Если вы сталкивались с недостатком общения и эмпатии у себя в команде, если вы иногда жалеете, что ваша команда редко встречается лично, то, думаю, вам может пригодиться мой опыт.
Рубрика «ozon tech» - 3
D&D как инструмент тимлида: решаем проблемы команды с помощью разговорных ролевых игр
2023-05-25 в 8:55, admin, рубрики: dnd, ozon tech, teamlead, Блог компании Ozon Tech, Игры и игровые консоли, Карьера в IT-индустрии, рри, тимбилдинг, управление командой, управление персоналомДоменная структура. Как организована продуктовая разработка в Ozon
2023-03-24 в 13:15, admin, рубрики: ozon tech, product, product management, Блог компании Ozon Tech, менеджмент в IT, Управление продуктом, управление проектами, управление разработкойДумаю, кому-то из вас будет интересно, как организованы процессы развития IT-продуктов в Ozon.
Продукты создаются командами. Деление на команды, а также их интеграция – важная и сложная задача. Каждая компания решает её по-своему, а идеального решения, наверное, не существует вовсе.
Через реки, через лес прямо к PowerDNS
2023-03-15 в 10:36, admin, рубрики: BGP, DNS, EDNS, high availability, maintenance, multi-dc, ozon tech, postgresql, powerdns, recursor, Блог компании Ozon Tech, распределенные системы, системное администрированиеВсем привет! Меня зовут Максим, я руководитель одной из групп эксплуатации инфраструктурных сервисов в Ozon. Наша команда занимается поддержкой и развитием нескольких базовых сервисов компании, одним из которых, по историческим причинам, является сервис разрешения доменных имен (DNS).
Приглашаем на Ozon Tech Community Design Meetup. Дизайн продукта: путь до прода
2023-02-08 в 14:09, admin, рубрики: design process, design system, ozon design, ozon tech, product design, Блог компании Ozon Tech, веб-дизайн, дизайн, дизайн мобильных приложений, конференции, конференция, митап, продуктовый дизайн, путь до прода
Приглашаем на Ozon Tech Community Platform Meetup
2022-12-02 в 11:29, admin, рубрики: Go, kubernetes, meetup, ozon tech, Блог компании Ozon Tech, высокая производительность, конференции, микросервисы, ПлатформаПривет! Меня зовут Миша Кабищев, я руковожу направлением базовых сервисов в платформе Ozon.
Платформа – это разработка для разработки, мы снабжаем инженеров библиотеками, фреймворками и подходами, которые решают их повседневные проблемы – быстрый старт нового сервиса, работа с очередями и базами данных, балансировка нагрузки, рейт лимитинг, circuit-breaking и многое другое.
Как мы автоматизировали работу с Kafka: через тернии к Cruise Control
2022-10-26 в 12:34, admin, рубрики: cruisecontrol, devops, highload, open source, ozon tech, Анализ и проектирование систем, Блог компании Ozon Tech, высокая производительность, мультицодовость, отказоустойчивостьKubernetes CronJob не запустился? Тогда мы с shared informer идём к вам
2022-07-29 в 14:01, admin, рубрики: cronjob, cronjob controller, devops, k8s, kubernetes, monitoring, observability, ozon tech, shared informer, Анализ и проектирование систем, Блог компании Ozon TechВсем привет! Меня зовут Аня, я строю и развиваю инфраструктуру мониторинга в платформе телеметрии Ozon. Моя команда не только помогает настроить мониторинг, но и разрабатывает различные сервисы и инструменты, чтобы упростить жизнь разработчикам компании.
В прошлом году я рассказывала, как мы организовали мониторинг Kubernetes CronJob на основе kube-state-metrics, Thanos Receive и Thanos Ruler. За год мы нашли ответ на вопрос, почему же крон может не запускаться. И в этой статье я хочу рассказать об основных причинах и проблемах, о которых мы узнали.
Куда уходит время? Боремся за миллисекунды в Kubernetes
2022-04-25 в 14:26, admin, рубрики: cpu, highload, kubernetes, ozon tech, Блог компании Ozon Tech, высокая нагрузка, высокая производительность, микросервисы, системное администрированиеПривет! Меня зовут Вова, я разрабатываю observability-платформу в Ozon. Как-то раз в наш уголок на 42 этаже заглянули коллеги — и поделились наблюдением. Если открыть рядом графики времён запросов и ответов двух живущих в Kubernetes и общающихся между собой микросервисов, то иногда можно наблюдать большую разницу в высоких квантилях: клиент считает, что один ответ из сотни ему приходит за сто миллисекунд, сервер же говорит, что успевает ответить за десять.
Куда ушло время? Можно ли его вернуть? Сегодня расскажу о том, с какими граблями может столкнуться микросервис, живущий в типичной инсталляции Kubernetes.
Как я разочаровался в low-code и стал руководителем команды разработки
2022-02-25 в 11:50, admin, рубрики: automation, low-code, microsoft, ozon tech, power platform, powerapps, sharepoint, Анализ и проектирование систем, Блог компании Ozon Tech, визуальное программирование, облака, облачные сервисы, разработка
Векторное представление товаров Prod2Vec: как мы улучшили матчинг и избавились от кучи эмбеддингов
2022-01-28 в 7:59, admin, рубрики: computer vision, data mining, deep learning, machine learning, natural language processing, nlp (natural language processing), ozon tech, Блог компании Ozon Tech, машинное обучение, обработка изображенийПривет! Меня зовут Александр, я работаю в команде матчинга Ozon. Ежедневно мы имеем дело с десятками миллионов товаров, и наша задача — поиск и сопоставление одинаковых предложений (нахождение матчей) на нашей площадке, чтобы вы не видели бесконечную ленту одинаковых товаров.
На странице любого товара на Ozon есть картинки, заголовок, описание и дополнительные атрибуты. Всю эту информацию мы хотим извлекать и обрабатывать для решения разных задач. И особенно она важна для команды матчинга.
Чтобы извлекать признаки из товара, мы строим его векторные представления (эмбеддинги), используя различные текстовые модели (fastText, трансформеры) для описаний и заголовков и целый набор архитектур свёрточных сетей (ResNet, Effnet, NFNet) — для картинок. Далее эти векторы используются для генерации фичей и товарного сопоставления.
На Ozon ежедневно появляются миллионы обновлений — и считать эмбеддинги для всех моделей становится проблематично. А что, если вместо этого (где каждый вектор описывает отдельную часть товара) мы получим один вектор для всего товара сразу? Звучит неплохо, только как бы это грамотно реализовать…
На странице любого товара на Ozon есть картинки, заголовок, описание и дополнительные атрибуты. Всю эту информацию мы хотим извлекать и обрабатывать для решения разных задач. И особенно она важна для команды матчинга.
Чтобы извлекать признаки из товара, мы строим его векторные представления (эмбеддинги), используя различные текстовые модели (fastText, трансформеры) для описаний и заголовков и целый набор архитектур свёрточных сетей (ResNet, Effnet, NFNet) — для картинок. Далее эти векторы используются для генерации фичей и товарного сопоставления.
На Ozon ежедневно появляются миллионы обновлений — и считать эмбеддинги для всех моделей становится проблематично. А что, если вместо этого (где каждый вектор описывает отдельную часть товара) мы получим один вектор для всего товара сразу? Звучит неплохо, только как бы это грамотно реализовать…
