Разбираем в подкасте «QAk-QAk — и в продакшен» с Данилой Недбаевым, руководителем направления аналитики «Лайфстайл» в Т-Банке.
В выпуске говорим, как лайфстайл-направление влияет на экосистему и чего ждем от него в будущем. А еще разбираем, как искусственный интеллект помогает работать с обращениями пользователей и почему Данила считает стрим ИИзации революцией.
Слушайте, чтобы узнать:
↗️ Как появился сервис покупки авто в Т-Банке
↗️ Какие технические интеграции есть в сервисе
↗️ Как стартапы превращаются в полноценные проекты
↗️ Как догфудинг влияет на качество продукта
Ссылка на все площадки — в первом комментарии 👇
А если хотите больше узнать о жизни, задачах и вызовах команды продуктовых аналитиков — подписывайтесь на канал «Это считается», который ведут Данила и его коллеги.
В этом году нам исполняется 20. За эти годы Т-Банк сильно вырос, а вместе с ним — и инженерная среда: команды работают в разных городах, но остаются частью одного большого процесса.
В ближайшие месяцы мы будем делиться в этом канале и в T-Crew историями про нашу команду, технологии и города, в которых они создаются.
Начинаем с Нижнего Новгорода. 🤗 Наш разработчик Владимир Потехин рассказал, как внутри Т-Банка выстраивают культуру открытого кода: без закрытых репозиториев и барьеров между командами, с возможностью контрибьютить в чужие проекты почти как в open source. Читайте подробности на Хабре.
И не забудьте поставить 🔥, чтобы поздравить нас с юбилеем!
☕️ Избавляемся от бойлерплейта в .NET без IL-инъекций
В .NET 9 дозрела фича Interceptors. Вместе с Source Generators она позволяет реализовать АОП без IL-инъекций: сгенерировать обертку для метода и подменить вызов на этапе компиляции.
🙂↕️ Наш ведущий разработчик в Госсервисах Т-Банка Дмитрий Сипаков разобрал ее на реальном примере автоматизации отправки шагов в Allure TestOps. Читайте в карточках о том, как мы убрали бойлерплейт и оставили чистый код. А больше подробностей — в статье на Хабре.
*️⃣ Как мы извлекаем данные из сотен тысяч документов в день
Ежедневно мы обрабатываем множество документов: договоры, паспорта, водительские удостоверения. Их нужно проверить, распознать, извлечь из них данные и отдать во внутренние системы. И сделать это быстро, безопасно, без ошибок и в соответствии с требованиями регуляторов.
Со всем этим помогает наш сервис Scandoc на собственном BPM-движке с приоритизацией заданий, использующий Computer Vision.
↗️ В карточках делимся, как устроена его архитектура, паттерны и как работает распознавание документов.
🎙 А сейчас передаем слово нашему старшему QA-инженеру Ане Зайцевой, чтобы узнать, как Tihon помогает ее команде.
Если хотите узнать больше о жизни, задачах, инструментах наших инженеров по обеспечению качества — подписывайтесь на канал Желтый QA. Там Аня и коллеги делятся кейсами, рассказывают про технологии тестирования, надежность и качество продуктов.
🔍 Как мы сделали QA-ассистента, который сам выбирает инструменты под задачу
QA-инженеры тратят часы на то, чтобы собрать контекст по задаче: открыть Jira, найти связанные MR, прочитать комментарии, проверить тест-кейсы в Allure, залезть в Wiki за документацией. А еще написать чек-лист или подготовиться к «Трем Амиго».
Мы создали ИИ-ассистента Tihon, который делает все это сам. Он построен на нашей LLM, развернут внутри контура банка и работает с Jira, GitLab, Wiki и Allure.
✨ В карточках рассказываем, какие тулы у него есть, как его настраивать и какие сценарии уже работают.