Купер.тех
8.49K subscribers
977 photos
21 videos
1 file
464 links
Мы tech-команда, которая создает сервис доставки из магазинов и ресторанов (ex СберМаркет) и делает это с любовью.

Хабр: https://bit.ly/3xOhSYw
Видео: https://bit.ly/3SW9MCw
Подкаст: https://bit.ly/dlya-tech-i-etich-podcast
VK: https://bit.ly/45NudZC
Download Telegram
Forwarded from ML доставляет
💭Мы исправляем, но не осуждаем

Йогурты-дантисты, тревожные сырки, тмты и сервилаты – зона ответственности ML-команды Поиска.

Почему? Аня Южанина расскажет в карточках, как мы разбираемся в опечатках и заставляем наш поиск работать точнее.

Всем читать👀👀👀👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему A/B-платформе недостаточно быть просто калькулятором?

Когда инфраструктура экспериментов не выходит за рамки расчетного инструмента, масштабируемость страдает: команды используют разные подходы, а доверие к результатам падает.

О том, как мы перешли к продуктовому подходу в A/B-платформе, расскажем в статье!

🏃Читаем на Хабре!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Must-have для продакт-дизайнера:
лучшие материалы и плагины в Figma от нашего продакт-дизайнера Святослава Новикова


🛍 Книги

Design Systems Handbook
→ Доступно и простым языком, как создать и внедрить ДС (опыт InVision)

Гибкое сознание, Кэрол Дуэк 
→ Меняет отношение к жизненным трудностям

Hooked. На крючке, Нир Эяль
→ Как делать продукты, от которых пользователи не могут оторваться.

Inspired: How to Create Tech Products Customers Love, Marty Cagan
→ О роли продуктового дизайнера и взаимодействии с командой.


👀 Видео

Figma YouTube Channel
→ Туториалы по Figma, разборы процессов.

Learn Product Design (Udacity)
→ Хорошая база по продуктовым процессам.


Плагины в Figma

Retextifier
Массово заменить текста, не нажимая на каждый из них

Design System Organizer
Копирование стилей и переменных между файлами

Specs
Быстро разложить компонент на структуру, пропсы и лейаут

Nisa Text
Работа с текстом: разделение абзаца на строки, сортировка

Foundation: Color Generator
Генерация цвета на основе крупных дизайн-систем

Instance Finder
Быстро найти все инстансы компонента в файле
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Корректное использование бытовой техники — ключ к её эффективной и долговечной работе.

В материале подробно разбираем руководство пользования стиральной машины.

Игнорирование этих правил чревато: стиральная машина начнёт работать не так, как вы ожидали. Белое станет серым, серое — загадочным. Порошок окажется не там, где надо, а вы — не там, где хотели. Вода будет течь, но не в том направлении, а надпись на дисплее скажет что-то, что заставит вас пересмотреть свою жизнь.

Не рискуйте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сколько куперов мы спрятали в карточках?
Anonymous Quiz
17%
3
12%
4
13%
5
14%
6
15%
7
22%
8
8%
9
👆Лучше один раз сходить на митап, чем 100 раз прочитать доку!

22 апреля в 19:00 зовём на Data Science Meetup, соберёмся в Москве и онлайн!

В программе доклады и QA-сессия:

🟢«Как мы делали матчинг в Купере». Николай Чугунников, Machine Learning Engineer, Купер.тех

🟢«Uplift Space Oddity, или как запустить ML-космолёт и не упасть». Екатерина Апраксина, Machine Learning Engineer, Купер.тех

🟢«Как делать рекомендации не с нуля». Александр Лоскутов, Machine Learning Team Lead, Купер.тех

Регистрируйся, чтобы попасть в офлайн или не пропустить ссылку на трансляцию!

UPD: Обрати внимание, что мы перенесли дату митапа с 24 на 22 апреля. 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👀Что делает руководитель группы разработки в четверг?

🟢 Пять встреч подряд
🟢 Один обед
🟢 Утренний побег от пробок
🟢 И скалодром до полуночи

В карточках рассказываем хроники Жени Прокопьева. Вкратце: где-то между техдолгом и скалодромом — там и work-life balance.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥Data Science Meetup уже стартует в 19:00!

Расскажем:

🟢«Как мы делали матчинг в Купере». Николай Чугунников, Machine Learning Engineer, Купер.тех

🟢«Uplift Space Oddity, или как запустить ML-космолёт и не упасть». Екатерина Апраксина, Machine Learning Engineer, Купер.тех

🟢«Как делать рекомендации не с нуля». Александр Лоскутов, Machine Learning Team Lead, Купер.тех

👉Успей присоединиться на трансляцию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM