Пользователь
В этой статье расскажем про подход к решению задачи о персонализации тарифных планов для абонентов новой базы в рамках CVM-проекта. Поговорим о том, как с помощью ML определить оптимальные параметры тарифа для абонентов с короткой историей, и как посчитать привлекательность полученного тарифа.
Привет! Меня зовут Артем. Я работаю Data Scientist'ом в компании МегаФон (платформа для безопасной монетизации данных OneFactor).
В данной статье разберемся что такое live coding интервью и как к нему готовиться.
Материал в первую очередь будет полезен Data Scientist'ам и ML инженерам, при этом некоторые разделы, например, Алгоритмы и структуры данных подойдут всем IT специалистам, которым предстоит пройти секцию live coding.
Почти четверть компаний считались убыточными по итогам 2021 года, а более 8 тыс. юридических лиц из 3,2 млн в России на момент написания статьи находятся в реестре недобросовестных поставщиков. Недобросовестность партнеров может обернуться для компании не только финансовыми и налоговыми рисками, но и репутационными. Чтобы избежать или уменьшить риски, бизнес проверяет информацию о контрагентах в открытых источниках, собирает отзывы у коллег, которые уже работали с потенциальным партнером. Если проверять приходится много и часто, компании пользуются сервисами проверки контрагентов (СПК).
Задача актуальна для фин. организаций и ретейла. Расскажем, как мы подошли к ней и почему выбрали для обучения уменьшенную версию модели DistilBert.
Меня зовут Паша Мягков, я frontend tech lead в команде монетизации Учи.ру. Несколько месяцев назад рост команды и задач привел нас к тому, что привычные рабочие процессы перестали отвечать нашим потребностям. Болезнь роста затронула прозрачность разработки, планирование и workflow. В этой статье я расскажу, как в рамках одной быстро выросшей команды нам удалось наладить процессы.
С увеличением объема работы разработка становилась менее и менее прозрачной. Часть требований к большим фичам с множеством компонентов и зависимостей в микросервисной архитектуре просто терялась, из-за чего разработка затягивалась. Продолжать жить так дальше было нельзя, поэтому мы кардинально изменили подход к работе. Наше решение не претендует на уникальность, но именно оно помогло нам справиться с увеличившимся потоком входящих задач качественно и вовремя.
Я работаю старшим разработчиком и регулярно беру стажёров. Поэтому я часто задаюсь вопросом, как их развивать. Я сделал несколько подходов к решению, и один из них сработал.
В предыдущей статье 10 Docker anti-patterns мы рассказали о популярных ошибках при создании образов контейнеров. Однако создание образов для вашего приложения - это только половина дела. Вам нужен способ развёртывания этих контейнеров в производственной среде. Использование кластеров Kubernetes для решения этой задачи уже стало стандартом.
Представляем аналогичное руководство для Kubernetes. Теперь вы сможете составить полную картину того, как создать образ контейнера и как правильно его развернуть (при этом избежав некоторых распространенных ошибок).
Обратите внимание, что это руководство посвящено развёртыванию приложений в Kubernetes, но не затрагивает настройку самих кластеров Kubernetes. Предполагается, что кластер Kubernetes уже развёрнут, правильно настроен и вы просто хотите развернуть в нём ваше приложение.
В этой статье не просто перечислены известные антипаттерны деплоя в Kubernetes, но и предлагаются соответствующие решения. Вы можете проверить ваши процессы развёртывания и исправить существующие проблемы без поиска дополнительной информации.
Привет! Меня зовут Дима, я frontend-разработчик в компании Wrike. Клиентскую часть проекта мы пишем на Dart, однако работать с асинхронными операциями нам приходится не меньше, чем на других технологиях. Зоны — один из удобных инструментов, который Dart для этого предоставляет. Но в Dart-сообществе редко можно встретить о нем полезную информацию, поэтому я решил разобраться и рассказать об этом мощном инструменте подробнее.
Во многих организациях качество является главным приоритетом. Если вы окажетесь в такой организации, но в ней все еще не будет формального процесса автоматизации тестирования, вы можете стать тем человеком, который его внедрит.
С ним ваша организация сможет создавать более качественные продукты за меньшее время и соответственно раньше будет выводить их на рынок.
В третьей части «Руководства по автоматизации тестирования», я расскажу вам о том, что такое процесс автоматизации тестирования и как начать автоматизацию тестирования в вашей организации. Важно понимать, какой шаг нужно сделать первым и почему.
Выполнение этих шагов поможет вам внедрить автоматизацию без проблем и позволит избежать распространенных ошибок, которые приводят с сбоям автоматизации.
Кажется, уже сложно представить себе веб-приложение, которое не использует микрофронтендную архитектуру для возможности реализовать гибкое и функциональное приложение. И как в любом архитектурном подходе, в микрофронтенде необходимо обеспечивать качественное тестирование разрабатываемых компонентов.
Но с чего стоит начать и что ждет каждого, кто вступит на путь автоматизации микрофронтенда, когда многие привыкли тестировать уже собранные из кусочков приложения?
Меня зовут Денис Власов, я Data Scientist в Учи.ру. С помощью моделей машинного обучения из записей онлайн-уроков мы сделали гифки — последовательность из нескольких кадров с наиболее яркими эмоциями ученика. Эти гифки получили их родители в e-mail-рассылке. Вместе с Data Scientist Дашей Васюковой расскажем, как без экспертизы в Computer Vision, а только с помощью открытых библиотек и готовых моделей сделать MVP, в основе которого лежат low-res видео. В конце бонус — виджет для быстрой разметки кадров с данными разного типа.
Обычно требования к аутентификации такие: нужно защитить информацию пользователей, обеспечить надежное шифрование учетных данных и легкий вход в систему. Со временем и ростом сервиса возникает необходимость переосмыслить механизмы аутентификации с учетом конкретной ситуации.
Меня зовут Роман Литвинов, я разработчик в команде Учи.ру. Хочу вам рассказать именно о такой истории из практики и о нашем сервисе под названием Butler, о «дворецком», через которого проходит каждый пользователь, прежде чем зайти на платформу.
Итак, овсянка, сэр.
