Рубрика «Блог компании Яндекс» - 31

В работе часто встречаются долгие и однообразные задачи, для решения которых нужно много людей. Например, расшифровать несколько сотен аудиозаписей, разметить тысячи изображений или отфильтровать комментарии, число которых постоянно растет. Для этих целей можно содержать десятки штатных сотрудников. Но всех их нужно найти, отобрать, мотивировать, контролировать, обеспечить развитие и карьерный рост. А если объем работы сократится, их придется переобучать или увольнять.

Во многих случаях, особенно если не требуется специального обучения, такую работу могут взять на себя исполнители Толоки, краудсорсинговой платформы Яндекса. Эта система легко масштабируется: если заданий от одного заказчика станет меньше, толокеры пойдут к другому, если число задач увеличится, будут только рады.

Под катом – примеры того, как Толока помогает Яндексу и другим компаниям развивать свои продукты. Все заголовки кликабельны – ссылки ведут на записи докладов.

Как краудсорсинговая платформа Яндекса помогает обучать беспилотники и оценивать качество сервисов - 1

Читать полностью »

В сентябре прошёл шестой Гипербатон — конференция Яндекса обо всём, что связано с технической документацией. Мы опубликуем несколько лекций с Гипербатона, которые, на наш взгляд, могут быть наиболее интересны читателям Хабра.

Светлана Каюшина, руководитель отдела документирования и локализации:

— Кажется, в мире уже не осталось людей, которые переводят вручную. Сегодня мы хотим поговорить об инструментах и подходах, которые помогают компаниям организовывать эффективный процесс локализации, а переводчикам облегчают решение их повседневных задач. Сегодня мы поговорим о машинном переводе, об оценке эффективности машинных движков и о системах автоматизированного перевода для переводчиков.

Начнем с доклада наших коллег. Приглашаю Ирину Рыбникову и Анастасию Пономарёву — они расскажут об опыте Яндекса по внедрению машинного перевода в наши процессы локализации.Читать полностью »

Многие из постоянных посетителей ML-тренировок придерживаются обоснованного мнения, что участие в конкурсах — самый быстрый способ попасть в профессию. У нас даже была статья на эту тему. Автор сегодняшней лекции Артур Кузин на собственном примере показал, как можно за пару лет переквалифицироваться из сферы, вообще не связанной с программированием, в специалиста по анализу данных.

— Всем привет. Меня зовут Артур Кузин, я lead data scientist компании Dbrain.Читать полностью »

Вчера стартовал новый Яндекс.Блиц — на этот раз конкурс будет интересен разработчикам интерфейсов. Обладателям мест с первого по пятое мы предложим устроиться к нам по упрощённой схеме: одна секция собеседования вместо четырёх. Тем самым Блиц остаётся наиболее быстрым способом попасть в Яндекс.

Задачи конкурса вновь приближены к боевым продакшен-задачам — от вас потребуются не только навыки фронтендера, но и знания алгоритмов. Зарегистрируйтесь здесь, чтобы успеть принять участие в квалификационном раунде.

Алгоритмические задачи во фронтенде. Примеры и конкурс Яндекса - 1

Блиц — хороший повод поговорить об истории алгоритмических задач, возникающих в промышленном фронтенде, и о том, как они отличаются от конкурсных.
Читать полностью »

Почти всех новых сотрудников Яндекса поражают масштабы нагрузок, которые испытывают наши продукты. Тысячи хостов с сотнями тысяч запросов в секунду. И это только один из сервисов. При этом отвечать на запросы мы должны за доли секунды. Даже незначительное изменение в продукте может оказать существенное влияние на производительность, поэтому важно тестировать и оценивать влияние своего кода на сервис.

В нашем сервисе рекламных технологий тестирование работает в рамках методологии Continuous integration, более подробно об организации которой мы расскажем 25 октября на мероприятии Яндекс изнутри, а сегодня мы поделимся с читателями Хабра опытом автоматизации оценки важных продуктовых метрик, связанных с производительностью сервиса. Вы узнаете, как доверить анализ машине, а не следить за ними на графиках. Поехали!

Тестирование производительности веб-сервиса в рамках Continuous Integration. Опыт Яндекса - 1

Читать полностью »

У команды Яндекс.Погоды есть традиция рассказывать о новых технологиях на Хабре. Мы уже рассказывали, как методы машинного обучения позволили создать более точный прогноз погоды, а также о том, как нейросети и данные с радаров помогают прогнозировать осадки.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о новой технологии, с помощью которое нам удалось добиться прогнозирования осадков с точностью до минут даже там, где данных с радаров просто нет. И помогли нам в этом снимки со спутников.

Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников - 1
Снимки спутника Meteosat-8 из космоса (источник: EUMETSAT)
Читать полностью »

Сегодня Алисе исполняется год. За прошедшие месяцы она обучилась множеству новых навыков, большая часть из которых была создана сторонними разработчиками с помощью платформы Диалоги. Более 28 тыс. навыков уже опубликованы и доступны всем пользователям Алисы.

В честь первого дня рождения мы запускает Премию Алисы. Каждый месяц мы будем выбирать по 5 лучших навыков от независимых разработчиков и выплачивать им денежные вознаграждения. Если вы уже разрабатываете свои навыки или только планируете начать, то приглашаем под кат – там вас ждут рекомендации нашей команды.

Алиса выплатит более миллиона рублей до конца года. Новый конкурс и рекомендации Яндекса для разработчиков навыков - 1

Голосовой интерфейс — относительно новая и пока не очень понятная большинству разработчиков среда. При создании навыков очень важно учитывать особенности этой среды. Прежде всего на сценарном уровне.

Читать полностью »

Многим кажется, что Яндекс — это большая монолитная корпорация с жёсткими регламентированными процессами, однако это не так. Мы постоянно ищем новые направления, начинаем новые проекты и пробуем новые рынки. Сервис для онлайн-консультаций с врачом "Яндекс.Здоровье" — один из классических внутренних стартапов.

Я пришёл руководить разработкой Здоровья в момент, когда сервис был ещё страничкой с брифом на внутренней вики. В этом посте я хочу поделиться подходами к разработке, которые сформировались у нас за два с лишним года работы над сервисом.

Disclaimer:
Читать полностью »

Выбор подходящей архитектуры — ключевая часть построения фронтенда сервиса. Разработчик Анна Карпелевич рассказала студентам Школы разработки интерфейсов, что такое архитектура, какие функции она выполняет и какие проблемы решает. Из лекции можно узнать о наиболее популярных архитектурных подходах во фронтенде: Model-View-Controller и Flux.

— Добрый вечер. Меня зовут Аня Карпелевич. Мы сегодня с вами будем говорить про архитектуру фронтенда верхнего уровня.Читать полностью »

Весной мы запустили платформу Диалоги, которая позволяет создавать навыки для Алисы и распознавать голосовые запросы пользователей. Изначально разработчикам навыков приходилось разбирать запросы самостоятельно. К примеру, находить адрес в тексте. Теперь эту часть работы платформа берёт на себя.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о распознавании именованных сущностей (Named-entity recognition; NER) и новых возможностях для разработчиков навыков.

Алиса поможет разработчикам найти объекты в запросах пользователей. NER в Диалогах - 1

Мы верим, что будущее за голосовыми интерфейсами. Уже сейчас во многих случаях пользователи предпочитают использовать голос, а не экранную клавиатуру. Например, при управлении автомобилем. Или для поиска быстрых ответов на простые вопросы. Или для игры в «города» лёжа на диване. Но чтобы таких сценариев становилось всё больше, простого распознавания голоса в текст недостаточно.

Читать полностью »


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