Практически повсеместно в производственных и коммерческих компаниях отделы ИТ сталкиваются со смешанной нагрузкой - часть “проектная”, часть “операционная”.

Как правило, операционная часть воспринимается сотрудниками как неинтересная и рутинная. Однако, от качества выполнения этих рутинных работ зависит то, как внутренние клиенты воспринимают отдел ИТ. Своевременно-ли доставляются сервисы? Быстро-ли устраняются инциденты? Поддерживается-ли адекватный уровень коммуникации с заказчиком во время разрешения проблемы? И так далее.

Понятно, что все ожидания внутренних клиентов от отдела ИТ должно выражаться в виде SLO (Service Level Objectives). Вот только количество сервисов и SLO со времененем растет, и сама задача контроля становится тяжелой рутиной.

Если у вас в компании есть процесс ежегодной поставновки целей для сотрудников и контроля достижения целей, то скорее всего этот процесс запускается в начале года - в течение следующих недель.

В этой статье я хочу поделиться практикой постановки и внедрения S.M.A.R.T. (Specific, Measurable, Attainable/Achievable, Relevant, Time-bounded) целей для операционной части загрузки отдела. Как мы к этому подходили, какие результаты получили и какие побочные эффекты наблюдаем.

Несколько дней назад я запустил весьма необычную группу во ВКонтакте - klarai. Все посты в паблике пишет нейронная сеть GPT-3, а сопровождается это изображениями DALLE2

В 1999 году каждая уважающая себя компания хотела веб-сайт. Спрос рождает предложение — так появились конструкторы сайтов и CMS.

В 2022 году каждая уважающая себя компания хочет корпоративные приложения для внутреннего использования, в том числе мобильные — для управления персоналом, сбора данных, мониторинга процессов, общения и так далее. Рынок снова дал людям то, что они хотят.

Время от времени некоторые мои коллеги-дизайнеры интересуются каким образом необходимо подготавливать макеты для передачи разработчикам. Я подготовил гайд, которы поможет им разобраться в этом вопросе.

Статья про другой взгляд на рекомендательные системы - определение самого неподходящего товара для покупателей.

Статья про то как определять спрос на новый товар, и как выявлять характеристики товара, из-за которых ритейл и интернет площадки теряют продажи.

Поделюсь как зародилась у меня идея прогнозировать антрейтинг для нового товара.

Команда безопасности REG.RU в работе часто сталкивается с мошенниками, любителями спама, фишинговыми доменами, взломом аккаунтов, попытками угона доменов и т. д. На примере поиска создателя фишинговых сайтов я расскажу, как мы вычисляем подобных нарушителей с помощью Maltego. 

Explaining through simple examples

For a long time, people have been thinking on how to create a computer that could think like a person. The advent of artificial neural networks is a significant step in this direction. Our brain consists of neurons that receive information from sensory organs and process it: we recognize people we know by their faces, and we feel hungry when we see delicious food. All of this is the result of brain neurons working and interacting with each other. This is also the principle that artificial neural networks are based on, simulating the processes occurring in the human brain.

What are neural networks

Artificial neural networks are a software code that imitates the work of a brain and is capable of self-learning. Like a biological network, an artificial network also consists of neurons, but they have a simpler structure.

If you connect neurons into a sufficiently large network with controlled interaction, they will be able to perform quite complex tasks. For example, determining what is shown in a picture, or independently creating a photorealistic image based on a text description.

Demo | GitHub

Эксперименты с созданием редактора диаграмм на Blazor Webassembly (Blazor WebAssembly: Drag and Drop в SVG, Blazor WebAssembly: соединительные линии в SVG) показали что технология не годится для интенсивных манипуляций с DOM.

То что будут проседания было известно заранее: WebAssembly не имеет доступа к DOM, любые изменения только через вызовы JavaScript. Задержки оказались такими большими, что перетаскивание на мобильном тормозило уже после добавления третьей фигуры.

Добрый день, меня зовут Павел Поляков, я Principal Engineer в каршеринг компании SHARE NOW, в Гамбурге в 🇩🇪 Германии. А еще я автор телеграм канала Хороший разработчик знает, где рассказываю обо всем, что обычно знает хороший разработчик.

Сегодня хочу поговорить про то как НЕ надо учить TypeScript. Какие ошибки чаще всего делают новички и почему TypeScript может так сильно раздражать? Это перевод оригинальной статьи.

По мотивам своих собеседований, а также собеседований коллег и mentee, составил список вопросов от тимлида к компании, что стоит прояснить на собеседовании — что спросить собеседующего.

Вопросы подойдут, возможно, не только тимлиду, но были придуманы для него.

Каковы финансовые показатели компании?

Является ли компания прибыльной или тратит деньги инвесторов? Или даже до инвесторов ещё не дошло, и основатели пока платят из своего кармана? Как выглядит бизнесовый план развития?

Если компания имеет представительство в РФ, официальное ли (по ТК РФ) трудоустройство и полностью ли "белая" зарплата?

Даже сейчас некоторые компании порой используют "серые" схемы выплат зарплат. Также иногда бывают сотрудники, сознательно просящие "серую" схему.

Расскажите про ваше понимание «хорошего тимлида»

У собеседника должно быть четкое и непротиворечивое понимание, что он вкладывает в понятие «тимлид» и какие критерии используются для оценки работы тимлида.

Возможно, это понимание даже прописано в должностных инструкциях.

Где-то тимлид должен быть разработчиком (то есть, писать код) с минимальной общественной нагрузкой, где-то руководителем, где-то пытаться совместить.

Learn X in Y minutes

Предисловие