Привет, Хабр! Меня зовут Марина Петрова, я QA Lead в Cloud. В нашей QA-команде уже более 35 человек, а количество тестируемых продуктов превышает десяток. Мы пишем автоматические тесты для повышения качества продуктов и сокращения времени ручного тестирования. Для эффективной организации этого процесса требуются числовые индикаторы — метрики. Нам хотелось иметь инструмент, в котором аккумулируются данные о метриках в простом и понятном всем виде. Тогда мы предложили инициативу по созданию приложения для автоматического сбора и визуализации метрик покрытия автоматическими тестами.

В этой статье расскажу, какой путь мы прошли, чтобы измерить покрытие функциональности проектов автотестами.

Привет, Хабр! Меня зовут Юрий Никулин, и я руководитель направления документирования Cloud. Сегодня расскажу, как мы перешли с документирования в Word на подход docs as code и почему в качестве языка разметки выбрали reStructuredText.

Сегодня мы кратко расскажем о подходах, стеке, фреймворках и облачных решениях, на которых построена наша технологическая платформа. Передаем слово Юрию Буйлову, техническому директору «СберАвто».

В последнее время стало сложно заказывать облачные сервисы и железо у зарубежных компаний и даже вендоров. Встал вопрос о том, как  решить эту проблему. Ответ прост — мигрировать в российское облако. Об этом я подробнее расскажу в статье.

Меня зовут Дамир Ибрагимов, я руководитель инженерного направления платформы Advanced. Ещё со школы мне был интересен мир информационных технологий: тогда я пытался запустить Counter-Strike на iMac 2007 года. Тогда же я в первый раз познакомился с виртуализацией (Parallels, VMware Fusion) и понял, что ПК — это нечто большее, чем коробка для игр. Мой интерес и хобби переросли в профессию, которая мне очень нравится. Как сертифицированный архитектор облачных решений сегодня я расскажу о нюансах миграции в российское облако.

Сеть магазинов модной одежды lady & gentleman CITY перенесла свою инфраструктуру в облако. Ярослав Нечепоренко, руководитель веб-отдела, рассказывает, какие сервисы использует ритейлер и как они оптимизируют работу бизнес-приложений.

Привет! Я Настя, и вот уже более 10 лет я работаю с текстами. Сначала трудилась на литературной плантации в провинциальном агентстве, потом писала для свадебного журнала, после – создавала тексты акций для купонного портала. А потом попала в IT и понеслось... В этой статье хочу рассказать, где меня уже заменил искусственный интеллект, почему это круто и какие инструменты на основе AI стоит взять на вооружение всем уставшим от однообразной работы копирайтерам.

Одно из неоспоримых преимуществ работы в IT – возможность обкатать крутые продукты еще до того, как они попадут на рынок. Собственно, некоторое время назад, коллеги из NLP team SberDevices, те самые, которые наобучали целую подборку ruGPT-3 & family, дали мне потрогать два AI-сервиса, призванных упростить жизнь всем пишущим – «Рерайтер» и «Суммаризатор». Ниже подробный отчет о том, для каких задач я применяла их в своей повседневной практике, какие испытания устраивала и что из этого получилось. А у самих ребят можно почитать про техническую сторону обучения моделей, поверьте, это очень интересно.

Речь пойдет о платформе для ML-разработки полного цикла. Работа над ней стартовала с запуска одной из наиболее производительных вычислительных систем в России — суперкомпьютера Christofari. Расскажем, как мы строили ML Space и что предлагает платформа.

В ​2021 году особенно активно развивались языковые и визуальные трансформеры, что привело к появлению новых разработок в сфере мультимодального анализа данных. Ярким примером стала модель синтеза изображений по текстовым описаниям DALL-E от OpenAI. Команды Сбера - Sber AI и SberDevices - успешно ворвались в эту гонку трансформеров и обучили модели: ruDALL-E XL, которая доступна на GitHub, эксклюзивную ruDALL-E XXL (доступна в DataHub SberCloud ML Space), ruDALL-E Emojich для синтеза эмоджи, первую версию мультимодальной мультитаск архитектуры Fusion Brain, а с введением понятия гипермодальности создали универсальную модель ruDOLPH (про которую обязательно расскажем подробнее в одной из следующих статей).

Мы также не могли обойти стороной другое полезное приложение языковых и визуальных трансформеров, – модель CLIP от OpenAI, задача которой – определять “смысловую” близость текстов на естественном (английском) языке и изображений. Успешное обучение модели командой OpenAI уже позволило с уверенностью говорить о возможности решения таких задач компьютерного зрения, как, например, zero-shot классификация или zero-shot детекция объектов. В итоге мы поставили перед собой цель качественно “русифицировать” CLIP, чтобы модель можно было использовать напрямую на русском языке и обходить применение переводчиков в связке с англоязычной моделью CLIP. Первые шаги в этом направлении были сделаны нами ещё в начале 2021 года - тогда мы представляли модель ruCLIP Small (Russian Contrastive Language – Image Pre-training). Сейчас  же мы хотим рассказать об ещё 6 версиях модели ruCLIP, которые мы обучили за это время.

Это история о том, как увеличить скорость выкатки фич, но сохранить качество продукта. О болевых точках, которые замедляют разработку, и новой «болезни» — микросервисе головного мозга, которую диагностировал Михаил Трифонов, техлид фронтов в SberСloud. Он утверждает, что она приводит к росту функциональности ML Space на 683% при увеличении команды разработки всего в 2 раза. Невероятно, но бизнес-аналитика это подтверждает. Так что давайте разбираться по порядку.

Мы совместно с коллегами из Aitarget Tech, которые уже восемь лет ведут разработку в сфере рекламных технологий, обучили трансформационную ML-модель с целью генерации изображений для рекламных кампаний. Передаем слово Ане Корзун, стратегическому директору Aitarget, — она расскажет о кейсе подробнее.

В 2019 году наша площадка для поиска сотрудников и подбора вакансий стала частью экосистемы Сбера. Сразу после этого мы получили доступ к спектру партнерских сервисов, смогли расширить свой технологический стек, штат разработчиков и запустили ряд новых продуктов.

Первое время мы строили решения на собственной «железной» инфраструктуре с LXC-контейнерами. Но мы довольно быстро обнаружили, что она перестала справляться с нагрузкой и только тормозила развитие. Чтобы исправить ситуацию, мы перешли в облако SberCloud.Advanced. Сегодня покажу, как выглядит наша инфраструктура, и как мы ей управляем. Также расскажу об инструменте для сontinuous deployment (CD) в Kubernetes — Helmwave.

Всех заинтересовавшихся приглашаю под кат.

Облачный рынок несколько лет подряд демонстрирует высокие темпы роста. Организации мигрируют в виртуальную среду все больше пользовательских и корпоративных сервисов. В связи с этим важно в подробностях понимать, как облачные провайдеры обеспечивают информационную безопасность инфраструктуры. Расскажем, как это делаем мы в SberCloud.

Платформа DS Works позволяет проводить чемпионаты по обработке и анализу данных. По итогам соревнований организации получают готовое к внедрению решение, а участники — денежные призы и приглашения на работу.

Это интервью с Сергеем Кузнецовым, product owner’ом платформы. Он рассказывает о ходе развития проекта и ближайших соревнованиях.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Шеховцов, и я технический лидер в SberCloud. Сегодня расскажу, как быстро интегрировать пайплайн Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) и продуктовый подход к проектированию приложений в облаке SberCloud.Advanced. Эта обзорная статья будет полезна начинающим ИТ-специалистам и предпринимателям, которые только осваивают работу в облаке. Я составил материал в виде пошаговой инструкции, которой могут воспользоваться как крупные, так и небольшие команды разработчиков.

Привет, я Кирилл Шеховцов, технический лидер в SberCloud и ментор хакатонов Сбера. Я знаю, как выглядит внутренняя кухня таких соревнований, чем они интересны и как сделать так, чтобы ваша команда прошла отбор и победила в конкурсе — обо всем этом расскажу сегодня. Эти знания пригодятся вам не только на хакатонах, но и на других тематических соревнованиях — например, на нашем онлайн-чемпионате по анализу данных AI Journey Contest 2021.

Привет, Хабр! Меня зовут Роман Петров, занимаюсь разработкой продуктов для управления учетными данными в SberCloud. В рамках одного проекта мне потребовалось автоматизировать сборку виртуальных машин под VMware Cloud Director.

Можно было решить эту задачу с помощью инструментов VMware: Fusion, Workstation или Player, но они требуют покупки лицензий, а последний еще и установки не обновляемого пакета VMware VIX API в случае GNU\Linux. Я выбрал альтернативный путь и построил необходимый пайплайн на базе опенсорсного VirtualBox.

Под катом — кратко о том, как я это сделал.

Хабр, привет! Меня зовут Георгий Липатов. Я — DevOps-инженер, работаю в Сбере, также сопровождаю мониторинг и бэкапы в Sber Tax Free.

Мы начали строить этот сервис в конце прошлого года — тогда наша ИТ-команда состояла из двух backend-разработчиков, DevOps-инженера и пары специалистов по frontend’у. Чтобы не терять время и проверить первые гипотезы, мы решили развернуть стенды для разработки и тестирования в облаке. Помимо решений в области информационной безопасности нам, конечно же, были необходимы удобные инструменты для развертывания, мониторинга и бэкапов. Плюс — масштабируемые ресурсы в зависимости от потребностей проекта.

Как только мы подготовили чуть более развернутое описание наших запросов и рассказали о проекте коллегам из SberCloud, они предоставили нам тестовый доступ и документацию для SberCloud.Advanced. В итоге мы развернули стенды за несколько минут, а еще — сняли с себя необходимость отслеживания обновлений, патчинга и оплаты отдельных инструментов. Последний момент заключается в том, что вместо запуска дополнительной «виртуалки» можно воспользоваться бесплатным сервисом, который предоставляет платформа.

Далее я расскажу о настройке стенда для тестового приложения в формате пошагового туториала. Всех заинтересовавшихся приглашаю под кат.