Плохой менеджер Артём Арюткин
Канал про IT менеджмент Авито - СРО платформы разработки, Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки, ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы. Ex-head of PMO СБОЛ Автор:Арюткин Артём РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e552d6
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Плохой менеджер Артём Арюткин
El canal Плохой менеджер Артём Арюткин (@badtechproject) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 671 suscriptores, ocupando la posición 9 285 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 48 175 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 671 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -140, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 19.53%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.27% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 671 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 268 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 78.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como архитектура, llm, finops, факс, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Канал про IT менеджмент
Авито - СРО платформы разработки,
Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки,
ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы.
Ex-head of PMO СБОЛ
Автор:Арюткин Артём
РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e55...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Что такое EV (Expected Value) и зачем он тебе? Спасибо чатГПТ за отличное определение😁 EV (ожидаемая ценность) — это способ оценить, насколько ставка (решение) выгодна в среднем, если повторять её много раз. Формула: EV = (вероятность успеха × выигрыш) – (вероятность провала × потери) Примеры: Запускаем новую фичу Вероятность успеха: 30% Потенциальный рост выручки: +1 млн ₽ Вероятность провала: 70% Потери (время команды, отвлечение): –200 тыс ₽ EV = (0.3 × 1 000 000) – (0.7 × 200 000) = 300 000 – 140 000 = +160 000 ₽ Даже если «на глаз» кажется рискованным — ставка положительная. На длинной дистанции такие решения приносят прибыль. Хайринг рискованного кандидата Шанс, что кандидат выстрелит: 40% Его вклад: +X10 к команде Потери при фейле: несколько месяцев времени и ресурсов Если EV > 0 — ставка стоящая. Даже если проиграешь конкретный раз, решение было правильным. Главное: EV не говорит, что произойдёт. Он говорит, что имеет смысл делать снова и снова. Это как профессиональный спорт: не угадывать, а делать +EV ставки и жить с результатом.🔥 - если уже читал и зашло ❤️ - добавил в бэклог 💅 - если читал и не зашло @badtechproject
Когда жена даже не прокомментировала мой памп после тренировки#пятничноеневпятницу @badtechproject
Вот вы проходили опрос. Мы внесли такие-то изменения. Вот, как стало лучше.Без этого люди решат, что потратили время впустую. 5. Пульс-опросы раз в квартал Google бьёт инженеров на 3 когорты и проводит опросы раз в квартал. Хороший темп, если у вас 500+ инженеров. Почему бы и нет? 6. Команда: инженер + исследователь Один - поддерживает инфраструктуру, второй - отвечает за вопросы и анализ.
У меня пока такого нет. Есть проджект, который держит опрос. Но под такой рост — модель классная.7. Добавляешь вопрос - убирай старый Желание добавить «вот ещё один важный вопросик» бесконечно. Но если вы дадите 50 пунктов — на 31-м люди будут тыкать в потолок. Ладно, не в потолок, а в среднее значение Лучше меньше, но с фокусом и частотой. И с действием. 8. Не жди - встраивай обратную связь в продукт Опрос - это отложенная реакция. А лучше всего: встраивай оценку прямо в flow. После деплоя, после ревью, после CI-ошибки. Так ты увидишь реальные данные - в моменте. DevEx Starter Pack Если ты только начинаешь и хочешь понять, где болит — вот 10 проверенных вопросов:
1. Насколько тебе удобно настроить окружение, чтобы начать новую задачу? 2. Насколько быстро ты получаешь фидбэк после коммита (CI, ревью, тесты)? 3. Насколько удобно тебе выкатывать фичу в прод в текущем процессе? 4. Если что-то ломается на проде, насколько просто найти и устранить причину? 5. Насколько тебе понятно, кто отвечает за нужный тебе компонент или систему? 6. Насколько удобно тебе получать помощь по внутренним тулзам и системам? 7. Насколько просто тебе разобраться в незнакомом коде? 8. Насколько удобно тебе участвовать в код-ревью (и получать его)? 9. Насколько ты можешь работать в фокусе, без постоянных отвлечений? 10. Насколько ты чувствуешь, что можешь влиять на процессы в команде?DevEx начинается с вопросов. Главное - задавать их правильно. Народ, а у вас в компании уделяют внимание DevEx? 💯 - дааа, все по кайф 🔥 - я и есть тот, кто делает DevEx ❤️ - помнишь мы планируем разобраться с естественным интеллектом к 27+? Ну там и к DevEx приступим 😁 @badtechproject
«А что, а вдруг!»Народ, у меня тут идет ремонт во всю и, вдруг, кто-то может подогнать хорошую скидку на технику ASKO? С меня бутылка отличного вина😉 Если что писать сюда @badtechproject_contakt
Мы с ним кросс-промо готовили 1.5 месяца. То он закрутился и улетел в Дубай, потом у него Шанхай. Он только хотел вернуться, но нет, тут ему опять лететь. Хорош выпендриваться! 😁Андрей возглавляет лабораторию FusionBrain, AIRI, ведущую исследования по ключевым направлениям генеративного искусственного интеллекта: интерпретируемости моделей, мультимодальности (анализ и синтез данных), фундаментальным моделям в робототехнике и инновационному направлению — генеративному проектированию. (вот тут надо везде ссылок накидать, на каждую тему) Его достижения в сфере ИИ: 🔹 Более 15 лет опыта в области машинного обучения и компьютерного зрения 🔹 Защита диссертации и 100+ научных публикаций, подтверждающих его вклад в развитие технологий 🔹 Сооснователь семейства генеративных моделей Kandinsky и Kandinsky Video — решения, c которыми Сбер вступил в гонку Gen AI Андрей не только исследователь, но и крутой спикер: 🎤 Регулярно выступает на ведущих отраслевых конференциях, где доступно объясняет сложные концепции ИИ широкой аудитории 🎤 Его доклады ценят за глубину содержания и способность вдохновлять аудиторию на новые идеи 🎤 Участвует в дискуссиях и панельных сессиях, формируя тренды в развитии искусственного интеллекта Андрей сочетает глубокую экспертизу, практические достижения и навыки блестящего оратора, что делает его одним из ярких профессионалов в индустрии. Подписывайтесь на его канал https://t.me/complete_ai
