Airflow в Lamoda Tech играет роль оркестратора процессов обработки данных. Ежедневно с его помощью мы запускаем 1 800+ тасок на проде, примерно половина из которых являются Spark-приложениями.

Все Spark-приложения сабмитятся из Docker-контейнеров. И здесь сталкиваемся с проблемой: в нашем случае не существует готовых решений для запуска Spark-приложений, позволяющих легко править конфигурацию и следить за количеством потребляемых ресурсов.

Меня зовут Андрей Булгаков, я лид команды разработчиков Big Data в Lamoda Tech. Вместе с разработчиком Иваном Васенковым в этой статье мы поделимся историей создания Airflow-оператора для запуска Spark-приложений.

Микросервисы и контейнеры для их развертывания сейчас являются стандартом в крупных компаниях. Для разработчиков и DevOps-инженеров это удобный подход: он дает больше возможностей и ускоряет процессы.

Но для специалистов по информационной безопасности микросервисная архитектура выглядит не так радужно. Чем больше контейнеров, тем выше риски. Причем большая часть уязвимостей наследуется из базовых образов.

Меня зовут Саша Рахманный, я разработчик в команде информационной безопасности в Lamoda Tech. В этой статье я сравню разные базовые образы для .NET с точки зрения безопасности их компонентов и быстродействия. 

Я собрал шпаргалку, которая поможет выбрать базовый образ для развертывания приложения, а также расскажет, как снизить количество пакетов и уязвимостей в контейнерах.

Использование ML в онлайн-шоппинге не ограничивается рекомендациями товаров. Покупать одежду и обувь проще, когда у любого бренда ты знаешь нужный размер, видишь удачное сочетания товаров и легко находишь похожие внешне или по цвету вещи.

В Lamoda Tech мы создаем продукты, которые решают самые разные задачи пользователей и бизнеса. На митапе 28 марта мы рассказали, какие ML-модели работают у нас в проде и как мы строили эту работу. 

Делимся с вами видео выступлений и презентациями.

Работаете с распределенными системами или только пытаетесь к ним подобраться? Проектировать такие системы с нуля бывает сложно и страшно: чтобы учесть все нюансы, нужен определенный багаж знаний. 

На помощь приходит Reactive Manifesto — документ, который обобщил опыт целого ряда компаний по созданию распределенных систем. Манифест формулирует главные принципы, на которые стоит опираться на этапе проектирования и эксплуатации таких систем.

Меня зовут Андрей Василевский, я системный архитектор в Lamoda Tech. В этой статье я на примерах из своей работы покажу, как применять Reactive Manifesto на практике. Статья будет полезна тем, кто только начал изучать распределенные системы, хочет закрепить теорию или тем, кто хочет структурировать проектирование микросервисов в своей компании.

Привет, Хабр. В этой статье я расскажу про своё видение работы с цветом при визуализации графиков. Буду показывать все на примерах — уверен, они вам понравятся.

Я покажу не только картинки было-стало, но и приведу примеры кода, а также объясню логику принятия решений: как использовать ту или иную палитру в конкретной задаче. И что самое главное, дам пошаговые советы, как сделать график логичнее и понятнее для заказчиков.

Меня зовут Саша, сейчас я работаю в Lamoda Tech старшим бизнес/дата-аналитиком. До этого я несколько лет был специалистом по данным в другой компании и регулярно представлял совету директоров анализ и прогноз физических и бизнес-показателей. Умение донести результаты исследования до заказчика, особенно если он не погружен в работу с данными — это важный аспект моей профессии. Надеюсь, моя статья с этим немного поможет.

Пять лет назад из обычного продакт-менеджмента я перешла в команду с дата-сайентистами. И весь процесс моей работы сильно изменился. 

Раньше после определения потребностей пользователя я приходила к команде разработки с готовой задачей и дизайн-макетами. А после разработки забирала готовый продукт, чтобы отдать его в A/B-тест.

В ML все работает иначе. Команда включается уже на этапе исследования, погружается в бизнес-цели и техническую постановку задачи. Именно исследования занимают львиную долю времени дата-сайентистов, и только после начинается разработка. 

Ну, или не начинается. Или разработка начинается, но совсем не той идеи, которая была вначале.

Я — Саша Пургина, руковожу развитием продуктов на основе данных в Lamoda Tech. В этой статье я расскажу на примере Lamoda, почему разработка ML-продуктов — это сложность и риск. И приведу примеры ошибок, когда хороший продакт в команде может увеличить шансы на успех, имея определенные знания и навыки.

Серебряной пули не ждите, но пара интересных мыслей должна найтись!

В 2023 году мы запустили сеть розничных магазинов Lamoda Sport. Для нашей команды 1С это был по-настоящему быстрый запуск: от принятия решения до открытия первого магазина прошло всего три месяца. 

На прошлой неделе мы провели митап и рассказали, как выглядел процесс, какие технологии мы использовали и какие сложности с ними были. А также позвали в гости экспертов, чтобы они подробнее рассказали, что под капотом у «1С:Управление нашей фирмой».

В этом посте делимся видео, презентациями и фото с мероприятия.

В команде исследований Lamoda Tech мы проводим интервью с пользователями: выясняем их потребности и узнаем правду о том, как они используют наши продукты. 

Такие задачи требуют глубокой эмпатии к людям, понимания их психологии и мотивации. Поэтому мне было любопытно, получится ли встроить в нашу работу AI, не потеряв ее ценность и смысл. 

Скажу сразу — далеко не все получилось с первого раза. Но в результате эксперимента я выстроил сценарий исследования и обработал 24 интервью по фреймворку Jobs to be Done, сэкономив целых 6 дней работы!  

В этой статье не будет четкой инструкции, как сделать идеальное исследование силами ChatGPT4. Вряд ли такая инструкция вообще возможна. Я расскажу про свой опыт — местами удачный, местами не очень. Покажу, где ошибался и какие выводы сделал. Надеюсь, это вдохновит вас попробовать искусственный интеллект в своих задачах хотя бы из любопытства.

В общем, я дерзнул, и вот что понял.

Я больше 10 лет работаю в IT и знаю, что сложнее всего предотвратить риски, связанные с человеческим фактором. 

Мы разрабатываем самые надежные способы защиты. Но всего один оставленный в открытом доступе пароль сведет все усилия к нулю. А чего только не отыщешь в тикетах Jira, правда?

Привет, меня зовут Александр Рахманный, я разработчик в команде информационной безопасности в Lamoda Tech. В этой статье поделюсь опытом, как мы ищем в корпоративных ресурсах чувствительные данные — пароли, токены и строки подключения — используя самописный ML-плагин. Рассказывать о реализации буду по шагам и с подробностями, чтобы вы могли создать такой инструмент у себя, даже если ML для вас — незнакомая технология.  

Каждый день мы собираем больше 200 ГБ данных о клиентах Lamoda, которые листают сайт и делают заказы. Но красивые цифры про наше хранилище — это одно, а правильные выводы из данных — совсем другое.

Меня зовут Александр Айваз, я руковожу командой Data & Analytics в Lamoda Tech. И сегодня расскажу об ошибках в аналитике, которые легко совершить, глядя на данные в ретейле и e-commerce. Уверен, кому-то статья поможет иначе взглянуть на собственный продукт — или даст представление о том, с какими вопросами работают продуктовые аналитики.

Конечно, многие из этих ошибок когда-либо совершали и мы сами. В статье я постараюсь не углубляться в цифры, а расскажу о причинах на собственном примере. 

Многие считают 1С особым замкнутым миром. А методы работы в нем — неприменимыми в «нормальном» программировании. Это давно не так. Конечно, у каждого решения есть свои плюсы и минусы. Но я уверен: если вы не любите 1С, то вы просто не умеете его готовить. 

Меня зовут Владимир Короткий, я руководитель отдела проектов 1С в Lamoda Tech. В этой статье расскажу, по каким принципам мы работаем внутри компании и почему оптимистично смотрим в будущее этой технологии.

В Lamoda Tech на 1С завязана часть ключевых процессов, и количество систем на стеке 1С год от года только растет, — а все потому, что мы умеем и любим с ней работать. 

Рассказываю наши рецепты.

13 декабря мы провели первую встречу Lamoda Tech 1С Meetup. Вместе с экспертами поговорили о том, как получать от работы удовольствие, удовлетворение и, конечно, достойное вознаграждение. А на круглом столе успели обсудить и технические вопросы — проблемы интеграции в 1С.

Спикерами в этот день были карьерный консультант Анна Степанян, психолог Дмитрий Фадеев и руководитель отдела 1С-проектов Lamoda Tech Владимир Короткий.

Делимся с вами видеозаписиями всех докладов и презентациями спикеров.

Все знают, как разрабатывать продукты для клиентов. Другое дело, когда задачу в разработку приносят не продакты, а коллеги из других команд: например, хотят автоматизировать свои процессы или внедрить новую систему. 

Они остаются наедине со своими проблемами. Идут к разработчикам — те просят ТЗ от аналитиков. Идут к аналитикам — те просят требования от службы безопасности, и это только начало. 

После того как проект описан, нужно выбить ресурсы на его разработку, доказать его важность и эффективность. Для многих коллег не из IT это неподъемные задачи. 

Внутри Lamoda Tech мы задумались о том, как не забивать на такие идеи. Эти проекты могли бы ускорить процессы и принести значительную выгоду компании. Но они редко доходят до реализации: слишком много усилий для этого нужно приложить. Большинство заказчиков сходят с дистанции задолго до финиша. 

Мне всегда было интересно, получится ли применить AI-инструменты в трудовых буднях программиста. Когда появился ChatGPT, я начал пробовать использовать его в работе, и он быстро стал для меня вспомогательным инструментом. Буквально на днях вышло его крупное обновление, и стала доступна новая функциональность, которая делает его еще удобнее для разработчика.

В этой статье я покажу, как использую обновленный ChatGPT-4 в решении ежедневных задач: работе с терминалом, анализе кода и создании новых фичей в приложении. Также попробую разобраться, сможет ли нейросеть стать надежным помощником в решении конфликтов с констрейнтами. 

Для наглядности буду демонстрировать все на открытом pet-проекте, чтобы вы видели работу новых функций GPT-4 в действии.

В этом году Lamoda Tech открыла 30 вакансий для джунов. Раньше мы нанимали только специалистов с большим опытом, и для нас это стало началом большого эксперимента. 

Меня зовут Дима, я тимлид, и в моей команде этой весной появилось 3 начинающих специалиста: QA и два бэкендера. В этой статье я расскажу, как мы решились на эксперимент и почему довольны результатом. А также поделюсь опытом, как формировали требования к джунам: какие навыки проверяли на собеседовании, ставили ли требования к образованию и как отличали джунов от стажеров.

В  Lamoda Tech мы работаем не только над e-comm платформой и приложениями, но и создаем продукты для внутренних пользователей. Например, системы для пунктов выдачи заказов, приложения для пеших курьеров и так далее.

Когда от пользователей этих приложений прилетает критический баг, его сразу передают в соответствующую команду разработки. А если багу присваивают низкий приоритет, то он отправляется в бэклог с неприоритетными задачами. У этого бэклога была интересная особенность: он всегда копился быстрее, чем решался, ведь в спринты попадала лишь малая его часть.

В какой-то момент ситуация стала критической: в списке скопилось больше 100 задач. Для двух небольших команд это стоило бы пары лет разработки, если брать по 2 задачи в каждый спринт.

Смотреть в этот бездонный колодец было больно. Поэтому мы решили действовать радикально: пофиксить все старые баги на багатоне и изменить работу с техподдержкой, чтобы не копить баги в таком количестве. Расскажу, как мы это организовали.

Привет! Меня зовут Маша Сафронова, и я уже почти 3 месяца работаю младшим продуктовым дизайнером в Lamoda Tech. За последний год я успела пройти стажировку и поработать в двух других крупных IT-компаниях, а еще раньше я переучилась и пришла в дизайн из другой профессии. 

Каждый раз на новом месте я сталкивалась с трудностями: не понимала, с чего начать, хотела делать все сразу и быть максимально эффективной. Много волновалась и переживала из-за неуверенности в себе. К счастью, все компании, в которых я работала, позаботились об адаптации новых сотрудников. Но в одних случаях онбординговые мероприятия действительно мне помогали, а в других — не срабатывали. 

В этой статье я сделаю обзор разных практик онбординга из своего опыта и попытаюсь понять, что помогает, а что мешает новичку вроде меня почувствовать себя увереннее на новом месте. А еще поделюсь своими советами по адаптации и мнением коллег из моей команды.

Привет, я Саша, продакт лид, отвечаю за развитие data-продуктов. Делать пользователей счастливее — моя работа. Но мне важно делать счастливее не только их, но и людей вокруг — коллег, с которыми мы создаем продукты. 

Внедрением практик для мотивации команды я занимаюсь более 6 лет, сначала в n1.ru, а теперь в Lamoda Tech. Сегодня хочу поделиться самыми простыми из них. Это быстрые рецепты, которыми мы пользуемся, чтобы поддержать живую, драйвовую атмосферу внутри команды, даже когда все работают в разных концах земного шара и не хотят включать камеру на созвонах.

Мы ведем техрадар с 2018 года: собираем технологии и инструменты, которые используем в Lamoda Tech, и фиксируем их область применения в компании. В 2018 и 2020 году мы подробно рассказывали на Хабре, с чего начинали и как менялся со временем наш стек. 

В этой статье поделимся очередной итерацией и зафиксируем изменения, которых за три года накопилось немало. Скажу прямо: рассказывать о них на большую аудиторию всегда волнительно, но необходимо. Поэтому если вам интересно сверить часы, обсудить тренды или просто подискутировать — прошу под кат)

Я начинал карьеру как фронтенд-разработчик и прошел по всем стандартным этапам: от джуниора до сеньора и тимлида, потом стал руководителем отдела. И дальше, конечно, планировал стать CTO — Chief Technical Officer. И только через несколько лет узнал, что мои представления о том, какие навыки нужны на этой должности, были далеки от реальности.

В статье я расскажу о том, как я стал CTO в крупной компании и на своем опыте узнал о законах этого жанра. Если вам интересно, в чем заключается такая работа, или — вдруг — вы тоже готовитесь занять эту роль, добро пожаловать под кат!