Привет, Хабр!

Мы в билайне любим машинное обучение. В какой-то момент моделей машинного обучения стало так много, что это вынудило нас решать определенные задачи. Я Дмитрий Ермилов, руковожу ML в дирекции по искусственному интеллекту и цифровым продуктам. О решении одной такой задачи и будет этот рассказ.

Давайте представим, что у вас в компании большое количество моделей машинного обучения, каждая из которой может зависеть от нескольких десятков до нескольких тысяч признаков (фич). Причем разные модели могут зависеть от одних и тех же фич. Неожиданно случается несчастье, и одна из популярных фич ломается. Может произойти поломка на уровне подготовки данных, могут измениться внешние источники, отвалиться интеграции и прочее. Что делать с этим знанием? Конечно, бежать в продуктовые команды и кричать, что модели, которые зависят от этой фичи, могут деградировать, то есть их метрики качества могут снизиться. Вопрос только в том, какие модели могут деградировать и в какие команды бежать?

Напомним, в каких условиях мы анализируем данные и строим модели машинного обучения.

Привет! Меня зовут Андрей Чучалов, я работаю в билайне, и в этом посте я расскажу про оптимизацию параметров запуска приложений в Spark, поиск проблем и повышение производительности. Разберем запуск приложений Spark в базовой и расширенной версиях, покажу методы расчёта основных параметров работы приложения для производительности и эффективности использования доступных ресурсов кластера. Бонусом — о том, как всё это привязано к деньгам, и где сэкономить можно, а где — не стоит.

Для чего это вообще нужно

Спараметризировать приложение — это не такая уж грандиозная задача, а вот попытаться понять взаимосвязь эффективности работы приложения со стоимостными параметрами такой работы — это уже сложнее. Тут вам пригодится своеобразное «боковое зрение».

В рассказе и на примерах я буду исходить из того, что у нас по умолчанию процесс ETL-обработки данных правильно, с самой программой всё ОК и она корректно спроектирована. И оборудование в составе кластера тоже рабочее и достаточное для запуска приложения. Это позволит говорить именно о влиянии параметров на эффективность.

Всем привет! Меня зовут Владимир Земсков, я работаю в B2C билайна, в команде билайн Про, где пишу бэк-офис для нашей системы. Мы помогаем нашей рознице продавать лучше и больше. Для соблюдения нужного уровня качества кода в билайне мы используем и ESlint, и тесты, и ревью, и особый тип — внутренние договорённости. 

Когда я пришёл в компанию, то мне захотелось найти ESlint-плагин, который бы помог автоматизировать часть работы. Я поискал, не нашёл, и в итоге решил написать свой. Из всей этой истории и родился сегодняшний рассказ. В первой части мы обсудим договорённости и их важность для разработки. А во второй — поговорим про то, как эти договорённости переносить в ESLint, как это упростит жизнь и действительно ли это это так сложно, или можно что-то упростить по пути.

Да, эта тема обсуждалась уже не раз, но мы хотим показать именно наш, более комплексный подход. В большинстве статей рассказывается именно о узконаправленных проблемах мониторинга и вариантах их решения, мы же хотим рассказать о пройденном пути, полученных результатах и наших планах.

Мы работаем в большой компании, где требования к производимому ПО очень высоки. Наши сервисы без сомнения можно назвать высоконагруженными системами. 

Об элементах инфраструктуры и её производительности коллеги уже рассказали в статьях Как мы мониторим наши сервисы и Как мы переводим наш мониторинг в наблюдаемость, так что сейчас на этих темах останавливаться не будем.

Всем привет! Меня зовут Владлен Севернов. Я работаю ML-инженером в команде CLTV билайна. В этой статье я поделюсь с вами моим опытом решения задачи uplift-моделирования для оценки экономики продукта «Семья» с точки зрения CLTV.

Что мы подразумеваем под CLTV

Подробнее про CLTV в билайне вы можете почитать в наших предыдущих статьях:

- Что такое CLTV и как мы в билайне с ним работаем
- Использование ML для прогнозирования CLTV

С использованием CLTV билайн может сосредоточиться на удержании наиболее ценных клиентов, повышении их удовлетворенности и лояльности, а также оценивать эффективность маркетинговых и рекламных кампаний.

Немного про продукт «Семья»

Семейные тарифы — это возможность создать общую группу (семью) с другими людьми и добавить в нее до пяти абонентов (в зависимости от тарифа). После объединения в семью платящим остается только один абонент, называемый «донором», а другие члены группы, которые пользуются общими пакетами минут, SMS и трафика и не платят, называются «реципиентами». 

Почему для семейных тарифов необходимо считать именно CLTV?

Если вы читаете это, то скорее всего, поиск нового (или даже первого) места работы вызывает стресс, требования в вакансиях на HeadHunter кажутся невыполнимыми,
а свое резюме не то что не хочется никуда отправлять — есть желание никогда его не открывать.

На старте карьеры каждый испытывает все эти чувства. Давайте начнем немного менять ситуацию с последнего пункта — резюме!

Да, мы не сможем за 30 минут повысить ваш опыт работы на 3 года, но даже в банальном оформлении своего резюме многие делают (или не делают) достаточно странные вещи.

Перейдем к пункту 0...

Меня зовут Дмитрий Иванов, я старший аналитик данных компании билайн, и первое правило хорошего резюме — это простота. Пока мы не идём на позицию ТОПа или вице-президента, давайте оставим излишний формализм за пределами того PDF-файлика, который вы будете рассылать рекрутёрам.

0. Пишите просто и понятно

Не надо делать делать из мухи (3 месяца работы в универской лаборатории) слона (оформить каждый тезис вашего курсача как отдельный научный проект). 3 месяца в лаборатории = 3 месяца в лаборатории.