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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Плохой менеджер Артём Арюткин
Канал Плохой менеджер Артём Арюткин (@badtechproject) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 671 підписників, посідаючи 9 285 місце в категорії Технології та додатки та 48 175 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 671 підписників.
За останніми даними від 11 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -140, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 19.53%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 9.27% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 671 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 268 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 78.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як архитектура, llm, finops, факс, контекст.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
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
