Қасиет Оразымбетова, Team Lead Data Governance в Altel Digital:

Data Governance — это не только про процессы и технологии, это про культуру работы с данными и уровень зрелости Компании в этом вопросе. Когда в Компании есть осознанное управление данными, решения принимаются точнее и быстрее, а значит бизнес становится более устойчивым и успешным. На DAMA я рассказала, как мы поэтапно встраиваем управление данными в ежедневные процессы и как на базе этого реально повысить уровень зрелости по работе с данными.

Виктор Климов, Senior SA:
Уже два года я работаю системным аналитиком в Altel Digital.

В этой статье на примере двух кейсов покажу, как системный анализ помогает оптимизировать разработку и сэкономить ресурсы компании. А ещё поделюсь тем, как у нас устроены процессы.

В этом докладе я рассказал об AI агентах — одном из наиболее перспективных направлений в области искусственного интеллекта. Начали с критического анализа концепции AI агентов, рассматривая их как потенциальный шаг на пути к общему искусственному интеллекту (AGI) и оценивая их текущую роль в технологическом ландшафте. Также взглянули на распространенные заблуждения и проанализировали предполагаемую сложность агентов, уникальность возможностей и универсальность применения, реальный потенциал и ограничения.

В выступлении обзор ключевых технологий, лежащих в основе их функционирования и эволюцию архитектур AI систем — от классической модели Blackboard до современных фреймворков. На примере Crew AI углубились в практическое применение этих концепций — от общих идей до реализации в коде.

Традиционные методы UI-тестирования сталкиваются с серьезными ограничениями: хрупкость тестов, трудоемкость обнаружения визуальных регрессий и проблемы с динамическим контентом. Доклад «От пикселей к результатам: Компьютерное зрение и ML на страже качества UI» представляет новый подход, основанный на интеграции компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML). Этот метод позволяет:

1. Создавать устойчивые тесты.
2. Обнаруживать визуальные баги.
3. Сокращать время на поддержку тестов.
4. Улучшать покрытие UI-тестирования.

В докладе рассмотрены практические примеры использования CV и ML в QA на примере нашего продукта. Применение CV и ML открывает новые возможности для повышения качества и эффективности QA-процессов. Этот подход позволяет преодолеть ограничения традиционных методов, делая тесты надежнее и информативнее. Внедрение CV и ML в UI-тестирование — шаг к созданию интеллектуальных систем обеспечения качества, отвечающих вызовам современной разработки ПО.

Привет, я Акбота Хасенова. Работаю UX-переводчицей в Altel Digital. Хоть мы и занимаем значительную долю телеком-рынка Казахстана, но при этом всего 2% пользователей сидят на казахской версии приложений.

В этой статье я расскажу об опасностях, которые могут подстерегать продукты на двуязычных рынках и как их можно избежать. Будет полезно, если вы:

- запускаете продукт в двуязычной стране, особенно — в Казахстане;
- работаете с переводами и интерфейсами;
- ищете проверенные базы и гайды по UX-переводам на казахский, но об этом в конце.