Мир Enterprise-разработки на Java/Kotlin и мир нейронных сетей кажутся параллельными вселенными. С одной стороны - статическая типизация, многопоточность, Spring-контейнеры, а с другой - Python-скрипты, тензорные операции и эксперименты в Jupyter Notebook. Между ними - пропасть, через которую многие команды не решаются перешагнуть.

Однако необходимость строить этот мост возникает всё чаще. Заказчик хочет «искусственный интеллект» в новом фиче, аналитики мечтают о реализации чат-бота  с преферансом и барышнями, а менеджеры слышали, что конкуренты уже всё автоматизировали. Как же совместить надежность и структуру JVM-проекта с гибкостью и мощью AI? В этой статье постараемся разобраться какие инструменты для этого есть на данный момент и как с ними работать.

Всем привет! Меня зовут Сергей, и я Backend Kotlin разработчик в компании занимающейся разработкой систем повышающую безопасность дорожного движения. И я расскажу, как мы с помощью Jetpack Compose и GitLab API упростили процесс деплоя на 100+ распределённых серверов, повысив при этом удобство и предсказуемость процесса.