«Под поверхностью машины движется программа. Без усилий, она расширяется и сжимается. Находясь в великой гармонии, электроны рассеиваются и собираются. Формы на мониторе — лишь рябь на воде. Суть остаётся скрытой внутри…» Мастер Юан-Ма, Книга программирования.

Под катом собрали 8 книг, которые рекомендуют прочитать наши разработчики. В целом, они все есть на заглавной картинке. Но если хотите почитать разные интересные вырезки из книг, цитаты, пару задач и мнения наших frontend-разработчиков — заходите под кат.

В этом году мы запустили 12 новых решений/помощников/роботов, которые улучшают клиентский опыт и облегчают жизнь сотрудников. Например, внедрили чат-бота-рекрутера: теперь первичный контакт с кандидатом проводит робот и делает это успешно и быстро: за месяц бот проводит столько мини-собеседований, сколько 1 сотрудник делает за 6 месяцев. Конверсия в найм не снизилась, зато у сотрудников HR появилось свободное время для более важных и творческих задач. 

12 новых решений — это по одному в месяц. Это достаточно быстро и много. Но так было не всегда. Раньше, над внедрением инноваций в Альфа-Банке работали обособленные подразделения, а успешные проекты и инновации были единичными событиями. Мы пересмотрели этот подход и отдали работу с инновациями в руки бизнес-команд. 

Привет, меня зовут Екатерина Соловьева, в статье расскажу, как команды ищут интересные технологии, как тестируют, считают пользу, где могут возникнуть «бутылочные горлышки» (если решите повторить). В этом мне помогут коллеги — они поделятся примерами проектов, и расскажут о проектах и деталях их реализации.

Всем привет! Меня зовут Дима, я frontend-разработчик в Альфа-Банке. Сегодня я расскажу про Shared UI, что это такое и как мы пришли к созданию такого сервиса в интернет-банке, что это такое, как мы вообще придумали такой сервис.

Привет! Мы продуктовые исследователи Alfa Research Center (ARC). Два года назад мы создали карту компетенций. Чтобы процесс шёл веселее, а рост по грейду увлекал сотрудников не меньше RPG, мы добавили геймификацию и дизайн с супергероями. Рассказываем, как приобрести такой же игровой опыт.

Демо-версия: сначала вспомните все рабочие процессы, в которых участвует ваш продуктовый исследователь. Далее выпишите все навыки исследователя и свяжите их с процессами. Финальная катка: продумайте формат встреч с тимлидом для оценки скиллов и построения трека карьеры, чтобы карта работала, а компетенции развивались.

Делимся читом на экономию времени – копируйте нашу карту компетенций из Miro и пробуйте на своих процессах. А если любите неспешный геймплей, читайте статью до конца и узнайте, как мы геймифицировали рост по грейду в локации нашей исследовательской финтех-лаборатории.

Привет! Я Анастасия Изыкова. В Альфа-Банке исследую и запускаю новые технологии для повышения эффективности бизнеса. В своей первой статье расскажу про роботизацию в финтехе.

Впервые к роботизации мы подступились в 2016 году, когда команда энтузиастов запустила несколько самописных роботов на языках AutoIT и C#. После закупки западной RPA-платформы Blue Prism в 2018 году банк начал масштабную роботизацию.

Сегодня роботизация перестала быть ноу-хау и сильно развилась, но вокруг неё всё ещё много мифов. Развею их для читателей Хабра.

С 2010 года мировая экономика проходит трансформацию от рынка товаров к рынку впечатлений. Клиентам уже не так важен сам продукт и его цена. В приоритете простота, доступность продукта и лёгкость использования на каждом этапе CJM. Системная работа с обратной связью, положительной и отрицательной, помогает завоевать лояльность, усилить позиции, закрепить лидерство.

Ещё один современный тренд — клиентский опыт становится цифровым. Трансформируются не только стандарты общения, но и технологии сбора обратной связи, аналитика данных.

По статистике только 3% клиентов участвуют в опросах и заполняют анкеты обратной связи. Альфа-Банк вывел этот показатель на космический уровень. Наши опросы регулярно проходят более 10% физических и юридических лиц. Как достичь такой конверсии и настроить сбор и обработку информации для управления клиентским опытом — расскажем в статье.

В сентябре 2022 проходил хакатон «Машинное обучение на графах» от компании ВК на платформе «Цифровой прорыв». В хакатоне участвовала команда Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка: Александр Сенин, Георгий Смирнов и Валерий Смирнов.

Мы заняли 1 место в хакатоне, далее подробно расскажем, как нам удалось победить.

В 2022 году у исследователей Alfa Research Center появилась возможность и обязанность уделять 20% времени сайд-проектам, чтобы расширять видение продуктовых команд и прокачивать экспертизу. Наша UX-команда вдохновилась реальными историями об отношениях с деньгами, которые рассказывали респонденты в сотнях интервью. Мы решили нырнуть в эту тему глубже, разобраться, как формируются финансовые привычки и можно ли их изменить, чтобы приблизить своё финансовое счастье.

В статье расскажем, что нам показалось наиболее важным и интересным в исследовании и как мы упаковали находки с помощью компаса персон, JTBD и CJM.

Статья будет интересна CX/UX-исследователям, продакт-менеджерам, маркетологам. Поделимся методологией качественного исследования и покажем, как упаковать результаты, используя микс из нескольких инструментов.

Привет, меня зовут Данил Астафуров, я стажёр в команде лаборатории машинного обучения в Альфа-Банке, работаю над кредитным скорингом. В этом году я поучаствовал в соревнованиях «Цифровой прорыв: сезон искусственного интеллекта», на котором занял второе место. Это единственный технологический проект от АНО «Россия — страна возможностей». 

Соревнование длилось месяц и я был на первом месте с первого решения. Но за неделю до конца соревнования участников стал резко больше и меня обогнали. Отрыв от второго места был почти 0.1 (хотя там можно было скрыть лучший результат). Занятость стажера не давала отвлекаться, поэтому было решено, что пусть идёт всё своим чередом. Сейчас, спустя время, я могу разобрать своё решение и понять, как всё же можно было добраться до первого места.

Есть разные подходы к ведению требований к ПО: одни пишут полноценные сценарии использования, другие выбирают пользовательские истории, а третьи — вообще избегают формализации требований, считая это пустой тратой времени.

Но я так не считаю. Формализация — большой и важный этап разработки требований. В статье об этом расскажу: как происходит ведение требований у нас, какие этапы мы проходим, каких правил придерживаемся и что будет, если отклоняться от правил. Если вы системный или бизнес-аналитик, владелец продукта или просто работаете с требованиями к программному обеспечению, то эта статья для вас.

С каждым годом в наших командах появляется всё больше перспективных тестировщиков, разработчиков и аналитиков без технического бэкграунда, которых нам приходится «подтягивать» в процессе. Например, мы вырастили десятки техлидов, которые начинали с простых задач, а сейчас управляют разработкой банковских сервисов.

Было бы хорошо ускорить этот процесс: подготовить технического специалиста до того, как он пополнит наши ряды. Для этого мы запустили Alfa Campus — трёхмесячные образовательные бесплатные курсы обучения по двум специальностям: аналитике и тестированию. Преподавателями взяли ведущих техлидов и экспертов банка, разработчиков инновационных цифровых проектов: мобильных приложений, интернет-банка, платёжных сервисов Alfa Pay, AlfaPOS и других. 

В Alfa Campus мы взяли на обучение 124 человека. Не так давно они выпустились. Что в итоге? Получили ли студенты какую-то пользу от курсов? На примере факультета системной аналитики об этом и расскажем: как готовили программу, обрабатывали десятки тысяч анкет, проводили собеседования с людьми, бесконечно удалёнными от IT, и где сейчас наши ученики.

Привет, я Илья — Frontend Team Lead в Альфа-Банк. Отвечаю не только за команду, но также веду и техчасть. Как тимлид я часто задаюсь вопросом «В чем моя роль?», «Как измерить эффективность моей работы?» и «Какой профит от лидов для проекта в целом?»

Для себя я вывел определение и задачи лида. Это всего лишь мои субъективные умозаключения, и искушенной публике Хабра могут быть хорошо знакомы, иногда слишком очевидны, но…повторение мать учения, как когда-то говорили. И даже если мы сто раз что-то слышали — не значит, что мы начали это делать. То, о чем я хочу рассказать – простые шаги, которые работают только при регулярном повторении, без пропуска какого-то пункта, это важно.

Софтовые статьи обычно полны воды, поэтому, дабы её не лить, приступим. Заранее извинюсь, что букв будет много, просто это моя первая статья (не судите строго) да и накопилось много, чем хочется поделиться. Многие темы, что я подниму, можно разбирать бесконечно долго и писать на каждую по циклу статей, но, сегодня будет овервью. 

Я люблю сталкиваться с трудностями. Но с такими, которые можно решить, подумать над интересным решением, подобрать технологию. Люблю быть в потоке, а после решения чувствую себя настоящим профессионалом.

Но есть кое-что, из-за чего я не люблю программировать. Как ни странно, это тоже трудности, только другого рода. Например, когда, чтобы пофиксить баг, приходится разбираться с легаси-компонентом, который написан на классах на 300 строк кода. Разбираясь уже второй час, ловлю себя на мысли, что уже 10 минут просто смотрю в экран, а в голове «из-за угла» выглядывает мысль «Псс, парень, программирование — это не твое». Такие задачи не вызывают удовлетворения.

В этой статье я поделюсь подходом, который поможет уменьшить большие и страшные React-компоненты. Если у вас есть компоненты с кучей условий, которые сложно читать, ревьюить и понимать, что там происходит, то эта статья для вас. 

Коллективу Альфа-Банка и корпоративным коммуникациям больше 30 лет. За нашу историю накопилось огромное количество систем, которые внедрялись разными командами. Отпуска мы планируем в SAP HCM, командировку оформляем в SAP АХД, кандидатов ведём в E-Staff, обучение проходим в WebTutor — список внушительный. Что это значит для сотрудника? У каждой системы свой интерфейс, и нужно разбираться, где что находится. Неудобно.

Неудобства проявлялись не так явно, когда команда собиралась в офисе. В нём проще выдать доступы, бэйджи, распечатать заявления, отнести на подпись, забрать. Но весной 2020-го, когда все ушли на удалёнку, появились пробелы в коммуникациях и процессах. При этом в пандемию мы также должны были нанимать, но без визита в HR и вовлекать в корпоративную жизнь сотрудников, работающих из дома. В статье расскажем, как мы решили эти проблемы, создав единую площадку, где можно оформить документы, начислить премию или забронировать место в коворкинге.

Материал будет больше полезен HR и руководителям.

Я немного преувеличил с количеством — часто я был «вторым пилотом» на собеседованиях. Но какой-то опыт проведения собеседований у меня всё- таки есть, ведь только за 3 месяца весны я провел 150 собесов. В статье я выделил некоторые важные моменты от которых зависит — скажу я кандидату «Да» или «Нет», и собрал очень субъективные рекомендации как проходить собесы. Но учитывая то, какое количество людей через меня прошло, статья будет полезна тем, кто только начал проводить собеседования, кому это только предстоит, и тем, у кого впереди поиск работы. 

Привет, Хабр. Меня зовут София, я – разработчик, а ещё я любопытная и люблю наблюдать. А наблюдаю я сложность и диалектичность. 

Я люблю находить закономерности и совпадения, устанавливать причинно-следственные связи. Непредсказуемость и многозначность меня одновременно пугают и притягивают. Я работаю с огромной, довольно взрослой системой (и, в моём случае, центральной банковской), плотно вписанной в другие сложноустроенные платформы. Раздолье для гонзо-разработчика, архитектора-археолога и аналитика-экстремала.

Но в статье не будет страшилок про старый банковский софт. Я расскажу, как рационализировать концепцию эмоционального интеллекта (EQ), не снижая ценности IQ. Вместо изоляции одного от другого попробую объединить и взаимно их усилить. Мой текст ориентирован на разных читателей, но определённый флёр профдеформации из ИТ будет присутствовать. 

11 августа мы провели Data Science Meet Up #2. Повестка митапа — работа с данными кредитных продуктов, а тематическая — киберпанк. Это был второй митап по DS, но первый тематический. Для тех, кто не смог поучаствовать, немного расскажем как прошёл митап и поделимся конспектами докладов и ссылками на записи, если захотите посмотреть какое-то выступление полностью, а не в нашем урезанном виде. Под катом: фотографии, доклады от джунов, которым не верят, что они джуны и жёсткая обратная связь от участника.

Краткая инструкция по чтению и разбору логов мобильных устройств на Android и iOS, а также необходимые инструменты для Windows и MacOS.

Статья подготовлена red_mad_robot и «Альфа-Банком» на основе доклада Senior QA red_mad_robot Ольги Никитиной «Инструменты для снятия логов с Android / iOS устройств. Чтение и разбор» на митапе «QАчественное общение» при поддержке red_mad_robot.

Мы перешли на шестую версии React-router. Это помогло нам решить несколько проблем, например, определение маршрутов в Switch рендерит точный маршрут, а не первое совпадение, а размер бандла уменьшился в 2 раза.  

В статье расскажем про опыт миграции и подготовительный этап, трудности, возникшие после миграции и ошибки, информации о которых нет в официальной документации, и пути их обхода. Также будет альтернативный способ перехода с помощью официального пакета.

Естественный источник обратной связи для любой компании — отзывы их клиентов. И Альфа-Банк не исключение: за год мы собираем больше 100 млн оценок по различным каналам и продуктам. Но среди этих оценок очень мало содержательных текстовых комментариев, а самый популярных среди них (за 2021 год) — «Вопрос не решен!» 

Чтобы решить эту проблему, Альфа-Банк собирает дополнительно до 500 тысяч отзывов в год. Этим занимается команда по сохранению лояльности клиентов: обзванивает клиентов, которые поставили негативную оценку, подробно их опрашивает, и старается решить проблему клиента на звонке, формируя свой экспертный отзыв.

Накапливаемые данные практически невозможно анализировать в ручном режиме в полном объеме, но можно сократить объем труда за счет машинного обучения. О том, как мы помогли оптимизировать процесс вычитки с помощью суммаризации на основе тематических моделей и будет эта статья.