Потестим в проде podcast

Потестим в проде

Danil Topchii

Меня зовут Данил Топчий, я разработчик, и здесь я приглашаю технических специалистов и общаюсь с ними о разработке, технологиях и процессах в их компаниях. Telegram: https://t.me/test_in_prod Youtube: https://www.youtube.com/c/%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B2%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B5

13 Episoden

  • Потестим в проде podcast

    Влад Пранскевичус. Let's enhance. Как устроено AI улучшение изображений

    1:22:12

    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
  • Потестим в проде podcast

    Wantent. Артем Мельниченко. AI распознавание реакций на видео по выражению лица

    57:41

    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?
  • Потестим в проде podcast

    Verpasse keine Episode von Потестим в проде und abonniere ihn in der kostenlosen GetPodcast App.

    iOS buttonAndroid button
  • Потестим в проде podcast

    Алексей Сидоров. Ушел из Facebook AI, чтобы делать свой стартап

    1:20:49

    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 ?
  • Потестим в проде podcast

    Uklon. Виталий Дятленко. Разработка сервиса вызова такси, индекс Монатика и нагрузочные дожди

    1:30:15

    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
  • Потестим в проде podcast

    Дима Москаленко. Разработка в Rocket. Десятикратный рост команды, пандемия, конкуренция с Glovo

    1:05:18

    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 ?
  • Потестим в проде podcast

    Юра Рочняк. Catops. Почему сфера Devops отстает от разработки на 10 лет

    1:12:14

    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
  • Потестим в проде podcast

    Артем Коротенко. Gamedev. Как создаются игры

    1:24:24

    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
  • Потестим в проде podcast

    Юрий Артюх. О визуализации математики, фронтенде и анимациях

    55:58

    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
  • Потестим в проде podcast

    Александр Махомет. Fwdays. Как создаются технические конференции

    44:10

    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
  • Потестим в проде podcast

    Дима Волошин, Preply. Как пишут код и управляют командами в образовательной платформе

    1:02:04

    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

Hol dir die ganze Welt der Podcasts mit der kostenlosen GetPodcast App.

Abonniere alle deine Lieblingspodcasts, höre Episoden auch offline und erhalte passende Empfehlungen für Podcasts, die dich wirklich interessieren.

iOS buttonAndroid button
© radio.de GmbH 2022radio.net logo