エピソード
-
Про важливе в технологіях та розробці.
– Github зарелізили co-pilot. Як працює і що з ним не так
https://github.blog/2022-06-21-github-copilot-is-generally-available-to-all-developers/
– Stack overflow велике опитування розробників
https://survey.stackoverflow.co/2022/
– Microsoft дослідження та перші уроки кібервійни росії проти України
https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2022/06/22/defending-ukraine-early-lessons-from-the-cyber-war/
– Twitter випустили notes для довгих текстів
https://twitter.com/twitterwrite/status/1539640956915290112
-
Що нового в технологіях та розробці.
– Firefox запустили “Тотальний захист кукіс” по дефолту для всіх юзерів
https://blog.mozilla.org/en/products/firefox/firefox-rolls-out-total-cookie-protection-by-default-to-all-users-worldwide/
– Adobe випускає тулкіт для для боротьби з дезинформацією у зображеннях
https://techcrunch.com/2022/06/13/adobe-misinformation-cai-c2pa-open-source/
– MacPaw розширення для Chrome, щоб відстежувати куди йдуть ваші дані
https://telegraf.design/news/antyshpygunska-programa-vid-macpaw-vidteper-dostupna-dlya-google-chrome/
– Сумуєм та проводжаєм на пенсію Internet Explorer та Ipod
https://docs.microsoft.com/en-us/lifecycle/announcements/internet-explorer-11-end-of-support
– Coinbase звільнили приблизно 1100 співробітників через кризу та потенційну “крипто-зиму”
https://www.coindesk.com/business/2022/06/14/coinbase-will-layoff-around-1100-employees/
– Як впали акції tech компаній
– Andrew Ng розширив курс по Machine Learning до спеціалізації, що додано
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
– Amazon запускає доставку дронами
https://www.cnet.com/tech/computing/amazon-set-to-launch-drone-delivery-in-california/
– Маска звинувачують в “піраміді” через Dogecoin
https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-06-16/musk-tesla-spacex-are-sued-for-alleged-dogecoin-pyramid-scheme
-
エピソードを見逃しましたか?
-
– Apple на WWDC випустили нові чіпи М2
https://www.apple.com/newsroom/2022/06/apple-unveils-all-new-macbook-air-supercharged-by-the-new-m2-chip/
https://www.anandtech.com/show/17431/apple-announces-m2-soc-apple-silicon-updated-for-2022
– Telegram випустить платну преміум версію з додатковим функціоналом
https://t.me/durov/185
https://xiaomiui.net/telegram-premium-features-are-leaked-29132/
– Роль Starlink’ів у війни проти росії
https://www.politico.eu/article/elon-musk-ukraine-starlink/
– Розслідування Reuters про відмивання >2млрд $ на криптобіржі Binance
https://www.reuters.com/investigates/special-report/fintech-crypto-binance-dirtymoney/
– Браузер екстеншн для маскування вашої гео-локації
https://github.com/z0ccc/Vytal
– Arduino підняли 32B$ в раунді B та будуть будувати low-code платформу для IOT
https://blog.arduino.cc/2022/06/07/ready-to-transform-the-enterprise-world-we-are/
– Ілон Маск та youtube premium
https://twitter.com/elonmusk/status/1534196611978383361
-
Що важливого трапилось в розробці та технологіях за останній тиждень?
– Google опублікував першу когорту українських стартапів, яку він обрав для фінансування
https://blog.google/around-the-globe/google-europe/spotlight-google-for-startups-ukraine-support/
– В Spotify забули оновити SSL-сертифікати і сервіс не працював 8 годин
https://www.theverge.com/2022/5/31/23148682/spotify-podcast-outage-ssl-joe-rogan-ringer-megaphone
– Мапи Leaflet https://github.com/Leaflet/Leaflet
Мапа з обʼєктами з вікіпедії
https://wikishootme.toolforge.org/
Мапа злочинів рф
https://ukraine.bellingcat.com/
– Мозіла запустили новий машинний переклад який працює локально на вашій машині
https://blog.mozilla.org/en/mozilla/local-translation-add-on-project-bergamot
– Реліз in-memory сховища key-value даних DragonFly, конкурента Redis
https://github.com/dragonfly/dragonfly
– Персоналізований фід в гітхабі
https://github.blog/2022-03-22-improving-your-github-feed/
– Tesla хоче скоротити 10% працівників
https://techcrunch.com/2022/06/03/elon-musk-orders-hiring-freeze-warns-of-job-cuts-in-latest-leaked-email/
– Coinbase зупиняє найми та відкликає офери
https://www.cnbc.com/2022/06/02/coinbase-hiring-pause-for-foreseeable-future-and-will-rescind-offers.html
– Apple прибрали флаги з перемикача мови
https://news.ycombinator.com/item?id=31518749
Бандера лейаут: https://github.com/muromec/bandera-layout
– Upwork блокує акаунти на росії та біларусі
https://www.epravda.com.ua/news/2022/06/2/687731/
-
Андреас Флодстром переїхав в Україну зі Швеції у 2012 і в рамках своєї дипломної роботи у шведському університеті почав IT-компанію Beetroot разом зі своїм партнером.
Сьогодні в Beetroot працює більш ніж 600 людей, і компанія обслуговує близько 220 активних клієнтів з 25 країн. Beetroot Academy – IT-школа яка навчає понад 3000 студентів щороку.
Андреас розповів про те як будувалась компанія: з перших клієнтів, простих сайтів на вордпресі та офісу з матрацами на підлозі, в якому вони і жили, до сотень клієнтів та офісів по всій країні. Розказав про культуру в компанії та те як працює плоска організація. Про основну технічну експертизу, наймання та ринок розробників сьогодні.
Сайти компанії:
www.beetroot.co
www.beetroot.seТаймлайн:
00:00 Intro
01:11 Про компанію
02:17 Цифри компанії
03:22 Переїзд Андреаса в Україну, початок компанії
06:53 Перший офіс
11:22 Про жигулі та запорожець
13:04 Основна технічна експертиза Beetroot
15:27 Що таке dedicated teams
16:48 Які проєкт
18:38 Про ринок розробників
30:40 Як зацікавлюють розробників
35:53 Зарплати розробникам та оплата клієнтів
37:42 Дія сіті
43:42 Обов'язки в CEO Beetroot
46:30 Академії та офіси у регіональних містах
50:40 Хто працевлаштовує випускників академії
52:32 Що в дефіциті: замовники чи спеціалісти
54:03 Як Андреас вивчав мову
55:15 Як розвиваєшся
-
Let's enhance - это украинский стартап, который улучшает качество изображений с помощью искусственного интеллекта.
CTO Влад Пранскевичус рассказал как улучшение изображений работает изнутри. Как продукт вырос от одной модели до комплексного пайплайна. Как устроена разработка внутри компании, как ML инженеры взаимодействуют с разработкой, какие Devops/MLops практики внедрены, какой процесс обучения моделей, и по каким методологиям работают команды.
Поговорили о конкуренции с Photoshop, "гонке вооружений" в технологии, об отделении B2C от B2B направления и о том есть ли у разработчиков доля в компании.
Таймлайн:
00:00 - Intro
00:23 - Чем занимается Let's Enhance?
01:41 - Почему решили сделать ребрендинг?
03:29 - Чем занимался до стартапа?
04:55 - Как давно начал заниматься ML?
06:02 - Ты хороший программист?
07:21 - Что самое сложное при переходе от карьеры программиста до создания своего стартапа?
11:05 - Сколько людей занималось разработкой в начале
11:49 - Синдром самозванца
13:08 - Что из себя представлял первый продукт
14:27 - Обучение алгоритма улучшения картинок
17:50 - На пальцах как работает улучшение изображений
18:34 - Какие метрики улучшения изображений
20:41 - Какая пропорция ML решений к эвристическим ?
22:32 - Нейронки на майнерских ресурсах
26:00 - Инфраструктура проекта
27:26 - Какие нагрузки выдерживаете
28:39 - DevOps/ MLOps
31:51 - Свой DataCenter или Cloud решения
32:51 - Цикл дообучения моделей
35:17 - ML команда
39:19 - Количество B2B, B2C клиентов
39:44 - Откуда AI-research команда берет знания?
40:15 - Патенты на ML решения
40:32 - State of the art улучшения изображений
42:08 - Будет ли энхансмент частью каждого графического редактора
43:41 - Конкуренция с Photoshop
44:49 - Конкуренты Let's Enhance
45:05 - Предложения продать компанию
46:34 - Чем отличается алгоритм Photoshop от вашего?
47:53 - Рынок ML инженеров
48:44 - Украинский рынок IT
53:39 - Технологический стек
56:15 - Процесс работы бэкенда
59:25 - Отдельная инфраструктура под больших клиентов
01:00:32 - Python, Celery, C++
01:02:55 - Что хранится в БД
1:04:55 - Занимаются ли разработчики задачами девопс
01:06:17 - Почему разработчиков нужно больше, чем MLщиков
01:07:58 - Как ML взаимодействуют с разработчиками
01:10:03 - Тесты
01:12:20 - Как инженеры влияют на продукт
01:13:12 - Есть ли опционы у разработчиков
01:13:51 - Чем занимаешься как CTO?
01:14:59 - У кого техническая экспертиза в ML
01:15:50 - Пишешь сейчас код?
01:17:19 - Что читаешь, слушаешь
01:18:36 - ТОП-3 украинских стартапа
01:20:16 - Можно ли тестить в проде
-
Wantent - украинский стартап, который анализирует реакции людей по выражению лица с помощью AI и на основе этого оценивает эффективность видео-контента.
CTO компании Артем Мельниченко рассказал как это работает, по каким параметрам оценивается вовлеченность и "эффективность" контента, сколько алгоритмов анализируют выражение лица наблюдаемых и какой технологический стак.
Поговорили с Артемом о том какая команда работает над продуктом, как МЛ инженеры взаимодействуют с психологами (в рамках развития продукта), как обучаются модели и как можно повысить точность с помощью нейрофизиологических данных.
Сайт компании: https://www.wantent.io/
Таймлайн:
00:00 - Intro
00:41 - Чем занимается Wantent?
02:13 - Ядро проекта
03:22 - B2B
04:03 - Стенфордская история создания компании
07:58 - Первые инвестиции
08:25 - Как это работает?
10:48 - Какие запросы поступают от создателей контента
12:20 - Этика технологии
13:31 - Кто смотрит сериалы и получает за это деньги?
14:45 - Автоматизация процесса
20:13 - По каким параметрам происходит анализ?
23:44 - Как обучали алгоритм?
25:50 - Дообучение на собственных данных
26:23 - Обработка видео покадрово
27:47 - Патенты, интеллектуальная собственность
27:33 - Цикл дообучения моделей?
30:35 - Как оценивает повышение точности ?
32:01 - Как принимается решение после ответов моделей
33:33 - Конкуренты
35:15 - Улучшение точности с помощью нейрофизиологических данных
38:17 - Команда, внутренние взаимодействия
38:35 - MLщики и психологи
43:35 - Взаимодействие CTO с ML инженерами
44:12 - Технологический стак
52:56 - Партнерство с Nvidia
54:48 - Где обучаете модели?
55:30 - Взгляд на рынок разработчиков
57:01 - Можно ли тестить в проде?
-
Алексей Сидоров рассказал о работе AI Researcher в Facebook, как туда попал и почему уволился, про участие в акселераторе Entrepreneur First и о своем стартапе http://suggestr.co/ и его алгоритмах, также обсудили жизнь в Сингапуре.
Поговорили о том как Алексей начал самостоятельно заниматься ML на магистратуре, о переезде в США и работе исследователем в Facebook, о синдроме самозванца, выгорании и потолке в карьере.
Сейчас Алексей работает над AI-first стартапом - suggestr.co приложение для магазинов Shopify, который с помощью рекомендаций товаров помогает продавцам увеличивать объемы продаж. Поговорили про переход от работы исследователя к созданию стартапа, про то что важнее продукт или умение продавать и про цифры проекта на сегодня.
Канал Лёши: https://t.me/mister_sosister
Канал подкаста в tg: https://t.me/test_in_prod
Таймлайн:
00:00 - Intro
01:32 - Обучение, переезд в США
02:41 - Решение заниматься бизнесом
04:01 - Когда начал заниматься ML
08:48 - Все деньги исследователям, менеджеры не нужны
13:48 - Чем занимался в FAIR
18:07 - Как попал в Facebook
24:12 - Синдром самозванца
27:31 - Почему ушел из Facebook
30:12 - Акселератор Entrepreneur first
31:30 - Чем занимаешься в своем стартапе
34:55 - О чем стартап suggestr
38:48 - Стартап в цифрах
42:28 - Разработчики под Shopify очень дорогие
44:56 - Как реализованы рекомендации в suggestr
47:37 - Как проверяете успешность рекомендаций
48:20 - Технология или умение продавать ?
53:12 - Нужно уметь "хаслить"
56:12 - Shopify миллиардный рынок ?
59:41 - На что живут стартаперы ?
1:01:07 - Ситуация с наймом в стартап
1:04:45 - Как жизнь в Сингапуре ?
01:12:00 - Вернуться в разработку ?
-
Пообщались с CTO и кофаундером Uklon Виталием Дятленко о том как разрабатывается проект, про кодовую базу, архитектуру и как часто сотрудники технических команд таксуют.
Виталий рассказал о том какие бывают пиковые нагрузки, как в этом помогают дожди и что такое индекс Монатика. Про команды разработки, распределение заказов и нахождение маршрутов.
Таймлайн:
00:00 - Intro
00:36 - На чем добирался
01:10 - Таксует ли CTO компании
06:13 - Чем занимался до Uklon
09:16 - Первая версия продукта
15:10 - Роль IT-шников в развитии Uklon
15:53 - Опыт работы до Uklon
17:56 - Обязанности CTO
21:03 - Когда последний раз писал код в продакшн
23:34 - Количество инженеров
30:40 - Локальные конкуренты в маленьких городах
31:48 - Операция Напалм
33:50 - Структура команд разработки
43:48 - Из чего состоит продукт
48:12 - Кодовая база и приходилось ли переписывать
50:45 - Devops кто отвечает за работоспособность
53:06 - Какие нагрузки выдерживает сервис
55:06 - Индекс Монатика
56:28 - Подготовка приложения к сезонным мероприятиям
58:55 - Как приложение общается с бэкендом
01:02:03 - Алгоритм распределения заказов
01:05:03 - Расчет маршрутов
01:12:17 - Ценообразование
01:15:20 - AI фичи в продукте
01:22:39 - HR-бренд и легко ли нанимать в Uklon
01:26:25 - Состояние рынка кандидатов, зарплаты
01:29:29 - Можно ли тестить в проде
-
Rocket - украинский сервис доставки еды, запустился в 2018 году. У приложения 3 млн скачиваний за 2020 год, сотни тысяч заказов в месяц, офис разработки находится в Киеве.
CTO Rocket Дима Москаленко рассказывает как устроена разработка в компании, как справляются с десятикратным ростом команды, и как готовятся к запуску приложения в Европе.
А также поговорили о том какие технологии используют, о нагрузках, узких местах, куда прикручивают ML решения, как работают с картами и платежами.
Таймлайн:
0:00 Intro
1:35 Пандемия - поворотный момент для компании ?
2:23 Как изменилась разработка в Rocket после ковида
3:42 Какие обязанности как у CTO
5:50 Как пришел в Rocket
6:35 Какие есть команды
8:25 Как синхронизируются команды
9:10 Над чем работают команды
10:13 Из чего состоит продукт
10:43 Команды разрослись за прошлый год ?
11:13 Цели, международная экспансия
12:36 Архитектура приложения
14:51 Почему Ruby на бэкенде ?
16:27 Сколько бэкенд инженеров ?
17:08 Какие нагрузки выдерживает сервер
18:05 Какая БД ?
18:21 Real-time взаимодействие в приложении
19:31 Что делали при падениях сервера
20:15 Оптимизация БД
21:05 Инфраструктура и Devops
22:51 Сколько серверов ?
23:07 Железо или aws, чеки
23:39 Мониторинг
25:11 Безопасность клиентских данных
26:22 Процесс разработки
28:09 AI в приложении
28:56 Data science команда
30:30 Fraud в приложении
31:14 Обработка отзывов клиентов
33:56 Технические вызовы при конкуренции с Glovo, Uber
36:34 Ребрендинг, выход в Европу
38:58 Кодовая база, БД при запуске на другие страны
39:44 Пробовал работать курьером в Rocket?
40:32 Работа с картами
41:19 Выбор исполнителя заказа
42:17 Оптимизация времени ожидания заказа
44:22 Почему решил перейти из разработки в менеджмент
46:24 Как разбираешься с новыми технологиями
47:39 Как разбираешься с кодовой базой проекта
49:17 Как устроен рынок найма для CTO
50:51 Тяжело ли сейчас нанимать инженеров в Rocket
53:38 До сих пор расширяете команду разработки ?
55:56 Можно ли заказать Glovo в офис Rocket
57:01 Как устроена работа с релизами
59:45 Покрытие тестами
1:00:48 Интеграционные тесты
1:02:03 Работа с платежами
1:02:55 Можно ли тестить в проде ?
-
Поговорили о том что такое Devops, какие роли существуют в девопс и чем отличаются, какие практики необходимы каждому проекту и почему Go самый популярный для инфраструктуры.
В гостях Юра Рочняк – работает SRE в немецком необанке N26, ведет свой телеграм канал о Devops @catops.
А также обсудили что нужно знать разработчику о Devops, обязательно ли деплоить в cloud, разницу между оркестраторами, берлинское айти и зарплаты.
Канал Юры о Devops: https://t.me/catops
Таймлайн:
0:00 Intro
0:24 О госте
0:53 Разница работы в operations в больших компаниях и стартапах
5:43 Различие Devops, SRE, sysadmin
17:16 Как и почему возник Devops
21:17 Kubernetes vs Nomad
26:01 Минимально необходимые Devops практики
30:48 Cloud или VPS за 15$ ?
34:43 Devops - проектная работа ?
41:32 Что разработчик должен знать о Devops
48:53 Почему Go прижился в Devops
55:53 О телеграм канале Catops
1:00:44 Чем берлинское IT отличается от киевского
1:06:52 Зарплаты в айти Германии
1:10:08 Легалайз
-
Как разрабатываются современные игры. Про архитектуру, движки, взаимодействие с игроком с помощью "искусственного интеллекта", сервера и тонкий клиент в многопользовательских играх.
Артем – Tech Lead в игровом подразделении компании BetterMe и преподаватель геймдева в КПИ, около 9 лет занимается разработкой игр.
И еще много всего интересного:
- Как пишут сервера для pvp игр
- Как отличается разработка под ПК и консоли
- Почему игры не сразу портируются на все платформы
- Почему гиперкэжуал игры популярны
- Cloud gaming
Канал Артема с лекциями: https://www.youtube.com/c/ArtemKorotenko
Паблик подкаста в телеграм: https://t.me/test_in_prod
Таймлайн:
00:00 Intro
00:17 Бэкграунд Артема
03:46 Как давно занимаешься геймдевом
04:38 Играешь ли сам в игры ?
06:01 История разработки игр
10:20 Как разрабатываются игры
13:01 Какие отделы разработки есть у игр
13:54 Для чего нужен движок ?
16:03 Как разрабатываются движки
18:57 Кто разрабатывает свои движки
20:17 Чем отличаются общедоступные движки от закрытых
22:31 Конкуренция между unity и unreal
23:21 Что после движка ?
24:16 Какая архитектура у компьютерных игр ?
27:24 Разделение слоев архитектуры в играх
29:27 Какой интерфейс предоставляет движок
30:29 Как игра разделяется на модули
34:59 Игры разрабатываются только на C++
38:24 Искусственный интеллект в играх
46:33 Как NPC принимает решение убить вас
49:30 Многопользовательские игры
51:47 Почему pvp игры имеют "тонкий" клиент
53:58 Какие протоколы используются для сетевого обмена
56:29 Нагрузки на стороне сервера
58:58 Получится ли на питоне ?
1:00:15 Чем отличается ПК от игровой консоли ?
1:01:49 Какая разница в ОС между ПК и консолью
1:02:31 Почему игры не сразу портируются на ПК
1:05:45 Что произошло с cyberpunk ?
1:07:44 Почему гиперкэжуал так популярны
1:10:52 Технические вызовы казуальных игр
1:17:47 Cloud gaming
1:20:00 Риск для индустрии от клауд-гейминга
1:23:35 VR игры и хайп
-
Говорим о верстке, фронтенде, о том зачем фронтендеру математика и как делать анимации в браузере.
В гостях Юрий Артюх - занимается версткой больше 15 лет, сейчас CTO и founder в компании Coderiver, делает анимации и ведет стримы с лайв-кодингом на ютубе.
И еще обсудили кучу всего интересного: тренды фронтенда, компьютерных играх и способности к обучению, о визуализации математики и как не выгореть даже если у вас угнали машину, а все деньги потеряны в крипте.
00:17 О госте
02:17 Своя компания и свободное время
03:22 Обязанности CTO
04:16 История фронтенда от 00х до сейчас
06:00 Как получил работу в ukr.net
12:40 Куда делся jQuery
13:37 Нужна ли фронтендеру математика ?
16:16 Почему занимаешься анимациями
16:54 OpenGL, WebGL, Three.js
17:50 Кому нужны анимации ?
18:59 AR/VR в вебе
19:51 Стриминг 3D контента в вебе
21:44 Creative coders
23:54 Игры и анимации
25:56 Разрабатывал ли на Web Assembly?
26:23 Фронтенд фреймворки
30:11 Почему фронтенд такой ресурсозатратный ?
31:37 Нужно ли оптимизировать веб?
32:16 Тренды во фронте сейчас
34:19 Заменят ли PWA нативные приложения
36:47 Заменят ли нейронки верстальщиков
37:54 Почему бизнес-логика переходит на фронтенд
39:01 О раздутии рынка фронтенда
40:28 Нужны ли фронтендеру знания computer science
41:40 Нужны ли фронтендеру знания дизайна
42:28 Как отличить хорошего фронтенд разработчика от плохого
43:51 Способность к обучению и компьютерные игры
45:13 Зачем ведешь стримы с лайв-кодингом
48:33 Как находить темы для стримов
52:91 Как борешься с выгоранием
54:07 О машинах
-
Поговорили с сооснователем технических конференций Fwdays Александром Махометом о том для чего существуют конференции, как на них зарабатывают, кто на них ходит и как сделать свою.
А также Александр рассказал:
- Как конференции переживают пандемию, какие новые форматы появились
- Как вырасти от локальной конференции фреймворка до серии крупных IT конференций с тысячной аудиторией
- Для чего люди ходят на конференции
- Что важно для хорошего доклада
- Распределение посетителей конференций по ролям
Паблик подкаста в tg: https://t.me/test_in_prod
-
Дима Волошин, CTO и co-founder Preply (образовательная онлайн-платформа) был первым разработчиком и сооснователем компании, отказался от оффера в Google и построил отдел разработки почти в 100 человек с высокой инженерной культурой и налаженными процессами.
Дима рассказал об истории разработки проекта, какие ошибки были допущены, организационной структуре команд, построении культуры, о том почему все-таки оставили большой монолит, как разделили фронт и бэк, анализе данных и еще множество деталей о разработке в компании.
Ссылки из выпуска:
Инженерный блог Preply: [https://medium.com/preply-engineering](https://medium.com/preply-engineering)
Do you want to be right or successful? https://medium.com/preply-engineering/do-you-want-to-be-right-or-successful-52a2cd0a220b
Статья Димы о ml в Preply для борьбы с фродом 2014 года: https://habr.com/ru/company/preply/blog/216729/
Таймлайн:
00:23 Роль в начале компании и сейчас
00:54 Путь в программировании
03:30 Стартапы до Preply
04:36 Как подготовиться к своему стартапу и не потерять запал
08:01 Оффер в Google
09:10 Кто писал код в начале
11:10 Последствия неправильных технических решений
11:45 Ужасный код Цукерберга
15:37 Где находить баланс между "хорошим" кодом и написанным
17:22 Почему CTO больше не пишет код
20:03 Что такое платформа Preply, какие сервисы предоставляет
22:06 Организационная структура команд разработки
26:41 Code ownership, OKR команд
27:55 О платформенных командах
29:05 Django монолит и микросервисы, GraphQL
31:02 Разделение фронтенда и бэкенда
33:13 GraphQL federation как единая точка входа для frontend'а
34:50 Почему перешли от REST к GraphQL
36:48 Почему монолит - не плохо
38:17 Для чего используют serverless решения
39:16 Узкие места при нагрузках
41:11 Какие хранилища данных используются
42:47 Одна кодовая база под все страны, локализация
43:50 Обработка данных и AI в Preply
50:46 A/B тестирование
52:28 Команда Data Science
53:44 Путь фичи от идеи в продакшн
56:54 Onboarding разработчиков
58:27 Культура коммуникаций
-
Максимально концентрированный выпуск с кучей полезных советов о скрапинге веба.
Как спарсить фейсбук и линкедин ? Как избежать банов ? Где взять готовые ml модели для обработки текстов ?
Об этом, а еще о том как автоматизировать парсинг множества сайтов с помощью нейронок, в каких случаях лучше использовать headless браузеры, какие прокси использовать (никакие) и почему все ждут GPT-3.
Ссылки из выпуска:
https://twn.io/
https://openai.com/
https://deeppavlov.ai/
https://t.me/twn_alert_bot
https://sluhay.com.ua/
Телеграм канал:
https://t.me/test_in_prod
-
Atlas Weekend - крупнейший музыкальный фестиваль в Украине, который собирает десятки тысяч людей.
Макс Фрай разработал систему для обслуживания инфраструктуры фестиваля: вход, билеты, оплата на фудкортах, контроль.
Поговорили с Максом об истории создания системы, ее возможностях, почему система монолитная, на чем написана, для чего фестивалю нейронные сети и как бороться с мошенниками на фестивалях.
_____________
Группа подкаста в telegram - https://t.me/test_in_prod
-
Как первыми на рынке начать использовать искусственный интеллект и убедить бизнес? Развернуть агрегатор объявлений на 33 страны? Построить кросс-функциональные команды внутри большой компании?
Об этом, а так же об архитектуре, фреймворках и коврах говорим с гостями из ЛУНа Вовой Кубицким (head of AI), Димой Сатановским (tech lead).