Компании со временем накапливают тысячи страниц документации, и найти нужную информацию становится всё сложнее. Обычный поиск перестаёт справляться, сотрудники тратят время на навигацию по Wiki и повторяют одни и те же вопросы коллегам.

Как решили эту проблему: когда большие языковые модели стали рабочим инструментом, мы объединили корпоративные знания с возможностями LLM. Так появился Юджин — AI-ассистент, который понимает смысл запроса, а не просто ищет совпадения по словам.

Меня зовут Илья, я директор департамента разработки ЮMoney. Расскажу, почему отказались от готовых решений и как построили RAG-платформу для корпоративных знаний. Материал будет полезен архитекторам, AI-инженерам и всем, кто внедряет корпоративные LLM-решения.

Карьеру в IT часто представляют линейной, но иногда человек приходит в компанию, ещё не зная, к чему лежит душа. Так случилось и со мной. Я Слава, старший тестировщик в ЮMoney. Мой путь здесь начался с поддержки пользователей, а сейчас я тестирую платёжные продукты. Расскажу, как клиентский опыт помогает находить баги и как в ЮMoney устроен переход между направлениями.

Привет! Я Лена, продакт-менеджер в ЮMoney. Финансовые технологии — одна из отраслей, где инновации появляются и внедряются особенно быстро. Нужно постоянно следить за рынком: изучать конкурентов, мониторить тренды и технологические новинки.

Отдельно мне интересны кейсы, когда AI начинает выполнять задачи, которые раньше делали люди. Но подходящего формата для системного мониторинга таких новостей найти не удалось: где-то много «воды», а где-то не хватает конкретики.

Хотелось максимально лаконичный формат: кто внедрил AI, для какой задачи, какие процессы / роли это затронуло, результаты.

А что, если собрать собственную ленту новостей?

Привет! Меня зовут Костя, я разработчик интерфейсов в ЮMoney. В этой статье разбираю, почему вкладка после возврата из фона начинает вести себя странно: интерфейс подвисает, таймеры съезжают, события приходят пачкой.

Материал особенно пригодится тем, кто делает сложные SPA с realtime‑обновлениями, WebSocket и насыщенным UI — CRM, дашборды, платёжные сценарии.

В статье разберём:

— как устроены Page Visibility API и Page Lifecycle API,
— зачем браузеры ограничивают фоновые процессы,
— что происходит при заморозке вкладок, системном сне и возврате страницы из BFCache,
— чем отличаются Chrome, Safari и Firefox,
— какие API уже устарели,
— а какие подходы помогают делать интерфейсы стабильнее в реальных пользовательских сценариях.

Привет! Меня зовут Денис, я IT-директор в ЮMoney и бегун с многолетним стажем. Эта статья о том, чему бег научил меня за пределами спорта. Кому будет полезно:

— тем, кто давно хочет начать бегать, но откладывает,
— тем, кто уже бегает и ищет новые смыслы,
— тем, кто руководит командами и хочет понять, как спорт меняет мышление.

Весна и лето — идеальное время, чтобы проверить идеи на практике.

Привет! Меня зовут Семён. Ещё недавно я отвечал на вопросы пользователей в службе поддержки ЮMoney, а сегодня — ищу баги в том же продукте, но уже как тестировщик. Да, я остался в команде, просто теперь смотрю на сервис с другой стороны.

Этот переход не случился за один день и точно не был спонтанным решением. Скорее, сама работа в поддержке постепенно подталкивала меня в эту сторону — и в какой-то момент я понял, что готов сделать следующий шаг.

Хочу рассказать, как меняется мышление, когда переходишь из поддержки в QA, с какими страхами приходится столкнуться и что реально помогает на этом пути.

Всем привет! На связи Снитч. Формально — собака, по факту — наблюдатель. Иногда кажется, что я единственный в этом доме, кто по-настоящему понимает, как всё устроено: где лежат вкусняшки, когда пора гулять и почему люди так любят усложнять простые вещи.

Хотя эта история из 2023 года, она всё ещё актуальна. Эти заметки я нацарапал тогда (лапами, не судите строго). Мы с моими людьми — Сашей, она отвечает за поддержку корпоративных клиентов и клиентский сервис в ЮKassa, и Витей, он говорил, что занимается продуктом в ЮKassa, — решили проверить одну гипотезу. Можно ли одновременно работать, ехать куда-то далеко и при этом не превращаться в выжатый лимон? Ну и заодно — каково это, путешествовать с собакой (спойлер: нормально, если собака — я).

Маршрут был такой: Нижний Новгород → Санкт-Петербург → Карелия → Нижний Новгород.

Привет, меня зовут Юля, я дата-инженер в департаменте аналитических решений ЮMoney. Мы разрабатываем и поддерживаем ETL(ELT)-процессы загрузки данных для BI-продуктов компании: отчётов, дашбордов, витрин, API и других.

В этой статье поделюсь, как мы разрабатывали MVP для построения data lineage системы и к каким выводам пришли, — так вы сможете адаптировать подход под свои процессы.

Проблема, которая привела нас к разработке MVP, заключается в том, что в начале работы над большинством задач требуется подготовительная аналитика: восстановить путь происхождения данных, чтобы понимать, какие ETL(ELT)-процессы будут затронуты и на что повлияют изменения. Это увеличивает время выполнения задачи. Но, что ещё существеннее, процесс достаточно рутинный: каждый раз необходимо проводить статический анализ кода и изучать документацию (при её наличии). Мы решили автоматизировать эту работу, чтобы иметь под рукой инструмент для построения пути данных по точкам их обработки и применения, — то есть создать data lineage систему.

Привет, дорогой читатель! На связи Саша, системный администратор из отдела хелпдеска в ЮMoney, вот уже 20 лет как «тот самый шумный сосед» — барабанщик. Сегодня я приоткрою завесу нашей деятельности, возможно, вдохновлю кого-то на первый шаг в работе с «железом» — компьютерным или барабанным.

Как ни странно, но в обеих профессиях началось всё примерно идентично: меня привели, показали, и в моей голове прозвучала фраза: «Это то, чем я хочу заниматься».

Привет! Я Томирис, аналитик данных в отделе финансового мониторинга в ЮMoney. Хочу показать кусочек нашей внутренней кухни: как мы пересобрали AML-процессы и перестали тонуть в отчётах.

В любой финансовой организации, работающей с розничными и корпоративными клиентами, система ПОД/ФТ (или AML — противодействие отмыванию денег и финансированию терроризма) играет ключевую роль. Помимо машинных алгоритмов онлайн-реагирования и автоматических ограничений, по-прежнему большую роль играют периодические отчёты и выборки по риск-критериям. Они помогают находить сигналы о потенциально незаконных операциях.

В этой статье мы сосредоточимся на периодическом мониторинге кошельков физических лиц (сегмент B2C). Это самый «дорогой» сегмент: здесь больше всего отчётов, операций и ручной работы комплаенс-аналитиков.

Привет, меня зовут Тая, я продакт-менеджер эквайринга в ЮMoney. В компании уже 12 лет, люблю свою работу, а ещё у меня есть хобби — вокал.

Я не училась в музыкальной школе, но пение было со мной с детства — у бабушки на кухне мы часто вместе пели русские народные песни. Я любила слушать пластинки: в основном Пугачёву, Лайму Вайкуле и Modern Talking. Даже пробовала заниматься — ходила в детскую музыкальную группу в доме культуры, но пробыла там недолго: стеснялась других детей. Так или иначе, петь хотелось всегда, и долгое время это оставалось на уровне караоке 🙂

Со временем я заметила, что вокал влияет не только на то, как я пою, но и на то, как я говорю, выступаю и чувствую себя в профессии. И именно поэтому я решила поделиться своим опытом: возможно, моя история поможет и вам увидеть, как хобби может прокачивать профессиональные навыки.

Айсберг Claude Code: 30+ возможностей от новичка до автоматизации

Привет! Меня зовут Рамиль, я программист отдела серверных решений ЮMoney. Я собрал полезные советы по claude code и организовал её в интерактивном формате «Айсберга». Это способ подачи материала от очевидного к малоизвестному. На верхушке — то, что знает каждый, кто хоть раз открывал Claude Code. Чем глубже — тем реже встречаются эти знания, и тем больше они меняют подход к работе.

Всем привет! Меня зовут Наталья, я инженер машинного обучения в ЮMoney. Мы уже писали о том, как транскрибируем аудио с внутренних созвонов в текст. Прошёл год, и задача выросла: помимо созвонов мы решили транскрибировать все звонки службы поддержки, а также создать удобный интерфейс для работы с аудио и текстом. В этой статье расскажу, как нам удалось реализовать всё это, и при этом повысить качество распознавания и сохранить процесс внутри корпоративного контура. Мы протестировали различные решения и теперь делимся опытом, чтобы другие команды могли быстрее внедрять проверенные подходы и избегать распространённых ошибок.

Привет, Хабр!

Меня зовут Екатерина, и в ЮMoney я живу процессами: превращаю хаос в предсказуемую систему. Но есть место, где системам, казалось бы, не место — домашняя кухня. Я старший менеджер проектов, а моё хобби — выпечка хлеба на закваске.

Однажды поймала себя на мысли: «Я пеку хлеб так же, как управляю сложными проектами — с контрольными точками и анализом результатов». В статье расскажу, как процессный подход помогает печь идеальный каравай и почему это работает не только в офисе.

Привет! Я Алексей, мне 31 год, и почти десять лет я работаю в ЮMoney — сейчас на должности менеджера по продукту. Как правило, крупные компании берут на такую позицию внешних кандидатов с опытом и наработанными твёрдыми навыками. У меня же опыта работы в этой сфере не было, зато я хорошо знал продукт благодаря многолетней работе в службе поддержки. Это и стало ключевым фактором при выборе кандидата.

Мой рассказ будет полезен тем, кто только начинает искать работу или хочет сменить профессию. Поверьте, лифт наверх работает. Расскажу, как из оператора я вырос до человека, который создаёт и развивает продукты для миллионов пользователей.

Привет! Я Ксюша, дизайнер в ЮMoney. Ранее мы с коллегой рассказывали, как создаём дизайн карт с применением ИИ. В этой статье — продолжение: я покажу, как система для создания одинаковых изображений с помощью нейросетей помогает ускорить работу дизайнера, поделюсь способом создания персональных аватаров для службы поддержки. Также моя коллега Марина раскроет метрики, которыми мы измерили итоги эксперимента. Эта статья будет полезна тем, кто работает цифровым дизайнером и пробует применять в работе искусственный интеллект.

Привет! Меня зовут Антон, я ведущий программист департамента аналитических решений ЮMoney. Хочу поделиться историей о том, как наша команда ускорила один из самых рутинных процессов в работе дата-инженера — загрузку информации из нового источника данных в хранилище. Мы не просто оптимизировали процесс, а практически свели к нулю многодневную рутину и тем самым высвободили время для решения более интересных задач.

Наше технологичное решение помогает превратить сложный и долгий процесс в понятный и быстрый. Если вы строите хранилище данных, развиваете data-платформу или просто устали от однотипных ETL-задач, отнимающих недели, — этот разбор будет вам полезен. Покажу, какие архитектурные решения мы рассматривали и что в итоге сработало.

Привет, Хабр! Как вы думаете, с чего начинается путь самурая пользователя? Правильно, с онбординга. Онбординг — это не просто анкета «для галочки», а первый диалог продукта с пользователем. От того, насколько он понятен и предсказуем, зависят и конверсия в заявки, и нагрузка на службу поддержки.

Меня зовут Лена, я работаю дизайнером интерфейсов в ЮMoney. В этой статье делюсь опытом проведения A/B-тестирования изменений процесса онбординга на сайте для B2B-клиентов. Вдруг те же «слепые зоны» и сложные формы есть и в ваших продуктах? Наши решения окажутся вам полезны и помогут улучшить клиентский путь.

Первичный скрининг сотен резюме — знакомая многим компаниям «боль»: он отнимает до 80% времени рекрутёров. Наш эксперимент по внедрению LLM в процесс найма показал, что даже простая модель может стать мощным союзником, если возьмёт на себя самую монотонную часть работы.

Меня зовут Андрей, я руковожу департаментом внутренних систем в ЮMoney. Одна из задач моей команды — автоматизация бизнес-процессов. В этом материале я расскажу, как с помощью простой открытой LLM-модели автоматизировать первичный скрининг резюме. Если в вашей компании практикуется массовый найм, и HR-специалисты до сих пор вручную просматривают горы резюме, этот материал — для вас.

Год назад мы провели первый внутренний AI-хакатон. После некоторые проекты были разработаны и реализованы в течение года. В этом году мы повторили опыт, но усложнили задачу — сместили фокус на мультиагентные системы. Делимся опытом организации, выводами и результатами. Наш опыт будет полезен тем, кто планирует подобное мероприятие.