Привет, Хабр! Я Вадим Райский, руководитель на IT-проектах Fix Price. Сегодня я расскажу вам об оптимизации бизнес-процессов, которую наша команда выполнила при помощи движка Camunda.

Чтобы сократить время и финансовые затраты на решение корпоративных задач (например, открытия новых магазинов), необходимо периодически корректировать бизнес-процессы: что-то добавлять, что-то, наоборот, удалять. В качестве примера разберем одну из последних возникших перед нами задач: автоматизировать процесс обработки строительно-ремонтных заявок и смет через наше приложение «Смета». Здесь можно было пойти несколькими путями: разработать это с нуля, использовать готовые решения или low-code решения. В результате мы пришли к внедрению движка Camunda.

Привет, Хабр! С вами Вадим Райский, руководитель на IT-проектах Fix Price, и сегодня я расскажу вам, как и зачем мы разработали отдельный корпоративный UI-кит для наших бэк-офисных систем.

В компании множество внутренних сервисов, и постоянно пишутся и планируются новые под различные бизнес-задачи. У части сервисов есть только api, другие имеют и клиентскую часть (фронт), которую далее мы и будем обсуждать. Разумеется, для разработки и поддержки сервисов требуется много людей. И всем понятно, что нет двух разработчиков, пишущих одинаково — каждый по-своему видит реализацию фронта. Но если каждый программист будет писать свою версию, это приведет к проблемам: например, увеличится время на разработку одного и того же функционала в разных сервисах, невозможно будет поменять функционал сразу в нескольких местах или же будет наблюдаться различное поведение в разных сервисах.

Привет, Хабр! Это Вадим Райский, и сегодня я хотел бы рассказать о сайтах и блогах, в которых можно почерпнуть информацию и лайфхаки, полезные для работы. 

Чем-то любопытным в Рунете читателей Хабра уже вряд ли удивишь, да и поиск Яндекса работает отлично. Поэтому в данной статье рассмотрим англоязычные ресурсы для тех, кто хочет быстро найти в сети решение своей задачи, которое не получилось отыскать в русскоязычном сегменте, или просто почитать что-то свежее и полезное в бескрайнем мире информационных технологий. И да, этими сайтами мы и сами периодически пользуемся.

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Райский, и я работаю руководителем IT‑проектов для департамента управления магазинами Fix Price. Сегодня поговорим о том, как мы в этом году запустили специальную экосистему для найма сотрудников на работу, что позволило значительно упростить и ускорить процесс трудоустройства. Далее я подробно расскажу о каждом инструменте экосистемы и, конечно же, о технических моментах реализации.

Создание лендинга

Раньше после получения оффера будущий сотрудник должен был принести в офис, магазин или склад (если речь идет о линейном персонале) свои документы (паспорт, СНИЛС, ИНН, трудовую книжку). Предоставленные данные сотрудники HR‑отдела переносили в договор и другие внутренние документы, необходимые для оформления в штат. Этот процесс занимал определенное время, обычно около 1–3 дней.

Даже несколько дней в ожидании оформления документов могут оказаться решающими, особенно с учетом того, что некоторые работодатели готовы принять будущих сотрудников практически в одночасье, без официального трудоустройства. В нашем случае это создавало отток кандидатов. К тому же время, которое было потрачено на оформление документов, руководство магазина могло использовать более продуктивно. Мы думали над тем, как можно ускорить и упростить этот процесс для всех сторон. В итоге решением этой задачи стало создание специального лендинга для трудоустройства, благодаря которому будущий сотрудник может сам оформиться на работу, не выходя из дома. Вот как это работает:

Привет, Хабр! Сегодня расскажу о том, как мы в Fix Price закрыли проблему организации единой авторизации и аутентификации для наших сервисов с помощью Keycloak. Хотелось бы, чтобы эта статья оказалась полезной для всех, кто планирует внедрять это решение.

Начнем с общих моментов, а если хотите сразу перейти к коду, примеры вы найдете ниже. Их у нас целых 4, и все расписаны очень подробно. Поехали!

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Райский, и я работаю руководителем IT-проектов для департамента управления магазинами Fix Price. Каждый год мы открываем около 700-750 торговых точек в России и за рубежом – примерно по две каждый день. Алгоритмы и большое количество данных позволяют с высокой степенью вероятности прогнозировать прибыльность каждой открытой локации.

Сегодня я расскажу о том, как мы перешли от «аналогового» способа сбора данных о локациях к цифровому и выстроили интеллектуальную систему поддержки новых торговых точек.

Как все начиналось

Давайте перенесемся в 2015 год и представим, что перед нами стоит задача открыть новый магазин. У менеджера по недвижимости заранее начинала болеть голова. Ему предстояло собрать и систематизировать данные о нужных локациях, накопленные за много лет в различных форматах – от Excel до рабочей почты. На поиски нужной информации могли уходить часы.

Объем обрабатываемых данных легко понять, если представить себе, сколько информации собирается для принятия решения об открытии новой точки. Агрегируется информация по всем городам России, улица за улицей, ведется учет каждой вакантной коммерческой площади, собирается информация о ее технических характеристиках, потенциале трафика и других параметрах. На эти базовые данные затем нанизывается информация о ставках аренды и результатах переговоров с отдельным арендодателем.