемость через персонал.

Несколько вопросов, которые мы разбираем:

— Почему при росте объёмов дополнительные люди в смене не дают пропорционального роста выработки?

— Куда уходит рабочее время руководителя смены, если задачи раздают голосом и в мессенджерах?

— Что происходит с операционной устойчивостью склада, когда директор по логистике, в чьей голове живёт вся бизнес-логика, уходит?

— Почему ФОТ непредсказуем от месяца к месяцу — и можно ли это контролировать?

— При кадровом дефиците в 30–50% стратегия «нанять ещё людей» остаётся планом?

К выпуску — статья с расчётами по пяти сценариям и Excel-калькулятором.

🎧 Выпуск: https://intekey.mave.digital/ep-5
📖 Статья с расчётами: https://intekey.ru/articles/skolko-stoit-wms-okupaemost-cherez-personal/

Новичкам в аналитике: как готовиться к собеседованию и что повторять 

Эта подборка статей поможет подготовиться к собеседованиям на разные позиции. Вы лучше поймете, как проходят собеседования, какие вопросы могут задать и как грамотно на них отвечать. В материалах собраны примеры кейсов, технических и поведенческих вопросов, а также советы от экспертов. 

Собеседование на бизнес-аналитика: вопросы и как подготовиться. Разбираем, какие блоки вопросов встречаются на собеседовании: про опыт и мотивацию, работу с требованиями, методологии и стандарты, коммуникацию со стейкхолдерами. Делимся советами по подготовке от эксперта с 10-летним опытом в бизнес-анализе.

Собеседование на аналитика данных: какие вопросы задают и как на них отвечать. Рассказываем, как проверяют технические навыки, умение работать с визуализацией и понимание бизнес-процессов. Приводим примеры кейсов и практических заданий, а также советы, как справиться с волнением на интервью.

Собеседование на позицию Data Scientist: о чём спрашивают новичков. Объясняем, что работодатели ждут от начинающего специалиста и какие категории вопросов встречаются: от теории и статистики до поведенческих кейсов. Показываем на примере, как выстраивать ответы по методике STAR.

Как новичку пройти собеседование на должность системного аналитика. Рассказываем, как готовиться к техническому собеседованию, какие вопросы проверяют hard и soft skills и как отвечать на них с примерами удачных и неудачных формулировок.

Освоить профессию в сфере аналитики можно в среднем за год — в зависимости от выбранного курса. А узнать больше о направлениях и задачах разных специалистов можно за несколько часов — это бесплатно. Переходите в каталог и выбирайте направление, чтобы начать учиться — карту привязывать не нужно.

Системный и бизнес‑анализ: 10 бесплатных уроков о требованиях, процессах и архитектуре

Аналитику приходится одновременно разбираться в целях бизнеса, поведении пользователей, устройстве систем и последствиях каждого изменения. Ошибка в требованиях легко превращается в дорогостоящую доработку, а незамеченный риск — в проблему уже после релиза.

Собрали открытые уроки для системных и бизнес‑аналитиков. В программе — ArchiMate и TOGAF, управление рисками, Use Cases, BPMN, нефункциональные требования и архитектурные модели. Уроки проводят преподаватели‑практики: во время встречи можно задать вопросы по теме и посмотреть, как устроено обучение.

Бизнес‑анализ

• 15 июля в 20:00. «Архитектура предприятия: детализация бизнес‑аспектов через ArchiMate 3.2».
  _{Разберём, как описывать бизнес‑слой предприятия и связывать процессы, участников, функции и цели организации.}

• 4 августа в 20:00. «Как аналитику работать с рисками».
  _{Поговорим о выявлении и оценке рисков, которые возникают при изменении процессов, требований и информационных систем.}

• 5 августа в 20:00. «MVP глазами бизнес‑аналитика: от идеи до первых функций».
  _{Рассмотрим, как превратить бизнес‑идею в понятный набор функций и определить состав первой версии продукта.}

• 6 августа в 20:00. «Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере: от бизнес‑требования заказчика до формулирования задачи для разработчика».
  _{Проследим весь путь требования: от запроса заказчика до структурированного сценария и постановки задачи команде разработки.}

• 17 августа в 20:00. «Строим модель в нотации BPMN с помощью ИИ».
  _{Разберём применение ИИ при моделировании бизнес‑процессов и посмотрим, где автоматизация помогает аналитику, а где требует проверки.}

• 18 августа в 19:00. «Строим идеальную бизнес‑архитектуру».
  _{Поговорим о том, как связать цели компании, бизнес‑возможности, процессы и организационную структуру в единую модель.}

Системный анализ

• 21 июля в 20:00. «Данные в TOGAF. Где скрыты? Разбираемся в деталях».
  _{Посмотрим, какое место данные занимают в архитектуре предприятия и как работать с ними в рамках TOGAF.}

• 5 августа в 20:00. «Влияние нефункциональных требований на архитектуру».
  _{Разберём, как требования к производительности, безопасности, масштабируемости и надёжности определяют архитектурные решения.}

• 11 августа в 20:00. «Практическое собеседование системного аналитика».
  _{Пройдём по типовым этапам технического интервью и вопросам, с которыми системные аналитики сталкиваются при поиске работы.}

• 20 августа в 20:00. «Аналитическая дженга: как проектировать и управлять изменениями системы с помощью BACCM, (4+1) и C4, чтобы архитектура не рассыпалась».
  _{Разберём, как применять аналитические и архитектурные модели для оценки изменений и сохранения целостности системы.}

Больше бесплатных уроков июля смотрите в дайджесте.

А если для вас актуален карьерный переход в системном анализе, читайте полный разбор тестового задания на 2026 год.

Telegram-канал как продукт: что я понял только после запуска

Когда запускал платный канал, думал что весь фокус на контент. Сделай хороший контент, люди будут платить.

Как бы не так.

Первое. Люди не покупают контент, они покупают доступ к человеку. Два канала с одинаковым качеством материала показывают разную конверсию если у одного автора есть лицо, история и голос, а у другого просто полезные посты. Если в контенте нет тебя как личности, то он на фиг ни кому не нужен, если только это не контент для взрослых, конечно же.

Второе. Удержание в Telegram другое чем где-либо ещё. От email-рассылки отписываются легко, из закрытого канала уходят реже. Не потому что контент лучше, а потому что канал это сообщество. Человек уходит не от контента, он уходит от людей. Это меняет то как нужно думать про churn.

Третье. Первый дни решает почти всё. Если подписчик не вовлёкся в сразу, он скорее всего не будет продлевать подписку. Онбординг в Telegram продукте это не приветственное сообщение, это целый сценарий первых взаимодействий и чётко выстроенная структура информации внутри канала.

Всё это звучит очевидно когда читаешь. Не очень очевидно когда запускаешь.

Кто строил платные продукты в Telegram, что стало главным сюрпризом?

Подборка вебинаров на июль

Вы просили — мы сделали. Повторяем вебинары про работу с данными в облаке: от развертывания платформы до ETL-процессов и полноценной BI-аналитики. Регистрируйтесь, чтобы спросить экспертов о важных деталях и получить ответ.

Как развернуть платформу данных в облаке и подготовить данные для аналитики
Покажем, как быстро развернуть managed-сервисы Evolution Data Platform, подключить источники данных и построить пайплайны для подготовки данных к аналитике. Разберем интеграцию с PostgreSQL, ADB, S3 и настройку автоматического обновления — без долгого погружения в инфраструктуру.
🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, аналитики, архитекторы данных.
📅 Когда: 16 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

ETL в облаке: от хаоса к управляемым процессам
Покажем, как выстроить надежную ETL-платформу в облаке на базе Evolution Data Platform. Разберем интеграцию разрозненных источников, управление метаданными и оркестрацию — и покажем всё это в live-демо: от извлечения данных до готовой витрины.
🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, DevOps, руководители дата-команд.
📅 Когда: 23 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Evolution Managed BI: все возможности BI-сервиса в облаке
Разберем, как получить максимум от Evolution Managed BI: подключить источники данных, настроить интерактивные дашборды, кеширование запросов и автоматические алерты. Покажем продвинутые возможности сервиса — от виртуальных датасетов до управления доступом.
🧑‍💻 Для кого: аналитики, BI-разработчики, руководители дата-отделов.
📅 Когда: 30 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Почему документация FineBI не научит вас FineBI

Справочник и учебник, это разные жанры. Документация FineBI хорошо отвечает на вопрос «как настроить конкретную функцию», но только когда вы уже знаете, что искать. Последовательности тем, практики и заданий в ней нет. В итоге новичок тратит больше времени на поиск материалов, чем на сам продукт.

Александр Ларин, руководитель центра обучения и технической поддержки GlowByte, собрал карту источников в одной статье: документация и Learning Center от FanRuan, бесплатные видеокурсы, русскоязычные Telegram-сообщества, где вопросы закрываются быстрее, чем через поддержку, и бесплатные образовательные ретриты с кейсами Tele2, Уралсиба и Циан.

Внутри готовый маршрут для новичка: с чего начать, куда идти за ответом на конкретный вопрос и как не мониторить десяток площадок вручную.

Читать разбор: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/1054608/

За последние пять лет я разместил на Хабре более 300 статей, которые в совокупности получили свыше 7 млн прочтений и несколько десятков тысяч лайков. На мой взгляд, Хабр был лучшей UGC-площадкой в Рунете – поэтому основную версию всех своих материалов я размещал именно здесь, и ссылался со своего канала сюда же.

К сожалению, вчера администрация ресурса написала мне, что Хабр – это «только про айтишку и околоайти», а всякие темы про финансы и инвестиции там вообще ни к месту. И если я буду продолжать тут писать про такое – то придется «расчехлять санкции» в мой адрес.

Так что, уважаемые айтишники, я вынужден избавить вас от своего присутствия на Хабре. Надеюсь, вы наконец обретете счастье в этом прекрасном мире, где никто не говорит про процентные ставки, а бородатые программисты при словах «среднегодовая доходность» краснеют и в ужасе зажимают руками уши.

Если вдруг кто-то хочет не терять со мной связь и продолжать читать мои материалы – найти меня можно в Телеграме.

5 граблей, на которых умирают торговые боты

Большинство торговых ботов умирают не потому, что стратегия оказалась неверной. Они умирают потому, что бэктест втихую прочитал завтрашнюю свечу. Потому что процесс упал посреди исполнения ордера и открыл позицию дважды. Потому что биржа отвергла ордер, а бот продолжил торговать призрак.

Стратегия - никогда не была сложной частью. Сложной частью была инфраструктура.

«Это работало в бэктесте» ничего не значит, если в live крутится другой код

Стандартный путь продакшенизации стратегии - это её переписывание: исследовательский ноутбук превращается во вторую, собранную руками боевую систему со своей логикой ордеров, своими багами, своим расхождением. Теперь у вас две стратегии, которые выглядят одинаково, а ведут себя по-разному ровно тогда, когда это важнее всего. Например, на момент бектеста все свечи уже закрыты, а в live текущая свеча всегда в статусе pending и её параметры меняются

Ошибка, которая открывает позицию дважды

Бот, обновляющий позицию в момент, когда процесс умирает - OOM, деплой, скачок питания, просыпается с испорченным состоянием: наполовину открытая позиция, неправильный cost basis, выход, который так и не зарегистрировался. Восстановление руками - это место, где утекают деньги.

Ордер, который биржа молча отвергла

Тихий убийца live-торговли: биржа отвергает, отваливается по таймауту или наливает частично - и внутреннее состояние вашего бота больше не совпадает с реальностью. Фикс из учебника - рукописный try/catch с откатом вокруг каждого ордера - это ровно тот код, который ломается на том краевом случае, который вы не предусмотрели.

Десять стратегий, один счёт, экспозиция 100%

Проверки риска по каждой стратегии в отдельности упускают очевидную портфельную истину: десять стратегий, каждая «рискует 10%», - это один счёт, рискующий всем. Открыть сразу 10 позиций не хватит капитала

Получение внешних данных через Crontab

Cron с парсингом внешних данных работает в другом процессе по системным часам - бесполезно в бэктесте, который проигрывает месяц за секунды. Так же как неполные свечи в live, на момент backtest база данных содержит больше записей, так как момент в прошлом уже завершен

Лето и ИТ: как их совместить с прицелом на будущее? Отправьте резюме к нам в SSP SOFT

Про нас как работодателя: компания SSP SOFT работает в сфере заказной разработкой ПО и предоставляет выделенные команды по модели ИТ-аутсорсинга для крупных клиентов. Размер компании — мы «средний бизнес» с числом сотрудников около 500 человек, и с проектами федерального уровня.

Рабочие места у нас в московском офисе, в ЦАО у самой Красной площади. А еще вакансии в департамент в Томске и почти всегда на «удаленку» из любой точки России.

Ищем сотрудников — живых, неравнодушных, готовых пробовать новое. Тех, кто не боится сложного, не бежит от нестандартного и умеет видеть результат за строчками кода.

Почему вам у нас понравится:
— Здесь интересно применять знания на реальных проектах, а не просто «отрабатывать ставку»
— Здесь не боятся обсуждать сложные вопросы
— Здесь работа оставляет силы на семью, хобби и желание развиваться

Что мы даем взамен:
— Гибкость: удаленка, офис в Москве или Томске, гибридный формат
— Поддержку здоровья и обучения (ДМС и курсы по твоему выбору)
— Атмосферу, где твое мнение важно

📢 Мы ищем прямо сейчас (актуальность проверяйте по ссылке на хх ниже):

1️⃣ DevOps Engineer (MLOps)
2️⃣ Ведущего аналитика 1С (финансовый контур, КТ 2000)
3️⃣ Функционального архитектора 1С
4️⃣ SAP WMS Консультанта
5️⃣ Tech Lead (финтех, инвестиции)

Подробности о вакансиях читайте на нашей странице ХХ.ру, но там откликаться необязательно. Ждем резюме напрямую в ЛС нашей HR Lead (https://t.me/AONikitina).
Не забудьте добавить «секретную фразу» в сопроводительное письмо, «Увидел(а) вашу вакансию на Хабре».

Желаем всем хабровцам успешной карьеры в 2026 году 🚀

Чеклист перед запуском торгового бота

Заперли физика, химика и экономиста,на необитаемом острове с банкой консервов.  Физик предлагает разбить её камнем, химик — нагреть на костре. Экономист говорит: «Предположим, у нас есть открывашка».

• Path-aware exits
  
  Плохо: PnL считается по close, ни одна сделка не закрыта по SL
  Хорошо: OHLC-реплей внутри свечи, intra-candle SL/TP
  

• Look-ahead bias
  
  Плохо: Ручной параметр времени, индикатор на всём массиве
  Хорошо: Ambient-контекст, данные только до текущего тика
  

• Комиссии + слиппедж + leverage
  
  Плохо: PnL по миду, без комиссий, +0.3% это минусовая статегия ниже комиссии
  Хорошо: На момент холда считается стоимость обслуживания leverage, fees
  

• Размер выборки
  
  Плохо: <30 сделок, Sharpe Ratio в космосе, tail-driven
  Хорошо: N/A вместо фейка при недостатке данных, гейты ≥10 сигналов / ≥14 дней
  

• Crash-recovery
  
  Плохо: Нет атомарной записи, рестарт с нуля
  Хорошо: Atomic writes, graceful shutdown
  

• Адаптер биржи
  
  Плохо: Не отправлял реальный ордер
  Хорошо: Если покупателя/продавца не нашлось, не закрываем позицию и в бд

Дайджест ближайших мероприятий онлайн-магистратуры «Науки о данных» центра «Пуск» МФТИ

1️⃣ Эфир «Что происходит с рынком Data Science и как действовать специалисту»

💡О чем поговорим:

— Как ИИ-агенты меняют работу аналитиков, дата-сайентистов, ML- и дата-инженеров.

— Какие навыки помогают выделиться на рынке.

— Какие задачи в Data Science автоматизируются быстрее всего.

— Что сейчас чаще проседает у кандидатов на собеседованиях.

— На что делать упор в обучении, резюме и портфолио.

— Как искать первую работу в Data Science и развиваться дальше, если вы junior или middle.

— Какие карьерные траектории есть в ML, Data Engineering и Data Analysis.

Эфир подойдет тем, кто:

— рассматривает переход в Data Science из разработки, инженерии, аналитики, математики или другой смежной области;

— думает, стоит ли сейчас идти в Data Science и с чего начать;

— уже работает с данными и хочет понять, как расти дальше;

— готовится к поступлению в онлайн-магистратуру «Науки о данных» МФТИ;

— хочет разобраться, какие навыки действительно важны для карьеры в Data Science в 2026 году.

Спикер: Александр Толмачев — директор по машинному обучению и анализу данных (CDO). Он преподает анализ данных и моделирование в Сколково, выступает генеральным продюсером конференции Data Day, руководил дата-функцией в Ozon Банке и создал курс «Инженер данных» в Яндекс Практикуме.

Когда и где: 📅 24 июня (среда), онлайн ⏰ 19:00

🔜 Регистрация

ТГ https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1781603707275

ВК https://vk.com/app6379730_-224205661#l=22&auto=1

2️⃣ День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ «Науки о данных»

Встречу проведет Юлия Соболь, руководитель онлайн-магистратур МФТИ.

💡 На эфире обсудим:

— Тренды и возможности рынка Data Science в 2026 году.

— Применение знаний, получаемых в магистратуре, для решения реальных задач.

— Формат обучения: структура дисциплин, занятия, командная работа.

— Стажировки у индустриальных партнеров МФТИ и совместные проекты студентов.

— Советы по успешному старту в Data Science и развитию портфеля проектов.

Также ответим на все ваши вопросы.

👥 Гости эфира:

Даниель Щебентовский — ведущий эксперт-консультант программы, Lead ML в международной финтех-компании, владелец московского хаба Open Data Science (ODS).

Майя Котыга — ведущий аналитик данных в Ростелекоме, выпускница программы «Науки о данных» 2026 г. Раскроет тему «финансовой окупаемости» образования через стипендии и гранты, исходя из личного опыта. Вы узнаете о возможностях магистратуры и о том, как университет поддерживает своих студентов.

Дата: 25 июня (четверг) Время: 18:00 (Мск)

🔜 Регистрация

ВК: https://vk.com/app6379730_-224205661#l=20&auto=1

ТГ: https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1781600819b3f6f0619f03

Дал большое интервью изданию Tazabek (деловое медиа Кыргызстана, входит в группу АКИpress) — про то, как мы с командой, начав с мобильного оператора, за пять лет собрали полноценную экосистему «Мой О!»: 3,5 млн клиентов и 10+ млн загрузок при населении страны около 7 млн.

Поговорили о том, что обычно остаётся за кадром историй успеха:

• Почему телеком-финтех редкая история масштабного успеха не зависимо от географии, ведь стратегии и технологии у всех примерно одинаковые, но экосистемы получились не всех.

• Какое архитектурное решение мы приняли на старте и ни разу не пожалели – про «сквозные», но не единые буквально данные, идентификацию и клиентский опыт.

• Как устроенбаланс между скоростью и регулятором, и почему регуляторная песочница Национального банка — история не только про нас, но и про всю страну.

• Трансграничные коридоры с Kaspi и Uzum — первые прямые финтех-коридоры в Центральной Азии.

• Куда всё движется дальше: AI в каждом домене – от скоринга и антифрода до регуляторики.

И главный вывод, к которому мы пришли за эти годы: люди важнее технологий. Все провалившиеся проекты имели лучшие в мире технологии. Не хватило людей, которые собрали бы из этого работающую экосистему под конкретную страну.

Полный текст

А пока вопрос к вам: какие локальные финтех- или экосистемные проекты в ЦА и СНГ вы видели вблизи — и на чём они споткнулись? Интересны конкретные кейсы.