Валентинки влюблённым — это завтра, а коллегам — только в рабочее время! Короче говоря: сделали бот для анонимных открыток коллегам ❤️

Как поздравить дорогого коллегу?
1️⃣ Заходите в бот @avito_cube_valentines_day_bot;
2️⃣ Отмечаете ник коллеги в тг и придумываете текст;
3️⃣ Проверяете комментарии под этим постом — там мы анонимно тегнем вашего друллегу 😀

И ловите отдельно ссылку на наш стикерпак — думаем, сегодня он точно пригодится в чатах ✨

#tl #frontend #backend #go

Обзор на 1.26 уже здесь! Если вам ни о чём не говорят эти цифры — мы о релизе новой версии Go 💻

Смотрим видео от Паши Агалецкого (от кого же ещё 😄), чтобы узнать про самые интересные функции: от метода для работы с ошибками и нового экспериментального пакета до возможности отправлять логи сразу в несколько обработчиков 🔥

📺 YouTube
🔵 VK
🗂 Rutube

А в комментариях делитесь, какую из новых функций вы ждали больше всего!

#go #backend

💻 Как сделать так, чтобы пользователь «залип» в рекомендациях на главной странице?

Начните с обучения нейросетевой модели интересов пользователя — так поступила команда Ярослава Хныкова. По результатам первых A/B-тестов:

🗂 +1% пользователей, совершивших контакт;
🗂 – 2,5% скрытий рекомендаций с причиной «несоответствие категории».

Подробнее о проекте по ссылке! Статья будет полезна тем, кто работает с рекомендательными системами и хочет их улучшить разнообразие и релевантность.

#ml

Какие 4 условия обеспечивают успешный запуск рискованных инициатив?

1️⃣ Стратегия, основанная на ставках (и умение выбирать ставки)
2️⃣ Подтверждение базовой гипотезы
3️⃣ Трекшен-модель.
4️⃣ Понятный процесс митигации и согласованный план рисков

Почему именно такие условиях? Что не так с мелкими инициативами? Как работать с рисками? На все вопросы ответила в статье Галя Ширанкова, ex-продуктовый юнит-лид Авито.

Читаем по ссылке и внедряем в работу!

#ml #tl

🔍 Как метрики могут не только спасти, но и разрушить команду?

Мы пообщались с Егором Денисовым-Бланчем, исследователем из Стэнфордского университета и автором методологии измерения продуктивности разработчиков. Он провёл собственное исследование и выяснил, что в IT-компаниях работает около 9,5% «инженеров-призраков» — тех, кто числится в штате, но фактически не имеет задач.

Как он это выяснил, зачем эта модель нужна руководителям и можно ли точно рассчитать продуктивность разработчика — рассказываем в новом выпуске AviTalk:

📺 YouTube
🔵 VK
🗂 Rutube

P.S С каждого не «призрака» по реакции!

#tl