Код Желтый

У нас есть кое-что поинтереснее «Один дома» и «Гарри Поттера»

Если хочется сделать перерыв в спринте с новогодними фильмами и салатами — загляните в нашу подборку лучших материалов за 2024 год. В ней свежие сезоны подкастов и шоу и лучшие статьи на Хабре — точно хватит на все каникулы!

🎧 Шоу и подкасты
→ «Карты, деньги и продукт»
→ «inSAйт»
→ «Желтый Club Talks»
→ «Код Ход Шоу»
→ «QAk-QAk — и в продакшен»
→ «Как это работает»

📚 10 лучших статей на Хабре

💛 До Нового года: 3, 2, 1…

В 2024 году мы релизили десятки крутых проектов, делились опытом на конференциях и митапах и стремились сделать мир еще технологичнее. Весь этот путь многому нас научил, и самыми важными уроками мы поделились в статье.

Уверены, что следующий год принесет не меньше челленджей, и желаем, чтобы вы всегда находили подход даже к самым сложным задачам. Пусть будет поменьше продакшн-фоллов и ночных дебагов и побольше стабильного аптайма и релизов, которыми хочется гордиться.

Спасибо, что двигаете технологии вперед и делаете этот мир лучше вместе с нами. До встречи в 2025 🔥

T-Lite и T-Pro: взгляд изнутри

Две недели назад мы рассказывали про релиз двух open-source-моделей на 7 и 32 миллиарда параметров. За это время в комьюнити накопилось много вопросов: зачем делать continual pre-training, а не pre-training с нуля, есть ли у такого подхода минусы, откуда у наших моделей такой большой результат на CheGeKa и ждать ли от команды новых open-source-моделей.

💬 В предновогоднем выпуске подкаста «Желтый Club Talks» мы решили спросить об этом у ребят, которые занимались разработкой моделей.

А если у вас остались еще вопросы — задавайте их под постом или в комментариях под видео. На самые интересные ответим в новых выпусках подкаста и в статьях на Хабре 😎

Декомпозируем логику с Directive Composition API

В Angular 15 появилась новая фича, которая позволяет удобно декомпозировать логику и улучшать кодовую базу.

Но мы и раньше могли разбивать логику на сервисы, например, добавляя их в провайдеры. Так в чем же различия?

→ Провайдеры ленивые: чтобы класс создался, надо его заинжектить. А хост-директивы можно считать самосоздающимися провайдерами.

→ У провайдеров нет доступа к хост-элементу, кроме как через ElementRef. Хост-директивы же могут использовать байндинг и слушать события на хосте — это огромный плюс.

→ Настраивать провайдеры можно только через DI, а директивы могут дать доступ к инпутам, что сильно облегчает конфигурацию.

💬 Как видите, хост-директивы могут гораздо больше, чем провайдеры. В новой статье на Хабре мы разобрали конкретные примеры использования, а еще проблемы, с которыми можно столкнуться, и их решения.

#angular

Сколько зарабатывают селлеры на маркетплейсах? Какие авто чаще попадают в аварии? Сколько россияне тратят на косметику?

На эти и сотни других вопросов отвечает T-Data — команда, которая анализирует обезличенные данные более чем 46 млн розничных клиентов и 1,3 млн предпринимателей и компаний по всей России 🔥

В T-Data разрабатывают модели, фреймворки и метрики, производят расчеты и тесты, чтобы подготовить аналитику для коллег, рынка и партнеров. Вы наверняка видели их исследования в приложении или на сайте Т-Банка, крупных СМИ, новостных телеграм-каналах или на конференциях. А еще ребята создали бесплатный проект «Компас», который на основе больших данных помогает предпринимателям находить оптимальные точки для открытия бизнеса.

В карточках рассказали, какие данные, методы и внутренние технологии помогают нам делать отчеты, которые читают миллионы россиян. Кстати, про некоторые наши технологии мы рассказывали в предыдущих постах. Оставили ссылки в комментариях 👇

А еще у T-Data есть свой канал и лендинг, где можно найти исследования практически на любую тему!

Ускорили работу операторов поддержки. Рассказываем как 👇

В Т-Банке десятки тысяч операторов, которые ежедневно используют в работе подсказки в интерфейсе поиска бизнес-процессов.

Перед нами стояла задача увеличить конверсию кликов по подсказкам, тем самым ускорив работу операторов. Для этого мы решили внедрить модель на базе трансформера — нейросетевой архитектуры, основанной на механизме внимания без использования рекуррентных нейронных сетей.

Сперва использовали TopPop-модель и марковскую цепь — это дало прирост конверсии почти на 40%, судя по А/Б-тестам. Далее мы внедрили EvGen-модель (Event Generator). С ней появилось больше возможностей по интеграции новых доменов и по оптимизации модели.

💬 О том, как мы развернули кастомизированную модель машинного обучения на базе трансформера и по каким граблям прогулялись, рассказали в статье на Хабре.

#ml

Выкатили XLand-MiniGrid — первую открытую среду для контекстного обучения с подкреплением 🔥

Ее создали наши исследователи из команды T-Bank AI Research вместе с коллегами из Института AIRI. В XLand-MiniGrid ИИ обучается принимать решения и выполнять новые действия. Это позволяет нам ускорить сравнение и создание новых алгоритмов в области контекстного обучения с подкреплением.

Эксперименты в XLand-MiniGrid провели не только мы, но и исследователи из Google DeepMind, Калифорнийского университета в Беркли и Оксфордского университета.

В карточках рассказали о том, что такое контекстное обучение с подкреплением и как XLand-MiniGrid меняет эту область. Узнать подробности про нашу разработку и скачать ее можно здесь.

Как мы построили отказоустойчивую инфраструктуру для Linux Desktop

Пару лет назад мы начали развивать Linux Desktop — свой образ Linux на основе open-source-продуктов, который будет соответствовать строгим требованиям безопасности и не будет зависеть от проприетарных систем.

Но прежде чем заняться Linux Desktop, нужно было выбрать систему управления конфигурациями, которая сможет выдержать больше 15 000 хостов. А еще построить инфраструктуру, которая будет отказоустойчивой и не рассыпаться, если один из дата-центров упадет.

В карточках кратко рассказали, какие требования были к новой системе и как мы построили open-source-инфраструктуру, которая контролирует системы безопасности, магазин приложений, конфигурации ядра и многое другое. А все подробности с примерами расчетов конфигурации и настройками нод читайте в статье на Хабре.

Санкт-Петербург, готовьте вопросы про СV!

Вместе с коллегами из компании Smart Engines подготовили три доклада про компьютерное зрение. Обсудим на митапе:

→ Текущий уровень развития VisualLM и основные инсайты по обучению моделей.

→ Технологии Text2Image-моделей через призму задачи переноса стиля.

→ Как квантовать модели для edge-устройств, сохраняя высокую точность.

После докладов не расходимся! Будем знакомиться с коллегами, делиться кейсами и обсуждать развитие CV и ML.

📆 Встречаемся 17 декабря на T-Meetup: Computer Vision в конференц-зале «Амфитеатр».

Регистрируйтесь прямо сейчас, потому что офлайн-места ограничены. И не забудьте переслать коллегам, которым это точно будет интересно.

#ml #ai

Улучшаем архитектуру приложения и ускоряем процесс разработки с помощью inject()

В последних версиях Angular появилась функция inject() для внедрения зависимостей. Ее можно вызывать на любом уровне вложенности внутри Injection Context, чтобы создавать утилиты и декораторы, а также более абстрактные и гибкие решения. Благодаря этому можно:

— уменьшить дублирование кода;
— повысить его переиспользуемость;
— уменьшить связанность компонентов и облегчить их тестирование;
— ускорить процесс разработки.

С момента появления Injection Context прошло уже много времени, но из-за недостатка практических примеров и подробной документации многие не до конца раскрыли потенциал inject().

💬 В статье на Хабре мы поделились своим опытом использования функции и находками, которые могут пригодиться в вашей работе.

Петабайты логов, метрик и трейсов — и ни одной потерянной записи ↖️

Представьте систему, которая каждую секунду процессит 3 миллиона логов, 450 Мб метрик и 2 миллиона спанов. Столько данных проходит через Sage — нашу observability-платформу, на которой держится стабильность работы всех наших сервисов.

С такими объемами данных во время эксплуатации мы встретились с множеством проблем, которые решали итеративно. И только оглянувшись, поняли, что все наши «изобретения» — это давно известные паттерны.

👉🏻 В карточках описали некоторые проблемы, с которыми мы столкнулись, и их решения. А если хотите узнать, какая архитектура помогает справляться с такой нагрузкой и что еще мы придумали для надежной работы пайплайнов, — читайте статью на Хабре.

(x² + y² – 1)³ – x²y³ = 0

Если вы знаете, какой график получится из этого уравнения, значит, сегодня ваш профессиональный праздник — День математика!

В рамках проекта «Т=Математика» запустили шоу, в котором академический руководитель направления «разработка» в Центральном университете Александр Шахов и доктор физико-математических наук Сергей Константинович Ландо обсудили гипотезу Пуанкаре — единственную решенную задачу тысячелетия. Так что если вы давно не писали заветные «ч. т. д.» — скорее смотрите выпуск.

А в комментариях предлагаем поздравить друг друга, но на языке математики. Мы начинаем 👇

Как распознать счастливого аналитика?
Он не тратит время на поиск данных, а берет их из каталога данных.

Платформа данных в Т-Банке существует уже 16 лет. За это время мы накопили более 20 петабайтов данных, 140 000 таблиц, 30 000 отчетов и много чего еще.

А теперь представьте, что из этого огромного массива нужно постоянно извлекать информацию. Еще несколько лет назад мы делали это вручную с помощью Confluence, но с ростом объемов решили создать каталог данных Data Detective.

В нем собраны метаданные из более чем 28 систем: технические характеристики, бизнес-описания таблиц, информация об отчетности, код пользовательских процессов, Lineage, сэмплы данных и так далее.

↖️В карточках рассказали, как Data Detective помогает нам в работе и какой у него стек. А если хотите узнать о платформе подробнее — рекомендуем посмотреть доклад о создании каталога данных или его текстовую версию.

Event-driven приложения, шардирование БД и честные истории о факапах в проектах — на Java-митапе в Москве

Если хотите подробнее узнать, как мы используем фреймворк потоковой обработки в платформе Т-Банка, с какими проблемами можно столкнуться при шардировании, а также совершают ли ошибки инженеры (и какие) — ждем вас в нашей штаб-квартире 👀

Что подробно разберем:

→ Как с помощью Apache Flink мы строили платформу расчета предложений по продуктам, гарантирующую одобрение с вероятностью 99.9% после принятия предложения клиентом. 

→ Зачем нужно шардирование БД и какие проблемы оно решает.

→ Что делать, если в прод пролезла ошибка и как ее быстро убрать в условиях цейтнота. 

А еще будет много нетворкинга и коллег, с которыми можно обсудить рабочие кейсы и даже свои факап-истории и как они из них выбирались.

Регистрируйтесь по ссылке.

📆 11 декабря в 19:00
📍 Москва, Грузинский Вал, д. 7, T-Space. 

#meetup #java

Как тестировать API: фейки vs моки

У нас есть внутренний API сервис, который команды используют для аналитики, багрепортинга и контроля качества работы сотрудников. Пользователи интегрируют API на свои веб-страницы в виде скрипта и настраивают сами.

Долгое время мы тестировали сервис только с помощью юнит-тестов на Jest и UI-тестов. Но такой подход не давал профита: пайплайн был почти всегда зеленый, а дефекты все равно появлялись. Дело в том, что мы мокировали все зависимости с внешними системами, но тесты пропускали баги, потому что они были изолированы от реальной базы данных.

Решением стали фейки — упрощенные реализации реальных объектов, которые имитируют их поведение с большей точностью, чем моки.

↖️ Подробнее о том, почему мы стали использовать фейки в API-тестах, как мы это реализовали и когда их стоит применять, рассказали в новой статье на Хабре.

Все мы своего рода аналитики с Helicopter

Чтобы принимать решения на основе данных, нужно две вещи: сами данные и то, в чем их анализировать.

Петабайты данных у нас были, а вот удобного инструмента нет. Поэтому мы разработали Helicopter — cloud-native-платформу для построения аналитики, ETL-процессов и отчетов, автоматизации процессов с помощью Python и других задач.

Пользователи Helicopter взаимодействуют с «тетрадками», или notebooks, — интерактивными документами, в которых можно работать с кодом на SQL и Python, делать визуализации и аннотации. Благодаря низкому порогу входа данные становятся доступными многим сотрудникам. Уже более 150 команд используют Helicopter, чтобы извлекать данные для тестирования гипотез и еще быстрее выводить новые продукты и фичи на рынок.

В карточках поделились ключевыми фактами из «журнала полетов» Helicopter 🚁

Как принимать решения на основе данных, почти не привлекая data-аналитиков?

Этим вопросом мы задались пару лет назад и разработали Statist — единую платформу для сбора продуктовой аналитики и телеметрии с мобильных и веб-приложений.

Statist помогает повысить качество продуктов и услуг, выявить случаи некорректной работы продуктов, сократить Time to market.

В карточках рассказали о возможностях и стеке технологий платформы. А на митапе поделились, как наши сотрудники из разных отделов используют Statist.

80 тысяч пользователей, 2 миллиона сообщений в день, 5,4 миллиона диалогов

Все это — про наш мессенджер Time, которым пользуемся не только мы, но и десятки крупных компаний из разных индустрий. Среди них — Юрент, Атом, Skyeng, Skillbox и другие.

Мы разработали Time для общения и безопасной командной работы. С его помощью вы сможете сделать интеграции с Jira, Grafana, Amo и другими продуктами, которые ускоряют и автоматизируют работу команд.

Больше фактов о Time — в карточках. А если ваша команда задумывается о переходе на новый корпоративный мессенджер или хочет автоматизировать бизнес-процессы и ускорить коммуникацию, присоединяйтесь к нашему вебинару!

📆 Встречаемся 15 ноября в 12:00 по Москве.

Функции ИИ-помощников вышли за рамки генерации текстов, изображений и видеороликов: сегодня они умеют писать и анализировать код почти как настоящие разработчики🔥

В новом выпуске коснемся работы с ИИ-ассистентами в целом: как они работают, на что ориентироваться при выборе помощника, какие задачи ему можно доверить и какие риски ждут пользователей.

Все вопросы разберем на примере Nestor — нашей собственной разработки — вместе с руководителем проекта Николаем Пермяковым.

☁️ Смотрите новый выпуск в ВКонтакте или на YouTube

#как_это_работает #AI

Стали еще точнее распознавать неизвестные объекты на фото

Наши исследователи из команды Research вместе со студентами МИСИС и МФТИ разработали метод, который с помощью ИИ распознает ранее неизвестные объекты на фото с высокой точностью🔥

Метод называется SDDE и будет особенно востребован в сферах, требующих высокой точности, ведь риск ошибки при обработке и анализе изображений снизился более чем на 20%.

Открытие уже признали в мировом научном сообществе и представили на конференции по обработке изображений IEEE ICIP в Абу-Даби.

↖️ Рассказываем в карточках, как ученые повысили точность анализа фото и где может применяться новый метод. Подробнее о том, как устроен SDDE, — читайте в статье.

#SDDE #ai

Все современные браузеры в последних версиях обеспечили полную поддержку CSS-свойства mask без использования своих вендорных префиксов. А это означает, что оно прочно и надолго вошло в жизнь каждого фронтенд-разработчика 🔥

В статье подробно ответили на важные вопросы:

— что за зверь это CSS-маскирование и как оно работает;
— как сделать плавное угасание элементов (без многоточий!);
— как создать кастомизируемые чекбоксы, не плодя лишнюю HTML-вложенность.

И все это с конкретными примерами, чтобы вы сразу могли опробовать данное свойство в деле. В конце статьи оставили ссылку на другие примеры использования CSS-маскирования — переходите по ней и делитесь в комментариях своими успехами!

#CSS #mask

Митап по исследованиям в NLP

Если вам интересно послушать про самые актуальные проблемы в LLM Alignment и Mechanistic Interpretability, а также поглубже окунуться в их решения, то мы ждем вас 11 ноября в штаб-квартире T-Space!

В этот раз мы подготовили два больших доклада, чтобы после у нас с вами осталось больше времени на общение:

— Расскажем про то, чем наша группа занимается в направлении механистик интерпретабилити;
— Обсудим, как изменилась область алаймента за 2 года и что происходит в офлайн алайменте сегодня.

Регистрируйтесь на митап по ссылке и не забудьте позвать коллег 👀

В сегодняшнем подкасте — распаковка!

Перед вами специальный выпуск, который мы записали прямо на конференции Flow. Собеседники — руководитель системного анализа в Звуке Георгий Волобуев и лид аналитики в Terralink Дмитрий Андреев.

Поговорили с ними о том, откуда берутся системные аналитики, какое высшее образование максимально соответствует профстандарту, что нужно системному аналитику, чтобы успешно строить карьеру и на что обращать внимание при найме кандидатов. Также затронули важный вопрос — должна ли разработка подстраиваться под системного аналитика?

🔥Слушать остальные выпуски InSAйт → https://t.me/insight_t_bank

#insaйт #analytics

Магнит для клиента: как объединять онлайн и офлайн в ретейле?

В новом выпуске поговорили с Андреем Корыстиным — CPO «Магнита». Андрей рассказал, как меняется офлайн и онлайн в ретейле, зачем люди ходят в магазин, когда есть доставки, и, самое интересное, есть ли PnL у картошки, огурца и кефира. Спойлер: есть, конечно же!

Еще выяснили, кто такой лояльный клиент Магнита и что за фрукт такой саббатикал и не скучно ли в нем. Ответы на эти вопросы ищите по ссылкам на видео на YouTube или во ВКонтакте 👀

#карты_деньги_продукт #PnL

Добились того, чтобы сервисы рекомендовали лучше и полезнее ⚡

В ходе экспериментов исследователи из нашей научно-исследовательской лаборатории ИИ пересмотрели и доработали все компоненты алгоритма BPR. Учитывая влияние каждого из параметров, нам удалось создать более эффективное решение и разработать наилучшую версию для этого алгоритма.

Получившаяся модель значительно превзошла находящиеся в открытом доступе варианты по качеству рекомендаций. В некоторых случаях улучшенная версия превосходила другие модели почти на 50% по точности. Как нам удалось этого достичь, поделились в карточках →

📁 Подробное описание модели и результаты экспериментов доступны в статье Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline. Исходный код и дополнительные материалы можно найти на GitHub.

Открыли библиотеку инструментов для разработки приложений на базе ИИ

Библиотека доступна на GitHub, где также можно найти подробное описание всех методов и примеров использования. Ею можно пользоваться, даже если у вас нет глубоких знаний в LLM ☝️

В дальнейшем мы планируем поддерживать и развивать библиотеку Turbo Alignment, добавляя новые методы и обучающие материалы. В ней собраны все необходимые метрики и инструменты, которые позволяют понять и проанализировать различные подходы к обучению ИИ.

В карточках подробно рассказали о преимуществах Turbo Alignment — и как она может помочь бизнесу и разработчикам →

#turbo_alighment #ai

Go на первый митап в Москве для Golang-разработчиков!

В программе два доклада:
— сначала обсудим, почему Go не ООП-язык. Покажем примеры кода, как мы реализуем в Go инкапсуляцию, композицию, полиморфизм, и расскажем про плюсы и минусы такого подхода;
— затем расскажем, как с помощью НФС оценить качество кода. Точные метрики НФС позволяют легко обосновать практики написания хорошего кода вроде KISS, DRY и SOLID, не прибегая к субъективному опыту.

После останемся понетворкать и просто поговорить о своем.

📆 Встречаемся 5 ноября на T-Meetup: Golang в нашей штаб-квартире на «Белорусской». Не забудьте зарегистрироваться и отправить коллегам, которые тоже пишут на Go.

#backend #go

Все на «Продукты 24» — нашу первую конференцию для аналитиков и продактов

Скоро завезем все самое свежее и актуальное, а пока о наших планах. Мы подготовили для вас два зала с докладами:

— в одном поговорим о продуктах, перевернувших индустрию, и о полезных инсайтах из мира искусства и науки, которые помогают взглянуть на привычные бизнес-процессы с другой стороны;
— в другом расскажем, как данные и технологии помогают создавать успешные продукты и укреплять лояльность клиентов.

Помимо докладов вас ждет зона экспертов с вопросами и профессиональный дейтинг. Завершим все техно-вечеринкой.

🛒 Встречаемся в пространстве «Арма» в Москве. Регистрируйтесь на конференцию до 20 ноября и зовите коллег. Если не сможете прийти — присоединяйтесь к онлайн-трансляции.

#продукты24

Математический InSAйт в новом выпуске подкаста

Поговорили с нашей коллегой Сашей Петровой — ведущим системным аналитиком и преподавателем линейной алгебры в Центральном университете. С таким гостем хочется обсудить и математику, и ИИ в работе системного аналитика!

Также узнали, как вышесказанное прокачивает абстрактное мышление и память. Разобрались, правда ли, что войти в системный анализ с математикой в разы проще, и в чем особенности образования по STEM-модели. А в конце Саша поделилась личным опытом о культуре работы в Т-Банке.

Слушайте подкаст и ставьте ❤️, если в школе мечтали о таком преподавателе, как Саша!

Подписывайтесь на канал команды системных аналитиков про кейсы, технологии и инсайты: @insight_t_bank

#insайт #analytics

Встречаемся на первом митапе для бизнес-аналитиков в Москве!

Поговорим про майнд-сет бизнес-аналитика. Расскажем, как запускать инициативы на примере Т-Мобайл, заодно разберем примеры самописных костыльных решений. Обсудим, как AutoML помогает бизнесу расти, предоставляя мощные инструменты бизнес-аналитики при работе с данными. Также в своем докладе бизнес-аналитик Яндекс Лавки расскажет, как с помощью CDT можно анализировать и кластеризовать ассортимент товаров.

Завершим митап дискуссией вместе с экспертами о том, что значит быть классическим бизнес-аналитиком, какие компетенции за этим скрываются и что можно делать для собственного развития.

📆 Ждем вас в нашей штаб-квартире T-Space 29 октября в 19:00. Регистрируйтесь по ссылке и не забудьте позвать коллег! Для тех, кто не сможет прийти, будет трансляция онлайн.

#business_analysis

ETNA — первый в России открытый инструмент для аналитики и прогнозирования бизнес-процессов

Это open-source библиотека, которая доступна на языке программирования Python 🔥

Разработкой ETNA занимается наш центр технологий искусственного интеллекта. Центр включает в себя более 20 команд и более 200 специалистов в области машинного обучения. Это очень гибкий инструмент для работы с данными: удобный интерфейс и широкий набор методов для анализа и моделей прогнозирования.

💬 В карточках рассказали, как мы используем этот инструмент в работе. Также делимся с вами ссылкой на гитхаб.

А еще у ETNA есть свой телеграм-канал, где разработчики делятся информацией о предстоящих активностях и отвечают на вопросы пользователей по использованию библиотеки: @etna_support

🔥 В следующую среду проведем конференцию TOD Tech о надежности и наблюдаемости

Расскажем об управлении инцидентами, внедрении SRE, стандартов наблюдаемости и практик надежности, а также о расчете SLI, SLO и SLA.

Кроме докладов на мероприятии будет круглый стол на тему «Как нанять или вырастить инженера по надежности?». Параллельно с ним проведем воркшоп, на котором вместе с вами подготовимся к сбоям и научимся быстрее устранять их.

📆 Ждем вас в нашей штаб-квартире T-Space 23 октября в 10:30.
Регистрируйтесь на митап до 22 октября и не забудьте позвать коллег! Количество мест ограничено.

Помните, мы рассказывали, как запустили собственный аналог Miro — Unidraw?

Наш ведущий деливери-менеджер — и по совместительству активный пользователь новых продуктов — Оксана протестировала приложение. Рассказываем в карточках, какие фишки ей больше всего понравились ↖️

Кстати, у Unidraw есть телеграм-канал — заходите, чтобы быть в курсе последних событий!

#unidraw

Встречайте новый подкаст InSАйт от и про системных аналитиков!

Вместе с Павлом Каравашкиным и Есенией Киселевой говорим про системный анализ во всех его проявлениях. Первый выпуск — про системных аналитиков в Т-Банке.

Сегодняшний гость нашего подкаста Оля Цыганова — лидер профессии системного анализа. Мы обсудили её профессиональный путь от лаборанта в физтехе до Т-Банка. Коснулись того, как нужно было улучшить процессы и подходы к системному анализу всего мобильного банка. И, конечно же, прошлись по базе: рассказали, кто такой системный аналитик и как его навыки помогают справляться с большим количеством задач в жизни.

А еще подписывайтесь на канал ребят, чтобы быть в курсе всех анонсов и новых выпусков одними из первых 💜

#insайт #analytics

Новая эра страхования: кому и зачем нужны страховки сегодня 🔘

Каждый из нас когда-нибудь сталкивался со страховками: машина, дом, здоровье или разовая на время полета. Поэтому мы пригласили Юрия Смелова, бизнес-лидер Т-Страхования в новый выпуск «Карты, деньги и продукт». В выпуске обсуждаем:

— как начиналось страхование и как выглядит сегодня;
— можно ли обезопасить себя и от боли и банальных подарков;
— зачем страхованию продакты;
— почему медоед стал маскотом всех страхующих и страхующихся.

P.S. Не забудьте подписаться на канал команды продактов.

#карты_деньги_и_продукт #product

«Собрать тех, кто делает инженерные платформы 🙌»

«Зачем? Чтобы помочь им справляться с вызовами индустрии. Например, ипортозамещением. А еще поделиться решениями, которые повысят эффективность команды или вместе найти новые идеи!» — так появилась Platform Engineering Night. И вот мы уже зовем вас провести ее с нами 16 октября в нашей штаб-квартире на «Белорусской»!

Вот что обсудим:

— Developer Productivity — как повысить продуктивность с помощью Space и DevEx и другие инструменты для повышения эффективности команд;

— Импортозамещение — плюсы и минусы локальных решений и разные подходы к стратегии перехода.

После погрузимся в реальный Event Storming: команда нашей платформы наблюдаемости Sage покажет, как моделирует и оптимизирует бизнес-процессы с помощью визуального подхода. А также познакомимся с разными собственными платформами и сервисами, которые использует команда Т-Банка и Авито.

📆 Встречаемся вечером 16 октября в T-Space в Москве. Не забудьте зарегистрироваться и поделиться этим постом с коллегами, которым это тоже будет интересно.

Наша команда Research недавно вернулась из Бангкока 🟡

Там проходила ACL — главная конференция в области обработки естественного языка, на которой мы представляли результаты наших NLP-исследований. С собой ребята привезли кучу историй и научных инсайтов. Например, формулу, которая поможет генерировать идеи для рисерчей. Другое научное и неочевидное, а также путевые заметки с ACL обсуждаем в новом выпуске Желтого Club Talks вместе с Ярославом Аксеновым и Никитой Балаганским из группы LLM Foundations нашей команды Research.

#ai

Будущее Greenplum в России — оно какое?

Обсудим на T-Meetup: Greenplum 27 сентября в Москве. Встречу проведем офлайн в нашей штаб-квартире на «Белорусской».

Начнем с докладов:

— поделимся опытом автоматизации обслуживания СУБД;
— расскажем, зачем и как создали собственное решение для мониторинга Greenplum 6.

А после вместе с нашими инженерами и разработчиками Yandex.Cloud, Сбера, GlowByte, Ростелекома и Arenadata разберем потенциал, риски и альтернативы Greenplum в формате круглого стола.

📆 Встречаемся 27 сентября в Москве на T-Meetup: Greenplum. Не забудьте зарегистрироваться и отправить этот пост коллегам, которые тоже работают с этим инструментом.

#greenplum