Embedika | ИТ-решения для бизнеса

Платформенный подход к ИИ: почему точечные инструменты не масштабируются При внедрении инструментов на базе ИИ компании часто совершают одну и ту же ошибку — начинают с набора функций под отдельные задачи, а не с выстраивания общей инфраструктуры, которую можно масштабировать, контролировать, измерять и обновлять по единым стандартам. На уровне одного департамента такой подход кажется рациональным, но в масштабе всей организации он приводит к фрагментации, росту издержек и неконтролируемым рискам. Почему разрозненные ИИ-решения мешают масштабированию и как платформенный подход помогает перевести ИИ из экспериментов в управляемую инфраструктуру — разобрали в карточках ➡️

Итоги ЦИПР-2026: искусственный интеллект, инфраструктура, импортозамещение С 18 по 21 мая в Нижнем Новгороде прошла конференция ЦИПР-2026. В этом году мы приняли участие в мероприятии и выделили несколько ключевых тем, которые обсуждались на сессиях с участием представителей власти, бизнеса и ИТ-сообщества. ▫️ Импортозамещение перешло в фазу внедрения и тиражирования На конференции обозначили переход от экстренной замены ушедших вендоров рынок к активному внедрению и масштабированию собственных продуктов. Цифры подтверждают тренд: в 10 базовых отраслях доля отечественного ПО уже превышает 90% (авиа- и двигателестроение, ЖКХ и др.). При этом из 175 особо значимых проектов ИЦК завершено 120, и государство меняет фокус поддержки на проекты с ИИ и решения для критической инфраструктуры. Бизнес вложил 164 млрд рублей из общих 187 млрд ▫️ Внедрение искусственного интеллекта Одной из центральных тем конференции стало внедрение технологий ИИ в промышленности. На площадке привели несколько показательных кейсов: ОАК — ускорение проектирования авиадеталей в 11 раз с помощью GigaChat; «Норникель» — сокращение подготовки документации с 20 недель до 3 благодаря генеративному ИИ. Сбер представил ИИ-систему для Российской орбитальной станции и руководство по AI-нативной трансформации разработки ПО. Отдельное внимание уделили теме AI-агентов, их обсуждали как следующий этап автоматизации — переход от выполнения отдельных операций к комплексным бизнес-ролям. ▫️ Данные и вычислительные мощности Вместе с тем эксперты зафиксировали и ряд системных ограничений: ➖ Нехватку качественных данных для обучения индустриального ИИ. Интеллектуальная собственность заперта внутри корпораций, и механизмы безопасного доступа к ней разработчикам только предстоит создать. ➖ Дефицит вычислительных мощностей. Рост числа серверных стоек замедлился почти втрое (с 14 тыс. в 2024 до 5 тыс. в 2025), а сроки окупаемости ЦОДов растянулись до 10-12 лет. Без быстрого расширения инфраструктуры масштабировать ИИ-решения будет сложно. ▫️ Технологический суверенитет и кадры Доля отечественного оборудования в сетях связи выросла до 35%. Операторы подтвердили планы полностью перейти на российские базовые станции к 2030 году, однако отметили, что текущие решения пока уступают импортным аналогам по стоимости и энергоэффективности. На конференции также представили облачную платформу Astra Cloud на российских процессорах Baikal-S — пример построения полностью отечественного технологического стека. В части подготовки кадров основной акцент — вовлечение студентов в реальные проекты по разработке и внедрению ИИ. 🔹 Своим взглядом на итоги конференции поделилась Айканыш Орозбаева, директор по развитию бизнеса в Embedika:

«ЦИПР-2026 показал, что рынок ИТ и ИИ в России переходит в более зрелую фазу: от импортозамещения и пилотов — к вопросам экономической эффективности, безопасности и масштабируемости решений. Сегодня ключевой запрос со стороны крупных компаний — не просто внедрение ИИ, а снижение стоимости поддержки и управления сложными процессами, включая промышленные и производственные контуры. Отдельно заметен вызов по переходу от точечных AI-сценариев к ИИ-агентам — системам, которые способны выполнять уже не отдельные операции, а комплексные бизнес-функции. При этом вместе с ростом интереса к ИИ усиливаются и требования к безопасности данных, устойчивости инфраструктуры и возможности масштабирования решений внутри крупных распределенных компаний.»

Инструменты, модели, промты: канал о повседневной работе с ИИ Сегодня хотим поделиться еще одним каналом о работе с ИИ — Нейрохайп. В нем автор отслеживает новые модели, инструменты и подходы, а также тестирует их на практике, до того, как они попадают в корпоративные контуры и официальные обзоры. Канал исследует, как ИИ применяется на практике и регулярно поднимает темы, которые часто остаются незамеченными в обзорах. Среди них: ➖ Использование сотрудниками публичных ИИ-сервисов для рабочих задач в обход корпоративных процедур; ➖ Критическая оценка релизов: отделение реального технологического прогресса от маркетинга; ➖ Границы применимости вайб-кодинга: где он перестаёт быть эффективным и уступает место промышленной разработке; ➖ Потребительские ИИ-практики как ранний индикатор того, что инструмент станет частью enterprise-ландшафта; ➖ Практический путь к ИИ-грамотности и многое другое. Канал будет полезен пользователям, которые хотят понимать, куда движется ИИ, и видеть его глазами тех, кто пользуется им каждый день. Больше о технологиях и связанных с ними процессах — в канале @hype_neuro

Сбои и отказы на бэкенде: диагностика и типовые решения В работе бэкенд-разработчика периодически возникают ситуации, требующие быстрой реакции и глубокого понимания инфраструктуры. Это не только ошибки в коде, но и отказы внешних систем, проблемы связности или производительности. Поговорим о нескольких возможных сценариях, их диагностике и типичных ограничениях. Чаще на бэкенде встречаются проблемы с инфраструктурой, производительностью и сложности с внешними интеграциями. Реже — неконсистентность данных. Инфраструктурный слой устроен как пирамида: от физического «железа» в основании до прикладного ПО на её вершине. Каждый промежуточный уровень (сетевые сервисы, межсетевые экраны, дисковые массивы) потенциально может отказать. Сбои могут вызывать внутреннюю деградацию сервисов, нарушение сетевой связности между ними, а также блокировки легитимного трафика на уровне фильтрации в межсетевых экранах. В числе наиболее ощутимых моментов, осложняющих работу: ➡️ Отсутствие прямого доступа в инфраструктуру продакшн-среды. Невозможность напрямую посмотреть логи или проверить состояние сервисов замедляет диагностику. В таких случаях разработчики формируют сценарии проверок и передают их службе эксплуатации, которая выполняет необходимые действия. Со временем проблема частично снимается накоплением опыта, т.к. формируется спектр типовых проблем и решений. ➡️ Излишняя переусложненность инфраструктуры и несогласованность её компонентов. Например, некорректная работа межсетевого экрана, блокирующего легитимный трафик. Команда предметно демонстрирует службе эксплуатации конкретные несостыковки, инициируя их устранение. ➡️ Проблемы с внешними интеграциями. Интеграции завязаны на внешние системы, и бэкендеры не могут напрямую влиять на их работу. При сбоях необходимо акцентировать внимание коллег на необходимости проверки внешней стороны и ожидать исправлений с их стороны. Регулярность таких ситуаций учитывается при планировании. Как выстроена диагностика? Обнаружением инфраструктурных инцидентов в ЦОД занимается служба эксплуатации. У неё есть доступы и настроенные механизмы уведомлений, которые позволяют оперативно понять характер проблемы. Параллельно команда разработки использует собственные средства мониторинга — бэкендеры и DevOps-инженеры видят состояние системы со своей стороны. Когда поступает сигнал о сбое, характер ошибки определяет, кто именно подключается к диагностике. Служба эксплуатации, DevOps или бэкендеры шаг за шагом локализуют источник: анализируют логи, проверяют гипотезы, оценивают состояние сервисов. Если проблема вызвана неконсистентными данными в продакшен-среде, сначала исправляются данные, а затем проводится анализ причин, почему произошло нарушение целостности.

Как сократить разметку в 2-3 раза: эксперимент Embedika с активным обучением Разметка данных для обучения ИИ — дорогой и трудозатратный процесс. Особенно в сложных доменах, вроде юридических текстов, где нужна экспертиза. Часто оказывается, что значительная часть размеченных данных не даёт существенного прироста качества модели. Руководитель ИИ-разработки Embedika Валерия Басова поделилась в TProger опытом: как активное обучение позволяет сократить объем разметки без потери качества, и подтвердила это результатами эксперимента. В материале разобрали на практике: ▫️ Как устроен цикл активного обучения и чем он отличается от ручной разметки; ▫️ Три ключевые стратегии отбора данных (Uncertainty Sampling, Diversity Sampling и Query by Committee) и как они работают; ▫️ Насколько активное обучение сокращает объем разметки: стратегия Entropy потребовала в 2-3 раза меньше размеченных примеров, чтобы выйти на тот же уровень качества, что и случайный отбор; ▫️ Почему универсальной стратегии не существует, и выбор всегда требует проверки под конкретную задачу и данные. 🔗 Полная версия статьи доступна на сайте TProger #сми_о_нас

Рабочий цикл бэкенд-специалиста: от постановки задачи до продакшен-стенда Прежде чем функциональность попадет к пользователю, бэкенд-разработчик проводит задачу через несколько этапов. Каждый из них имеет свою цель и влияет на итоговый результат. От получения задачи в спринт до передачи в тестирование — каждый шаг влияет на итоговое качество продукта. Как устроен этот процесс и что происходит при возникновении багов на продакшен-стенде, поделился Антон Черепанов — руководитель разработки проектного направления в Embedika. Про основные этапы рассказываем в карточках 👉

Дамасские чернила | AI и M&A — взгляд практикующего юриста Сегодня хотим рассказать о канале «Дамасские чернила | AI и M&A», который исследует применение искусственного интеллекта в юридической практике и корпоративной работе. В центре внимания — сделки M&A, комплаенс, работа с документами и нормативное регулирование ИИ в России. Среди постоянных тем канала: разбор законодательных инициатив в сфере ИИ, практика due diligence с применением новых инструментов, обезличивание и защита данных при работе с моделями, а также влияние агентных систем на юридическую функцию. Делимся интересными материалами из канала: ➡️ Разбор законопроекта об ИИ: критерии суверенных моделей, реестр доверенных систем, цепочка ответственности и спорные положения об интеллектуальной собственности. ➡️ Обезличивание персональных данных перед отправкой в облачные модели: обзор доступных инструментов и подходов, включая сборку решений под российский контур. ➡️ ИИ-агенты и мультиагентные системы: разбор архитектуры, классификация ролей и границы применимости в юридической практике. Канал сочетает экспертизу в корпоративном праве с технической насмотренностью, что позволяет смотреть на тему ИИ без перекосов в ту или иную сторону. Рекомендуем подписаться: @forgednotwritten

Поддержка и развитие кодовой базы после завершения контракта Поскольку мы в Embedika занимаемся проектной разработкой, работа над кодом не останавливается после формальной сдачи, а кодовая база продолжает развиваться. Поддержка включает несколько направлений: текущие доработки, гарантийные обязательства и плановый возврат к техническому долгу в межконтрактный период. На базе существующего решения сразу начинается наполнение следующими задачами — проект развивается итеративно, один этап сменяет другой, а кодовая база постепенно расширяется. Параллельно с этим действуют два типа поддержки: 1️⃣ Техподдержка — перечень задач, которые приводят к доработкам уже сданного функционала. Команда продолжает сопровождать решение и оперативно реагировать на возникающие вопросы. 2️⃣ Гарантийная поддержка — стандартная часть проектной работы с обязательствами перед заказчиком по сопровождению сданной функциональности. После сдачи контракта всегда стартует межконтрактный интервал — период, когда команда может вернуться к накопившемуся техническому долгу. Это возможность провести рефакторинг, улучшить архитектурные решения и подготовить кодовую базу к следующему этапу работ, не откладывая эти задачи в пользу более критичных бизнес-требований. Как правило, в проектной разработке заложена возможность регулярно выделять время на такие улучшения — межконтрактные интервалы встроены в сам процесс работы над проектом и становятся плановой частью цикла. Постоянное наполнение, гарантийная поддержка и плановый возврат к проработке техдолга позволяет поддерживать код в актуальном состоянии на протяжении всего жизненного цикла проекта.

Структура и процессы бэкенд-команды: распределение задач, коммуникация и работа В среднем бэкенд-команда на проекте насчитывает от трех до пяти человек. Само количество определяется ресурсным планом: сначала рассчитываются общие трудозатраты на пул задач, затем — количество дней до срока сдачи. Исходя из этого вычисляется, сколько человек нужно, чтобы уложиться в заданные сроки. При расчете также учитываются праздники, отпуска и другие факторы. Вместе с тем тимлид прогнозирует возможные риски и учитывает их в оценке. Задачи между разработчиками в 90% случаев распределяет тимлид. Его работа — знать сильные и слабые стороны каждого члена команды и на горизонте полугода планировать, кто какие блоки будет делать. Сами задачи назначаются в спринт еще до его начала, пока идет предыдущий. Каждая задача содержит постановку от аналитики и оценку трудозатрат. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит этап подготовки технического решения: бэкендер проектирует архитектуру и декомпозирует постановку на составные подзадачи с техническими уточнениями. Затем каждая подзадача оценивается отдельно — так итоговая оценка получается точнее. Перераспределением задач в случае внештатной ситуации занимается только тимлид. Команда в первую очередь пытается понять, где можно сократить объем работ. Например, урезать некритичную функциональность, чтобы закрыть главные бизнес-потребности заказчика. Параллельно ведется поиск дополнительных внутренних ресурсов и временно ограничиваются административные мероприятия. Как выстроена коммуникация с другими специалистами Бэкендер постоянно взаимодействует с участниками команды из других направлений: ➡️ С фронтендом ведется наиболее частое взаимодействие, поскольку комплексная бизнес-задача требует доработок с обеих сторон. Бэкенд и фронтенд работают в паре и совместно устраняют баги, заведенные тестировщиком. ➡️ Если возникают вопросы по функциональности, бэкендер напрямую обращается к аналитику, автору постановки, за уточнением требований. ➡️ Когда задача уходит в тестирование, тестировщик может обратиться к бэкендеру и фронтендеру, например, при обнаружении неочевидного бага. ➡️ Взаимодействие с ML-командой ведется через тимлида. Бэкендер получает готовые образы и API, за концептуальное видение отвечает тимлид. В редких случаях конкретный специалист может напрямую связаться с ML-разработчиком для решения локальной задачи. ➡️ При проблемах на продакшен-стенде бэкендер и DevOps исследуют проблему в паре. Если источник в инфраструктуре, устранением занимается DevOps, если в коде — бэкенд. По итогу совместного анализа определяется, кто берет задачу на себя.

Подборка полезных и интересных материалов Автономные ИИ-агенты, регулирование отрасли и промышленная эксплуатация решений — в новой подборке собрали материалы о том, как технологии искусственного интеллекта проходят путь от пилотов к практическому применению. Статьи: 📎 Заметка TelecomDaily на основе докладов с конференции Data Fusion — о преимуществах, рисках и сценариях внедрения автономных ИИ-агентов. 📎 Статья РБК о предложениях российского бизнеса по изменению законопроекта о регулировании ИИ. 📎 Обзор Embedika по итогам I квартала 2026 года в сфере ИИ: регулирование, инвестиции, новые модели и агенты. 📎 Интервью РБК с директором по ИТ «Рег.облака» о главных барьерах при переходе от пилотов к промышленной эксплуатации ИИ. 📎 Материал Известий о том, как ИИ трансформирует рынок труда и какие специальности находятся в зоне риска. 📎 Колонка в Известиях о появлении нового типа ошибок в работе нейросетей, галлюцинаций взаимодействия. Заметки: ✍️ ML-директор Positive Technologies разобрал, как открытые бенчмарки измеряют способности языковых моделей решать задачи кибербезопасности. ✍️ Исследователь R&D red_mad_robot рассказал об использовании генетического алгоритма для решения проблемы нехватки качественных данных и неудачных попытках их синтеза через LLM. ✍️ Заметка в телеграм-канале «Неискусственный интеллект» с обзором российских работ, представленных на конференции по ИИ ICLR 2026. ✍️ Актуальный гайд от специалистов ЦНИС по написанию промптов в 2026 году. Книги: 📚 «Аналитика и Data Science», Никита Сергеев — введение в Data Science и машинное обучение для тех, кто хочет освоить работу с данными с нуля, в том числе без технического бэкграунда. 📚 «Разработка с ИИ», Нэйтан Б. Крокер — практическое руководство по использованию ChatGPT и Copilot на всех этапах разработки: от написания кода до тестирования и документации. Подкасты: 🎤 Истовый инженер: выпуск «Физический ИИ без глянца: ожидания, реальность и значение VLA-моделей» 🎤 Датаголики: обсуждение на тему «ИИ-агенты: новые коллеги или конкуренты?»

Зоны ответственности в разработке: бэкенд, тестирование, инфраструктура и управление проектом Бэкенд-разработчик редко работает отдельно от других специалистов — его задачи тесно пересекаются с зонами ответственности фронтендеров, аналитиков, тестировщиков и DevOps-инженеров. При этом границы между ролями не всегда четкие: обычно каждый отвечает за свой участок, но некоторые задачи на стыке аналитики-тестирования-devops требуют детального погружения. В таком случае бэкенд-разработчик должен применить как навыки анализа данных, так и понимания инфраструктурных особенностей проекта. Вместе с тем специалисту необходимо иметь компетенции в фронтенд-технологиях, чтобы определить, когда задача должна решаться через клиентскую часть приложения, а не серверный код. В этом ему должен помогать тимлид. Остановимся подробнее на том, как распределены задачи между бэкендом, фронтендом, тестированием, аналитиками и DevOps-инженерами, а также какую роль на проекте выполняет тимлид. Аналитики пишут постановки и уточняют требования заказчика, а бэкенд-специалист получает от них задачу с готовой постановкой. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит этап подготовки технического решения. В этом случае бэкендер проектирует будущее решение и декомпозирует его на составные подзадачи с техническими уточнениями: выявление модели данных, миграции, особенности раскатки релиза. Затем каждая подзадача оценивается отдельно, так итоговая оценка разработки получается точнее. А команда тестирования принимает уже именно бизнес-задачу — готовую совокупность подзадач. При возникновении проблем на продакшен-стенде бэкендер, тестировщик и DevOps часто работают вместе. Проблема может быть как в инфраструктуре, так и в коде, а также в неконсистентных данных. Если источник в инфраструктуре — устранением занимается DevOps, если в коде — бэкендер. Выявлением проблем с данными, как правило, занимаются тестировщики. В конечном итоге они вместе исследуют проблему и определяют, кто берет задачу на себя. Также влияние на процесс оказывает критичность найденной проблемы. Роль тимлида-бэкендера Тимлидом в Embedika, как правило, выступает бэкендер. Помимо технической работы, он занимается коммуникацией с заказчиком и службой эксплуатации, верхнеуровневым планированием, формированием ресурсного плана и оперативным управлением командой. Конкретный перечень задач тимлида выглядит так: ➖ выполнение задач от руководства компании; ➖ помощь руководителю проекта в ответах на технические вопросы заказчика; ➖ планирование контрактных сроков на горизонте более чем в спринт для определения параметров жизненного цикла проекта в ближайший календарный этап; ➖ формирование ресурсного плана: расчет трудозатрат и необходимого количества специалистов под сроки проекта; ➖ оперативное управление: развитие сотрудников, поддержание здоровой рабочей атмосферы, выполнение задач от руководства компании; ➖ координация с фронтендерами: выявление нетиповых мест в задачах, которые необходимо отдать на реализацию фронтенд-команде.

Применение ИИ-агентов в 2026-м: ключевые запросы рынка ICT.Moscow представили итоги опроса в рамках исследования о приоритетных аспектах использования ИИ-агентов в 2026 году. В нем приняли участие 624 респондента из российского ИТ-сообщества. Опрос показывает смещение фокуса с изучения технологии на практическое применение: локальное использование, расширение функционала и интеграцию с существующими инструментами. Собрали ключевые цифры и выводы в карточках 👉

Как устроена бэкенд-разработка в Embedika: роли, стек и этап подключения к проекту Мы продолжаем рассказывать о разработке в Embedika и теперь углубляемся в работу бэкенд-направления. Именно здесь строится вся серверная логика продуктов, обеспечивается стабильность работы систем и обрабатываются данные, с которыми взаимодействует пользователь. Бэкенд отвечает за серверный код — ту часть системы, которая скрыта от глаз пользователя, но обеспечивает всю логику работы приложения: обработку запросов, взаимодействие с базами данных, интеграцию с внешними сервисами. Помимо написания кода, специалист может: ✔️ участвовать в анализе данных совместно с аналитиками и тестировщиками; ✔️ помогать в решении проблем нагрузочного тестирования, когда код работает без ошибок, но не выдерживает большого количества пользователей; ✔️ подключаться к решению инцидентов на продакшен-стенде. Общий стек бэкенд-разработки в Embedika — язык Scala, стандартные утилиты для работы с базами данных, Docker и Kubernetes. При этом проекты могут отличаться в архитектурном плане. Например, часть решений строится на базе сервисов платформы Verdi, другие же имеют обособленную структуру. Когда бэкенд-разработчик подключается к проекту? Задачи от аналитиков проходят этап коллективной оценки до начала реализации. На этом этапе бэкендеры обсуждают концептуальное решение и оценивают задачу в днях. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит подготовку технического решения — бэкендер проектирует будущее решение и декомпозирует его на составные подзадачи. Без совместного погружения фронтенда и бэкенда в задачи заказчика ни один из крупных проектов не мог бы быть реализован. Именно это взаимодействие лежит в основе каждого успешного решения.

CEO Embedika о главном условии ускоренного внедрения ИИ в России Ускоренное внедрение искусственного интеллекта в экономику, соцсферу и госуправление стало одним из приоритетов цифровизации, однако для его масштабирования необходим технологический фундамент. О том, как это может быть реализовано на практике, CEO Embedika, Лев Голицын, рассказал в материале на CNews. Делимся ключевыми мыслями из статьи: ✔️ Ключевое условие для развертывания ИИ — подготовка и стандартизация данных, а также переход от уникальных разработок к типовым цифровым модулям для их повторного использования. ✔️ Наибольшую эффективность дает модель «инфраструктура под сценарий»: сначала определяется конкретная управленческая задача, и только затем под нее проектируется стек из данных, алгоритмов и вычислительной среды. ✔️ Переход на единые архитектурные стандарты превращает внедрение ИИ в процесс сборки из готовых элементов, радикально снижая издержки и исключая дорогостоящую разработку с нуля. ✔️ Комиссия по развитию ИИ способна сыграть ключевую роль за счет фокуса на прикладных программах с измеримыми результатами: ускорение доступа к госданным, типизация модулей и внедрение механизмов быстрого тестирования решений. 🔗 Подробнее — в материале CNews. #сми_о_нас

Дайджест событий в области искусственного интеллекта Апрель отметился новыми инфраструктурными решениями и регулированием в России, а также развитием агентных технологий и стандартизацией в мире. В подборке — главные новости месяца и свежая отраслевая аналитика. В России: ☁️ Сбербанк создаст группу компаний «Сбер2В»: под новым брендом объединят нефинансовые ИТ-продукты, включая облачные и ИИ-решения для корпоративных клиентов. 📊 Правительство РФ установило для ведомств KPI по внедрению ИИ, теперь у госорганов есть конкретные нормативы, стимулирующие использование нейросетей в работе. 🧠 «Сбер» и НИУ ВШЭ представили метрику Persistence: новая технология позволяет оценивать качество эмбеддингов без участия человека и предразмеченных датасетов, помогая точнее выбирать архитектуру модели и момент остановки обучения. 🚀 «Ростелеком» запустил акселератор ИИ-решений: программа нацелена на поиск и поддержку перспективных российских стартапов. В мире: 💬 OpenAI анонсировала Workspace Agents в ChatGPT: функция позволяет командам создавать общих ИИ-агентов для совместной работы прямо в интерфейсе чата. 🦾 Siemens представил Eigen Engineering Agent — специализированного ИИ-агента для решения задач промышленной автоматизации. 📋 DeepSeek регистрирует товарный знак в России: китайский вендор планирует официально продавать ПО и предоставлять услуги анализа данных на российском рынке. 📓 Google добавила в Gemini инструмент Notebooks, он позволяет формировать и структурировать базу знаний на основе истории взаимодействий с моделью. Аналитика: 📈 Servicepipe фиксирует троекратный рост спроса на ИИ-агентов. По итогам первого квартала 2026 года обращения бизнеса на услуги настройки агентов выросли в 3 раза. 💰 HeadHunter и ГК «Солар» выяснили, что использование больших языковых моделей в закрытом контуре сокращает годовой ФОТ команд AppSec на 20–50% в зависимости от масштаба разработки. #дайджест

Как фронтенд-разработчик взаимодействует с командой и участвует в создании интерфейса Работа фронтенд-разработчика не ограничивается написанием кода. Значительная часть процесса — это постоянное взаимодействие с коллегами: аналитиками, тестировщиками, дизайнерами. От того, насколько эффективно выстроена эта коммуникация, зависит скорость и качество итогового решения. Взаимодействие с аналитиками и тестировщиками Чаще всего фронтендеры взаимодействуют с аналитиками и тестировщиками — большинство задач связано с бизнес-постановками и доработками к ним. Цель взаимодействия — уточнить недостающие в описанной задаче моменты, технические тонкости и возможные сценарии поведения системы. Коммуникация строится вокруг конкретного перечня вопросов по определенной проблеме, а процесс продолжается до достижения решения или компромисса, устраивающего все стороны. О том, как выстроены организационные процессы и взаимодействие с заказчиком, мы уже рассказывали в одном из предыдущих постов. Работа с дизайнерами и влияние на финальный интерфейс У фронтенд-разработчика всегда есть возможность влиять на финальный интерфейс. В Embedika фронтендеры регулярно помогают дизайнерам валидировать макеты, обращая внимание на важные аспекты: ➖ Насколько интерфейс будет удобен и понятен пользователю в реальных сценариях. ➖ Возможно ли реализовать задуманное в рамках текущего стека и архитектуры. ➖ Насколько трудозатратным окажется решение и есть ли оптимальные альтернативы. ➖ Соответствуют макеты другим частям системы, реализовано ли единообразие названий компонентов и цветовой схемы для упрощения разработки. Как происходит передача результатов работы После того как код задачи загружен в удаленный репозиторий проекта, результат становится доступен в виде готовой сборки фронтенд-приложения на тестовых стендах. Дальше в работу включаются тестировщики, они проверяют фактическое поведение интерфейса на соответствие постановке, выявляют неучтенные факторы и возможные проблемы. Если замечаний нет — задача переходит в статус «Готово» и ожидает выпуска релиза для передачи конечному заказчику. Если проблемы обнаружены — задача возвращается на доработку и проходит весь цикл заново.

Принципы построения интерфейсов и негативные практики фронтенд-разработки Удобный интерфейс — это не только результат работы дизайнера, но и зона ответственности фронтенд-разработчика. Опытный специалист предусматривает множество деталей, которые напрямую влияют на пользовательский опыт: от отображения состояний загрузки до оптимизации взаимодействия с сервером. Разберем, какие критерии необходимо учитывать для качественной проработки интерфейса. 🔹 Отображения состояния приложения На всех этапах пользовательского сценария интерфейс должен показывать, что происходит в текущий момент. Если в приложении нет лоадеров, уведомлений об ошибках или подтверждений успешного действия, пользователь остается в неведении, и тогда система кажется замершей или непредсказуемой. Это одна из самых частых недоработок, которая снижает доверие к продукту. 🔹 Понятные подсказки для пользователей Валидация полей форм, плейсхолдеры, маски ввода — эти элементы помогают избежать ошибок и ускоряют выполнение целевого действия. Их отсутствие повышает вероятность некорректного ввода и общее раздражение от работы с системой. При этом важно соблюдать баланс: подсказок должно быть достаточно, но без перегруженности. 🔹 Общепринятые пользовательские паттерны Интерфейс, который игнорирует привычные пользователю сценарии, перестает быть интуитивным. Классический пример — удаление данных без подтверждения. Хорошей практикой считается запрос подтверждения или возможность отмены действия в течение короткого времени. Следование устоявшимся паттернам делает систему предсказуемой и снижает тревожность пользователя. 🔹 Оптимизация работы с сервером Если в рамках одного раздела уходит несколько одинаковых запросов, а при старте приложения загружаются все модули разом, это приводит к задержкам отрисовки и лишней нагрузке на сервер. Грамотное решение — ленивая загрузка модулей, которые не нужны пользователю сразу, и минимизация дублирующихся запросов. Помимо задач, связанных с интерфейсом, в процессе разработки могут возникать ситуации, требующие нестандартных решений: ➖ При технически нереализуемом требовании важно аргументированно объяснить аналитику причины и предложить альтернативные варианты. ➖ Несовместимость версий библиотек требует поиска компромиссных версий или альтернативных подходов, не вызывающих конфликтов. ➖ Разная реализация функционала в браузерах решается добавлением отдельных сценариев для специфичного окружения, реализацией полифилов или выбором более стабильного кросс-браузерного варианта. Чтобы интерфейс оставался удобным и надежным, он должен быть очевидным, следовать принятым практикам, корректно отображать текущее состояние и оптимизированно работать с данными. Задача фронтенд-разработчика — заложить эти принципы на этапе реализации и не допустить появления типичных проблем в готовом продукте.

Специфика фронтенд-разработки: Verdi и Angular Фронтенд-команда Embedika занимается не только коммерческой разработкой, но и развитием собственной платформы Verdi, на которой базируются проекты компании. Работа над платформой отличается от проектной деятельности по темпу, характеру задач и требуемой ширине контекста. Еще одна особенность — мы используем фреймворк Angular, а не более распространенный в индустрии React. Об этих двух направлениях рассказывает Дарья Плотникова, ведущий фронтенд-разработчик в Embedika. Делимся деталями в карточках 👉

Agent ready — новый стандарт или необходимость для онлайн-торговли? Коллеги из канала Будни Digital CTO подготовили подробный разбор того, как ИИ-агенты меняют ритейл и почему привычные витрины перестают работать. Похоже наступает время, когда у каждого будет свой ИИ дворецкий, который будет сравнивать цены, выбирать товары по характеристикам и совершать покупки, пока вы сидите на встречах. Покупают роботы, а не человек. В 2026 году ИИ платформы продолжают становиться полноценным каналом продаж, а не просто поиском с чатом. EMarketer прогнозирует, что только в США объем ecom продаж через ИИ платформы превысит 20 млрд долларов в 2026 и вырастет до 144 млрд к 2029 году. В прошлом году индустрия начала договариваться об общем языке для агентов: появляются открытые протоколы вроде Universal Commerce Protocol и Agentic Commerce Protocol, которые стандартизируют, как агенту посмотреть каталог, собрать корзину, посчитать налоги, оформить оплату и отследить доставку. Для ритейла это переворачивает привычную модель — битвы за внимание человека на витрине, в поиске, в приложении. Теперь значительная часть трафика будет приходить в виде запросов от агентов, которым пофиг на ваш красивый баннер, но которые прекрасно видят проблемы с обновлением информации о стоке, мутные правила доставки и кривые скидки. Если еком не говорит на языке протоколов, то он просто не участвует в этом конкурсе — агент не сможет нормально найти и сравнить товар и спокойно пойдет к более структурированным соседям. С точки зрения клиента всё становится проще и суровее одновременно. Проще — потому что он говорит агенту: подбери мне кроссовки до такой-то суммы, с доставкой к субботе, возможностью примерить и вернуть товар, и тот сам разбирается, где купить. Суровее — потому что исчезает эмоциональная составляющая при покупке: остается цена, наличие, сроки, рейтинг сервиса, прозрачные условия. Ошибки в интеграции превращаются в прямые потери оборота. И ещё один момент, который многие недооценивают: открытые протоколы выявляют существующие архитектурные недостатки. Когда на сайте пять разных логик скидок в трёх системах, агент это увидит быстрее, чем живой клиент. Для человека это ощущается как необъяснимое изменение цены, а для агента — как неконсистентность бизнес правил, и он начнет ранжировать этот сайт ниже других, более предсказуемых. Чтобы не отстать в этой новой гонке стоит посмотреть на свой сайт и ответить на вопросы: ▪️ Можем ли мы описать наш каталог, стоки, цены и доставку в виде чистых, стабильных API, понятных любому внешнему агенту? ▪️ Можем ли мы отдавать бизнес правила (скидки, промо, ограничения по регионам) в четком и понятном виде? ▪️ Есть ли в дорожной карте отдельный пункт — быть agent ready? ▪️ Готова ли команда жить в мире, где JSON становится главным интерфейсом к вашему магазину? Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

Как фронтенд влияет на проект и как выстроены процессы в команде Embedika Влияние фронтенд-разработчика распространяется на всё, что касается интерфейса. Макеты разрабатывает дизайнер, однако фронтенд-разработчики участвуют в их валидации: отмечают неудачные или неоправданно сложные решения, предлагают способы сделать интерфейс более консистентным и понятным для пользователя. Помимо работы с дизайном, фронтенд-специалисты также могут влиять на разработку API — например, предлагать изменения в наборе полей или инициировать создание определенных команд. Кроме того, от разработчика напрямую зависят и технологии, с помощью которых реализуется интерфейс проекта. Процесс работы фронтенд-разработчика над задачей состоит из нескольких этапов: 1️⃣ Обсуждение и оценка задачи. Проходит в формате созвона с участием тимлида, аналитиков, фронтендеров и тестировщиков. Цель — выявить непонятные моменты в постановке и оценить время на реализацию и тестирование. 2️⃣ Работа над задачей. В зависимости от типа задачи этот этап может включать дополнительные обсуждения, исследование проблемы, поиск способа решения и непосредственно написание кода. 3️⃣ Код-ревью. Обязательный этап перед попаданием кода в общее хранилище. Один-два фронтендера проверяют корректность решения, отмечают возможные проблемы и следят за соблюдением принятых в команде правил оформления кода. 4️⃣ Передача в тестирование. Если тестировщики выявляют проблемы, задача возвращается на доработку. Если замечаний нет — переходит в статус готовности к релизу. Внутренняя и внешняя коммуникация фронтенд-специалиста:  🔹 Внутри команды фронтенд-специалисты чаще всего взаимодействуют с аналитиками и тестировщиками, большинство задач связано с бизнес-постановками и доработками к ним. Коммуникация строится вокруг уточнения недостающих деталей и обсуждения технических сценариев. 🔹Напрямую разработчики не взаимодействуют с заказчиком и не присутствуют на демо и созвонах. Эту часть полностью берет на себя менеджмент команды. Ведущий фронтенд-разработчик участвует  только в организационных процессах: оценке работ по первичным требованиям, планировании и распределении задач между участниками своей команды.