This is a translated and adopted article I wrote for the Aha'22 (30 May 2022) conference. It describes an approach to a marketplace prices optimisation. Here I've outlined some important definitions and tried to define the scopes and roles of ML, algorithms, and humans in optimal pricing. Although the article covers rather basic things, still, you can find out some new formulas and ideas, because these basics are somewhat "well-known only in a very closed clubs", and besides, the real gem found here is the detailed recipe for ML engineers how to build optimal pricing systems.

Мы в iOS команде Vivid Money стремимся глубже понимать инструменты, которыми пользуемся каждый день. Один из таких – это язык программирования Swift. Он состоит из нескольких частей: компилятора, стандартной библиотеки и рантайма. Компилятор преобразует код понятный для человека в код понятный компьютеру. Стандартная библиотека предоставляет разработчикам готовые структуры данных, оптимизированные для применения в боевых проектах. А вот рантайм – это, поистине, сердце языка. В нем происходит выделение памяти, динамическое приведение типов и подсчет ссылок. И нам стало интересно, как реализован подсчет ссылок в рантайме. И  вот мы вдохновились публикациями легендарного Майка Эша (Mike Ash), собрали компилятор и начали исследовать. Посмотрели на работу алгоритма подсчета ссылок и в этой статье расскажем вам о нём.