Как распознать шаблонные ответы на дейликах и что с этим делать?

Утро понедельника: «Задачу закончу сегодня». Вторник: «Нужно два дня». В итоге проходит неделя, а реальной работы было дня на полтора.

Почему так происходит, обсуждали с Михаилом Колосовым, старшим техническим директором малого и среднего бизнеса Газпромбанка.

Что разбираем:

⏺ Почему сроки сдвигаются и как докопаться до причины (без публичной порки)?
⏺ Что делать, если вся работа встала из-за коллеги, и почему это ошибка всей команды?
⏺ Как бороться с эффектом размытого коммитмента и четко фиксировать обещания?
⏺ Как оценивать надежность специалиста?
⏺ Почему после дейлика иногда нужен отдельный часовой слот, чтобы «перевести» с технического на человеческий?

📺 Выпуск доступен к просмотру здесь

А как вы проводите зимние вечера?🍿

Мы вот уже по традиции собираемся вместе — с попкорном, в уютной атмосфере и смотрим любимые зимние фильмы 🎄

Наш Киноклуб объединяет сотрудников и позволяет:
1️⃣Насладиться душевным кино в компании коллег
2️⃣Обсудить сюжет, героев и просто поделиться настроением
3️⃣Зарядиться новогодним волшебством еще до боя курантов!

А если советуете, какой именно новогодний фильм стоит посмотреть — пишите в комментариях!

Наш митап с Moscow AI собрал более 600 инженеров офлайн и онлайн😯

Спикеры разобрали, как ИИ меняет реальные рабочие процессы — от контента до сложной разработки. Освежить в памяти и посмотреть записи докладов, кому не удалось посетить нас, уже можно здесь.

Живые дискуссии, практические кейсы и море инсайтов! Спасибо всем, кто был с нами!

Скорее ищите себя на фотографиях ⬅️

Следите за анонсами новых встреч! Хороших выходных!

🚀 У нас сегодня идет BAD: Business Analysis Day.
Хотим немного передать атмосферу митапа.

Много улыбок, живых разговоров и идей, которые появляются прямо по ходу.
Если хотите почувствовать настроение дня вместе с нами, присоединяйтесь к трансляции.
Будем рады компании 🐱

Свеженькие вакансии!

🔵Data Scientist в команду маркетингового оптимизатора

Что предстоит делать:
— Разрабатывать и внедрять ML-модели для CRM-продуктов банка — полный цикл от формирования требований до production и мониторинга, включая прогнозирование отклика, оттока, upsell/crossell и персонализацию коммуникаций
— Анализировать различные источники данных: сбор, предобработка, feature engineering
— Проверять гипотезы и проводить A/B тесты: от дизайна пилота до оценки бизнес-эффекта моделей
— Взаимодействовать со смежными подразделениями, общаться с заказчиками и уточнять требования, презентовать полученные результаты
— Исследовать новые технологии и подходы в области машинного обучения

🔵Data Scientist в команду рисков

Что предстоит делать:
— Осуществлять разработку новых и модификацию существующих скоринговых моделей (PD, EL, Income, Antifraud)
— Рассчитывать экономический эффект от внедрения скоринговых моделей
— Принимать участие в подготовке и согласовании проектной документации на разработку
— Анализировать различные источники данных, генерировать признаки для построения модели
— Проверять гипотезы, проводить A/B тестирование
— Проводить комплексный анализ данных для выявления закономерностей и тенденций

🔵Data Scientist в направлении проектного финансирования

Что предстоит делать:
— Разрабатывать и внедрять модели для финансовой оценки проектов в соответствии с требованиями 214-ФЗ
— Принимать участие в подготовке и согласовании проектной документации на разработку
— Анализировать различные источники данных, генерировать признаки для построения модели
— Проверять гипотезы, проводить A/B тестирование
— Проводить комплексный анализ данных для выявления закономерностей и тенденций;
Рассчитывать экономический эффект от внедрения моделей
— Взаимодействовать с командами финансового анализа и проектного менеджмента для интеграции моделей в бизнес-процессы

🔵ТехЛид DEVOps команды

Что предстоит делать:
— Разрабатывать и внедрять техническую стратегию DevOps направления
— Развивать и внедрять общие инструменты DevOps (хранилища кода и артефактов, CI/CD инструменты)
— Проектировать и оптимизировать инфраструктуру, повышать скорость и надежность работы инструментов DevOps
— Анализировать клиентский опыт и улучшать инструменты DevOps
— Челленджить задачи других команд платформы разработки
— Развивать и продвигать стандарт разработки
— Развивать команды
— Работать со стейкхолдерами, управлять ожиданиями

🔵ИТ Лид

Что предстоит делать:
— Организовать работу ИТ-команды, до 12 сотрудников
— Взаимодействовать с заказчиками: выявление потребностей, анализ и организация реализации бизнес-идей на стороне ИТ, подготовка презентаций и документации в соответствии с правилами производственных процессов Банка
— Организация и контроль разработки нового функционала, включая процессы этапов аналитики, разработки, тестирования, внедрения и сопровождения функционала
— Работать с backlog-ом команды, включая участие в формировании продуктовых планов, управление техническим долгом и обеспечение устойчивости архитектуры и разрабатываемого решения
— Работать с производственными метриками команды: контроль, создание новых метрик и другое

В этом году мы много говорили об инженерных практиках — код, архитектура, пайплайны, эффективность ⌨️

А под конец года хотим сменить фокус. Наш новогодний ИТ-митап посвящаем софт-темам, которые не менее важны для развития в профессии 🌲

О чем поговорим:

🔵 Иллюзии в 3D-графике: почему 3D графика — это не реальность, а набор математических трюков, заставляющих наш мозг верить в объем, свет и материалы
🔵 ИИ в тестировании: искусственный интеллект против человеческого
🔵 Личный бренд в ИТ: зачем он нужен, как формируется и как влияет на карьеру
🔵 Собеседования в эпоху ИИ: как меняются требования, как компании пересматривают процессы найма и куда движется ИТ-индустрия

А еще в программе — игра, добавим немного соревновательного новогоднего духа и подарков 🎁

Когда: 25 декабря
Где: Пространство Весна, Спартаковский переулок 2с1, подъезд №7 (м.Красносельская/м.Бауманская)
Сбор гостей офлайн: 18:00
Начало мероприятия: 18:30

Количество офлайн-мест ограничено, поэтому обязательно успевайте зарегистрироваться 🎁
Также будет трансляция на лендинге мероприятия 🥳

При поддержке сообщества MoscowQA

На время сотрудники разных направлений Газпромбанка сменили привычный ритм — теперь они студенты, а в роли преподавателей опытные инженеры банка 🚀

Два месяца интенсивной работы в Backend Academy позади! Наша цель — не просто дать теорию, а погрузить в реальные процессы разработки, с которыми команды сталкиваются каждый день. Все максимально приближено к продакшену: от проектирования API до развертывания в k8s.

Вот что уже прошли наши стажеры:

⏺ Этап 1: Инженерный фундамент
Прокачали ключевые практики: работа с требованиями, основы CI/CD, Git и Trunk-Based Development. Освоили философию API First — от написания спецификаций до понимания, что API — это продукт. Научились ориентироваться в корпоративной IT-среде.

⏺Этап 2: Коммуникация и качество
Обратили внимание на soft skills: код как инструмент коммуникации, визуализация идей и работа в бизнес-контексте. Углубились в культуру качества: изучили пирамиду тестирования, связь проектирования и качества, подход Shift Left и начали практику компонентного тестирования распределенных систем.

Главный вывод второго этапа: качество софта не зависит от количества тестов. Важно правильно проектировать систему.

⏺ Этап 3: Проектирование и структура программы
Здесь говорили о проектировании и доказательстве правильности программы. Изучили принципы структурирования приложения, модульность и ее важность для создания чистого и поддерживаемого кода. Уже сегодня студенты умеют перекладывать эти принципы на реальное приложение Spring Boot и готовы шире погрузиться в возможности Spring Framework.

📋 Промежуточная статистика и цифры:

6️⃣7️⃣ человек хотели попасть на программу VS
2️⃣6️⃣ прошли итоговый отбор

1️⃣2️⃣ опытных кураторов-инженеров следят за каждой группой

2️⃣2️⃣ полноценных занятия проведено на текущий момент в формате лекция + практика

2️⃣0️⃣ человек уже успешно прошли вторую аттестацию, остальные подтягивают «хвосты» в предновогодних дедлайнах.

А что впереди?
Сейчас студентов ждет углубление в проектирование, структурирование программы, переход к Spring, Cloud Native (Docker, Kubernetes, мониторинг), работа с базами данных и брокерами сообщений.

🛡️ Backend Academy Газпромбанка — здесь нет «просто лекций». Только парное программирование, реальные задачи, экспертные сессии и полное погружение в процессы большой инженерной команды. Таким образом, мы решаем задачу качественного роста backend-разработки в банке. Мы готовим проверенных, мотивированных инженеров, обученных на реальных кейсах и наших технологиях, чтобы усилить ключевые команды и создавать новые сервисы.