Afleveringen

  • 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

  • Zijn er afleveringen die ontbreken?

    Klik hier om de feed te vernieuwen.

  • – 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.se

    Таймлайн:

    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).