Александр Кочнев: «Нас ждёт глобальная автоматизация привычек»

Ведущий бэкенд-разработчик поделился опытом создания социальных сервисов, которыми пользуются миллионы россиян

Технологии стремительно становятся частью нашего быта: по данным правительства, доля массовых социально значимых услуг в электронном виде в России уже достигла 99%, а цифровая зрелость россиян продолжает расти. Бытовые вопросы всё больше решаются в удобным и современных IT-сервисах. Александр Кочнев — ведущий backend разработчик, который развивает комфортные сервисы от самого крупного медицинского портала РТ МИС до популярного приложения для оплаты ЖКХ-услуг. Мы поговорили с Александром о том, как создаются популярные IT-проекты, и как нейросети влияют на психологию потребления.

Александр, нейросети сегодня — одно из самых перспективных направлений разработки. Вы написали статью для научно-практического журнала «Современная наука» о нейронных сетях в сфере психологии — ваш новаторский подход может серьёзно повлиять на современный   академический маркетинг. Расскажите о нем.

Я провёл исследование о том, как нейронные сети могут применяться для анализа психологии потребления. Внедрение нейросетей в изучение поведения людей может дать более точные и новые выводы о том, как люди принимают решения о покупке тех или иных товаров. В качестве основы для анализа используется цифровой след — то есть все действия, которые совершает покупатель и онлайн, и офлайн. Например, так можно научиться ещё точнее определять набор предпочтительных брендов, вообще лучше прогнозировать поведение людей, ведь нейросети основаны на постоянном самообучении, а значит результаты их работы становятся всё точнее.

У вас есть собственная нейросеть — Digit Recognizer, которая может быть полезна всем, кто работает с цифрами. Она распознает рукописные числа на бумаге и позволяет оперировать ими — это прорывное решение, не имеющее аналогов на рынке. Как вы работали над этой нейросетью?

Я занимался нейронной сетью примерно полгода. Объясню суть проекта на примере: приходит на стройку какой-нибудь прораб, даёт рабочим листочек с рукописными цифрами, расчётами. Всю эту накладную можно, конечно, разобрать вручную, но я предложил автоматически считывать информацию и обрабатывать её по фотоскану. Можно сканировать документы, эскизы, фото. Программа позволяет сэкономить предприятиям бюджет, потому что обычно на обработку таких данных нанимают целые отделы.

Эту разработку вы запатентовали в России. Каким спросом она пользуется на отечественном рынке?

Зарегистрировал, причем защитить права на разработку было несложно. Нейросеть пользуется заметным спросом в узком сегменте рынка. Например, её применяют в горнодобывающей сфере на предприятиях с ручными подсчётами, где рабочие записывают результаты добычи за день. Также нейросеть пользуется популярностью в российских строительных компаниях. В целом мне нравится работать именно на узкий рынок. Находить свою специализированную нишу и развиваться в ней — мне кажется, это сейчас очень перспективный путь для разработчиков.

Кстати, насчет ниши. Вы делали разработки для самых разных отраслей. Так, в 2021 году благодаря Вам вышел улучшенный ЖКХ-сервис «Энергосбыт+». Этим сервисом, по данным магазинов приложений, сейчас пользуются сотни тысяч россиян. Расскажите, чем Вы занимались в этом проекте?

Этот проект значит для меня достаточно много. Я работал над веб-сайтом для компании, над внешним видом личного кабинета, принимал участие в разработке личного кабинета. Также я внедрял новые метрики, чтобы наблюдать за поведением аудитории, и впоследствии разработчики могли принимать более точные решения по изменению приложения. Так я смог научиться новым интересным инструментам по развитию удобства сервиса для людей, понял, как лучше выстраивать приложение, его дизайн, чтобы оно было понятным и комфортным. В итоге, люди стали сильно экономить время на оплату услуг ЖКХ.

Также, вы работали над самым большим цифровым проектом в сфере медицины в России — РТ МИС. Это сервис для врачей и пациентов, который хранит все данные о посещении специалистов, анализах, и записях. Какая задача перед вами стояла во время разработки?

Я попал в проект весной 2021 года, до этого в сфере медицины я никогда не работал, мне было интересно погрузиться в такую новую для себя тему. Моя основная роль — разработка сервиса, введение новых систем, улучшение и оптимизация кодов, применение новых техник по проектированию проекта. Для нас было важно максимально упростить взаимодействие между пациентом и врачом, больницей и человеком. Чтобы люди любого возраста могли с комфортом пользоваться нашей разработкой. Сейчас к системе подключены медучреждения 34 регионов России. Пациенты через сайт могут записаться к врачу или посмотреть онлайн результаты анализов.

Следующее. о чем бы хотелось спросить  — сотрудничество с Simple Solutions, которая была первой на рынке в сфере моментальных выплат для водителей сервисов Яндекс.Такси. Вы выступали как разработчик и руководитель команды этого проекта — что невероятно сложно для человека “со стороны”. Как добились этой позиции ?

Я откликнулся на заказ на одной бирже в интернете, выполнил задачу, и компания предложила мне сотрудничество в качестве middle разработчика. Так я проработал там около года, и далее меня повысили до тимлида. Для повышения было важно показать, что я не просто могу писать код, но и проявляю активность, заинтересованность в развитии всей компании. Опять же. набившие оскомину soft skills. В создании успешного проекта большое значение имеет команда и то, как организована её работа. Я смог продемонстрировать свои способности и планы в этом отношении.

Да, в Simple Solutions вы внедрили новую культуру написания кода. Расскажите об этом. Как это отразилось на эффективности компании?

Во-первых, я внедрил код-ревью —  важный процесс проверки кода задачи перед релизом. Это помогает находить ошибки и неточности в коде, а разработчики обмениваются у друг друга своими подходами и учатся давать качественную обратную связь. Во-вторых, мы начали проводить регулярные встречи по обсуждению и решению проблем.

Комфортные условия работы и правильная организация процессов — это действительно важная часть работы над любым проектом. Поэтому я всегда стараюсь выстроить хорошие отношения со своими разработчиками и создавать для них хорошие условия. За год взаимодействие нашей команды улучшилось на 33 %. И как результат, мы смогли увеличить финансовые показатели проекта в несколько раз и добились прямого сотрудничества с большой компанией Яндекс — смогли стать их важными партнерами.

Что касается самого проекта — приложения для водителей самого популярного сервиса такси и каршеринга в России. Насколько мне известно, это был первый подобный сервис в стране. В чем его удобство?

Дело в том, что изначально водители сервиса не могли удобно и быстро вывести баланс на свой счёт — чтобы получить заработанные деньги, им приходилось делать много манипуляций, начиная с подачи заявки. Мы занялись разработкой простого в обращении сервиса, который серьёзно помог водителям такси. Мы были не просто первыми, кто придумал и реализовал такое приложение, но и первыми, кто развил его до большого масштаба — сейчас нашим проектом пользуются водители со всей страны.

Как вы считаете, какое будущее нам готовят нейросети, если они станут частью социальных IT-сервисов?

Если мы возьмём сервисы вроде Яндекс.Такси, там нейросети уже точно применяются: например, для определения оптимальных маршрутов, общения с клиентами и так далее. Возможно, мы увидим такси, которые будут возить людей без водителей абсолютно автономно. Это будет социальный сервис, который будем помогать людям перемещаться по местности, к тому же безопасный и более эффективный относительно водителей, а вот какой будет ситуация относительно пассажиров — это пока большой вопрос. Нас ждёт глобальная автоматизация привычек: будет ещё проще искать информацию, рекомендации товаров и услуг будут работать ещё лучше, полностью адаптируясь под ваши предпочтения.