Офисные работники засыпают, просыпается выгорание. Выгорание делает свой выбор среди неспящих, засидевшихся допоздна сотрудников. Выгорание сделало свой выбор. Все просыпаются офисными работниками. Все, кроме Олега. Олег просыпается уличным художником в Амстердаме.

Как говорится - в любой шутке есть доля шутки. Давайте поговорим про выгорание в команде. Про то, как стать максимально продуктивным, перестать выгорать и в целом избавиться от ощущения «опять эта работа».

Меня зовут Евгений Идзиковский. Я начинал аналитиком, продолжил IT-карьеру в Radmin’е, а затем кардинально сменил профессию. Сейчас я — психолог и «депрограммирую» людей от того, что им мешает жить. На досуге, отдыхая от депрограммирования, пишу нейросети на R и изучаю Python.

Я начинал в 2004 году с позиции .NET программиста в сфере аутсорс-разработки для зарубежных заказчиков. Это заложило прочную основу моей карьеры в IT. Полученный опыт в Java и .NET применил в научном институте в Новосибирске, а затем  в университетах Германии и Швеции. Этот период значительно расширил мои технические навыки и кругозор. Следующим этапом стала работа в игровой индустрии, где я прошел путь от руководителя проектов до операционного и технического директора в сфере мобильной разработки. Потом вернулся к аутсорс-разработке для российских и зарубежных заказчиков, но уже в роли руководителя проектных офисов и директора производства. Сейчас занимаю позицию руководителя технологического направления (аналог локального CTO) в компании ЕВРАЗ.

Всем привет! Меня зовут Дима, я тимлид команды Яндекс Диска. Сегодня расскажу, как обрабатывать сотни терабайт загружаемого контента в день и быстро доставлять его в ленту со всеми фотографиями пользователя. Лента выглядит как локальная галерея на телефоне, но может содержать в себе сотни тысяч фотографий, хранящихся в облаке, и быстро переходить к любой точке среди огромного количества контента. 

В статье подробно расскажу про технический челлендж, наш подход к реализации задачи и про особенности синхронизации, используемой в этом случае.

Поговорим об IT в промышленности с архитектором решений из команды Технологической Платформы НЛМК. Александр Лищук поделится своим мнением по вопросам, которые интересуют многих инженеров, решающих, стоит ли выбрать в качестве направления развития IT в промышленности:

● типичный стек разработки в промышленности

● дресс-код и субординация

● развитие IT в реальном секторе

Привет, Хабр! Это компания Raft и я — руководитель AI продуктов Евгений Кокуйкин. А на фото выше — троица из нашей команды — техлид Саша Константинов, AI Project Manager & QA Lead Толя Разумовский и Data scientist Арсений Пименов на конференции Олега Бунина AIConf. Недавно в сети появился Replit Agent с многообещающими заявлениями. Мол, этот инструмент пишет код лучше программистов и скоро их заменит. Хотя в Raft мы и пишем код по старинке — вручную, но следим за технологиями и стремимся использовать новшества там, где это может быть полезно. Решили испытать Replit Agent в деле и даже устроили внутри команды мини-хакатон. Делимся впечатлениями.

Меня зовут Ярослав Французяк. Я фронтенд-разработчик в GARPIX. В этой статье расскажу о таком инструменте, как фреймворк MediaPipe от Google. На основе готовых моделей он позволяет разработчикам внедрять сложные функции компьютерного зрения и обработки мультимедиа в веб-приложениях — распознавать лица, анализировать изображения, отслеживать движение, обрабатывать видео в реальном времени и многое другое. Мы разберём работу фреймворка на примере, погрузимся в векторную математику в трёхмерном пространстве и сложности распознавания ключевых точек лица.

В прошлой статье я уже говорил о тёмной стороне больших языковых моделей и способах борьбы с проблемами. Но новые уязвимости вскрываются ежедневно, и даже самые крутые инструменты с постоянными обновлениями не всегда за ними успевают. Именно поэтому команда Garak дает пользователям возможность самостоятельного расширения функционала своего инструмента.

Меня зовут Никита Беляевский, я исследую аспекты безопасности LLM решений в лаборатории AI Security в Raft. В этой статье я расскажу, как, изучив документацию Garak, можно легко добавить свои тесты и тем самым значительно повысить его полезность для ваших задач.

Привет! Меня зовут Оля, я директор по разработке моделей в Департаменте анализа данных и моделирования. Рада приветствовать всех тех, кто отважился заглянуть под капот розничного взыскания. Будет интересно, обещаю!

На шкале стресса Рея и Холмса увольнение занимает восьмое место среди 43 наиболее стрессовых событий жизненного пути. Это тревожное событие как для сотрудника, так и для руководителя: мир IT тесен, и нужно понимать, что в какой-то момент вы можете встретиться снова, чтобы вместе работать. Так как поступить правильно и где всё-таки поставить запятую в «Уволить нельзя оставить»?

В целом развитие науки о данных у нас в стране идёт в рамках общемировых трендов. Конечно, здесь можно найти свою специфику. Например, мы живём в условиях некоторого дефицита вычислительных мощностей. Пока поставки в Россию и Китай наиболее продвинутых GPU запрещены. Поэтому для строительства мощных тензорных кластеров нужна особая внешнеэкономическая магия. С другой стороны, у нас в «активе» советская математическая школа, развитая ИТ-индустрия и современная экосистема с информационно-технологической инфраструктурой. А это подразумевает развитую культуру ИТ-разработки, наличие профильных кадров, больших и хорошо структурированных массивов данных.

Всем привет! Меня зовут Дима. Я работаю в Поиске Okko и в этой статье хочу рассказать, насколько картиночные модели полезны для задачи Поиска и для чего мы используем их в наших пайплайнах.

Данный материал может быть полезен тем, кто только начинает разрабатывать аналогичные системы, и, возможно, сомневается в полезности кроссмодальных факторов в текстовом поиске. 

«ChatGPT раскрывает личные данные реальных людей!», «Атака на ChatGPT по сторонним каналам!», «Чат-бот ChatGPT стал причиной утечки секретных данных!», «Хакеры стали использовать ChatGPT в схемах фишинга!». — Эти новостные заголовки раскрывают нам тёмную сторону больших языковых моделей. Да, они генерируют за нас контент и анализируют данные, но помимо удобства, приносят новые виды атак и уязвимостей, с которыми надо уметь бороться.

Меня зовут Никита Беляевский, я исследую аспекты безопасности LLM решений в лаборатории AI Security в Raft и хочу поделиться нюансами настройки и использования инструмента для выявления угроз в системах на основе LLM.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft, и сегодня мы погрузимся в Mojo. Я уже делал обзор данного языка программирования и рассмотрел его преимущества, примеры использования, а также провел сравнение с Python.

Теперь давайте посмотрим, как обучить простую сверточную нейронную сеть, и разберём один из методов машинного обучения — линейную регрессию. В качестве примеров задач возьмем стандартные соревнования машинного обучения: предсказание стоимости жилья и классификацию рукописных цифр MNIST. Для проведения экспериментов на Python используем фреймворк машинного обучения PyTorch. А на Mojo — фреймворк машинного обучения Basalt.

Анастасия Важинская — инженер по информационной безопасности, а не фронтендер, но её доклад стал самым важным для главного зала конференции FrontendConf 2024. Почему так и как меняется фронтенд-разработка и программа конференции? Что драйвит докладчиков в этом году? И какие боли терзают? Поговорим с докладчицей и узнаем всё из первых рук.

Многие слышали про AutoGPT и GPT Engineer — агентные системы, которые позволяют генерировать код по промпту от пользователя. Меня зовут Евгений Кокуйкин. Я руководитель AI продуктов компании Raft. Сегодня расскажу про Replit Agent — AI Copilot для написания кода без знаний в программировании. Без шуток! Раньше у меня на такие прототипы уходили часы кодинга и отладки. А сейчас я сгенерировал код приложения через агент — быстрее, чем писал эту статью. Так что теперь можно участвовать в хакатоне, не зная Python.

Replit — это онлайн-IDE, где с помощью AI можно быстро создать прототип приложения и задеплоить его прямо в облаке. Недавно вышла экспериментальная фича Replit Agent, которая стоит 25 баксов. Правда, для оплаты потребуется зарубежная карта, но это уже каждый сам решает, стоит заморачиваться или нет. Эта фича позволяет начать генерацию проекта одним промптом. Я так вдохновился постом Степана Гершуни, что тестировал кодинг-агента в Replit, а потом не спал всю ночь, записывая впечатления. Так появился этот обзор.

Интервью Эмели Драль — кофаундера и технического директора Evidently AI. У её open source библиотеки для оценки, тестирования и мониторинга качества данных и моделей машинного обучения уже более 22 миллионов скачиваний. Расспросим её о пути в карьере, передаче знаний, необходимых скиллах и будущем отрасли.

За два года команда RnD CV из SberDevices выложила в открытый доступ три датасета для задач компьютерного зрения: HaGRID, EasyPortrait и Slovo. Чтобы достичь максимальной точности обработки данных, полученных с краудсорсинговых платформ, мы применили методы агрегации, которые позже объединили в фреймворк.

Привет, Хабр! На связи Карина Кванчиани и Александр Капитанов из SberDevices. В этой статье мы расскажем о фреймворке агрегации разметки данных, который использует наша команда и коллеги из других подразделений. AggregateMe помогает привести несколько разметок к одной и повысить её качество в случае, если исполнители где-то ошиблись. Скоро фреймворк появится в открытом доступе, а здесь расскажем, как он работает.

Привет, Хабр!

Меня зовут Петр. Я работаю инженером по данным в Okko и обожаю ClickHouse. 

Примерно в середине прошлого года мы начали переезжать с PostgreSQL на ClickHouse. Одной из главных причин переезда была низкая производительность: среднее время аналитического запроса составляло около минуты. Сейчас, после переезда, среднее время запроса в аналитическом кластере — около 2 с. И это не предел.

Я расскажу, как мы пришли к текущему состоянию хранилища данных, какие ошибки совершили, какие шишки набили, и о каких фишках кликхауса предпочли бы знать заранее.

Статья в основном для тех, кто только начинает свой путь работы с кликхаусом: мы посмотрим, как делать не надо, и как можно сделать лучше.

В этой статье не будет объяснений почему для переезда мы выбрали именно этот инструмент. Не будет и глубокой теории о его внутреннем устройстве. Отметим лишь: в правильных руках ClickHouse — одна из самых быстрых колоночных СУБД для OLAP запросов.

Всё чаще в реализации проектов встречается потребность в классификации входящего текста для дальнейшей обработки. До недавнего бума нейросетей задачи по классификации текста были достаточно трудоемкими, дорогостоящими и требовали глубоких знаний NLP. А готовые решения не давали желаемой точности ответов. К счастью, сейчас практически моментально можно внедрить множество решений. Представьте, автодилер ежедневно получает сотни сообщений от клиентов. Как быстро и точно определить, что хочет клиент? С помощью классификации текста.

Привет, Хабр!

Меня зовут Максим Шевченко и последние два года я занимаюсь развитием платформы экспериментов в Okko, одном из ведущих онлайн-кинотеатров в России. Наша команда разрабатывает инструменты, которые позволяют продуктовым командам самостоятельно проводить А/В тесты и анализировать их результаты. Мы отвечаем за весь цикл экспериментов – от помощи в дизайне и выдаче пользователям разного опыта до предоставления рекомендаций по принятию решений.

Когда речь заходит об А/В-тестах, первыми в голову приходят статистические методы: различные параметрические или непараметрические критерии и многое другое. Но если взглянуть шире, становится понятно, что статистика – лишь часть экспериментов. Довольно важная часть, но не единственная. В контролируемых онлайн-экспериментах также важны сплитование трафика, удобное управление изменениями пользовательского опыта, обработка данных, дашборды, система мониторинга и многое другое.

В этой статье я поделюсь опытом и результатами организации процесса экспериментов в компании, где нет собственной платформы для экспериментов или она только начинает развиваться. Если в вашей компании есть собственная платформа экспериментов и вы собаку съели на A/B-тестах, я вряд ли смогу вас удивить. Всех остальных интересующихся темой милости прошу под кат.