Всё о сеньор-разработчиках в новом эпизоде подкаста«Свободный слот»! Вместе с Сашей Прокшиной, Пашей Федотовым и Сашей Афёновым выясняем, как разблокировать звание senior и почему таких инженеров нельзя поместить в обычную матрицу компетенций. Разбираемся:
как выглядит головоломка из сеньорских навыков, опыта и подходов?
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
Управление качеством данных выводит бизнес-процессы на новый уровень
ОТП Банк представил инновационный подход к управлению качеством данных. Об этом 24 сентября 2025 года на 10-м форуме «Управление данными — 2025» в Москве рассказал Николай Шевцов, директор дирекции по управлению данными ОТП Банка. В ходе своего доклада он представил анализ практического опыта построения сквозной системы управления данными (Data Governance), которая успешно работает в ОТП Банке уже более 2-х лет. Особое внимание было уделено презентации инструмента, позволяющего в реальном времени отслеживать сотни критических показателей по всему массиву данных финансовой организации – автоматическим проверкам данных.
«Новый подход, основанный на принципе «Data Quality by Design», позволил не только значительно повысить надежность информации, но и добиться значительной экономии средств, превратив контроль качества данных из статьи расходов в мощный стратегический актив, улучшающий финансовый результат компании», - отмечает Николай Шевцов.
По словам эксперта, традиционные системы контроля «качества данных» часто ассоциируется с рутинными отчетами и бесконечными ручными проверками. Бизнес-пользователи сталкиваются с ошибками в отчетах, а аналитики тратят до 70% времени на исправление инцидентов, что приводит к замедлению процессов и выгоранию сотрудников. Решение ОТП Банка кардинально меняет эту парадигму.
Основной элемент новшества — централизованная Data Governance платформа, которая хранит все метаданные – бизнес-глоссарий, каталог данных, домены, владельцев, процессы. Ее ключевое отличие заключается в интеграции BRD (Business Requirements Document) и FSD (Functional Specifications Document) в платформу как структурированных объектов, а не разрозненных документов в Word или Confluence. Глубокая автоматизация и интеграция контроля на этапе разработки любых data-продуктов позволяет бизнесу и IT работать в едином контуре, обеспечивая прозрачность и скорость реагирования на инциденты.
Также платформа обеспечивает сквозной мониторинг сотен критических показателей в реальном времени, автозакрытие инцидентов и оперативные уведомления, что дает бизнес-пользователям полный контроль над операционными задачами, а специалистов почти полностью освобождает от рутинных процессов, оставляя больше времени для решения стратегических задач.
«Благодаря тому, что создание DQ-проверок мы встроили в Framework разработки Data – продукта, 75% проверок создаются теперь автоматически на основе бизнес-правил, без участия человека. Таким образом, мы смогли прийти к значительному ускорению процессов – меньше минуты на создание проверки качества данных против 10-15 минут режиме ручной поверки. И добились снижения операционной нагрузки на команды в сотни раз. При этом почти на треть вырос уровень качества данных, потому что мы успеваем проверять то, до чего раньше не доходили руки. Как результат – на 25% сокращены затраты на решение инцидентов качества данных за счет автоматизации рутинных операций», - пояснил Николай.
По словам Шевцова, команде ОТП Банка удалось встроить «ген качества» в ДНК бизнес-процессов, что открывает новые возможности для увеличения эффективности ML- моделей для работы искусственного интеллекта.
Всего один час — и вы тратите на облако меньше 💸☁️
Облачная инфраструктура растет, расходы тоже, а следить за ними становится все сложнее... Мы вас понимаем — и зовем на вебинар, где расскажем, как сэкономить без сокращения ресурсов и мощностей.
О чем поговорим на встрече:
Покажем реальные кейсы, как управлять расходами в личном кабинете Cloud.ru.
Как перестать считать траты вручную — и начать автоматически.
Как настроить уведомления и лимиты, чтобы быстро реагировать на превышения.
Расскажем, как найти неэффективные ресурсы и сократить их использование.
Как настроить подробную аналитику, тестирование и фильтры.
Как сэкономить еще больше, если использовать бесплатные возможности Evolution free tier 😉
📅 Когда? 7 октября в 11 по мск.
📍Где? Онлайн. Регистрируйтесь на вебинар по ссылке →
А пока ждем встречи, спросите у AI-помощника Клаудии, как оптимизировать ресурсы в вашем облаке — найти Клаудию можно в личном кабинете Cloud.ru.
Как писать код, чтобы ломать лёд? Нестандартная модель #1
Гринатом совместно с N+1 запустил серию подкастов «Нестандартная модель».
В Арктике даже атомному ледоколу нужны надёжные прогнозы, чтобы суда могли идти безопасно. Одну из таких систем предсказаний строят в Гринатоме. Обычные метеомодели на высоких широтах почти бесполезны: станций мало, данных не хватает, а алгоритмы не рассчитаны на хаос арктического климата.
Инженеры собирают спутниковые и радиолокационные снимки, нанимают метеоэкспертов и обучают сверточные нейросети выуживать из обрывков информации ключевые параметры — скорость ветра, направление течений, толщину и скорость нарастания льда. Но, чтобы предсказать погоду в Арктике, одной математики мало — нужна еще и география.
Алгоритмы, комбинируя десятки метеопоказателей, позволяют предсказывать ледообразование почти в десять раз точнее, чем прежние модели, а также помогают строить точные маршруты. Так рождается «Яндекс Навигатор для Северного морского пути».
Об этом и не только Андрей Коняев с замдиректором Центра «Цифровая Арктика» в АО «Гринатом» Александром Любинским говорят в первом эпизоде нового подкаста «Нестандартная модель». А также вспоминают любимые математические задачи и пытаются понять, каково это — верифицировать прогноз там, где природа не оставляет второй попытки.
Работать в одной команде много лет или менять их несколько раз в год
Обсудили с девчонками-тестировщицами Контура. 💅 Капа Потапова шесть лет в одной команде, Катя Заусова — из бюро тестировщиков, меняет проекты и контекст задач каждые несколько месяцев.
Постоянная смена команд вызывает чувство одиночества и отсутствия долгосрочных связей с коллегами
Меняет команды: Я в команде бюро год и это был мой самый главный страх, что когда перейду туда, то лишусь коллег, с которыми можно пообщаться, попить чай, потусить в свободное время. Но этот год показал обратное: бюро тестировщиков — это тоже команда, у нас есть свои традиции, общение и мероприятия. Это всё позволяет чувствовать себя частью чего-то большого и важного. Но я ещё и сама по себе человек активный, мне важно знакомиться и общаться.
Не меняет команды: Вот! Это самое главное. Мне — наоборот, чтобы сблизиться с коллегой, нужно больше времени — иногда и года не хватает. Я в своей команде уже больше шести лет, и многие коллеги стали роднульками. Но чтобы к этому ощущению прийти, нам нужно было сделать кучу совместных проектов.
Когда работаешь в одной команде, можно решать более интересные задачи, чем когда всё время меняешь её
Не меняет команды: Когда ты работаешь очень долго в одном проекте и одной команде, ты уже знаешь все нюансы и какие там есть проблемы. Не просто «копаешь от рассвета до заката», а понимаешь суть — почему надо сделать так, а не иначе, с чем можно столкнуться в процессе. Для меня интересные проекты — это те, в которых есть неочевидное, когда надо поковыряться, договориться с кем-то.
Меняет команды: В бюро тестирования интересно то, что первое время ты делаешь те задачи, которые никогда ещё не делал. Здесь процессы нужно поднимать с нуля, например, настроить автоматизацию или ревью аналитики. В одном из моих прошлых проектов нужно было выстроить стратегию тестирования, а там были одни разработчики и в итоге всё превратилось в стратегию автоматизации: разбирались, что мы покрываем автотестами, когда это делаем и в каком количестве.
Работа в одной команде даёт больше чувства значимости в успехе продукта
Меняет команды: Конечно, потому что ты регулярно вносишь свою лепту. Но тут ещё важно, чтобы команда рассказывала о своих результатах и успехах, вакуума быть не должно, когда человек думает «У меня есть одна зона ответственности, а на другие даже не смотрю». Чтобы чувствовать свою значимость, тебе нужно хотя бы видеть продуктовые метрики фич.
Не меняет команды: Я бы ещё добавила, что далеко не всем важно ощущать себя частью успеха команды. Бывают люди, которым важно только понимание того, сколько они зарабатывают и возможен ли рост: остальное не очень волнует. Наверное, когда ты приходишь в команду, которая только стартует, и если у тебя есть возможность заложить какой-то фундамент, то в дальнейшем ты будешь чувствовать себя причастным к этому процессу.
Работа в одной команде может привести к выгоранию из-за однообразия
Не меняет команды: Любая работа может, если неправильно распределять ресурсы и не соблюдать баланс, работать по выходным и круглосуточно. Это не зависит от того, в команде ты или в бюро. К потере интереса скорее приведёт монотонность и рутина. С другой стороны, постоянный хаос тоже может быстро надоесть.
Я спасаюсь тем, что у меня много непроектных активностей, например, мероприятия и обучение.
Работа в разных командах позволяет предложить свежий взгляд на задачи, что ценно для продукта
Меняет команды: Главное не применять этот свежий взгляд резко и ультимативно, обрубая всё, что было до этого. Потому что всё новое — это стресс, и каким бы не был продукт, поначалу обновления будут тяжело и долго внедряться.
Не меняет команды: Когда работаешь в бюро, то видишь разные команды с разными подходами. Это прикольно с точки зрения того, что ты так наращиваешь свой опыт и насмотренность, и поэтому у тебя для всех всегда будет пул решений на любой вкус.
Мы готовим этот вебинар совместно с GenAI LAB — одной из ведущих команд в русскоязычном AI-сообществе с портфолио из 100+ реализованных проектов и 50+ собственных моделей
Вместе с экспертом GenAI LAB разберем одну из самых актуальных технологий 2025 года — Retrieval-Augmented Generation — на практических кейсах, понятных DevOps-инженерам
Программа вебинара:
✔️ Базовые понятия — что такое RAG, эмбеддинги и векторные базы данных
✔️ Практический разбор — сборка работающего RAG на примере телеграм-канала: выгрузка данных, векторизация и интеграция с ботом
✔️ Автоматизация через n8n — построение пайплайна без написания кода
✔️ Проблемы и решения — что может пойти не так в продакшене и как это избежать
✔️ Развитие технологии — графовый RAG и подходы без использования векторов
Спикер: Андрей Богомолов — co-founder и CTO GenAI LAB, CTO Nlogic, эксперт Сколково с более чем 10-летним опытом в AI-разработке
Почему это важно для DevOps-инженеров:
• RAG позволяет создавать интеллектуальные системы для работы с документацией, логами и базой знаний
• Технология уже используется в современных DevOps-стэках
• Полученные знания можно сразу применять в реальных проектах
Давайте помечтаем или как я вижу адекватный мир трудоустройства в будущем:
1. Соискатель проходит собеседование, в котором раскрываются его ключевые компетенции и владение конкретными инструментами в рамках этих ключевых компетенций, а результат собеседования действителен в течении года.
Для разработчика моб. приложений например нужно подтвердить что ты можешь делать моб.приложения и что ты можешь делать их с использованием Jetpack Compose (выбрал пример из своей сферы Android-разработки потому как она мне близка, можно провести аналогию для других сфер). Понятно что ключевых компетенций и инструментов для их применения может быть больше.
Собеседование проходит в рамках любой компании которая возьмется это собеседование провести. Ключевые компетенции и инструментарий для каждой компетенции обговариваются перед собеседованием. Если соискатель и работодатель совпадают по ключевым компетенциям на 80% и более, и по конкретному инструментарию на 60% и более - проводится собеседование.
Для этого работодателю следует определить список ключевых компетенций для заполняемой должности и список инструментов для каждой компетенции, и предоставить их соискателю.
А соискателю следует ознакомиться с этим списком и решить хочет он пройти это собеседование и работать применяя эти компетенции и инструменты или нет.
Во время прохождения собеседования записывается видео которое можно свободно использовать и распространять для любых целей, будь то подготовка к собеседованию, разрешение спорных ситуаций, переиспользование видео собеседования для устройства на работу в другие компании.
Результатом собеседования является видео встречи и это видео может быть использовано для устройства в любую компанию без прохождения дополнительны собеседований.
Видео действительно 1 год, через год компании вправе запросить пройти собеседование снова.
Видео доступно как сотруднику так и компании, так и любым другим компаниям когда соискатель в поиске работы.
Соискатель имеет право запросить повторное собеседования через 1 месяц после прохождения предыдущего. Тогда предыдущий результат собеседования заменяется новым. (1 месяц между собеседованиями можно затратить на подготовку и освоение тем по которым показал слабый результат, чтобы его улучшить)
Практика переиспользования результатов хорошо зарекомендовала себя в разработке, так давайте перенесем этот опыт и в сферу трудоустройства. Это позволит сохранить время, нервы и деньги как компаниям так и сотрудникам.
2. Работодатель предлагает зарплату соискателю, такую какую считает нужной и возможной исходя из своих рисков и возможностей.
Не пытается выведать зп ожидания у соискателя. Не пытается прогнуть соискателя на более низкую зарплату.
Просто предлагает свои условия, как владелец бизнеса.
Соискатель соглашается на эти условия или нет.
Предложение оффера и согласование ЗП тоже происходит при личной встрече. Записывается на видео и может быть переиспользовано как соискателем так и компанией.
Работодатель имеет право предложить новый оффер через 7 дней. (Эти 7 дней можно затратить на обдумывание стратегии бизнеса и согласование бюджета)
Соискатель в решении о ЗП руководствуется своими реалиями и возможностями рынка.
3. Соискатель может найти работу на сайте компании без использования сторонних сервисов.
Каждая компания выставляет в открытый доступ список вакантных мест (3 разработчика, 2 дизайнера и т.п.)
Так же компания выставляет список людей их контакты и видео-результаты тех которые уже собеседуются на должность. (Так процесс наема будет открытым и наглядным, это так же позволит найти свободные места, поможет избавиться от чрезмерного наплыва соискателей, и поможет подготовиться соискателям к собеседованию)
Вот как-то так, такие мечты :)
Я думаю это позволит изменить ситуацию на рынке труда в лучшую сторону, на пользу и сотрудникам и компаниям, а что думаете вы?
P.S. Вообще конечно лучше вообще собеседования отменить. Давать на выбор: сделать ТЗ или отправить портфолио с проектами. А собеседования проводить только с целью знакомства.
Разработчик, популяризатор браузерного гейминга и эмуляции, а также техноблогер Никита Аксёнов (aka Carter54) представил классическую игру «Сапёр» в Telegram.
«Вот Вам ещё одно маленькое развлечение, которое я сделал просто по приколу. Настоящий классический Minesweeper, более известный у нас как „Сапёр“. Логическая игра и убивалка времени теперь прямо в телеге. Поиграть можно здесь», — пояснил автор проекта.
Очень часто вижу совет: «Хочешь найти идею? Просто спроси у ChatGPT». Но если реально хочу откопать живую идею и проверить рынок — иду не к ИИ, а в данные. Вот список сервисов, которые для этого использую 👇
🔎 Аналитика запросов
Answer the Public — строит карту поисковых запросов на основе автокомплитов Google. Помогает понять, как реально формулируют вопросы пользователи.
Semrush — мощный SEO-инструмент: ключевики, конкуренты, источники трафика. Удобен для оценки ниши и поиска новых идей.
Wordstat Yandex — статистика по ключевым словам в Яндексе. Полезно для анализа российского рынка.
Google Trends — показывает динамику интереса к запросам во времени. Отлично подходит, чтобы понять: хайп это или долгосрочный тренд.
📊 Аналитика посещаемости сайтов
Similarweb — оценка трафика сайта, источники, география. Можно подсмотреть, откуда растут конкуренты.
📱 Аналитика мобильных приложений
Sensor Tower — трекает загрузки и выручку приложений. Полезно для оценки рынка мобильных продуктов.
Appmagic — похож на Sensor Tower, но с более детальными срезами по нишам. Удобен для ресёрча идей.
App Store Spy — анализ ключевых слов и позиций приложений в сторе. Помогает с ASO.
Read Reviews — парсинг отзывов из магазинов приложений. Можно быстро выявить боли пользователей.
🏢 Аналитика юрлиц (Россия)
Rusprofile — финансы, учредители, судебные дела. Полезно для проверки конкурентов или потенциальных партнёров.
Очевидно (вспоминается эти знаменитые “очевидно” и “нетруднопоказать” у Ландавшица*), мы находимся в острейшей фазе смены парадигмы, вызванной сами знаете чем.
Вот три архетипа реакции на смену:
1. "Цифровые аборигены" (молодое поколение)
· Отношение к парадигмам: Для них нет "старой" и "новой" как конфликтующих догм. Есть "инструмент А" и "инструмент Б". Они мультипарадигмальны по своей сути.
· Психология: Не обременены глубокими инвестициями в старую систему. Гибкость и способность к быстрому переключению контекстов — их естественное состояние.
· Позиция: Низкие риски, высокие возможности. Они находятся в идеальной позиции, чтобы оседлать новую волну.
2. "Опытные стратеги" (пережившие не одну смену)
· Ключевой актив: Не знания, а метанавык — стратегия адаптации к изменениям. Они умеют оценивать не сиюминутную моду, а стратегический выигрыш.
· Поведение: Освоение идет "медленно, но идет". Это не медлительность из-за нежелания, а обдуманный темп. Они тратят время на оценку, фильтрацию шума и целенаправленное изучение, чтобы интегрировать новое в свою существующую robust-модель мира.
· Позиция: Самые устойчивые и ценные игроки в долгосрочной перспективе. Они не поддаются панике, но и не останавливаются в развитии.
· Главная проблема: "Эффект колеи" (sunk cost fallacy). Они только что заплатили высокую "цену входа" (время, усилия, обучение) и достигли в старой системе авторитета, веса и комфорта. Новая парадигма обесценивает их недавно приобретенный капитал.
· Психология: Страх потери, уязвимость, фрустрация. Их теснят младшие, которые оказываются "впереди", не пройдя этот тернистый путь.
· Траектория: Классический "цикл отрицания":
1. Отрицание: "Это просто игрушка/мода, которая скоро пройдет".
2. Сопротивление: "Давайте докажем, что старая система лучше. Заблокируем это здесь". Активное противодействие распространению нового.
3. Проигрыш: Реальность побеждает. Рынок, руководство или сообщество принимают новую парадигму. Эти люди оказываются на обочине, их авторитет разрушен, а навыки устарели.
Возможное "лечение" или управленческая стратегия, вытекающая из него:
· Для Лидеров и Компаний:
· Не винить 3-ю группу, а понять их боль. Их сопротивление — это не глупость, а рациональная (хотя и ошибочная) защита своих инвестиций.
· Использовать 2-ю группу ("Опытных стратегов") как агентов изменений. Их авторитет и взвешенный подход могут помочь перевести 3-ю группу из стадии отрицания в стадию принятия.
· Создавать "безопасные" условия для обучения 3-й группы. Подавать новое не как "полную замену старого", а как "эволюционное расширение". Дать им возможность стать менторами для 1-й группы в обмен на обучение у них же — создать взаимовыгодный обмен.
· Для человека из 3-й группы (самый сложный случай):
· Осознать, что это не личная атака, а объективный процесс. Это случается со всеми.
· Сделать болезненный, но необходимый шаг: "убить в себе эксперта" в старой парадигме и снова стать "учеником". Это огромный удар по эго, но это единственный путь.
· Начать с маленьких шагов внутри новой парадигмы, чтобы получить первый положительный опыт и снизить страх
* у нас был такой анекдот: едут Лифшиц и Ландау в троллейбусе на работу, обсуждают свой учебник по теоретической физике. Ландау говорит: Слушай тут в принципе понятно как доказать, но по хорошему строго надо еще одну главу запилить, на что Лифшиц отвечает: Давай тогда просто напишем «нетрудно показать….»
Нам нужно сделать что-то вроде IT-профсоюза чтобы защитить людей от произвола работодателей, нанимателей и продавцов курсов.
Так как дело обстоит сейчас - никуда не годится.
IT-специалистов за людей не считают, независимо от стажа и ранга, будь ты junior, middle, senior или teamlead, ты сталкиваешься с проблемами при трудоустройстве.
Понятное дело что мы уже попривыкли к такому обращению, но разве нас это устраивает?
Меня - нет.
Причем страдаем не только мы - трудяги, но и сами наниматели и работодатели, потому что все мы в одной лодке.
Сейчас на рынке труда разработчики грызутся между собой за кость щедро брошенную со стола "хозяина". Ситуация напоминает описанную в теории игр "Дилемму заключенных"(там где про равновесие Нэша), когда напарники действуют друг-другу и себе в минус, и выигрывает всегда 3-я сторона, из-за того что напарники не имеют возможности общаться друг с другом.
Но мы то не заключенные, мы то слава богу свободные!
И у нас есть возможность общаться друг с другом и договариваться для получения обоюдовыгодных результатов.
Я сам технарь и пару десятков лет прожил как интроверт, замкнутым сам в себе, одиночка. Не надо так.
Мы можем общаться и достигать совместных успехов, защититься от произвола нанимателей и перестроить этот рынок труда. Тем более сейчас, когда он на пике своей несостоятельности.
P.S. если такое объединение уже есть - дайте ссылку, я впишусь P.P.S не знаю что точно надо делать, но решил что буду что-то делать, телеграм канал лишнее таких уже куча а воз и ныне там, очевидно чего-то не хватает, пока можно обсуждать здесь
От диагностики к действию: три обязательных шага перед разработкой стратегии компании
После завершения диагностики бизнеса, когда метрики собраны и бизнес-модель проработана, многие руководители допускают ключевую ошибку — сразу переходят к разработке глобальной стратегии. На основе опыта управления компаниями в кризисных ситуациях я вывел три обязательных этапа, которые необходимо пройти до стратегического планирования.
Первым делом мы проводим стресс-тест денежного потока по трем сценариям:
Снижение выручки на 20% в течение квартала
Потеря ключевого клиента (15+% от выручки)
Одновременное возникновение операционных кризисов
Инструменты:
Модель денежного потока в Excel/Google Sheets с чувствительностью параметров
Дашборд основных финансовых показателей
Регулярный (еженедельный) контроль свободного денежного потока
Результат: понимание реального горизонта планирования. Если компания имеет менее 3 месяцев финансовой подушки, стратегия роста бессмысленна — сначала нужно обеспечить выживание.
2. Аудит операционной команды: диагностика человеческого капитала
Метрики показывают «что происходит», но только люди могут объяснить «почему». В первые недели после диагностики я провожу серию структурированных интервью с ключевыми руководителями.
Методология:
45-минутные сессии один на один
Единый список вопросов для всех участников
Фиксация не только ответов, но и невербальных реакций
Ключевые вопросы:
«Какие три решения за последний год вы считаете ошибочными и почему?»
«Если бы вы получили полномочия CEO на 24 часа, что бы вы изменили в первую очередь?»
«Какие неочевидные возможности мы упускаем на рынке?»
Анализ результатов: выявление скрытых конфликтов, определение реальных (а не декларируемых) центров влияния, оценка потенциала текущей команды.
3. Быстрые победы: создание импульса для изменений
Долгосрочная стратегия требует месяцев для реализации, но команда и инвесторы ждут сигналов изменений уже сейчас. Мы идентифицируем точки приложения усилий по критериям:
Эффект достигается за 1-3 месяца
Затраты ресурсов минимальны
Результат заметен для большинства сотрудников
Примеры из практики:
Кейс 1: Оптимизация отчетности Проблема: ежедневный 15-страничный операционный отчет готовился 3 часа в день Решение: сократили до 1 страницы ключевых метрик Результат: экономия 60 человеко-часов в неделю
Кейс 2: Устранение потерь лидов Проблема: 23% заявок с сайта не доходили до CRM Решение: настроили интеграцию и автоматизацию мессенджера с AmoCRM за 2 недели Результат: +15% к конверсии в продажу
Почему эта последовательность критически важна
Представьте себе строительство: сначала закладывают фундамент, затем возводят стены, и только потом думают о дизайне интерьеров. В бизнесе та же логика:
Финансовая безопасность — фундамент, без которого любая стратегия рухнет при первом же кризисе
Аудит команды — несущие стены, от прочности которых зависит реализация любых планов
Быстрые победы — отделочные работы, которые демонстрируют прогресс и поддерживают мотивацию
Пропуск любого из этих этапов приводит к классической ошибке: созданию «стратегии на бумаге», которая не работает в реальности из-за финансовых ограничений, сопротивления команды или потери доверия стейкхолдеров.
В комментариях предлагаю обсудить: какие подготовительные этапы перед стратегическим планированием используете вы? С какими вызовами сталкивались при их реализации?
БФТ-Холдинг вошел в топ-15 крупнейших ИТ-компаний России
Рейтинговое агентство RAEX опубликовало ежегодный рэнкинг крупнейших ИТ-компаний России по итогам 2024 года.
БФТ-Холдинг занял 13 место с ростом выручки от ИТ-деятельности почти на 15%.
Драйверы роста:
масштабные проекты заказной разработки для федеральных ведомств,
расширение портфеля внедрений собственных решений на базе low-code платформы «БФТ.Платформа»,
активное развитие корпоративного сегмента и партнёрской сети,
устойчивый спрос на системы управления данными, закупками и активами.
Заказчики всё чаще ожидают не просто функциональность, а способность решений адаптироваться под рост, сложность и динамику изменений в бизнесе. Мы готовы отвечать на этот запрос, развивая продуктовую линейку и усиливая технологическую базу, - Наталья Зейтениди, генеральный директор БФТ-Холдинга.
➡️ Подробнее о рейтинге и драйверах роста в блиц-интервью с Натальей Зейтениди по ссылке.
После внедрения WAF\антибот систем стоит проверить настройки TLS у серверов. Я случайно обнаружил, что для некоторых доменов появилась поддержка устаревших шифров или протоколов. Для проверки есть онлайн-сервис SSL Labs. Вот как выглядел результат проверки через этот онлайн-сервис до внедрения WAF и после (пришлось объединить в одну картинку т.к. формат поста не позволяет более одной картинки). Видно, что появилась поддержка TLS 1.0 и 1.1.
Сверху - домен до внедрения WAF, снизу - после внедрения WAF
Если я правильно понимаю, злоумышленник, имеющий возможность провести атаку "человек посередине", может в каких-то случаях повлиять на согласование протокола между сервером и клиентом и заставить их использовать устаревший протокол TLS. Что даст возможность расшифровывать и\или модифицировать трафик между клиентом и сервером.
Администратор WAF и антибот систем решил проблему и подтвердил, что проблема была связана с их настройкой. Как именно исправляется ситуация я не в курсе.
Если кого-то интересует оценка сложности проведения атак на TLS (при плохой конфигурации) - возможно, стоит обратить внимание на подобные курсы.
Технический директор Meta* Эндрю Босворт представил четырёхшаговую схему, которая, по его словам, не раз помогала ему в межличностных столкновениях для решения рабочих конфликтов. По словам Босворта, главное в конфликте — искать ценную обратную связь, а не позволять своему эго диктовать реакцию.
Во‑первых, говорит Босворт, нужно внимательно выслушать сторону, которая считает себя задетой. Важно дать человеку возможность рассказать свою версию событий и показать, что его чувства воспринимают всерьёз.
Во‑вторых, нужно попросить эту сторону сосредоточиться на сути конфликта. В любой ситуации есть конструктивная критика, которую стоит принять во внимание, даже если эмоции мешают её увидеть.
Третий шаг — обратиться к другой стороне и предложить взглянуть на ситуацию шире, учитывая обстоятельства, которые влияют на позицию оппонента. Для примера Босворт рассказал, как новый сотрудник однажды раскритиковал инструмент, созданный инженером Meta. Босворт предложил посмотреть на ситуацию глубже: возможно, проблема в том, что разработчик не получил достаточно инвестиций, чтобы улучшить продукт.
Наконец, нужно усадить обе стороны за стол и предложить им найти общий язык. Именно этот этап открывает путь к настоящему примирению, утверждает Босворт.
Босворт добавил, что применяет свой метод настолько часто, что научился замечать подобные конфликты в себе самом: эмоциональная реакция редко бывает продуктивной, и гораздо полезнее найти в ситуации рациональное зерно.
Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**:
*признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена; **запрещены в России.
DeepSeek представила V3.2-Exp с механизмом разреженного внимания для длинного контекста
Китайская компания DeepSeek выпустила экспериментальную модель V3.2-Exp с внедренным механизмом DeepSeek Sparse Attention. Новая архитектура оптимизирует обработку длинных контекстов, снижая вычислительные затраты в несколько раз при сохранении качества вывода на уровне V3.1-Terminus.
Архитектура разреженного внимания
DeepSeek Sparse Attention (DSA) реализует мелкозернистое разреженное внимание на уровне токенов. Механизм выбирает только релевантные части длинных текстов для обработки, радикально снижая требуемую вычислительную мощность.
Принцип работы DSA:
Динамическая иерархическая стратегия разреживания
Сочетание грубозернистого сжатия токенов с мелкозернистым отбором
Аппаратно-оптимизированный дизайн для эффективной реализации
Нативная интеграция в процесс обучения без постобработки
Традиционные механизмы внимания рассматривают каждое слово относительно всех других слов, что требует экспоненциально больше вычислительной мощности для длинных текстов. DSA решает эту проблему через селективную обработку.
Технические характеристики
V3.2-Exp построена на базе V3.1-Terminus с идентичными конфигурациями обучения для изоляции эффекта архитектурных изменений. Команда сознательно не оптимизировала модель под бенчмарки, чтобы продемонстрировать чистый прирост эффективности.
Результаты бенчмарков:
Производительность практически идентична V3.1-Terminus в тестах на рассуждение и кодинг
Небольшие просадки в тестах, чувствительных к количеству токенов рассуждения
Разрыв исчезает при сопоставимом бюджете токенов
Существенный прирост эффективности обработки длинного контекста
Снижение стоимости API
Архитектурные улучшения позволили существенно снизить стоимость использования через API. DeepSeek установила цены $0.28/$0.42 за миллион входных/выходных токенов — в 2 и 4 раза ниже соответственно, чем у V3.1-Terminus.
Это снижение цен более чем на 50% является частью стратегии DeepSeek в условиях жесткой ценовой конкуренции на китайском рынке ИИ с такими игроками как Z.ai (Zhipu) и Alibaba Qwen.
Контекст релиза и геополитика
V3.2-Exp представляет стратегический поворот после неопределенной задержки модели R2 в середине 2025 года. Задержка стала прямым следствием американо-китайской технологической войны, ограничившей доступ к высокопроизводительным чипам Nvidia.
DeepSeek столкнулась с техническими проблемами при попытке завершить успешный цикл обучения на отечественных чипах Huawei Ascend, что вынудило компанию вернуться к проверенному оборудованию Nvidia для вычислительно-интенсивной фазы обучения.
Open-source стратегия
Модель доступна на платформе Hugging Face под лицензией MIT, что поощряет широкое внедрение. DeepSeek также выпустила open-source ядра для исследований и высокопроизводительного использования.
Доступность:
Hugging Face под MIT-лицензией
Бесплатный доступ на сайте DeepSeek
Мобильные приложения для iOS и Android
API с низкой стоимостью использования
Техническая реализация
Native Sparse Attention (NSA) интегрирует алгоритмические инновации с аппаратно-ориентированными оптимизациями. Механизм обеспечивает эффективное моделирование длинного контекста, значительно ускоряя обработку без потери точности.
Архитектурные особенности:
Динамический отбор токенов на основе релевантности
Иерархическое сжатие для снижения размерности
Оптимизация под аппаратные ускорители
Нативная обучаемость без дополнительных этапов
Конкурентное позиционирование
Релиз происходит на фоне интенсивной ценовой войны в китайском ИИ-секторе, где конкуренты вроде Z.ai с моделью GLM-4.5 и Alibaba с Qwen3-Max активно подрывают позиции DeepSeek.
Многофронтовая стратегия компании включает открытие исходного кода, снижение цен и сигнал о продолжающихся инновациях даже в условиях глобальной чиповой войны.
Практические применения
V3.2-Exp оптимизирована для задач с длинным контекстом: анализ больших документов, обработка кодовых баз, многошаговые рассуждения. Снижение вычислительных затрат делает такие задачи более доступными.
Вспомнил холивары на первой работе на тему: что такое Activity?
Тогда, среди Android-разработчиков, в моде была MVC и общение было примерно такое:
"Activity - это контроллер" - говорили одни.
"Activity - это вью" - говорили другие.
"Activity - это модель" - так к сожалению никто не говорил, иначе было бы еще интереснее 😁
Позиции противоположные и бескомпромиссные, противостояние зацикливалось и вызывало бурю эмоций. Пока не договорились (читай как одни продавили других)
Кто из них прав?
Никто.
Или и те и другие.
Правильный же ответ такой:
Я создатель приложения и какую роль я дам этому классу(Activity) такую он и будет выполнять.
Это если смотреть со стороны архитектуры приложения.
А если смотреть со стороны OS Android, то Activity - это интерфейс через который пользовательское приложение взаимодействует с операционной системой.
