инженерные подходы и практики сбербанк

Инженерные подходы и практики сбербанк

Контакты для получения консультации по услуге Банковского сопровождения:

Дирекция инжиниринговых услуг

Ступаков Игорь Васильевич

Драка Андрей Владимирович

ПАО Сбербанк проводит процедуру квалификационного отбора инжиниринговых компаний на неограниченный срок, для взаимодействия с ними при проведении Технической экспертизы и мониторинга инвестиционных проектов/ контрактов. Для участия в Отборе необходимо изучить следующую информацию и представить документы согласно утвержденной Банком документации:

По итогам Отбора формируется Реестр инжиниринговых компаний, успешно прошедших квалификационный отбор, с учетом отраслевой принадлежности.

Реестр актуализируется по результатам дополнительного квалификационного отбора и мониторинга деятельности инжиниринговых компаний, прошедших Отбор.

Мониторинг инжиниринговых компаний, успешно прошедших квалификационный отбор Банка и включенных в реестр рекомендованных инжиниринговых компаний Банка, проводится ежегодно, согласно утвержденной Банком документации:

Контакты для получения консультации по квалификационному отбору и Инжиниринговым компаниям:

Дирекция инжиниринговых услуг

Слепнев Денис Евгеньевич

Ковалев Михаил Игоревич

Дирекция инжиниринговых услуг оказывает услуги по сопровождению Инвестиционных проектов и проектов с государственным участием, финансирующихся за счёт средств федерального и/или муниципального бюджетов либо привлеченных инвестиционных и/или заёмных средств.

Также Дирекция оказывает агентские услуги и методологическую помощь при формировании Технической экспертизы для целей кредитования и Технологического и ценового аудита крупных Инвестиционных проектов в ходе Банковского сопровождения.

Источник

Инженерные практики Agile

Время чтения: 6 минут

Отправим вам статью на:

В последнее время в графе «сервисы» у большинства компаний-разработчиков программного обеспечения все чаще и чаще встречаются слова «agile development». Наша компания идет в ногу со временем, и поэтому внедрение методологий agile и waterfall не заставило себя долго ждать. Сегодня мы расскажем об инженерных практиках agile, об их полезности и удобстве использования.

При работе по методологии agile немаловажную роль несут инженерные практики, применяемые для поддержания процесса разработки. Сложно разработать качественный продукт без внедрения этих практик в повседневную работу.

Немаловажным фактором при внедрении практик является понимание преимуществ и возможностей того или иного инструмента, а также сложностей и специфики внедрения.

Нашей командой успешно были внедрены следующие инженерные практики agile:

Code Review

Ревизия кода, систематическая проверка исходного кода программы, позволяющая обнаружить и исправить ошибки, оставшиеся незамеченными. Эта практика позволяет разрабатывать более стабильные и качественные программные продукты. Данная практика была внедрена нами на основе инструмента Review Bord. Этот инструмент позволяет проводить ревизию кода после каждого изменения в версии продукта и предоставляет все необходимые возможности для этого.

Code Review особо хорош в применении, когда в команде работают новички. Более опытные программисты назначаются ревьюверами за остальными участниками команды. Раз в неделю или чаще ревьюверы смотрят код и вносят свои замечания и предложения по его улучшению. Таким образом, исходный код программы становится более структурированным и стабильным, что делает конечный продукт более стабильным и легким в сопровождении.

Until Testing

Code Refactoring

Инструмент по изменению внутренней структуры исходного кода, не влекущий изменений в поведении программы, но упрощающий эту структуру и повышающий скорость работы программного продукта, а также простоту его дальнейшего сопровождения и поддержки.

Build Automation

Необходима для компиляции исходного кода, выполнения тестов и развертывание программы на production или тестовой платформе. Автоматизация позволяет улучшить качество продукта, ускорить процесс компиляции и избавить разработчиков от лишних действий при сборке приложения и предоставлении его клиенту.

Continuous Integration

Данная практика направлена на выполнение частых автоматизированных сборок проекта с целью выявления и решения интеграционных проблем. Ее внедрение производилось на основе Hudson Continuous Integration Server, представляющий собой сервис сервера непрерывной интеграции со всеми необходимыми возможностями.

Введение подобных инженерных практик помогает нам создавать качественные продукты быстро и с меньшими рисками. В результате обеспечивается стабильность конечного продукта, ускоряются и заметно упрощаются процессы сборки и интеграции приложения, облегчается сопровождение.

В разработке программного продукта самое важное — взаимодействие с заказчиком. Использование инженерных практик и подходов a gile подразумевает регулярную и довольно тесную связь с ним. Процесс создания продукта становится открытым и обсуждается на каждом этапе, поэтому исключена возможность того, что конечный продукт не будет в полной мере соответствовать ожиданиям клиента. Таким образом, заказчик и исполнитель берут на себя одинаковую ответственность за конечный результат, что свидетельствует о высокой профессиональной культуре обеих сторон.

Подпишитесь

Оставьте адрес, и каждый месяц мы будем высылать свежую статью
о новых трендах в разработке програмного обеспечения.

Источник

Agile в Сбере: как понять, что происходит?

В декабре 2020 мы провели Sbergile Talks (да, давно это было), нашу первую онлайн-конференцию про Agile в Сбере. Три потока, 31 доклад, спикеры из крупнейших отечественных и иностранных компаний, которые так или иначе связаны с Agile. Нас слушало порядка 10 тысяч человек. Я хочу пробежаться по основным моментам и рассказать, что же там было.

Давно не секрет, что Сбер провёл одно из самых масштабных Agile-преобразований в мире. Об этом неоднократно рассказывали топ-менеджеры в различных СМИ. Итак, что важного в Сбере произошло за эти четыре года? Мы радикально ускорились. А скорость — это один из ключевых факторов развития для Сбера. И он жизненно необходим технологическим компаниям для успешного достижения поставленных целей. Особенно таким крупным компаниям, как наша. И да, Agile действительно ускоряет разработку продукта и даёт возможность компании быть в целом гибче. Поэтому многие так или иначе пытаются внедрить похожие практики у себя, но не у всех получается успешно. Мы и другие игроки рынка каждый год открыто рассказываем о возможных ошибках, накопленном опыте и практических примерах изменений.

Так почему же Agile так интересен российскому рынку?

Agile в России

Ещё пять-семь лет назад в России следовали ценностям, озвученным в Agile-манифесте, в основном ИТ-компании. Перестраивать mindset, тем более в крупных организациях, как наша, никто не спешил.

Тогда решения в Сбербанке принимались медленно, а ИТ-архитектура была монолитной. Это абсолютно нормально для компаний такого размера. И это не российский подход или какие-то особенности менталитета: плюс-минус так выглядят крупные игроки в большинстве отраслей экономики во всём мире. При этом Сбербанк был коммерчески успешным банком.

Но, чтобы стать успешным ИТ-игроком и конкурировать не только с банками, но и с международными технологическими гигантами, необходимо было ускориться. Поиск инструментов и подходов, которые бы помогли достичь столь амбициозной цели, привёл нас к Agile.

По нашему мнению, Agile — это работающие практики, которые способны запустить процесс изменений в компании. А в бизнесе успешны те компании, которые готовы меняться и подстраиваться под запросы рынка.

Где смотреть доклады?

Какие доклады стоит посмотреть и почему?

В направлении «Организация» — взгляд бизнеса на управление в целом.

Источник

Чек-лист хороших инженерных практик в компаниях

Разработка программного обеспечения — нетривиальный процесс, который имеет тенденцию значительно усложняться с ростом количества участников. Больше людей в команде — больше коммуникаций и необходимости синхронизироваться (обмениваться знаниями о частях системы и происходящих процессах, следить за бизнесом и его требованиями). Растет цена ошибки, система перестает умещаться в голове одного разработчика, изменения в одном месте влияют на изменения в других местах.

В этих условиях разные команды проявляют себя по-разному. Некоторые продолжают поддерживать высокий темп разработки и регулярно выпускают новые версии. В других командах происходит сильное замедление процессов: переговоры отнимают больше времени, чем разработка, качество падает, выпуск новой версии становится стрессом и приключением. Общая скорость внедрения новых фич в таких командах может различаться во много раз и даже на порядок.

Причин такой катастрофической разницы довольно много. Вот некоторые из них:

На некоторые проблемы повлиять либо сложно, либо невозможно (с уровня разработчика). Но другие, особенно относящиеся к инженерным практикам, нужно постоянно улучшать и менять. Программисты должны принимать в этом самое активное участие.

И хотя практик довольно много, в конечном итоге все сводится к тому, как быстро клиенты получают результат вашей работы и насколько они им удовлетворены. Ниже приводится чек-лист, который позволяет понять, используются ли в команде те инженерные практики, которые считаются наиболее удачными.

Соответствие этим практикам не гарантирует того, что в компании нет проблем. Возможно это культ-карго, либо процессы формализованы настолько, что больше мешают, чем помогают. С другой стороны из каждого правила есть исключения и всегда найдется проект, где что-то из списка ниже не применимо. Ну и наконец, некоторые из указанных подходов могут идти вразрез с чьими-то ценностями.

Хорошо

Плохо

Ссылки

Среда разработки

Хорошо

Плохо

Качество

Хорошо

Плохо

Ссылки

Процесс разработки

Хорошо

Test-driven development (TDD). По возможности тесты пишутся до кода. Есть несколько причин, по которым это важно:

Тесты заставляют думать не о реализации, а о том, как тестируемый код будет использоваться. Благодаря такому подходу, программисты видят изъяны в интерфейсах на самых ранних стадиях.

Код в любом случае надо проверять. Если теста не будет, то это придется делать руками.

Плохо

Ссылки

Выкатка новых версий (более актуально для веб-проектов)

Продакшен-среда — инфраструктура (например, сервера), в которой развернут проект. Она обеспечивает доступ к проекту конечным пользователям.

Деплой (выкатка) — процесс, в рамках которого происходит обновление проекта в продакшен среде.

Хорошо

Плохо

Источник

Data Engineer

Длительность

Уровень

1 поток

2 поток

3 поток

Стоимость участия:

45 000 рублей при участии в проекте «Цифровые профессии»
(90 000 стоимость без участия)

Задача инженера данных (Data Engineer): работать с огромными массивами данных – собирать, обрабатывать и хранить их правильным образом. Инженер данных обеспечивает инфраструктуру для хранения данных. Эффективные правила обработки данных, которые требуют меньше ресурсов и снижают потери и сбои. А также формирует условия для сбора информации, которая должна попасть на обработку и последующее хранение. Можно утверждать, что ученый может открыть новую звезду, но не может создать её. Для этого ему пришлось бы обратиться к инженеру. Без инженера по данным математические модели исследователей данных часто не имеют никакой ценности.

На текущий момент только в одной России больше 7 000 компаний находятся в поисках специалистов по Data Science! Средняя зарплата в этой профессии составляет >100 000 рублей и практически не имеет верхних границ.

Почему Data Engineering?

Программа подойдет:

На программе вы научитесь настраивать и автоматизировать процессы сбора, трансформации, очистки, хранения и первичного анализа данных с помощью SQL и базового Python на примерах реальных задач.

Вы будете работать над выпускным проектом, для которого есть два варианта выполнения:

На проекте, который подготовили преподаватели, слушателей ждет работа с реальными транзакционными банковскими данными. C помощью Python и SQL слушатели реализуют:

У кого вы будете учиться?

Команда преподавателей, методистов и кураторов с опытом организации обучения Data Science и Data Engineering более 3 лет. Команда сочетает в себе 3 ключевые экспертизы:

Цель программы

Получить компетенции, связанные с SQL для работы с данными в DWH и программированием на языке Python, необходимые для старта карьеры в сфере Data Engineering.

Актуальность

На текущий момент только в одной России больше 7 000 компаний находятся в поисках специалистов по Data Engineering! Средняя зарплата в этой профессии составляет > 100 000 рублей и практически не имеет верхних границ. Сегодня данные – основа успеха всех крупных преуспевающих компаний, которые видят себя лидерами будущего. Данные необходимо собирать, обрабатывать и строить на их основе модели, которые приносят пользу всему человечеству и бизнесу – для этого необходимы специалисты в сфере Data Engineer!

Решение задач по темам:

Решение задач по темам:

DDL/DML, Union, Join, агрегация данных, методы очистки данных, строковые функции, группы символов, квантификаторы, функции в регулярных выражениях

Задачи на построение запросов и формирование выборки, особенности работы со значением Null и оператора distinct, корректное создание, изменение таблицы и иных сущностей базы данных, изменение и удаление данных, горизонтальное и вертикальное объединение данных, агрегацию данных в выборке, подсчет аналитики по определенным полям, аккумулирование данных с использованием одной из агрегационных функций, строковые функции и очистку данных, процессинг данных с использованием регулярных выражений.

Задачи на построение запросов и формирование выборки, особенности работы со значением Null и оператора distinct, корректное создание, изменение таблицы и иных сущностей базы данных, изменение и удаление данных, горизонтальное и вертикальное объединение данных, агрегацию данных в выборке, подсчет аналитики по определенным полям, аккумулирование данных с использованием одной из агрегационных функций, строковые функции и очистку данных, процессинг данных с использованием регулярных выражений.

Проектирование баз данных и хранилищ данных, нормализация, (де)нормализация, ER-модели, создание запросов к базе данных, работа с библиотеками и виртуальным окружением, создание контекста и подключение, отправка запросов на SQL, чтение данных, параметризация запроса, шаблонизатор для кодогенерации, оконные функции, паттерны хранения данных в DWH, инкрементальная загрузка, bash-команды, работа со временем в SQL, методы построения автоинкремента, методы оптимизации запросов, построение ETL-процесса, обзор BigData инструментов.

Решение задач на темы: проектирование баз данных и хранилищ данных, нормализация, (де)нормализация, ER-модели, создание запросов к базе данных, чтение данных, параметризация запроса, шаблонизатор для кодогенерации, оконные функции, паттерны хранения данных в DWH, инкрементальная загрузка, bash-команды, работа со временем в SQL, методы построения автоинкремента, методы оптимизации запросов, построение ETL-процесса на реальных данных.

Решение задач на темы: проектирование баз данных и хранилищ данных, нормализация, (де)нормализация, ER-модели, создание запросов к базе данных, чтение данных, параметризация запроса, шаблонизатор для кодогенерации, оконные функции, паттерны хранения данных в DWH, инкрементальная загрузка, bash-команды, работа со временем в SQL, методы построения автоинкремента, методы оптимизации запросов, построение ETL-процесса на реальных данных.

\r\n\t Окончил магистерскую программу «Прикладные математика и физика» Московского физико-технического института (МФТИ) (2005). Защитил диссертацию на тему «Кинетика образования комплекса антиген-антитело на микрочипах» МФТИ с присвоение ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности «молекулярная биология» (2008).\r\n \r\n

\r\n\t Стажировки и программы: MIT Skoltech Initiative, Международный институт менеджмента ЛИНК, MBA, Московская школа управления СКОЛКОВО, PM EXPERT.\r\n \r\n

\r\n\t Работал в МФТИ на позициях заместителя заведующего кафедрой молекулярной физики (2009-2012), проректора по учебной работе (бакалавриат), проректора по учебной и методической работе, проректора по учебной работе и экономическому развитию, директора по аналитике (2012–2018).\r\n \r\n

\r\n\t В период работы в МФТИ реализовал проекты первой в России проект Online магистратуры и лектория МФТИ. Руководил разработкой учебных планов и модернизацией образовательного процесса для создания англоязычного бакалавриата по трём направлениям: Aerospace Engineering, Biomedical Engineering, Computer Science.
\r\n \r\n

\r\n\t С 2018 г. возглавляет Академию технологий и данных Корпоративного университета Сбербанка. Методики преподавания программ в рамках развития цифровых навыков сотрудников Банка под руководством Дмитрия Зубцова получили Гран-при премии «Хрустальная пирамида – 2018» в номинации «Корпоративное обучение 2018».\r\n \r\n

\r\n Ключевые темы спикера: Анализ данных и машинное обучение, Архитектура ИТ систем, Разработка ПО и языки программирования
\r\n «,»DETAIL_TEXT_TYPE»:»html»,»SEARCHABLE_CONTENT»:»ДМИТРИЙ ЗУБЦОВ\r\nРУКОВОДИТЕЛЬ АКАДЕМИИ ТЕХНОЛОГИЙ И ДАННЫХ, СБЕРУНИВЕРСИТЕТ\r\n\r\nОКОНЧИЛ МАГИСТЕРСКУЮ ПРОГРАММУ «ПРИКЛАДНЫЕ \r\nМАТЕМАТИКА И ФИЗИКА» МОСКОВСКОГО ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКОГО ИНСТИТУТА (МФТИ) (2005). ЗАЩИТИЛ ДИССЕРТАЦИЮ НА ТЕМУ «КИНЕТИКА ОБРАЗОВАНИЯ КОМПЛЕКСА АНТИГЕН-АНТИТЕЛО НА МИКРОЧИПАХ» МФТИ С&NBSP;ПРИСВОЕНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ НАУК ПО&NBSP;СПЕЦИАЛЬНОСТИ «МОЛЕКУЛЯРНАЯ БИОЛОГИЯ» (2008). \r\n\r\nСТАЖИРОВКИ И ПРОГРАММЫ: MIT SKOLTECH INITIATIVE, МЕЖДУНАРОДНЫЙ \r\nИНСТИТУТ МЕНЕДЖМЕНТА ЛИНК, MBA, МОСКОВСКАЯ ШКОЛА УПРАВЛЕНИЯ СКОЛКОВО, PM EXPERT. \r\n\r\nРАБОТАЛ В МФТИ НА ПОЗИЦИЯХ ЗАМЕСТИТЕЛЯ \r\nЗАВЕДУЮЩЕГО КАФЕДРОЙ МОЛЕКУЛЯРНОЙ ФИЗИКИ (2009-2012), ПРОРЕКТОРА ПО УЧЕБНОЙ РАБОТЕ (БАКАЛАВРИАТ), ПРОРЕКТОРА ПО УЧЕБНОЙ И МЕТОДИЧЕСКОЙ РАБОТЕ, ПРОРЕКТОРА ПО&NBSP;УЧЕБНОЙ РАБОТЕ И ЭКОНОМИЧЕСКОМУ РАЗВИТИЮ, ДИРЕКТОРА ПО&NBSP;АНАЛИТИКЕ (2012–2018). \r\n\r\nВ ПЕРИОД РАБОТЫ В МФТИ РЕАЛИЗОВАЛ ПРОЕКТЫ \r\nПЕРВОЙ В РОССИИ ПРОЕКТ ONLINE МАГИСТРАТУРЫ И ЛЕКТОРИЯ МФТИ. РУКОВОДИЛ РАЗРАБОТКОЙ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ И МОДЕРНИЗАЦИЕЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ДЛЯ СОЗДАНИЯ АНГЛОЯЗЫЧНОГО БАКАЛАВРИАТА ПО ТРЁМ НАПРАВЛЕНИЯМ: AEROSPACE ENGINEERING, BIOMEDICAL ENGINEERING, COMPUTER SCIENCE. \r\n \r\n\r\nС 2018&NBSP;Г. ВОЗГЛАВЛЯЕТ АКАДЕМИЮ ТЕХНОЛОГИЙ \r\nИ ДАННЫХ КОРПОРАТИВНОГО УНИВЕРСИТЕТА СБЕРБАНКА. МЕТОДИКИ ПРЕПОДАВАНИЯ ПРОГРАММ В РАМКАХ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВЫХ НАВЫКОВ СОТРУДНИКОВ БАНКА ПОД РУКОВОДСТВОМ ДМИТРИЯ ЗУБЦОВА ПОЛУЧИЛИ ГРАН-ПРИ ПРЕМИИ «ХРУСТАЛЬНАЯ ПИРАМИДА – 2018» В НОМИНАЦИИ «КОРПОРАТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ 2018». \r\n\r\nКЛЮЧЕВЫЕ ТЕМЫ СПИКЕРА: АНАЛИЗ ДАННЫХ И \r\nМАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, АРХИТЕКТУРА ИТ СИСТЕМ, РАЗРАБОТКА ПО И ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ»,»WF_STATUS_ID»:»1″,»WF_PARENT_ELEMENT_ID»:null,»WF_LAST_HISTORY_ID»:null,»WF_NEW»:null,»LOCK_STATUS»:»green»,»WF_LOCKED_BY»:null,»WF_DATE_LOCK»:null,»WF_COMMENTS»:null,»IN_SECTIONS»:»Y»,»SHOW_COUNTER»:null,»SHOW_COUNTER_START»:null,»SHOW_COUNTER_START_X»:null,»CODE»:»»,»TAGS»:»»,»XML_ID»:»537″,»EXTERNAL_ID»:»537″,»TMP_ID»:»0″,»USER_NAME»:»(kontent) Контент менеджер «,»LOCKED_USER_NAME»:null,»CREATED_USER_NAME»:»(dalee) Тест Тестов»,»LANG_DIR»:»\/»,»LID»:»s1″,»IBLOCK_TYPE_ID»:»about»,»IBLOCK_CODE»:»about_teachers»,»IBLOCK_NAME»:»Преподаватели и спикеры»,»IBLOCK_EXTERNAL_ID»:null,»DETAIL_PAGE_URL»:»#SITE_DIR#\/about\/teachers\/»,»LIST_PAGE_URL»:»#SITE_DIR#\/about\/teachers\/»,»CANONICAL_PAGE_URL»:»»,»CREATED_DATE»:»2020.05.19″,»BP_PUBLISHED»:»Y»,»IPROPERTY_VALUES»:[]>,<"PREVIEW_PICTURE":<"ID":"8084","TIMESTAMP_X":<>,»MODULE_ID»:»iblock»,»HEIGHT»:»720″,»WIDTH»:»560″,»FILE_SIZE»:»220124″,»CONTENT_TYPE»:»image\/jpeg»,»SUBDIR»:»iblock\/a70″,»FILE_NAME»:»Мороз.jpg»,»ORIGINAL_NAME»:»Мороз.jpg»,»DESCRIPTION»:»»,»HANDLER_ID»:null,»EXTERNAL_ID»:»77856bdf1b93f90aca303dcfd38749b6″,»

src»:false,»SRC»:»\/upload\/iblock\/a70\/Мороз.jpg»>,»ID»:»3432″,»ACTIVE_FROM»:null,»TIMESTAMP_X»:»19.10.2020 06:39:52″,»TIMESTAMP_X_UNIX»:»1603078792″,»MODIFIED_BY»:»27″,»DATE_CREATE»:»19.10.2020 06:36:23″,»DATE_CREATE_UNIX»:»1603078583″,»CREATED_BY»:»27″,»IBLOCK_ID»:»29″,»IBLOCK_SECTION_ID»:»61″,»ACTIVE»:»Y»,»ACTIVE_TO»:null,»DATE_ACTIVE_FROM»:null,»DATE_ACTIVE_TO»:null,»SORT»:»140″,»NAME»:»Юлия Мороз»,»PREVIEW_TEXT»:»Корпоративный университет Сбербанка, Руководитель направления Академии технологии и данных, кандидат технических наук, доцент»,»PREVIEW_TEXT_TYPE»:»text»,»DETAIL_PICTURE»:<"ID":"8084","TIMESTAMP_X":<>,»MODULE_ID»:»iblock»,»HEIGHT»:»720″,»WIDTH»:»560″,»FILE_SIZE»:»220124″,»CONTENT_TYPE»:»image\/jpeg»,»SUBDIR»:»iblock\/a70″,»FILE_NAME»:»Мороз.jpg»,»ORIGINAL_NAME»:»Мороз.jpg»,»DESCRIPTION»:»»,»HANDLER_ID»:null,»EXTERNAL_ID»:»77856bdf1b93f90aca303dcfd38749b6″,»

src»:false,»SRC»:»\/upload\/iblock\/a70\/%D0%9C%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B7.jpg»,»UNSAFE_SRC»:»\/upload\/iblock\/a70\/Мороз.jpg»,»SAFE_SRC»:»\/upload\/iblock\/a70\/%D0%9C%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B7.jpg»,»ALT»:»Юлия Мороз»,»TITLE»:»Юлия Мороз»>,»DETAIL_TEXT»:»»,»DETAIL_TEXT_TYPE»:»html»,»SEARCHABLE_CONTENT»:»ЮЛИЯ МОРОЗ\r\nКОРПОРАТИВНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СБЕРБАНКА, РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ АКАДЕМИИ ТЕХНОЛОГИИ И ДАННЫХ, КАНДИДАТ ТЕХНИЧЕСКИХ НАУК, ДОЦЕНТ\r\n»,»WF_STATUS_ID»:»1″,»WF_PARENT_ELEMENT_ID»:null,»WF_LAST_HISTORY_ID»:null,»WF_NEW»:null,»LOCK_STATUS»:»green»,»WF_LOCKED_BY»:null,»WF_DATE_LOCK»:null,»WF_COMMENTS»:null,»IN_SECTIONS»:»Y»,»SHOW_COUNTER»:null,»SHOW_COUNTER_START»:null,»SHOW_COUNTER_START_X»:null,»CODE»:»»,»TAGS»:»»,»XML_ID»:»1634″,»EXTERNAL_ID»:»1634″,»TMP_ID»:»0″,»USER_NAME»:»(kontent) Контент менеджер «,»LOCKED_USER_NAME»:null,»CREATED_USER_NAME»:»(kontent) Контент менеджер «,»LANG_DIR»:»\/»,»LID»:»s1″,»IBLOCK_TYPE_ID»:»about»,»IBLOCK_CODE»:»about_teachers»,»IBLOCK_NAME»:»Преподаватели и спикеры»,»IBLOCK_EXTERNAL_ID»:null,»DETAIL_PAGE_URL»:»#SITE_DIR#\/about\/teachers\/»,»LIST_PAGE_URL»:»#SITE_DIR#\/about\/teachers\/»,»CANONICAL_PAGE_URL»:»»,»CREATED_DATE»:»2020.10.19″,»BP_PUBLISHED»:»Y»,»IPROPERTY_VALUES»:[]>]»>

Источник