Продуктовое мышление для разработчиков

Игра, в которой исполнитель задачи будет делать жизнеспособный продукт и противостоять саботёрам, вносящим правки в ТЗ.

Казалось бы, ТЗ — это главный источник правды. Но чем выше ты растешь в карьере, тем реже можешь ответить своим коллегам, что «этого не было в ТЗ». Нужно думать на шаг вперед. Нужно предвидеть, что в том самом ТЗ, которое для тебя центр и основа, рано или поздно появится или исчезнет пара слов, и это полностью поменяет картину мира.

Как если из словосочетания «Внутреннее CRM-решение» исчезнет слово «внутреннее».

Пытаясь стать лидерами рынка, из самых лучших побуждений, саботёры правят ТЗ.

На игре мы попрактикуемся предусматривать неожиданные повороты и находить выходы из неочевидных ситуаций.

Участники разделятся на команды, в каждой из которых будет один защитник, остальные игроки - саботёры. Все как в жизни ;)

На старте у каждой команды будет ТЗ. Саботёры, действуя в своих интересах, будут устраивать каверзы, внося в ТЗ «небольшие правки», а защитники — эти каверзы отбивать, интегрировать, адаптировать, в общем, делать всё, чтобы эти неожиданные изменения не стали катастрофой для продукта.

Работая в крупных компаниях, я часто сталкивался с мнением, что батчевую разработку можно переделать на потоковую. Иногда дело заходило дальше и создавались платформы, которые позволяли реализовывать потоковую обработку при помощи SQL. К примеру, в Райфе основой потоковой обработки был SQL, а исполнителем этого SQL - Apache Flink. Подходило это решение не везде, далеко не везде. Давайте на примере Apache Flink разбёремся, где потоковую разработку на SQL невозможно реализовать, где можно - но только с костылями, а где SQL справляется с задачей.

Боты составляют около 30% трафика и несут значительные риски — от финансовых потерь до деградации сервисов. В докладе я расскажу, как устроен современный антибот в Wildberries & Russ и как защищать ресурсы, не мешая реальным пользователям. Мы рассмотрим разные подходы к детектированию ботов: от скоринга на этапе прохождения капчи до анализа пользовательских сессий.