Дисклеймер: это более компактная версия моей оригинальной статьиЧитать полностью »
Дисклеймер: это более компактная версия моей оригинальной статьиЧитать полностью »

Латинская Америка цифровизируется совсем не так, как когда-то прогнозировали в Кремниевой долине. Сегодня более 70% онлайн-покупок в регионе Читать полностью »

На маркетплейсе главная ловушка простая: вы управляете бизнесом по цене и “выручке”, а живёте на выплате “к перечислению” — то есть на деньгах, которые реально приходят на счёт.
У маркетплейса есть короткая воронка денег:
A → B → C
AЧитать полностью »

Ежегодный список Fintech 100 от CB InsightsЧитать полностью »
Когда у команды большой бэклог задач, как решать, в каком порядке их делать? Привет, я Владимир Князев, Agile-коуч трайба HR Tech в ОТП. Сегодня я кратко расскажу, как трайб HR Tech использует приоритизацию ICE.
У нас в трайбе всё как у всех: заказчиков много, запросы сложные и разные, а задач больше, чем мы можем физически сделать. Чтобы упростить работу команды над ними, мы решили внедрить приоритизацию по методу ICE.
В его основе лежат три параметра:
Impact (Влияние): то, какой эффект получит организация от решения задачи;
Привет, меня зовут Екатерина, я работаю в ОТП Банке на позиции Senior-разработчика в одном из трайбов. В продолжение предыдущей статьи мы вместе с Александром, главным solution-архитектором, расскажем о вызовах, с которыми столкнулись при внедрении нереляционного хранилища в наше ДБО.
Технический разбор процесса разработки торговой платформы с использованием Gemini, Claude и ChatGPT. С настоящими постановками задач, архитектурными проблемами и выводами.
Всем привет! Меня зовут Артём, и последние 6 месяцев я создавал полноценную веб-платформу для алготрейдинга. Около 95% кода было сгенерировано c использованием современных LLM, большая часть с помощью Gemini 2.5 Pro, ручные правки составили менее 5%.
Привет! В этой статье я расскажу о новом подходе к генерации автотестов для сложных финансовых протоколов. Мы максимально декомпозировали задачу создания тестового покрытия, разбив её на независимые шаги, каждый из которых решает конкретную проблему.
Что вы узнаете:
Как разбить сложную задачу автоматизации тестирования на управляемые этапы
Какие проблемы возникают на каждом шаге и как их решать
Почему важно не пытаться сделать всё идеально с первого раза
Как использовать AI для ускорения, но не полагаться на него полностью
Добрейшего времени!
Каждый раз, когда человек задумывается о том, что надо бы начать откладывать деньги на "будущее", встает миллион и один вопрос, касательно того куда откладывать, сколько откладывать и будет ли это вообще иметь какой-то смысл? Далее человек доходит до выбора между хранения средств в свинье-копилке дома, на накопительных счетах / вкладах, а в особенно исключительных случаях, смотрит в сторону инвестиций. Однако же, зачастую, все это заканчивается примерно так:
Привет!
Меня зовут Андрей Счастливый. Пишу на Python. Месяц назад разбираясь с одним пакетом для бэктестинга торговых стратегий на C был очень разочарован в низкой скорости. А ведь в пакете для бэктестинга самое главное скорость и вообще возможность массово пакетами тестировать торговые стратегии. Решил написать на Python свой бэктестер с GPU.
За месяц написал пакет и вот ближе к делу, хочу рассказать о нём. Тянуть не буду сразу в лоб, цифры в факты.