В этом году Saint HighLoad++ снова собирает экспертов индустрии на берегу Невы. А я уже знаю, какие темы вызовут настоящий хайп среди инженеров и разработчиков. Ловите инсайдерскую подборку топовых статей самых ожидаемых докладов конференции: только практика, реальные факапы и технологические прорывы.

Представьте недалёкое будущее. ИИ везде и во всём помогает человеку. Коллеги разговаривают в офисе перед обедом. Автоматическая кухня на основе их предпочтений, интенсивности тренировок, особенностей повседневной жизни и эмоционального состояния готовит им подходящий набор блюд. Виртуальные помощники отбирают и сообщают только нужные и полезные новости, а рабочие консультанты суммаризируют данные по проектам и выстраивают прогноз занятости и нагрузок. Коллеги ведут неспешный small talk, чтобы отвлечься от рабочего процесса...

СМИ взорвали новости о появлении самого быстрого компьютера в мире. Он за 5 минут смог решить задачу, которую классический ПК решал бы миллиард лет. Давайте посмотрим на чём эти и другие громкие заявления основаны и есть ли на данный момент хоть какие-то подтверждения прорыва в этом амбициозном очень-очень дорогом проекте.

Спойлер: нет.

Добро пожаловать в наш дайвинг‑центр TechLead. Вы ещё можете узнать всё о погружении в инженерные процессы и практики и записаться на курс 2024 года! Для начала немного безопасности. Чтобы подготовиться к погружению в глубины технического лидерства, нужно придерживаться простых правил:

Не всем можно погружаться. Шутка! Конечно, всем! Противопоказаний у технического дайвинга нет. Можете сходить к врачу и убедиться сами. Для погружения вам нужно только желание.

Нельзя нырять одному. Новички и опытные дайверы ныряют вместе с инструктором. Он же докладчик. Потому что на глубине может растеряться даже опытный «ныряльщик», а докладчик рядом — гарантия того, что все пройдёт хорошо.

Слушать инструктора. Когда докладчик говорит всплывать — значит, доклад закончен. Нужно всплыть, отдышаться, а возникшие вопросы всегда можно решить в кулуарах. Поверьте, впечатлений вам хватит и так, а погружение всегда можно повторить.

Чтобы подготовиться к погружению, инструктора (докладчика) лучше выбрать заранее. Представляю вам пятёрку самых опытных «ныряльщиков» в инженерные процессы и практики.

Есть мнение, что DevOps как индустрия — скорее мертва, чем жива. Нужны ли нам в таком случае мероприятия по интеграции процессов разработки, тестирования и эксплуатации? Мы решили задать самые наболевшие вопросы Диме Зайцеву, директору программного комитета DevOps Conf 2025.

Да, всё ещё у нас и на западном рынке, когда мы слышим слово DevOps, то думаем, что у сисадминов изменили имя, и они стали стоить дороже. Это распространённая идея. Но мы так не считаем. И эти люди никуда не уйдут. Очевидно, они всё ещё нужны. У нас всё ещё на них держится огромная инфраструктура. Над ней надо работать, её нужно развертывать.

KnowledgeConf 2024 — это сборник «историй из жизни». Точнее, из нашей повседневной рабочей рутины. Реальные люди делятся своим реальным опытом решения реальных проблем. Всем, что помогло им достичь целей бизнеса с помощью управления знаниями. От онбординга, обучения и развития сотрудников, в том числе в условиях больших и малых факапов, до глобальных изменений ко всему учебному подходу в целом. У них получилось преодолеть свои «боли» и теперь они делятся «лекарством» со всеми, кому интересно погрузиться в тему и найти свой способ лечения.

Хочу поделиться несколькими докладами, которые, на мой взгляд, дают самый значительный профит по самым распространённым больным вопросам.

В ноябре выйдет новая версия TeamLead Conf 27.28.11.2024. Предпродажи уже идут! Проведём небольшой обзор предстоящего мероприятия и поговорим о звёздных докладчиках, которые подготовили для нас разборы самых насущных проблем. Например, как тимлиду добиться признания в команде? Или что делать с командой, когда тимлид ушёл? Как обучать взрослых людей? Как навыки тимлида видит СТО? И на сладкое — вся правда о биохакинге.

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.

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

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.

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.

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.

Делимся лучшими по мнению зрителей докладами с TechLead Conf 2024 в Санкт-Петербурге, прошедшему в рамках TeamLead Conf++ 2024. Насколько это объективно, решайте сами. Премьера!

По образованию я инженер разгонных блоков и космических аппаратов, и погружение в производство началось еще в институте. Меня учили разрабатывать ракеты и спутники. А дальше оказалось, что в России это крайне малооплачиваемая отрасль. В итоге хобби админство в институте, стало работой, но знания полученные в ходе обучения очень помогают в текущих задачах. В производстве у меня было много проектов. Я реализовывал системы по техосмотрам и ремонтам в энергетике, участвовал в проектах на Уралхиммаше и на Дальневосточных распредсетях и много где ещё. Был даже опыт управления командой на рынке оптовых продаж электроэнергии России. А потом друзья позвали присоединиться к команде цифровизации в СИБУР.

Всё началось в 2018 году, я сопровождал и развивал проекты американских стартапов из реальной отрасли экономики. Потом меня пригласили в крупнейший в России ритейл запчастей. Там было 250 СТО, 120 городов и 150 складов. Это были реальные склады, реальные продукты, реальные люди. Всё это мы сопровождали командой в 20 человек, и я понял, что объёмы — это интересно. Но в ритейле, в отличие от промышленности, очень короткий горизонт планирования. Я быстро достиг стеклянного потолка и понял, что надо двигаться дальше.

Перешёл в сферу цифрового телевидения, а оттуда в промышленность. Начал DevOps инженером, а через год стал руководить DevOps направлением. Наша команда из пяти человек за год выполнила 250 проектов. Поэтому нужно было срочно наращивать команду и быстро вводить её в процессы. Но на онбординг и вход в проект уходило три недели. Пришлось всё менять.

Когда-то я работал системным инженером в одном из крупнейших российских системных интеграторов. Там внедрял и сопровождал системы электронного документооборота. В 2010 году «Гринатом» искал специалиста с моим опытом, чтобы сопровождать свою отраслевую систему документооборота. Мне понравились условия и возможность развивать новые продукты фактически с нуля, и я согласился. С тех пор работаю там, и за 14 лет работы развитие не останавливается. Растёт мое подразделение, и внедряемые технологии, и компетенции. Мы постоянно привносим новые решения, и это не останавливающееся движение очень мотивирует.

Есть миф, что айтишники на заводах ходят в костюмах с галстуками, соблюдают дресс-код, что нет удалёнки, смузи, бесплатного кофе и печенек. Ещё бытует стереотип, что все сотрудники на заводе должны носить каски. Вот это действительно правда. Но только когда идёшь на производственную площадку. Это про безопасность! А что касается дресс-кода, у нас в компании в целом, и в нашем IT-подразделении в частности — никакого дресс-кода нет. Люди ходят в том, в чём им удобно.

На предприятии классная культура общения. Мы общаемся «на ты» — и с директором, и с вице-президентом, и это нормально воспринимается всеми. Всегда можно прийти и поделиться идеями, не упираясь в формальные бюрократические барьеры. На самом деле это очень здорово, это одна из тех причин, по которым хочется продолжать здесь работать. Понимаешь, что тебя всегда выслушают.

Если говорить про кофе, то он есть))

Когда автоматизируешь какой-то производственный бизнес-процесс, нужны экспертные знания именно в предметной области. Приходится погружаться в химию и физику процесса. В результате решаешь комплексную инженерную задачу. Делать интернет-магазин тоже сложно, но для меня не так интересно с точки зрения расширения кругозора. В промышленности меня вдохновляет близость к процессам и потрясающая визуализация: ты видишь результат своей работы.

Много интересных кейсов связано с применением ИИ. Например, интеллектуальная видеоаналитика для оценки процента шлака в ковше и качества заготовки. С помощью ИИ нам удалось достичь точности 99,98% и низкого показателя ложных срабатываний. Нейросеть пропускает брак лишь в 0,02% случаев. Конечно, благодаря этому качество продукта выросло. Кроме того, мы получили объективный инструмент анализа. Система помогает человеку обнаружить отклонения и подсказывает об этом своевременно, что повышает выход годного. Если одна за другой идут бракованные заготовки, значит, где-то на предыдущем этапе нарушен техпроцесс, и коллегам нужно об этом сообщить.

У нас производство с небольшой город, и целая куча направлений: одно подразделение собирает роботов, другое занимается видеоаналитикой, кто-то делает лайтовый анализ данных, а кто-то шаманит с хардкорными дата-сетами. Работы всегда больше, чем рук. С точки зрения IT у нас большая ERP-система. Там крутятся закупки, планы производства, CRM, заказы, поставки и тому подобное. ERP отправляет запрос в MES, систему управления производством, которая формирует задания для смен. MES соединена с АСУТП, которая автоматизирует всё, вплоть до правильного раскроя металла. Далее контроллеры, исполнительные механизмы и датчики. Вокруг этого автоматизация кадров, электронные журналы и прогнозы спроса. Поэтому куда сейчас без IT? IT везде. Никто уже на бумажках работать не хочет и не может. И металл без IT не плавится. Чем сложнее установка, тем больше IT внутри.

Всё, что сложно или невозможно объяснить, называют магией. Ещё в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue обыграл чемпиона мира по шахматам. Шок, недоверие и теории заговора. В 2016 году другой суперкомпьютер AlphaGo обыграл топового игрока в самую сложную в мире игру Го. Восстание машин и разнообразные фобии. Сейчас нейросети уже снимают кино, пишут песни и сценарии, делают научные открытия и ловят мошенников. И уже мало кому кажется шуткой то, что скоро они заменят программистов. Но, несмотря на все достижения и перспективы — эти технологии всё ещё кажутся магией. А люди, которые в этом понимают — магами. Но магам, как и всем остальным, нужно делиться заклинаниями, новыми свитками и рецептами зелий. Поэтому в этом году откроется первая школа волшебства Прикладная техническая конференция по Data Science AiConf 2024.

Общение незаменимо даже в кругу магов. Кто, если ни другой маг, лучше всего расскажет про новых жучков-древоточцев, которые пожирают даже самые новые свитки. Или про то, каким маслом смазывать волшебный котёл перед тем, как варить зелье. Про CV, NLP, Automotive, AutoML, Predictive analytics, Reinforcement Learning, Artificial General Intelligence и другие заклинания. Это ли не лучший повод передать свой бесценный магический потенциал и опыт?

Готовьте мётлы и телепорты! Встречаемся 26 и 27 сентября 2024 года в Москве на Красном Октябре.