Рубрика «Блог компании Яндекс» - 16

В восьмидесятых журнал «Радио» опубликовал цикл статей, посвящённых тому, как продвинутый радиолюбитель мог бы собрать микрокомпьютер в домашних условиях. Так в тысячах семей впервые появились компьютеры. Это стало важной вехой в истории компьютеризации СССР и в формировании сообщества людей, интересующихся технологиями.

Истории Геннадия Зеленко и Сергея Попова — популяризаторов технологий в СССР - 1

Недавно в гостях у Музея Яндекса побывали соавторы этого цикла статей и создатели компьютеров «Микро-80», «Радио-86РК» и «Микроша» — Геннадий Вадимович Зеленко и Сергей Николаевич Попов. Мы записали для Хабра истории, которые они рассказали. В конце поста можно посмотреть видео встречи.
Читать полностью »

В современном мире сложно представить развитие продукта без A/B-тестирования. Чтобы успешно запустить продукт или новую функциональность — надо грамотно спроектировать A/B, рассчитать и интерпретировать его результаты. Иногда нам требуется тестирование более чем для двух групп. В этой статье мы рассмотрим как раз такой случай — множественное тестирование:

  • поговорим о том, когда и зачем следует проводить множественные тесты;
  • рассмотрим основные методы расчёта результатов тестов и математические принципы, на которых основаны методы;
  • приведём примеры программной реализации методов; эти примеры вы сможете использовать в своих проектах.

Итак, приступим.

Множественные эксперименты: теория и практика - 1
Читать полностью »

Биоинформатика — чрезвычайно любопытная область научного знания, так как в ней соединяются задачи, формулируемые в биологических терминах, и методы, привычные для специалистов по алгоритмам, обработке больших данных и машинному обучению. Таким образом, биоинформатика — это один из примеров, когда IT может прийти на помощь при изучении реального мира.

Недавно я побывал в гостях у Михаила Сергеевича Гельфа́нда в Институте проблем передачи информации. Мы поговорили о том, что такое биоинформатика, о её интересных приложениях, о том, чем могут быть полезны IT-специалисты в биоинформатике и что им для этого нужно выучить.

Под катом этой статьи вы найдете полную расшифровку нашего разговора, а видео можно посмотреть на YouTube.

«Это тоже анализ данных». Разговор о биоинформатике с Михаилом Гельфандом - 1

Читать полностью »

Привет, меня зовут Евгений. Я работаю в инфраструктуре поиска Яндекс.Маркета. Хочу рассказать сообществу Хабра о внутренней кухне Маркета – а рассказать есть что. Прежде всего, как устроен поиск Маркета, процессы и архитектура. Как мы справляемся с внештатными ситуациями: что случится, если упадёт один сервер? А если таких серверов будет 100?

А ещё вы узнаете, как мы внедряем новую функциональность на куче серверов сразу. И как тестируем сложные сервисы прямо в production, не доставляя пользователям никаких неудобств. В общем, как устроен поиск Маркета, чтобы всем было хорошо.

Как устроен поиск Яндекс.Маркета и что будет, если упадёт один из серверов - 1
Читать полностью »

Недавно Высшая школа экономики совместно с Яндексом открыла на платформе Coursera набор в англоязычную онлайн-магистратуру по data science. Помимо курсов и домашних заданий, студентов ждет работа над проектами и общение с представителями науки и индустрии. Сегодня академические руководители программы Евгений Соколов и Владимир Подольский рассказывают читателям Хабра о том, чего ждать от новой магистратуры и с какими вызовами они столкнулись во время разработки программы.

Вышка и Яндекс открыли онлайн-магистратуру по анализу данных на Coursera - 1

Как устроены онлайн-магистратуры

Онлайн-магистратуры — популярное направление в современном образовании. За последние годы этот формат стал очень востребован. Он решает ряд проблем, которые возникают у онлайн-курсов. Студенты активно вовлекаются в научную и проектную деятельность, а не предоставлены сами себе. Это полноценная учебная программа со множеством дисциплин, общением с преподавателями и дипломом международного образца.

Наша главная задача — организовать учебный процесс так, чтобы студенты чувствовали, что они учатся в университете, а не просто заплатили за курсы на Coursera и слушают их холодными зимними вечерами.
Читать полностью »

Одну из сессий конференции YaTalks мы посвятим росту разработчиков. Это будет разговор между представителями разных фирм — мы пригласили CTO онлайн-кинотеатра ivi Евгения eross Россинского, технического директора mos.ru Романа romas1982 Ивлиева и Германа Наркайтиса — директора по инжинирингу компании Apstra. От нас будут участвовать руководители разных команд в поисковом портале: Ольга Мегорская и (в роли модератора) Андрей yafinder Плахов.

Мы подумали, что перед дискуссией стоит «синхронизироваться» в терминах. Все хотя бы примерно представляют, что такое вертикальный рост. С горизонтальным всё сложнее: хорошие примеры выросших горизонтально людей не так видны из-за пределов компании. В чём состоит их работа? Они пишут код или только занимаются код-ревью, составлением методологий и т. д.? А возвращаясь к вертикальному росту — какие главные проблемы встают перед (будущим) тимлидом? Мы задали эти вопросы участникам дискуссии и сегодня публикуем их ответы на Хабре. Тех разработчиков, кто выбрал горизонтальную ветку развития, будем называть экспертами — имея в виду, что они управляют не людьми, а технологиями.

Евгений Россинский, CTO ivi

Горизонтальный vs. вертикальный рост разработчика. Мнения из ivi и Яндекса - 1

Небезразличные разработчики

Помимо вертикального роста, по административной линии, разработчики могут расти горизонтально — в технологических экспертов. Тогда важнее хард-скиллы. Это очень сильные, небезразличные разработчики, которые развивают концепцию архитектуры продукта. Им не требуется менеджмент — они самостоятельно находят «дырки» в продуктах и закрывают их. Если надо, они сами пишут код, собирают и разбирают команды. На таких людях у нас держится большая часть архитектурных решений. В нашей компании 26 команд, в каждой из них примерно по 10 человек, из них 2-3 эксперта. Более того, иногда мы создаём команды только из таких суперзвёзд. Рост эксперта зависит от уровня и количества проектов, которые он курирует.
Читать полностью »

Меня зовут Валерий Шавель, я из команды разработки векторного движка Яндекс.Карт. Недавно мы внедряли в движок технологию WebAssembly. Ниже я расскажу, почему мы её выбрали, какие результаты получили и как вы можете использовать эту технологию в своём проекте.

Как мы внедряли WebAssembly в Яндекс.Картах и почему оставили JavaScript - 1
Читать полностью »

Привет! Сегодня я расскажу читателям Хабра о том, как мы создавали технологию распознавания текста, работающую на 45 языках и доступную пользователям Яндекс.Облака, какие задачи мы ставили и как их решали. Будет полезно, если вы работаете над схожими проектами или хотите узнать, как так получилось, что сегодня вам достаточно сфотографировать вывеску турецкого магазина, чтобы Алиса перевела её на русский.

Как мы создавали технологию оптического распознавания текста. OCR в Яндексе - 1

Читать полностью »

Мы разработали дизайн сети дата-центров, который позволяет разворачивать вычислительные кластеры размером больше 100 тысяч серверов с пиковой полосой бисекции (bisection bandwidth) свыше одного петабайта в секунду.

Из доклада Дмитрия Афанасьева вы узнаете об основных принципах нового дизайна, масштабировании топологий, возникающих при этом проблемах, вариантах их решения, об особенностях маршрутизации и масштабирования функций forwarding plane современных сетевых устройств в «плотных» (densely connected) топологиях с большим числом ECMP-маршрутов. Кроме того, Дима коротко рассказал об организации внешней связности, физическом уровне, кабельной системе и способах дальнейшего увеличения емкости.

Как масштабировать дата-центры. Доклад Яндекса - 1

— Всем добрый день! Меня зовут Дмитрий Афанасьев, я сетевой архитектор Яндекса и занимаюсь преимущественно дизайном сетей дата-центров.
Читать полностью »

Каждый сервис компании Яндекс во многом основан на анализе данных и методах машинного обучения. Они требуются и для ранжирования результатов веб-поиска, и для поиска по картинкам, и для формирования рекомендательных блоков. Машинное обучение позволяет нам создавать беспилотные автомобили и голосовых ассистентов, уменьшать время бесполезного простоя для таксистов и уменьшать время ожидания для их клиентов. Все приложения и не перечислить!

Поэтому мы всегда испытываем потребность в специалистах по анализу данных и машинному обучению. Одним из важнейших этапов собеседования в Яндекс для них является общая секция по машинному обучению, о которой я и расскажу в этой статье. Пример модельной задачи для этой секции и возможного содержания ответа по ней я разобрал в видео, которое недавно стало доступно на YouTube. В этой статье я подробнее расскажу о том, чего мы ждём от сильного кандидата на такой секции и почему мы сформулировали именно такие критерии.

image

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js