— Content AI - новая компания на российском рынке, но решения, с которыми она работает, хорошо знакомы клиентам и разработчикам в России. Расскажи, что это за продукты и технологии?

— Все верно, наша команда сформирована из людей, которые работали в глобальной компании с 30-летней историей. Это мировой лидер в области разработки технологий оптического распознавания символов (OCR), компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP). В апреле мы вышли из международной группы и теперь самостоятельно развиваем решения специально для российского бизнеса.

О каких продуктах идет речь? Это корпоративный поисковик Intelligent Search, семейство электронных словарей Lingvo – как для десктопа, так и для смартфона. Кроме того, мы лицензируем продукты у глобальной группы, они наш официальный технологический партнер. На данный момент мы лицензируем универсальную платформу для обработки информации FlexiCapture, интеллектуальный редактор документов FineReader PDF, серверное решение для оцифровки FineReader Server и SDK-движок FineReader Engine.

Постепенно мы будем делать собственные версии продуктов, которые сейчас продаем по лицензии. У них появится функциональность, наиболее востребованная у российских заказчиков. Так, эти решения точно будут кросс-платформенными – поддерживать и Linux, и Windows. Кроме того, мы рассматриваем возможность в дальнейшем подать заявки на регистрацию новых продуктов в реестре отечественного ПО.

— Как устроена структура команды разработки?

— У нас нет жесткой иерархии в группах разработки, всячески приветствуется инициатива. Группы самоорганизуются с учетом специфики задач. Сами же задачи решаются теми, кто по комбинации своих компетенций и устремлений лучше всего для них подходит. Это помогает каждому быть максимально вовлеченным в работу, и требует от каждого знания о том, как должен выглядеть конечный результат и что нужно сделать, чтобы его достичь. Мы не делаем работу «в стол» и знаем, как наши усилия влияют на пользователя продукта.

Структура и организация работы выстроены вокруг фреймворка SCRUM. Мы стремимся к тому, чтобы большая часть разработчиков и тестировщиков могли работать со всеми продуктами. Да, в некоторых местах это естественным образом ограничивается стеком технологий, например, у мобильных разработчиков, но для остальных в целом требуется стандартный для нас набор компетенций: С#, С++ и JavaScript.

Отдел разработки состоит из нескольких кросс-функциональных команд, в каждой из которых есть специалисты с разным набором компетенций в разработке ПО, а также тестировщики.

Помимо всего прочего, мы как компания, которая занимается интеллектуальной обработкой документов, работаем и с машинным обучением. В дальнейшем планируем создать отдел R&D, который будет развивать это направление.

— У тебя есть особые методы для поиска нужных специалистов?

— Мне нравится подход по найму и подбору персонала, описанный в книге «Кто» Джеффа Смарта и Рэнди Стрита. Авторы вводят понятие «Игроки класса «А», или A-Players. Под ним подразумеваются специалисты, которые благодаря комбинации своих знаний и личностных качеств наиболее хорошо подходят под те или иные задачи, и, как следствие, под ту или иную работу.

Методика в книге очень простая и концептуально сводится к тому, что для каждой вакансии сначала необходимо подумать о миссии человека на этой позиции, затем о каких-то измеримых результатах за определенное время, которых он должен достичь. И основываясь на этих измеримых результатах, определить, какие человеку нужны качества и компетенции, чтобы он смог в эту точку попасть за заданное время.

Вакансии в Content AI как раз описаны по принципам этой методики.

— Постепенно мы будем делать собственные версии продуктов, которые сейчас продаем по лицензии. У них появится функциональность, наиболее востребованная у российских заказчиков. Так, эти решения точно будут кросс-платформенными – поддерживать и Linux, и Windows. Кроме того, мы рассматриваем возможность в дальнейшем подать заявки на регистрацию новых продуктов в реестре отечественного ПО.

— Во-первых, это опыт в решении сложных и амбициозных задач. Например, проектирование и реализация с нуля кросс-платформенной версии FineReader или портирование на Linux распределенной высоконагруженной платформы для интеллектуальной обработки документов.

Во-вторых, у нас можно получить и прокачать Hard skills, востребованные на современном ИТ-рынке.

В-третьих, мы создаем новые продукты, но используем для этого всемирно признанные технологии, которые задали высокую планку качества в области интеллектуальной обработки документов. Поэтому наши продукты как минимум должны этой планке соответствовать. Мне кажется, интересно и важно работать в компании, которая серьезно следит за качеством создаваемых продуктов.