TechnologyBusinessManagementEducationSelf-Improvement

Code of Leadership

Alexander Polomodov

Подкаст Александра Поломодова, технического директора и Fellow. В каждом эпизоде есть приглашенный гость-эксперт, с которым идет разговор про менджмент и лидерство.

Play

Open in

21 episodes
Avg 1 hr 31 min
Russian

Episodes 21

Newest Oldest Longest

All20 Unplayed20 In progress0 Played0

Counted on this page — what you have heard stays on this device, so it is not something the list can be paged by.

S2 · E15
Monday · 51 min
Последние 90 дней в компании начинаются до заявления
Мы много говорим о первых 90 днях в новой роли. Мне захотелось разобрать обратную сторону перехода — последние 90 дней в компании. 31 августа проведу сольное выступление Code of Leadership #Ω — выпуск «Омега». Оно не только про увольнение. У этого процесса есть три равноправных исхода: остаться в пересобранной роли, перейти внутри компании или уйти. Поговорим о том, как не принять карьерное решение после одной плохой недели; понять, что именно перестало работать; описать следующую роль через ответственность, а не должность; проверить внутренние возможности и внешний рынок; выбрать исход и передать управление так, чтобы старая роль больше не зависела от вашего незримого присутствия. Отдельно разберу важную для руководителей часть: документ не равен переданному знанию. Сначала новому владельцу нужно передать право принимать решения, затем — контекст, отношения, рабочие ритмы и доступы. И дать ему начать управлять ещё до вашего последнего дня. Для меня главный тезис такой: последние 90 дней — это не обратный отсчёт до увольнения. Это управляемый переход между двумя профессиональными главами. И следующие 90 дней фактически начинаются ещё до завершения предыдущих. Слайды и материалы: https://polomodov.tech/2026-08-31-last-90-days-in-company/ #Management #Leadership #Career #Engineering #CodeOfLeadership
S2 · E14
August 24 · 1 hr 26 min
Что остаётся дефицитным, когда код становится дешёвым с Сергеем Бережным
Что остаётся дефицитным, когда код становится дешёвым: инструменты, инженерное мышление или доверие между компанией и разработчиками? В очередной серии подкаста Code of Leadership поговорим с Сергеем Бережным — директором по взаимодействию с разработчиками Яндекса, CTO Яндекс Практикума и одним из соавторов методологии БЭМ (https://veged.ru/). Сергей работает в Яндексе с 2005 года и прошёл путь от разработки интерфейсов до DevRel, open source и образования. Но разговор будет не про карьерную ретроспективу. Хочу понять, как техническое лидерство выходит за границы одной команды и проявляется в методологиях, платформах, работе с сообществом и публичной ответственности. Обсудим: - Зачем бизнесу DevRel и чем измерять его результат; - Почему внутреннюю технологию стоит открывать миру и как выбирать проекты для open source - Как разработка проходит путь от автодополнения к AI-агентам и harness-системам; - Что происходит с ролью руководителя, когда частью команды становятся агенты; - Кого и чему учить, если привычные entry-level задачи всё чаще забирает AI. Смотрите выпуск и приносите в комментарии свои вопросы и примеры.
S2 · E13
August 23 · 1 hr 33 min
AMA с подписчиками - чтение, карьера, пет-проекты и AI-разработка
23 августа в 16:00 по москве Александр Поломодов отвечает на вопросы подписчиков «Книжного куба». В программе: Чтение нескольких книг и white papers, выбор материалов и тайм-менеджмент; Личный процесс исследования, Knowledge Base и публикационный конвейер; Практическое обучение и развитие System Design Space; Пет-проекты и AI-greenfield; Вход в IT, рост джуна и переход выше уровня лида; Уход с топ-менеджерской позиции, переезд и следующий карьерный этап; SDD, размер AI-generated PR, детерминированные контроли и границы автономности; Ответственность за инциденты и экономика AI-разработки. Плюс еще был ряд дополнительных вопросов в чате трансляции
S2 · E12
August 19 · 1 hr 45 min
Как выстроить собственную систему управления с Михаилом Тюргановым
Как меняется CTO, когда небольшая команда вырастает в организацию на тысячи человек? И что делать, если прежние методы сами становятся ограничением? 17 августа в 19:00 МСК в эфире Code of Leadership вместе с Михаилом Тюргановым, руководителем Департамента разработки цифровых сервисов Альфа-Банка, поговорили про его путь от тестировщика, программиста и CEO малого бизнеса до технологического директора. В эфире мы обсудили: - Чем CTO малого бизнеса отличается от CTO в enterprise; - До какого масштаба работают сильные люди и неформальные договорённости; - Как отличить нужный найм от попытки закрыть организационную проблему численностью; - Что дают метрики эффективности и когда команда начинает играть с дашбордом; - Почему сильный инженер не обязан становиться менеджером; - За что CTO должен отвечать лично, а что превращать в платформу, процесс и инженерный карьерный трек; - Как AI и вайбкодинг меняют требования к скорости, проверке и эксплуатации. #Management #Leadership #Engineering #Architecture #PlatformEngineering #AI4SDLC
S2 · E11
August 13 · 1 hr 8 min
AMA Сессия #3 про AI-assisted Engineering с Алексеем Литвиновым
В четверг в 13:30 по Москве вместе с Алексеем Литвиновым в прямом эфире продолжили говорить про AI-Assisted Engineering и про то, как вообще строить AI-Native организацию. Первые две AMA сессии прошли плотно и мы разобрали порядка 15 вопросов, но еще осталось около шесть, которые мы разобрали с Лёшей в третьей серии. Кстати, у Леши есть свой tg-канал - t.me/tip_podcast, подписывайтесь на него.
S2 · E10
August 12 · 1 hr 25 min
PRD == evals: как AI стирает границу между продактом и ML Engineer
Обсуждение с Альбиной Мунировой из Т-Банка последние изменения в профессии продакт менеджеров, когда граница между ним и ML-инженером становится заметно тоньше. Прототип теперь можно собрать за несколько дней, но главный вопрос начинается после демо: кто превратит продуктовое намерение в воспроизводимые проверки и возьмёт ответственность за поведение вероятностной системы? Альбина Мунирова - лидом продуктов в AI-центре Т-Банка, бывший ML-инженер и тимлид, лидером и создателем профессии ML-продакт-менеджера в банке. Центральная формула разговора - PRD == evals. Разберём, что она означает в реальной работе и почему это не просто замена одного документа таблицей тестовых вопросов. Поговорили о том: - Кто такой AI Product Builder и действительно ли это новая профессия; - Что продакт теперь должен уметь делать руками, а где специализация MLE остаётся критичной; - Как перевести требования к ассистенту в eval-набор, порог выпуска и продуктовые метрики; - Почему быстрый MVP ещё ничего не говорит о стоимости проверки и промышленной эксплуатации; - Как, по словам Альбины, её команда в 2023 году строила инвест-ассистента на RAG, когда готовая обвязка только формировалась; - Почему ассистент «по всему банку» - это не один большой промпт, а маршрутизация, данные, права, инструменты, память, безопасность и разные владельцы качества; - Что опыт ассистента Олега может дать современным LLM-продуктам. Для меня главный вопрос эфира такой: AI Product Builder - это новая клетка в оргсхеме или новый минимальный уровень владения результатом от проблемы до доказательства качества? #AI #Product #MachineLearning #Evals #Engineering #Agents
S2 · E9
August 7 · 1 hr 40 min
Цифровой тимлид или можно ли измерить эффективность разработчика по коду?
Работают ли ваши разработчики на 100%? И можно ли вообще ответить на этот вопрос по коду - без табелей, дополнительных отчётов и субъективной оценки руководителя? А если в работе случился спад - отличить недозагрузку от сложного легаси, техдолга, незнакомой технологии или месяца тяжёлой отладки? 6 авугста в 17:00 по Москве со мной в прямом эфире будет Иван Гель, основатель компании Dex, в рамках подкаста Code of Leadership. Мы поговорим об UpCore - системе, которую команда называет «цифровым тимлидом». Идея амбициозная: анализировать код без дополнительных отчётов от разработчика, оценивать его трудоёмкость с учётом десятков факторов, сопоставлять результат с грейдом и показывать руководителю причины изменения эффективности. По заявлению команды UpCore, система может определить, сколько времени заняла бы работа у разработчика определённого уровня, увидеть долю сохранившегося кода, переделок и отладки, учесть сложность архитектуры, легаси, баги и технологии проекта. В презентации заявлена точность на уровне 85% относительно экспертной оценки, а также рост эффективности в среднем на 12% за три месяца после внедрения. Но здесь и начинается самый интересный разговор. Код - важный результат работы инженера, но далеко не вся его работа. Архитектурные решения, помощь команде, ревью, исследование, предотвращённые ошибки и сложность контекста плохо сводятся к одному числу. А метрика, от которой зависят грейд, бонус или увольнение, быстро становится целью для оптимизации. Обсудим: - Что именно UpCore считает эффективностью и как нормализует разные проекты, стеки и типы задач; - Можно ли автоматически определить грейд и трудоёмкость только по коду; - Как в текущих условиях, когда код пишется с помощью ИИ, можно измерить эффективность программиста. - Как отличить слабую работу от легаси, техдолга, сложного ядра системы и длительной отладки; - На каких данных проверялись заявленные 85% точности и рост на 12%; - Повышает ли полная прозрачность осознанность разработчика или разрушает доверие в команде; - Как защитить такую систему от накрутки и саму команду - от ошибочных управленческих выводов; - Где проходит граница между полезной инженерной телеметрией и цифровой слежкой. Приходите не на продуктовую демонстрацию, а на честный разговор о том, можно ли сделать работу команды прозрачнее, не потеряв контекст, доверие и ответственность руководителя.
S2 · E8
August 6 · 1 hr 27 min
AMA Сессия #2 про AI-assisted Engineering с Алексеем Литвиновым
В среду в 17:00 по Москве вместе с Алексеем Литвиновым в прямом эфире продолжили говорить про AI-Assisted Engineering и про то, как вообще строить AI-Native организацию. За первую серию AMA сессии (https://www.youtube.com/watch?v=4fiExYKIP3Y) мы не справились со всеми вопросами, поэтому мы продолжим обсуждать это с Лёшей, у которого есть свой tg-канал - @tip_podcast, подписывайтесь на него. Мы договорились обсудить - зрелость работы с AI // от «пишу код сам» до экосистемы на принципах - verification debt и цена проверки - почему навык уезжает из кодинга в менеджмент - AI-native организация: операционка, роли, governance - люди и найм, когда рядом агенты
S2 · E7
August 3 · 1 hr 24 min
Как внедрять GenAI в операционную работу с с Артемом Бондарем
Продолжаю разбираться, что происходит с работой, когда GenAI выходит за пределы разработки. В кодинге у модели есть кодовая база, инструменты и тесты. В обычном бизнес-процессе половина правил может жить в головах сотрудников, исключения - в переписке, а ошибка обнаружится через месяц. Поэтому простой перенос AI-агента из IDE в бэк-офис быстро превращается в тот самый «цирк с конями». В понедельник, 3 августа, в 17:00 МСК проведу прямой эфир Code of Leadership с Артемом Бондаром. Артем больше десяти лет работает на стыке software engineering и machine learning, строит ML- и GenAI-продукты и пишет о том, почему успешное внедрение начинается не с выбора модели, а с анализа процесса, данных и причин отказа системы. Поговорим о GenAI за пределами привычных технологических подкастов: - Почему поддержка кажется идеальным полигоном для AI, но автоматизировать ответ гораздо легче, чем решить проблему клиента; - Какие задачи можно отдавать модели в бухгалтерии и где обязательная перепроверка съедает весь экономический эффект; - Что останется от работы маркетолога и копирайтера, когда производство текста почти перестало быть дефицитом; как AI входит в работу проектировщиков зданий, где контекст сложнее, цикл обратной связи длиннее, а цена ошибки выше; - Почему human-in-the-loop не всегда делает систему надёжнее и иногда лишь превращает специалиста в уставшего контролёра; - Как считать результат внедрения сквозным образом: с учётом исправлений, эскалаций, ручной проверки и цены ошибки. Главный вопрос эфира — автоматизирует ли GenAI профессии или прежде всего заставляет компании наконец описать собственную работу: собрать контекст, договориться о правилах, сделать качество измеримым и назначить ответственного за решение. Приходите с вопросами и своими историями. Особенно интересны случаи, где красивая демонстрация столкнулась с реальным процессом — или всё-таки стала промышленным продуктом.
S2 · E6
July 28 · 1 hr 19 min
Консалтинг в эпоху ИИ: что остается без красивых презентаций?
Если ИИ уже умеет за несколько минут собрать аналитику, сформулировать рекомендации и подготовить убедительную презентацию, за что компании будут платить консультантам? В седьмом выпуске второго сезона Code of Leadership поговорим не о том, исчезнет ли консалтинг, а о том, какая его часть действительно создаёт изменения. Почему официальная задача клиента может не совпадать с реальной? Где заканчивается экспертиза и начинается производство документов? И кто отвечает за результат, когда рекомендации подготовлены, но внедрение осталось внутри компании? Гость выпуска — Александр Воронцов, партнёр ИТ-компании Revelio Tech: https://t.me/revelio_tech Саша вместе с командой реализует прикладные изменения в процессах и информационных системах на стыке бизнеса и ИТ. Как ментор предпринимателей он помогает среднему бизнесу без собственной глубокой ИТ-экспертизы не тратить лишние деньги на технологические инициативы. Обсудим: Зачем компании на самом деле привлекают консультантов и почему заявленный запрос иногда лишь прикрывает другую задачу; Какие части консалтинга уже ускоряет ИИ и куда перемещается узкое место; Как отличить содержательную работу от производства убедительно оформленных документов; Почему консультанты, внутреннее ИТ и команды внедрения часто оказываются по разные стороны одной задачи; Что происходит с бизнесом, когда скорость генерации идей и изменений становится выше способности организации их осмысливать; Как могут измениться ответственность за результат, ценообразование проектов и развитие специалистов; Какая экспертиза останется ценной, когда хороший первый черновик перестанет быть дефицитом. Для меня главный вопрос эфира такой: если документы становятся дешёвыми, должна ли ценность консалтинга окончательно переместиться в постановку задачи, принятие сложных решений и ответственность за реальные изменения? Приходите на прямой эфир с вопросами и собственными историями — особенно если вам приходилось разбираться, почему стратегия закончилась презентацией, а внедрение пошло своей дорогой.
S2 · E5
July 27 · 1 hr 30 min
AMA Сессия про AI-assisted Engineering с Алексеем Литвиновым
Вместе с Алексеем Литвиновым поговорили про AI-Assisted Engineering и про то, как вообще строить AI-Native организацию. Мы обсудили темы от работы с одним агентом до операционной модели целой команды и огранизации. В этом эпизоде мы поговорили на тем Зрелость работы с AI // от «пишу код сам» до экосистемы на принципах Verification debt и цена проверки Почему навык уезжает из кодинга в менеджмент AI-native организация: операционка, роли, governance Люди и найм, когда рядом агенты И мы с радостью учтем ваши вопросы, что вы можете оставить через Google Forms https://forms.gle/3ScqHGyxUsZAf7Wz7 или в комментариях ниже
S2 · E4
July 15 · 1 hr 39 min
Как выстроить AI-Native разработку с Алексеем Литвиновым
Код стал дешевле. Что стало дорогим? AI-агент уже может за минуты написать код, на который раньше ушёл бы вечер. Но один удачный diff ещё не означает, что разработка стала быстрее: узкое место может просто переехать в постановку задачи, ревью, тестирование и проверку результата. В среду, 15 июля, в 13:00 МСК прошел прямой эфир на моем канале TellMeAboutTech (https://www.youtube.com/channel/UCR8cNE9Qyz2ZgpfFQrKZ8UQ) с Алексеем Литвиновым в формате видео-подкаста "Code of Leadership". Алексей Литвинов - это Principal Engineer, автор книги и образовательной программы по AI-Assisted Engineering (https://edu.alekseilitvinau.com/). Он исследует и внедряет способы превратить работу с AI-агентами из набора удачных экспериментов в управляемый, воспроизводимый и проверяемый инженерный процесс на реальных кодовых базах. На встрече мы поговорим с Алексеем про его книгу «AI-Assisted Engineering», в которой он рассказывает как построить вокруг агента инженерную систему: контекст, спецификации, ограничения, обратную связь, CI/CD и понятное разделение ответственности. Мы обсудим Чем делегирование агенту похоже на делегирование человеку и где аналогия ломается; Почему контекст и спецификация становятся важнее скорости генерации; Не возвращает ли spec-driven development водопад, только теперь в Markdown; Почему зелёный CI ещё не доказывает, что решена правильная задача; Как AI создаёт verification debt и превращает ревью в новое узкое место; Когда мультиагентность ускоряет работу, а когда масштабирует конфликты; Как меняются роль лидера, развитие junior-инженеров и ответственность за результат. Абстрактные идеи будем проверять на сквозном кейсе Audit Log Service: что должен знать агент, какие инварианты обязаны контролировать тесты и где решение всё ещё должен принимать человек.
S2 · E3
July 3 · 1 hr 11 min
Как создавать AI продукты с Даниэлем Левинишниковым
Третий выпуск второго сезона моего подкаста Code of Leadership. В этот раз в гостях был Даниэль Левинишников — Head of Product в Т-Банке и человек, который каждый день превращает AI из модного слова в реальные продукты. У Даниэля есть свой канал https://t.me/tldrdaniel Получился разговор не только про AI, но и про то, как вообще строить продукты в большой компании, как управлять командами на масштабе и что будет происходить с продуктовыми ролями в ближайшие годы. Основными темами выпуска стали: Интро выпуска и знакомство с Даниэлем Левинишниковым Чем занимается Даниэль в Т-Банке: AI-ассистенты, автоматизация поддержки и predictive-сценарии Карьерная стратегия: консалтинг, стартап, Alibaba и переход к работе на масштабе Управление большой AI-командой: найм, ML Product Manager и рост до 250 человек Что такое AI-продукт и почему он не существует без машинного обучения Как понять, нужен ли AI: value, scale, экономика и готовность технологии Пример ассистента Олега: когда сильная идея опережает зрелость моделей Как мерить успех AI-продукта: cost saving, допродажи, user effort и evals Продукты для агентов и long tail-сценарии в больших экосистемах Почему corporate AI сложнее pet-проекта: качество на масштабе, галлюцинации и instruction following Старые автоматизации против ML/LLM: регулярки, grounding, context и fine-tuning Гейты, OKR и венчурная модель управления AI-продуктами Лидерство в неопределенности: насмотренность, pivots, sunk cost и счастье команды R&D без хаоса: как структурировать неопределенность и быстро закрывать гипотезы FOMO, скорость AI-гонки и будущее команд: размывание ролей, угроза middle management, дистрибуция и скорость как moat
S2 · E2
April 26 · 1 hr 34 min
Не усложняй или управление проектами с Дмитрием Ильенковым
Второй выпуск второго сезона моего подкаста Code of Leadership. В этот раз в гостях был Дмитрий Ильенков — основатель pmclub https://youtube.com/@pmclubpro, человек с большим опытом в проектном управлении и соавтор книги «Не усложняй! Управление проектами по методу P3.express». Говорили о проектном управлении без лишнего пафоса и без попытки превратить менеджмент в набор тяжелых ритуалов. Главная тема выпуска — как управлять проектами так, чтобы методология помогала доводить работу до результата, а не превращалась в бюрократический театр. Знакомство с Димой Ильенковым, PM Club и историей появления книги «Не усложняй» Как путь через PMI и PMBOK привел Диму к P3.express Почему P3.express — это не энциклопедия, а пошаговая методология P3.xpress как входной билет для новичков и полезный инструмент для опытных менеджеров Вклад Димы в развитие методологии и зачем ей нужны принципы Принцип 1: выбирай истинные результаты, а не привязанности Принцип 2: береги и оптимизируй энергию и ресурсы Принцип 3: всегда будь проактивен Принцип 4: сила цепи определяется слабым звеном Принцип 5: ничего не делай без четкой цели Почему не все цели надо оцифровывать и чем опасен оверфитинг на метрики Принцип 6: используй воспроизводимые элементы Результат или процесс: почему повторяемость важна для масштаба Как книга «Не усложняй» создавалась как полноценный проект Что читать и изучать, чтобы развиваться в управлении проектами
S2 · E1
April 11 · 1 hr 10 min
Оценка эффективности внедрения AI с Авениром Вороновым
Вышел первый выпуск второго сезона моего подкаста Code of Leadership. В этот раз в гостях был Авенир Воронов, директор по внедрению из компании veai.ru, что делает AI решения для корпоративной разработки. А говорили мы о теме, которая кажется мне одной из самых практичных в AI-native разработке: как не просто выдать инженерам AI-инструмент, а понять, что его внедрение действительно дало команде и бизнесу. Мы обсудили следующие вопросы Почему тема измерения эффективности AI вообще стала центральной для команд и бизнеса Кто такой Авенир Воронов и как он пришёл к внедрению AI в SDLC Почему за последний год агенты наконец начали приносить заметный результат Типичный провал AI-инициативы энтузиастов без бизнес-целей и понятных метрик Пирамида метрик: от ROI и P&L для руководства до velocity, DORA и тестов для инженеров Как из логов собирают «работы», считают часы, деньги и строят аналитику в ClickHouse Контрфактуальная оценка: как понять, сколько задача заняла бы без AI Психология и sentiment analysis как способ находить проблемные места в разработке Что реально видно в IDE-логах: документация, исследование кода, Jira, дебаг и бизнес-вопросы Доверие к AI, зрелость команд и почему внедрение нельзя продавить сверху 20-дневное внедрение: обучение команд, настройка тулов, промпт-инжиниринг и MCP Какие метрики смотрят в пилоте: вовлечённость, категории работ, время, деньги, NPS и эмоции Контрметрики и качество: diff acceptance, rework, тесты, релизная стабильность и ограничения line-based измерений Почему любая метрика должна отвечать на вопрос «зачем» и как AI меняет навыки и управление Следующий уровень зрелости: сдвиг к intent-based разработке, пересборке ролей, охвату Ops и adoption как главному критерию успеха
S1 · E64
Dec 15, 2025 · 1 hr 29 min
Interview with Vladimir Malov about tech management and vibe coding
Интервью с Владимиром Маловым, исполнительным директором финтех‑сервиса рассрочек +7 pay, который прошёл путь от iOS‑разработчика до СТО/СРО в e‑grocery и собрал крупные ИТ‑команды. В этом интервью мы обсудили с Владимиром его карьеру в общем, а также поговорили про подход к вайб-кодингу новых продуктов, а также Владиимир показал мини-демку. Итого, за полтора часа мы успели обсудить следующие темы Введение и знакомство с гостем Ранние карьера и "зигзагообразный" путь: Санлайт, Перекрёсток, Лента, Утконос и ценность горизонтальных переходов Детство, семья и образование Университет и первые уроки ответственности Вход в мобайл и первая продуктовая практика в Санлайт. Ритейл и онлайн‑доставка: Санлайт, Перекрёсток и Лента Переход из разработки в продакт‑менеджмент Роли техдира, предпринимательство и риск Бигтехи, ожидания и "синдром троечника" Любовь к созданию продуктов и появление новых инструментов Вайб‑кодинг в продакшене и демо Будущее вайб‑кодинга и агентский режим Личное, здоровье, фокус и нетворкинг Кстати, Владимир ведет интересный канал https://t.me/malov_tech/
S1 · E63
Nov 5, 2025 · 2 hr 40 min
Interview with Pavel Golubev, Principal DS at Microsoft, about DS & AI
Интервью с Павлом Голубевым, principal data scientist в Microsoft, который как и я когда-то закончил Физтех. Но дальше Паша ушел в консалтинг и оптимизировал цепочки поставок, а дальше двинулся в сторону data science. В какой-то момент он оказался зарубежом, где успел поработать над аналогом Uber из Греции (Beat), EPAM, а потом перейти в Microsoft и заняться DS проектами для клиентов Azure в EMEA. За 2 часа и 40 минут мы обсудили множество тем, среди которых следующие Знакомство с Павлом: Principal DS в Microsoft NL, индустриальные решения (энергетика/производство) Ранний путь: арабистика МГУ → первый разворот к аналитике Переход в IT: Женева, математика/статистика/программирование, MATLAB Возвращение в РФ: аналитика цепей поставок в Renault Консалтинг «в поле»: ТЭЦ, ручные журналы, наблюдение за процессами Рост компетенций: Python, курсы, ODS, статья на Хабре → новые офферы Кейсы из консалтинга: DSS с PPR, смарт-контракты, оптимизация распределения еды Reaktor и Ближний Восток: длинные продажи, «глянцевые» решения, специфика рынка Спад рынка/пандемия: сокращения инвестиций, закрытие офиса в Дубае Поиск в Европе: офферы, выбор Нидерландов («ruling»), переход в Beat Beat в Латам: безопасность, антифрод, «пирамида фрода» и профайлинг нарушителей Ошибки роста и крах Beat: Tesla, маркетинг, монолит, регуляторика → банкротство Мост через Epam: менеджерские проекты, осознанный поиск более амбициозной роли Microsoft: работа в Solutions Engineering, проекты, реструктуризации и переход в Principal Engineer из менеджерской ветки Кстати, Паша ведет интересный канал https://t.me/corporateAI
S1 · E62
Oct 16, 2025 · 1 hr 54 min
Review of Book "AI Engineering" #3 - Chapter 3 & 4: Evaluation Methodology и Evaluate AI Systems
Третья серия подкаста с разбором крутой книги "AI Engineering", которая дает представление об оценке как самих foundation models, так и приложений на их основе. Книгу разбирает Александр Поломодов, технический директор Т-Банка, а также Евгений Сергеев, engineering director в Flo. Собственно, в этой серии мы обсудили две главы: "Chapter 3: Evaluation Methodology" и "Chapter 4: Evaluate AI Systems". Ну а если раскладывать по темам, то они представлены ниже Введение и тема выпуска Почему оценка ИИ‑приложений сложна; рост важности валидации Валидация в пайплайнах и сложности доменов Ограничения бенчмарков и переход к продуктовой валидации Риски неконтролируемой генерации Теория информации: энтропия как база метрик Кросс‑энтропия и KL‑дивергенция для оценки моделей Перплексия и влияние контекста на уверенность модели Функциональная корректность vs нефункциональные требования От лексической к семантической близости; эмбеддинги Паттерны валидации и AI as a judge Попарные сравнения и ранжирование моделей; транзитивность и голосования Каркас системы: критерии → выбор моделей → сборка пайплайнов Факт‑чек и референс‑чек; доверенные источники; человеческий бейзлайн Дизайн пайплайна: независимые тесты, гайдлайны, разметка; финальные выводы
S1 · E61
Oct 12, 2025 · 1 hr 31 min
Interview with Alexey Gorbov about system administration & databases
Интервью с Алексеем Горбовым, моим коллегой, который в Т-Банке занимается базами данных и разивает нашу Cassandra as a Service. Параллельно этому Леша курирует нашу секцию собеседований по траблшутингу для SRE, которую я когда-то курировал сам, а также рассказывал про нее на конференциях (https://t.me/book_cube/233 и https://t.me/book_cube/1610). За полтора часа мы обсудили множество тем - Введение и представление гостя - Детство, образование и первые шаги в IT - Работа в «Одноклассниках»: начало карьеры - Инцидент в ОК и переосмысление надежности - Переход к системной надежности - Работа с Cassandra и автоматизация процессов - Новые технологии и взаимодействие команд - Миграция дата-центра: проект и организация - Уход из «Одноклассников» - Первые шаги с Cassandra в новой роли - Развитие Cassandra как сервиса в Т-Банке - Проблемы архитектуры и декомпозиции кода - Практические выводы и преимущества Cassandra - Рекомендации инженерам по поводу развития и роста
S1 · E60
Sep 15, 2025 · 1 hr 36 min
Interview with Alexey Kashin about management, architecture & reliability
Интервью с Алексеем Кашиным, моим коллегой, который в Т-Банке руководит направлением разработки сервисов неклиентских профилей в нашей платформе профилей. Интересно, что параллельно этому Леша выполняет роль chief reliability officer, главного за надежность в той же profiles platform. За полтора часа мы обсудили множество тем Вступление и текущая роль (платформа профайлов) Ранние годы и первые шаги в программировании Вуз: поступление, SQL/БД, диплом + параллельное администрирование Старт карьеры: финуправление и администрирование Внедрение документооборота: процессы, обучение, модель работы Переход к руководству и запуск BPM-направления (стоимость, импортозамещение, Java) Первый продукт на новой платформе; смена стека и переход в другую компанию Формат работы и инфраструктура; проблемы многопоточности и зависаний Рост команды и обучение; «единая кредитная заявка» и финмаркетплейс Платформа и технические улучшения; переход в Тинькофф и реинжиниринг CRM Архитектура домена компаний и бесшовная миграция (репликация, Kafka, сверка данных) Инструменты и надёжность: инциденты, метрики, шардирование/кастом БД, миграции Инженер vs менеджер; ARIA-ревью; распределёнка и роль офисов (Екатеринбург) Work/liffe баланс и советы слушателям

Showing 1–20 of 21 episodes