Public school to PhDThe story of Airbnb’s Head Economist for Policy and Director of Data Science involves geology, co-teaching with a Nobel Prize winner, and CSI. (No, not the hit TV franchise.)Peter Coles was born and raised in Milwaukee, Wisconsin. He studied math at Princeton, earned his PhD in economics at Stanford, and taught at Harvard Business School before joining eBay and becoming a Data Science leader at Airbnb.As you’ll see from his story, Peter has a deep interest in how marketplaces work. By transitioning from academia to the business world, he not only gets to study first-hand data about millions of guests and hosts, but also to influence product and policy decisions. And he s…

How Airbnb rolled out 20+ locally relevant payment methods worldwide in just 14 monthsBy: Gerum Haile, Bo Shi, Yujia Liu, Yanwei Bai, Bo Yuan, Rory MacQueen, Yixia MaoAcross the more than 220 global markets that Airbnb operates in, cards are the primary way that guests pay for stays, experiences, and services. However, to help make our platform accessible to more people, reduce friction at checkout, and drive more adoption, we introduced trusted, locally preferred payment methods — called local payment methods or LPMs. By offering and supporting these payment methods, Airbnb enables guests everywhere to choose what works best for them.In this blog post, we’ll discuss the implementation deta…

How Airbnb combines GraphQL infra, product context, and LLMs to generate and maintain convincing, type-safe mock data using a new directive.IntroductionProducing valid and realistic mock data for testing and prototyping with GraphQL has been a persistent challenge across the industry for years. Mock data is tedious to write and maintain, and attempts to improve the process, such as random value generation and field-level stubbing, fall short because they lack essential domain context to make test data realistic and meaningful. The time spent on this manual work ultimately takes away from what most engineers would like to focus on: building features.In this post, we’ll explore how we’ve reim…

How Airbnb hardened Mussel, our key-value store, with smarter traffic controls to stay fast and reliable during traffic spikes.By Shravan Gaonkar, Casey Getz, Wonhee ChoIntroductionEvery request lookup on Airbnb, from stays, experiences, and services search to customer support inquiries ultimately hits Mussel, our multi-tenant key-value store for derived data. Mussel operates as a proxy service, deployed as a fleet of stateless dispatchers — each a Kubernetes pod. On a typical day, this fleet handles millions of predictable point and range reads. During peak events, however, it must absorb several-fold higher volume, terabyte-scale bulk uploads, and sudden bursts from automated bots or DDoS…

By Shravan Gaonkar, Chandramouli Rangarajan, Yanhan ZhangHow we completely rearchitected Mussel, our storage engine for derived data, and lessons learned from the migration from Mussel V1 to V2.Airbnb’s core key-value store, internally known as Mussel, bridges offline and online workloads, providing highly scalable bulk load capabilities combined with single-digit millisecond reads.Since first writing about Mussel in a 2022 blog post, we have completely deprecated the storage backend of the original system (what we now call Mussel v1) and have replaced it with a NewSQL backend which we are referring to as Mussel v2. Mussel v2 has been running successfully in production for a year, and we wa…

A more powerful engine and a simpler API for our data-oriented meshIn November 2020 we published a post about Viaduct, our data-oriented service mesh. Today, we’re excited to announce Viaduct is available as open-source software (OSS) at https://github.com/airbnb/viaduct.Before we talk about OSS, here’s a quick update on Viaduct’s adoption and evolution at Airbnb over the last five years. Since 2020, traffic through Viaduct has grown by a factor of eight. The number of teams hosting code in Viaduct has doubled to 130+ (with hundreds of weekly active developers). The codebase hosted by Viaduct has tripled to over 1.5M lines (plus about the same in test code). We’ve achieved all this while ke…

Introducing Viaduct, Airbnb’s data-oriented service meshBy: Raymie Stata, Arun Vijayvergiya, Adam MiskiewiczAt Hasura’s Enterprise GraphQL Conf on October 22, we presented Viaduct, what we’re calling a data-oriented service mesh that we believe will bring a step function improvement in the modularity of our microservices-based Service-Oriented Architecture (SOA). In this blog post, we describe the philosophy behind Viaduct and provide a rough sketch of how it works. Please watch the presentation for a more detailed look.Massive SOA Dependency GraphsFor a while, Service-Oriented Architectures have been moving towards ever larger numbers of small microservices. Modern applications can consist…

At Airbnb, we recently completed migrating our largest repo, the JVM monorepo, to Bazel. This repo contains tens of millions of lines of Java, Kotlin, and Scala code that power the vast array of backend services and data pipelines behind airbnb.com.Migration in numbers (4.5 years of work):Build CSAT: 38% → 68%3–5x faster local build and test times2–3x faster IntelliJ syncs2–3x faster deploys to the development environmentIn this blog post, we’ll discuss the why, share some highlights on the how, and finish off with key learnings.Why Bazel?Before the migration, our JVM monorepo used Gradle as its build system. We decided to migrate to Bazel because it offered three key advantages: speed, rel…

How Airbnb upgrades tens of thousands of pods on dozens of Kubernetes clusters to new Istio versionsAirbnb has been running Istio® at scale since 2019. We support workloads running on both Kubernetes and virtual machines (using Istio’s mesh expansion). Across these two environments, we run tens of thousands of pods, dozens of Kubernetes clusters, and thousands of VMs. These workloads send tens of millions of QPS at peak through Istio. Our IstioCon 2021 talk describes our journey onto Istio and our KubeCon 2021 talk goes into further detail on our architecture.Istio is a foundational piece of our architecture, which makes ongoing maintenance and upgrades a challenge. Despite that, we have up…

IntroductionTraditionally, organizations have deployed databases on costly, high-end standalone servers using sharding for scaling as a strategy. As data demands grew, the limitations of this strategy became increasingly evident with increasingly longer and more complex maintenance projects.Increasingly distributed horizontally scalable databases are not uncommon and many of them are open source. However, running these databases reliably in the cloud with high availability, low latency and scalability, all at a reasonable cost is a problem many companies are trying to solve.We chose an innovative strategy of deploying a distributed database cluster across multiple Kubernetes clusters in a c…

New techniques we’re using at Airbnb to improve and maintain performance of SwiftUI features at scaleBy Cal Stephens, Miguel JimenezAirbnb first adopted SwiftUI in 2022, starting with individual components and later expanding to entire screens and features. We’ve seen major improvements to engineers’ productivity thanks to its declarative, flexible, and composable architecture. However, adopting SwiftUI has brought new challenges related to performance. For example, there are many common code patterns in SwiftUI that can be inefficient, and many small papercuts can add up to a large cumulative performance hit. To begin addressing some of these issues at scale, we’ve created new tooling for …

Comprehensive Load Testing with Load Generator, Dependency Mocker, Traffic Collector, and MoreAuthors: Chenhao Yang, Haoyue Wang, Xiaoya Wei, Zay Guan, Yaolin Chen and Fei YuanSystem-level load testing is crucial for reliability and efficiency. It identifies bottlenecks, evaluates capacity for peak traffic, establishes performance baselines, and detects errors. At a company of Airbnb’s size and complexity, we’ve learned that load testing needs to be robust, flexible, and decentralized. This requires the right set of tools to enable engineering teams to do self-service load tests that integrate seamlessly with CI.Impulse is one of our internal load-testing-as-a-service frameworks. It provide…

Listening, Learning, and Helping at Scale: How Machine Learning Transforms Airbnb’s Voice Support ExperienceA look into how Airbnb uses speech recognition, intent detection, and language models to understand users and assist agents more effectively.By Yuanpei Cao, Heng Ji, Elaine Liu, Peng Wang, and Tiantian ZhangAt Airbnb, we aim to provide a smooth, intuitive, and helpful community support experience, whether it’s helping a guest navigate a booking change or helping a host with a listing issue. While our Help Center and customer support chatbot helps resolve many inquiries efficiently, some users prefer the immediacy of a voice conversation with a support representative. To make these int…

Behind the Streams: Three Years Of Live at Netflix. Part 1.By Sergey Fedorov, Chris Pham, Flavio Ribeiro, Chris Newton, and Wei WeiMany great ideas at Netflix begin with a question, and three years ago, we asked one of our boldest yet: if we were to entertain the world through Live — a format almost as old as television itself — how would we do it?What began with an engineering plan to pave the path towards our first Live comedy special, Chris Rock: Selective Outrage, has since led to hundreds of Live events ranging from the biggest comedy shows and NFL Christmas Games to record-breaking boxing fights and becoming the home of WWE.In our series Behind the Streams — where we take you through …

By Eugene Yemelyanau, Jake GriceIntroductionTudum.com is Netflix’s official fan destination, enabling fans to dive deeper into their favorite Netflix shows and movies. Tudum offers exclusive first-looks, behind-the-scenes content, talent interviews, live events, guides, and interactive experiences. “Tudum” is named after the sonic ID you hear when pressing play on a Netflix show or movie. Attracting over 20 million members each month, Tudum is designed to enrich the viewing experience by offering additional context and insights into the content available on Netflix.Initial architectureAt the end of 2021, when we envisioned Tudum’s implementation, we considered architectural patterns that wo…

By Vipul Marlecha, Lara Deek, Thiara OrtizThe mission of Open Connect, our dedicated content delivery network (CDN), is to deliver the best quality of experience (QoE) to our members. By localizing our Open Connect Appliances (OCAs), we bring Netflix content closer to the end user. This is achieved through close partnerships with internet service providers (ISPs) worldwide. Our ability to efficiently localize traffic, known as Content Delivery Efficiency, is a critical component of Open Connect’s service.In this post, we discuss one of the frameworks we use to evaluate our efficiency and identify sources of inefficiencies. Specifically, we classify the causes of traffic not being served fro…

Unleashing Film Grain Synthesis on Netflix and Enhancing Visuals for MillionsLi-Heng Chen, Andrey Norkin, Liwei Guo, Zhi Li, Agata Opalach and Anush MoorthyPicture this: you’re watching a classic film, and the subtle dance of film grain adds a layer of authenticity and nostalgia to every scene. This grain, formed from tiny particles during the film’s development, is more than just a visual effect. It plays a key role in storytelling by enhancing the film’s depth and contributing to its realism. However, film grain is as elusive as it is beautiful. Its random nature makes it notoriously difficult to compress. Traditional compression algorithms struggle to manage it, often forcing a choice be…

By Alex Hutter, Alexandre Bertails, Claire Wang, Haoyuan He, Kishore Banala, Peter Royal, Shervin AfsharAs Netflix’s offerings grow — across films, series, games, live events, and ads — so does the complexity of the systems that support it. Core business concepts like ‘actor’ or ‘movie’ are modeled in many places: in our Enterprise GraphQL Gateway powering internal apps, in our asset management platform storing media assets, in our media computing platform that powers encoding pipelines, to name a few. Each system models these concepts differently and in isolation, with little coordination or shared understanding. While they often operate on the same concepts, these systems remain largely u…

Authors: Sejoon Oh, Moumita Bhattacharya, Yesu Feng, Sudarshan Lamkhede, Ko-Jen Hsiao, and Justin BasilicoMotivationRecommender systems have become essential components of digital services across e-commerce, streaming media, and social networks [1, 2]. At Netflix, these systems drive significant product and business impact by connecting members with relevant content at the right time [3, 4]. While our recommendation foundation model (FM) has made substantial progress in understanding user preferences through large-scale learning from interaction histories (please refer to this article about FM @ Netflix), there is an opportunity to further enhance its capabilities. By extending FM to incorp…

Kinesh SatiyaIntroductionIn a digital advertising platform, a robust feedback system is essential for the lifecycle and success of an ad campaign. This system comprises of diverse sub-systems designed to monitor, measure, and optimize ad campaigns. At Netflix, we embarked on a journey to build a robust event processing platform that not only meets the current demands but also scales for future needs. This blog post delves into the architectural evolution and technical decisions that underpin our Ads event processing pipeline.Ad serving acts like the “brain” — making decisions, optimizing delivery and ensuring right Ad is shown to the right member at the right time. Meanwhile, ad events, aft…

Enhancing Member Experience Through Strategic CollaborationOzzie Sutherland, Iroro Orife, Chih-Wei Wu, Bhanu SrikanthAt Netflix, delivering the best possible experience for our members is at the heart of everything we do, and we know we can’t do it alone. That’s why we work closely with a diverse ecosystem of technology partners, combining their deep expertise with our creative and operational insights. Together, we explore new ideas, develop practical tools, and push technical boundaries in service of storytelling. This collaboration not only empowers the talented creatives working on our shows with better tools to bring their vision to life, but also helps us innovate in service of our me…

Liang Mou | Staff Software Engineer, Logging PlatformYisheng Zhou | Software Engineer II, Logging PlatformElizabeth (Vi) Nguyen | Software Engineer I, Logging PlatformOwen Zhang | Senior Software Engineer, Logging PlatformIntroductionAs Pinterest has grown, the demand for a robust, real-time, and cost-effective database ingestion platform has become increasingly urgent. Our data ecosystem powers a diverse set of use cases — from analytics and machine learning to product features and business intelligence — all of which depend on timely and reliable data. However, our legacy ingestion landscape was built on batch-oriented workflows and a patchwork of database dump solutions, each developed a…

Beyond Two Towers: Re-architecting the Serving Stack for Next-Gen Ads Lightweight Ranking Models (Part 1)Authors: Xiao Yang | Senior Staff Machine Learning Engineer; Ang Xu | Principal Machine Learning Engineer; Yao Cheng | Senior Machine Learning Engineer; Yuanlu Bai | Machine Learning Engineer II; Yuan Wang | Machine Learning Engineer II; Sihan Wang | Staff Software Engineer; Ken Xuan | Senior Software EngineerIntroductionIn the world of large-scale recommendation systems, the “Two-Tower” model architecture has long been the industry standard for the retrieval and lightweight ranking stage. Its appeal lies in its elegant efficiency: one neural network tower encodes the user, another encod…

Lakshmi Manoharan | Senior Machine Learning Engineer, Ads Vertical Modeling; Karthik Jayasurya | Staff Machine Learning Engineer, Ads Signals ; Ziwei Guo | Senior Machine Learning Engineer, Ads Vertical Modeling; Joy Xin | Machine Learning Engineer II, Ads Vertical Modeling; Alina Liviniuk | Machine Learning Engineer II, Ads Vertical ModelingContextAt Pinterest, ads are more than just advertisements; they are a vital part of the content ecosystem, designed to inspire users and connect them with products and ideas they love. Our goal is to surface the right ads at the right time, ensuring they seamlessly integrate into a user’s shopping journey and provide genuine value. To achieve this, und…

Faye Zhang, Staff Software Engineer; Jasmine Wan, Machine Learning Engineer I; Qianyu Cheng, Machine Learning Engineer II; Matthew Hichar, Machine Learning Engineer II; Eric Wan, Sr. Software Engineer; Jinfeng Rao, Sr. Staff Machine Learning EngineerOnline retailers and social platforms now operate catalogs with billions of items. Pinterest is one example, but the underlying challenge of how to organize products into precise, navigable shopping collections at web scale is shared across large e‑commerce and social discovery systems. Historically, collections have been derived from user search history and manual curation. In the age of multimodal large language models (LLMs), it is now possib…

Han Wang | Machine Learning Engineer; Alex Whitworth | Staff Data Scientist; Pak Ming Cheung | Sr. Staff Machine Learning Engineer; Zhenjie Zhang | Sr. Staff Machine Learning EngineerIntroductionSearch relevance measures how well search results align with a user’s search query. For personalized search systems, it’s important to ensure that displayed content is pertinent to the user’s information needs, rather than over-relying on the user’s past engagement. At Pinterest Search, we track whole-page relevance in online A/B experiments to evaluate new ranking models and ensure a high-quality user experience.Relevance measurement typically relies on human annotations, but is limited by the low …

Faisal Farooq | Sr. Director Trust Engineering; Aravindh Manickavasagam | Staff Technical Program Manager; Attila Dobi | Sr. Staff Data ScientistPeople come to Pinterest to find ideas they feel good about. To keep that experience safe, we need to know not just what gets reported, but what people actually saw. That’s what we call prevalence: the percentage of all views, on a given day, that went to content that violates a policy. Prevalence complements reporting by covering its blind spots, helping us spot under‑reported harms, track trends, and tell whether interventions work.Why Prevalence MattersHistorically, our Trust & Safety teams leveraged multiple indicators to understand the extent …

Rudraksh Kapil | Machine Learning Engineer I; Michal Giemza | Senior Machine Learning Engineer; Devan Srinivasan | Machine Learning Engineering Intern; Leif Sigerson | Senior Data Scientist; Stephanie Chen | Staff Quantitative Product Researcher; Wendy Matheny | Senior Lead Public Policy Manager; Jianjin Dong | Engineering Manager II; Qinglong Zeng | Senior Engineering ManagerIntroductory SummaryIn 2023 Pinterest became the Founding Signatory of the Inspired Internet Pledge — publicly stating our vision to adhere to three principles: (1) tuning for wellbeing, (2) listening to and acting on what we hear from users, and (3) sharing what we learn about making the internet a safer and healthier…

Dmitry Kislyuk | Director, Machine Learning; Ryan Galgon | Director, Product Management; Chuck Rosenberg | Vice President, Engineering; Matt Madrigal | Chief Technology OfficerForeword from Bill Ready, CEOThe AI landscape is undergoing a fundamental shift, and it’s not the one you think. The competitive frontier isn’t only about building the largest proprietary models. There are two other major trends emerging that haven’t had enough discussion:Open-source models have made tremendous strides, especially on cost relative to performance.Compact, fit-for-purpose models can meaningfully out-perform general purpose LLMs on specific tasks and do so at dramatically lower cost.Our Chief Technology …

Marcel Mateos Salles | Software Engineer Intern; Jorge Chavez | Sr. Software Engineer; Khashayar Kamran | Software Engineer II; Andres Almeida | Software Engineer; Peter Kim | Manager II ; Ajay Jha | Sr. Manager, ObservabilityAt Pinterest, inspiration isn’t just for our users — it shapes how we build and care for our platform. Until recently, our own observability (o11y) tools told a fragmented story: logs over here, traces over there, and metrics somewhere else. We’ve always excelled at collecting signals: time-series metrics, traces, logs, and change related events. But without the seamless context and unity now promised by open standards like OpenTelemetry (OTel), we were missing out on …

George Kandalaft | Software Engineer II, Test Tools; Alice Yang | Staff Software Engineer, Test ToolsTL;DRProblem StatementOur Android end-to-end testing builds in CI were slow and flaky because the test shards were unbalanced and the entire build had to wait for the single slowest shard on a third-party testing platform.SolutionWe built a runtime-aware sharding mechanism that uses historical test duration and stability data to pack tests greedily in an in-house testing platform with EC2-hosted emulators, ensuring all shards have a similar total runtime.ImpactThe end-to-end build time was reduced by 9 minutes (a 36% improvement), decreased the slowest shard’s runtime by 55%, and compressed …

Lessons on building platforms, driving adoption, and evolving foundationsDavid Liu • Senior Director of Engineering, ML PlatformAI at Pinterest has been a proving ground for building platforms. Over the past decade, we went from ad-hoc machine learning stacks cobbled together by individual teams to a unified AI Platform that powers every major surface, spanning from recommendation and ranking models to emerging foundation and generative models.The rapid pace of ML and AI brought new capabilities, but also new limits. What appeared to be purely technical choices often turned out to hinge on organizational structures and timing. This retrospective looks back at lessons we learned that we hope…

Lin Zhu | Sr. Staff Machine Learning EngineerJaewon Yang | Principal Machine Learning EngineerRavi Kiran Holur Vijay | Director, Machine Learning EngineeringPinterest has always been a go-to destination for inspiration, a place where users explore everything from daily meal ideas to major life events like planning a wedding or renovating a home. Our core mission is to be an inspiration-to-realization platform. To fulfill this, we recognized a critical challenge: we needed to move beyond understanding immediate interests and comprehend the underlying, long-term goals of our users. Therefore, we introduce user journeys as the foundation for recommendations.We define a journey as the intersect…

Soam Acharya: Principal Engineer · Rainie Li: Manager, Data Processing Infrastructure · William Tom: Senior Staff Software Engineer · Ang Zhang: Director, Big Data PlatformAs Pinterest’s data processing needs grow and as our current Hadoop-based platform (Monarch) ages, the Big Data Platform (BDP) team within Pinterest Data Engineering started considering alternatives for our next generation massive scale data processing platform. In part one we shared the overall design of Moka, our new next gen data processing platform, and detailed its application focused components. In part two of our series, we spotlight the infrastructure focused aspects of our platform: how we deploy Moka using AWS E…

Authors: Ashlin Jones, Engineering Manager; Haniel Martino, Software Engineer; Su Rong, Software Engineer; Viktoria Czaran, Software EngineerAt Pinterest, our mission is to bring everyone the inspiration to create a life they love. This ambitious goal is powered by a complex technological ecosystem managed by thousands of engineers who develop and maintain services to support over 550 million monthly active users¹.As Pinterest evolved to a platform serving hundreds of millions of users, we faced a critical question: How do we maintain engineering velocity while managing increasing technological complexity? The answer led us to reimagine our developer experience through an Internal Developer…

We’ve improved personalized video recommendations on Facebook Reels by moving beyond metrics such as likes and watch time and directly leveraging user feedback. Our new User True Interest Survey (UTIS) model, now helps surface more niche, high-quality content and boosts engagement, retention, and satisfaction. We’re doubling down on personalization, tackling challenges like sparse user data [...]

Read More...

The post Adapting the Facebook Reels RecSys AI Model Based on User Feedback appeared first on Engineering at Meta.

Incident investigation can be a daunting task in today’s digital landscape, where large-scale systems comprise numerous interconnected components and dependencies DrP is a root cause analysis (RCA) platform, designed by Meta, to programmatically automate the investigation process, significantly reducing the mean time to resolve (MTTR) for incidents and alleviating on-call toil Today, DrP is used [...]

Read More...

The post DrP: Meta’s Root Cause Analysis Platform at Scale appeared first on Engineering at Meta.

Meta’s secure-by-default frameworks wrap potentially unsafe OS and third-party functions, making security the default while preserving developer speed and usability. These frameworks are designed to closely mirror existing APIs, rely on public and stable interfaces, and maximize developer adoption by minimizing friction and complexity. Generative AI and automation accelerate the adoption of secure frameworks at [...]

Read More...

The post How AI Is Transforming the Adoption of Secure-by-Default Mobile Frameworks appeared first on Engineering at Meta.

We’re introducing Zoomer, Meta’s comprehensive, automated debugging and optimization platform for AI. Zoomer works across all of our training and inference workloads at Meta and provides deep performance insights that enable energy savings, workflow acceleration, and efficiency gains in our AI infrastructure. Zoomer has delivered training time reductions, and significant QPS improvements, making it the [...]

Read More...

The post Zoomer: Powering AI Performance at Meta’s Scale Through Intelligent Debugging and Optimization appeared first on Engineering at Meta.

Most people have heard of open-source software. But have you heard about open hardware? And did you know open source can have a positive impact on the environment? On this episode of the Meta Tech Podcast, Pascal Hartig sits down with Dharmesh and Lisa to talk about all things open hardware, and Meta’s biggest announcements [...]

Read More...

The post Open Source Is Good for the Environment appeared first on Engineering at Meta.

We’re sharing details about Meta’s Generative Ads Recommendation Model (GEM), a new foundation model that delivers increased ad performance and advertiser ROI by enhancing other ads recommendation models’ ability to serve relevant ads. GEM’s novel architecture allows it to scale with an increasing number of parameters while consistently generating more precise predictions efficiently. GEM propagates [...]

Read More...

The post Meta’s Generative Ads Model (GEM): The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation appeared first on Engineering at Meta.

At Meta, we are constantly pushing the boundaries of LLM inference systems to power applications such as the Meta AI App. We’re sharing how we developed and implemented advanced parallelism techniques to optimize key performance metrics related to resource efficiency, throughput, and latency. The rapid evolution of large language models (LLMs) has ushered in a [...]

Read More...

The post Scaling LLM Inference: Innovations in Tensor Parallelism, Context Parallelism, and Expert Parallelism appeared first on Engineering at Meta.

As we focus on our goal of achieving net zero emissions in 2030, we also aim to create a common taxonomy for the entire industry to measure carbon emissions. We’re sharing details on a new methodology we presented at the 2025 OCP regional EMEA summit that leverages AI to improve our understanding of our IT [...]

Read More...

The post How Meta Is Leveraging AI To Improve the Quality of Scope 3 Emission Estimates for IT Hardware appeared first on Engineering at Meta.

At Open Compute Project Summit (OCP) 2025, we’re sharing details about the direction of next-generation network fabrics for our AI training clusters. We’ve expanded our network hardware portfolio and are contributing new disaggregated network platforms to OCP. We look forward to continued collaboration with OCP to open designs for racks, servers, storage boxes, and motherboards [...]

Read More...

The post OCP Summit 2025: The Open Future of Networking Hardware for AI appeared first on Engineering at Meta.

Following our keynote presentations at FSE 2025 and Eurostar 2025, we’re delving further into the development of Meta’s Automated Compliance Hardening (ACH) tool, an LLM-based tool for software testing that is automating aspects of compliance adherence at Meta, while accelerating developer and product velocity. By leveraging LLMs we’ve been able to overcome the barriers that [...]

Read More...

The post LLMs Are the Key to Mutation Testing and Better Compliance appeared first on Engineering at Meta.

Imagine being able to use AI to create 3D virtual worlds using prompts as easily as you can generate images. The intersection of AI and VR was one of the biggest topics at Meta Connect this year. In his keynote, Mark Zuckerberg shared his vision of a future where anyone can create virtual worlds using [...]

Read More...

The post AssetGen: Generating 3D Worlds With AI appeared first on Engineering at Meta.

Over the past 21 years, Meta has grown exponentially from a small social network connecting a few thousand people in a handful of universities in the U.S. into several apps and novel hardware products that serve over 3.4 billion people throughout the world. Our infrastructure has evolved significantly over the years, growing from a [...]

Read More...

The post Meta’s Infrastructure Evolution and the Advent of AI appeared first on Engineering at Meta.

AI is everywhere and, as network engineers, we are right in the thick of it: building the network infrastructure for AI. This year, at our largest @Scale:Networking ever, engineers from Meta, ByteDance, Google, Microsoft, Oracle, AMD, Broadcom, Cisco, and NVIDIA came together to share our latest experiences in architecting, designing, operating, and debugging our AI [...]

Read More...

The post Networking at the Heart of AI — @Scale: Networking 2025 Recap appeared first on Engineering at Meta.

We’re sharing how Meta is applying machine learning (ML) and diversity algorithms to improve notification quality and user experience. We’ve introduced a diversity-aware notification ranking framework to reduce uniformity and deliver a more varied and engaging mix of notifications. This new framework reduces the volume of notifications and drives higher engagement rates through more diverse [...]

Read More...

The post A New Ranking Framework for Better Notification Quality on Instagram appeared first on Engineering at Meta.

On April 16, Spotify experienced an outage that affected users [...]

The post Incident Report: Spotify Outage on April 16, 2025 appeared first on Spotify Engineering.

Did you know that we sell Spotify’s developer productivity tools [...]

The post Celebrating Five Years of Backstage: From Open Source Project to Enterprise Software Business appeared first on Spotify Engineering.

See the financial forecast: Using data analytics to map economic trends and prepare your business.

More than a cash flow problem: How AI analytics shows the true cost of payment delays on your business.

Your biggest expense might be inaction: Using data to calculate the true cost of not upgrading.

The best of both worlds: Achieving robust risk reduction and rapid innovation with multi-model AI.

Navigating market complexity: How Permutable AI delivers next-level macro intelligence for global investors.

Data analytics helps businesses spot risks early and make safer choices that protect workers and reduce costly accidents.

Data analytics helps traders make clearer, more disciplined stock market decisions by relying on evidence instead of instinct.

The crystal ball of business: How predictive analytics is becoming essential for modern risk management.

Data tools are giving gold traders clearer signals, sharper insights, and stronger protection.

Advanced degrees give professionals the judgment, resilience, and career mobility needed to thrive as AI reshapes the workforce.

Lego blocks for data: How a composable approach lets you build, change, and scale analytics with ease.

Learn how small business owners can use data analytics to compare suppliers and find the most durable, cost-effective poly bags.

Data analytics is giving e-commerce companies smarter, faster, and more secure payment systems that improve both profits and trust.

Discover how AI tools are helping artists create lyric videos faster, easier, and with more creative freedom than ever before.

As AI adoption accelerates, companies must rethink their computing strategy to handle rising data and power demands effectively.

The global race for technological supremacy has a new, formidable frontrunner: Saudi Arabia. As the Kingdom undergoes a historic transformation, the Saudi AI Vision 2030 has emerged as the heartbeat of its digital evolution. This isn’t just a tech upgrade; it’s a fundamental reimagining of a nation’s future. It’s shifting from an oil-dependent economy to […]

The post Saudi AI Vision 2030: Leading the Future of Artificial Intelligence appeared first on WeCloudData.

Riyadh is no longer just talking about the future; it is actively building the scaffolding for it. This past week at King Saud University, the ICAN 2026 (International Conference on Capacity Building in Data and AI) served as the epicenter for a global shift in how we think about human potential. Amidst the buzz of […]

The post WeCloudData at ICAN 2026: Contributing to the Future of AI, Data, and Workforce Innovation appeared first on WeCloudData.

For years, the data job market revolved around specialists: data analysts who wrote SQL all day, data engineers who built pipelines, and data scientists who focused on machine learning models. Today, that model is changing. Organizations increasingly value professionals who can work across multiple stages of the data lifecycle—from extracting data to analyzing it, building […]

The post Rise of the Data Generalist: Why Hybrid Skills Matter in Data Economy appeared first on WeCloudData.

For years, the data job market revolved around specialists: data analysts who wrote SQL all day, data engineers who built pipelines, and data scientists who focused on machine learning models. Today, that model is changing. Organizations increasingly value professionals who can work across multiple stages of the data lifecycle—from extracting data to analyzing it, building […]

The post Rise of the Data Generalist: Why Hybrid Skills Matter in Data Economy appeared first on WeCloudData.

Data is abundant, but good decisions are not automatic. Organizations increasingly recognize that analytics alone is insufficient—they need structured methods to turn insights into action. This is where decision science and AI intersect. Decision science provides the framework for making optimal choices under uncertainty. Artificial intelligence (AI) supplies the scale, speed, and predictive power to […]

The post Decision Science and AI: How Artificial Intelligence Is Transforming Decision-Making appeared first on WeCloudData.

Organizations today are flooded with data but data alone does not lead to better outcomes. What truly creates value is the ability to turn data into consistent, repeatable, and high-quality decisions. This is where decision science plays a critical role. This article explains what is decision science, how it differs from related fields, real-world examples, […]

The post What is Decision Science: Scope and Career Opportunities appeared first on WeCloudData.

As organizations rely more heavily on data for analytics, AI, and business decision-making, one question keeps surfacing: who owns the data, who can use it, and how can it be trusted? The answer lies in data governance. A foundational discipline that ensures data is accurate, secure, compliant, and usable across the enterprise. This guide breaks […]

The post Data Governance: What It Is, Why It Matters, and How It Works appeared first on WeCloudData.

Software development is evolving—not just in tools, but in how developers work. One emerging concept gaining traction across developer communities is vibe coding. While not a formal methodology, it reflects a mindset focused on flow, creativity, and momentum. As AI tools, cloud environments, and flexible workflows mature, many developers are asking: What is a vibe […]

The post Vibe Coding Explained: A Practical Guide to the Tools and Future appeared first on WeCloudData.

Organizations across industries are accelerating AI adoption, yet outcomes often fall short of expectations. According to McKinsey, while more than 55% of organizations have adopted AI in at least one business function, only a fraction report meaningful financial impact. One of the most cited reasons is the lack of AI-ready talent within existing teams. Without […]

The post Why AI Training for Employees Is Now a Business Imperative appeared first on WeCloudData.

What is AWS Azure and GCP? Which cloud platform is best for your career? Here’s the simplest guide you’ll find. Cloud computing has become the backbone of modern tech. Whether you pursue data engineering, AI engineering, DevOps, cloud security, or software development, you will likely work with one—or even all—of the big three cloud providers: […]

The post AWS vs Azure vs GCP: Big 3 Cloud Providers (2025) appeared first on WeCloudData.

If you’ve been exploring cloud computing, data engineering, DevOps, or AI infrastructure, you’ve probably come across Amazon Web Services (AWS), the world’s most widely used cloud platform. But what is AWS and why is it used by millions of organizations? And more importantly, how can beginners start learning it in 2025? This guide breaks down […]

The post Introduction to AWS (Amazon Web Services) appeared first on WeCloudData.

When it comes to data analysis, reporting, and business decision-making, SQL vs Excel is one of the most common comparisons learners face. Both tools are powerful, widely used, and foundational for analytics — but they serve different purposes and shine in different scenarios. If you’re trying to decide What should I learn first, Excel or […]

The post SQL vs Excel appeared first on WeCloudData.

AI automation is rapidly reshaping the global workforce, business operations, and the way organizations build efficiency at scale. As generative artificial intelligence matures, companies are now moving beyond experimentation and into a phase where AI and automation work together to power smarter, faster, and more autonomous systems. From marketing to finance to data engineering, workflows […]

The post Diving Into AI and Automation appeared first on WeCloudData.

Kubernetes has become the backbone of modern cloud infrastructure. Whether you’re working in DevOps, Cloud Engineering, SRE, Platform Engineering, or MLOps, Kubernetes skills are no longer optional—they’re a career accelerant. Yet many professionals still ask: This guide breaks down everything you need to know about Kubernetes certifications in 2025 and how WeCloudData’s hands-on training fits […]

The post Getting a Kubernetes Certification? Your Practical Guide to CKA & Beyond appeared first on WeCloudData.

In the modern tech landscape, collaboration, traceability, and version history are non-negotiable especially for developers, data analysts, and machine learning engineers. That’s where Git and version control come in. If you’ve ever wondered “What is Git and GitHub in simple terms?” or “What is the main use of Git?”, this guide breaks it down clearly […]

The post Learn Version Control and GitHub Basics appeared first on WeCloudData.

Child safety is a non‑negotiable responsibility for any platform that hosts user‑generated content. Over the last year, we designed and deployed a production system that detects known Child Sexual Abuse Material (CSAM) using PhotoDNA perceptual hashes, integrates with the National Center for Missing and Exploted Children’s (NCMEC) reporting system, and scales efficiently across our ingestion surfaces. This post explains the problem we set out to solve, how PhotoDNA hashing works, the online child-protection ecosystem (NCMEC, Tech Coalition, Project Lantern), our architecture and operational model, cost considerations, and key learnings.

Note: This article discusses safety technology at a hi…

Scribd and Slideshare have been using AWS S3 for almost twenty years and

store hundreds of billions of objects making storage management quite a

challenge. My focus at Scribd has generally been around data and storage but

only in the past twelve months have I started to really focus on one of our

hardest technology problems: cost-effective storage and availability for the

hundreds of billions of objects that represent our content library.

Since adopting S3 for our object storage in 2007 a lot has changed with the service, most

notably Intelligent

Tiering which was

introduced in

2018.

At a very high level Intelligent Tiering allows object access patterns to

dictate the storage tier for a sma…

Scribd deploys a lot of code from GitHub to AWS using GitHub Actions, which

means many of our Actions need to access AWS resources. Managing AWS API keys

and tokens for different IAM users is time-consuming, brittle, and insecure.

Managing key-distribution between AWS and GitHub also makes it difficult to

track which keys go where, when they should be rotated, and what permissions

those keys have. Fortunately AWS supports creating OpenID Connect identity

providers

which is an ideal tool handle this kind of cross-cloud authentication in a more

maintainable way.

From the AWS documentation: IAM OIDC identity providers are entities in IAM that describe an external

identity provider (IdP) servic…

We designed and implemented a scalable, cost-optimized backup system for S3 data warehouses that runs automatically on a monthly schedule. The system handles petabytes of data across multiple databases and uses a hybrid approach: AWS Lambda for small workloads and ECS Fargate for larger ones.

At its core, the pipeline performs incremental backups — copying only new or changed parquet files while always preserving delta logs — dramatically reducing costs and runtime compared to full backups. Data is validated through S3 Inventory manifests, processed in parallel, and stored in Glacier for long-term retention.

To avoid data loss and reduce storage costs, we also implemented a safe deletion wo…

Delta Lake is a fantastic technology for quickly querying massive data sets,

but first you need those massive data sets! In this

talk from Data and AI

Summit 2025 I dive into the cloud-native

architecture Scribd has adopted to ingest data from AWS Aurora, SQS, Kinesis

Data Firehose and more!

By using off-the-shelf open source tools like kafka-delta-ingest, oxbow and

Airbyte, Scribd has redefined its ingestion architecture to be more

event-driven, reliable, and most importantly: cheaper. No jobs needed!

Attendees will learn how to use third-party tools in concert with a Databricks

and Unity Catalog environment to provide a highly efficient and available data

platform.

This architecture will …

There isn’t any documentation available about the Batch API for Gemini in Java. There are a few code samples, but not much explanation. Additionally, some of the API’s advanced features lack examples as well. Due to the lack of documentation, it took significantly longer to create this example. In this post, I’ll share the code […]

The post Gemini Batch API for Java first appeared on Jesse Anderson.

Today, we are announcing three new capabilities that address these requirements: proxy configuration, browser profiles, and browser extensions. Together, these features give you fine-grained control over how your AI agents interact with the web. This post will walk through each capability with configuration examples and practical use cases to help you get started.

Common streaming data enrichment patterns in Amazon Managed Service for Apache FlinkStream data processing allows you to act on data in real time. Real-time data analytics can help you have on-time and optimized responses while improving overall customer experience. Apache Flink is a distributed computation framework that allows for stateful real-time data processing. It provides a […]

In this post we introduce the blue/green deployment plugin for the AWS JDBC Driver, a built-in plugin that automatically handles connection routing, traffic management, and switchover detection during blue/green deployment switchovers. We show you how to configure and use the plugin to minimize downtime during database maintenance operations during blue/green deployment switchovers.

In this post, we show how to create an AI-powered recruitment system using Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Knowledge Bases, AWS Lambda, and other AWS services to enhance job description creation, candidate communication, and interview preparation while maintaining human oversight.

In this post, we provide you with a comprehensive approach to achieve this. First, we introduce a context message strategy that maintains continuous communication between servers and clients during extended operations. Next, we develop an asynchronous task management framework that allows your AI agents to initiate long-running processes without blocking other operations. Finally, we demonstrate how to bring these strategies together with Amazon Bedrock AgentCore and Strands Agents to build production-ready AI agents that can handle complex, time-intensive operations reliably.

In this post, we demonstrate how you can create a custom index analyzer in OpenSearch to implement autocomplete functionality efficiently by using the Edge n-gram tokenizer to match prefix queries without using wildcards.

Amazon Athena is a serverless interactive query service that makes it easy to analyze data using SQL. With Athena, there’s no infrastructure to manage, you simply submit queries and get results. Capacity Reservations is a feature of Athena that addresses the need to run critical workloads by providing dedicated serverless capacity for workloads you specify. In this post, we highlight three new capabilities that make Capacity Reservations more flexible and easier to manage: reduced minimums for fine-grained capacity adjustments, an autoscaling solution for dynamic workloads, and capacity cost and performance controls.

In this post, we demonstrate how you can implement a comprehensive monitoring strategy for Amazon RDS for SQL Server by combining AWS native tools with SQL Server diagnostic utilities. We explore AWS services including AWS Trusted Advisor, Amazon CloudWatch Database Insights, Enhanced Monitoring, and Amazon RDS events, alongside native SQL Server tools such as Query Store, Dynamic Management Views (DMVs), and Extended Events. By implementing these monitoring capabilities, you can identify potential bottlenecks before they impact your applications, optimize resource utilization, and maintain consistent database performance as your business scales.

In this post, we demonstrate how to efficiently migrate relational-style data from NoSQL to Aurora DSQL, using Kiro CLI as our generative AI tool to optimize schema design and streamline the migration process.

Today we’re excited to announce that the NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B model with 3B active parameters is now generally available in the Amazon SageMaker JumpStart model catalog. You can accelerate innovation and deliver tangible business value with Nemotron 3 Nano on Amazon Web Services (AWS) without having to manage model deployment complexities. You can power your generative AI applications with Nemotron capabilities using the managed deployment capabilities offered by SageMaker JumpStart.

Blue/green deployments on Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) have long been a go-to pattern for shipping zero-downtime deployments. Historically, the recommended approach in the AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) was to wire ECS to AWS CodeDeploy for traffic shifting, lifecycle hooks, and tight integration with AWS CodePipeline. In July 2025, Amazon ECS launched […]

This post shows you how to implement robust error handling strategies that can help improve application reliability and user experience when using Amazon Bedrock. We'll dive deep into strategies for optimizing performances for the application with these errors. Whether this is for a fairly new application or matured AI application, in this post you will be able to find the practical guidelines to operate with on these errors.

This post shows you how to implement intelligent notification filtering using Amazon Bedrock and its gen-AI capabilities. You'll learn model selection strategies, cost optimization techniques, and architectural patterns for deploying gen-AI at IoT scale, based on Swann Communications deployment across millions of devices.

LinqAlpha is a Boston-based multi-agent AI system built specifically for institutional investors. The system supports and streamlines agentic workflows across company screening, primer generation, stock price catalyst mapping, and now, pressure-testing investment ideas through a new AI agent called Devil’s Advocate. In this post, we share how LinqAlpha uses Amazon Bedrock to build and scale Devil’s Advocate.

In this post, we show how Zalando migrated their fast-serving layer data warehouse to Amazon Redshift to achieve better price-performance and scalability.

In this post, I show you how to use the new AWS DMS instance estimator tool for initial sizing recommendations, review monitoring strategies to collect accurate benchmark data, and present considerations on how to optimize your database migrations.

In this post, we discuss configuring AWS DMS tasks to migrate HierarchyID columns from SQL Server to Aurora PostgreSQL-Compatible efficiently.

In this post, we discuss how Amazon Nova in Amazon Bedrock can be used to implement an AI-powered image recognition solution that automates the detection and validation of module components, significantly reducing manual verification efforts and improving accuracy.

Iberdrola, one of the world’s largest utility companies, has embraced cutting-edge AI technology to revolutionize its IT operations in ServiceNow. Through its partnership with AWS, Iberdrola implemented different agentic architectures using Amazon Bedrock AgentCore, targeting three key areas: optimizing change request validation in the draft phase, enriching incident management with contextual intelligence, and simplifying change model selection using conversational AI. These innovations reduce bottlenecks, help teams accelerate ticket resolution, and deliver consistent and high-quality data handling throughout the organization.

Amazon Nova Sonic delivers real-time, human-like voice conversations through the bidirectional streaming interface. In this post, you learn how Amazon Nova Sonic can solve some of the challenges faced by cascaded approaches, simplify building voice AI agents, and provide natural conversational capabilities. We also provide guidance on when to choose each approach to help you make informed decisions for your voice AI projects.

In this post, we demonstrate how to access an Amazon SageMaker Unified Studio IDC-based domain with a new IAM-based domain using role reuse and attribute-based access control.

This post explores how to build and manage a comprehensive extract, transform, and load (ETL) pipeline using SageMaker Unified Studio workflows through a code-based approach. We demonstrate how to use a single, integrated interface to handle all aspects of data processing, from preparation to orchestration, by using AWS services including Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, and Amazon MWAA. This solution streamlines the data pipeline through a single UI.

In this post, we explore how to use resource-based policies with DynamoDB Streams to enable cross-account Lambda consumption. We focus on a common pattern where application workloads live in isolated accounts, and stream processing happens in a centralized or analytics account.

The new aws_dynamodb_global_secondary_index resource treats each GSI as an independent resource with its own lifecycle management. You can use this feature to make capacity adjustments for GSI and tables outside of Terraform. In this post, I demonstrate how to use Terraform’s new aws_dynamodb_global_secondary_index resource to manage GSI drift selectively. I walk you through the limitations of current approaches and guide you through implementing the solution.

This blog post dives deeper into the implementation architecture for the Automated Reasoning checks rewriting chatbot.

In this post, we show how this integrated approach transforms enterprise LLM fine-tuning from a complex, resource-intensive challenge into a streamlined, scalable solution for achieving better model performance in domain-specific applications.

Working with the Generative AI Innovation Center, New Relic NOVA (New Relic Omnipresence Virtual Assistant) evolved from a knowledge assistant into a comprehensive productivity engine. We explore the technical architecture, development journey, and key lessons learned in building an enterprise-grade AI solution that delivers measurable productivity gains at scale.

In this post, you will learn how to deploy Fullstack AgentCore Solution Template (FAST) to your Amazon Web Services (AWS) account, understand its architecture, and see how to extend it for your requirements. You will learn how to build your own agent while FAST handles authentication, infrastructure as code (IaC), deployment pipelines, and service integration.

This post walks through how agent-to-agent collaboration on Amazon Bedrock works in practice, using Amazon Nova 2 Lite for planning and Amazon Nova Act for browser interaction, to turn a fragile single-agent setup into a predictable multi-agent system.

Introduction Software maintenance and modernization is a critical challenge for enterprises managing hundreds or thousands of repositories. Whether upgrading Java versions, migrating to new AWS SDKs, or modernizing frameworks, the scale of transformation work can be overwhelming. AWS Transform custom uses agentic AI to perform large-scale modernization of software, code, libraries, and frameworks to reduce […]

Hey there, Data engineer with around 5 YOE mostly on the azure/databricks/Ms fabric stack I've been migrating old mssql DBs to fabric and databricks but I feel like the snowflake, flink, dbt stack is the one with the most job openings. What would be the best way to start creating relevant knowledge on this stack ? Are the companies adamant on these or is it flexible ? Thanks a lot for your help submitted by /u/SliceAndDime [link] [comments]

I'll code and sell, need a data engineering expert for gap identification and direction. submitted by /u/gyan_dedo [link] [comments]

I have experience working with Spark, no experience in Snowflake, which certificate should i take as data engineer? SnowPro Core or SnowPro Associate? submitted by /u/saeedb200 [link] [comments]

The generated code/link is pervasive, and can be used by attackers who can subsequently use it to get an account in your org and rack up a big bill. Cursors response: the usage is "valid". Tough. I guess this halts our (~50 Devs) companies' trial with Cursor. Are they vibe-coding their own product? Correct me if I'm wrong, but this a HUGE mis-implementation of the invite system? They don't even support MFA or send notification emails when someone uses the link to sign up to your team. submitted by /u/VanillaRiceRice [link] [comments]

Hi all, I've been a SQL Server developer for over twenty years, generally doing warehouse design and building, a lot of ETL work, and query performance tuning (TSQL, .Net, Powershell and SSIS) I've been in my current role for over a decade, and the shift to cloud solutions has pretty much passed me by. For a bunch of reasons i'm thinking its probably time to move on to somewhere else this year, but I'm aware that the job market isnt really there for my specific combination of skills anymore, so im looking at what I need to learn to upskill sufficiently. I know I need to learn python, but there seems to be a massive amount of other tools, technologies and approaches out there now. I've alway…

Hi, Unsure if this is the best way to go about it, but organising the analysis is probably a good bet. I know there are journalist networks doing the same, typically (Panama papers etc). I’m thinking working in a organised and open way about examining the files. Dumping all the files in a database, keeping them raw, transforming the data in whatever best possible. The files being “open” enables the power of the collective to be added to the project. I have never organised or initiated anything like this. I have a project management, product management and analytics background but no open source. I know graphanalytics was used across the massive Panama papers dataset, but never used that tec…

Nowadays many space,satellite,Lidar, drone, geospatial startups are coming up. How is this data different from other types of company eg, retail, ecomm, Fintech etc? How do u store, ingest these high frequency data? How are the high resolution images, fight data etc stored ? Basically language, tools etc is it still python, pyspark, airflow or any other languages are used are the custom tools that each company builds for itself ? how do u deal with CAN data ? I am new to data-engineering, want to explore this domain space of data. what to learn to grow in these domains submitted by /u/greyareadata [link] [comments]

This is an update to this post. I'm about 5 months into my job and I feel horrible and terrified; I really like the people that I work with and the energy that they give off but I think that I need to find a new job because I don't think this work is for me because I find it repetitive, frustrating, and anxiety inducing. I really tried understanding the work that I do by working all throughout December and New Years just to get a footing on some of the applications we are supporting but I get so frustrated because learning and understanding the technologies of the application and how we investigate them is so limited that I am forced to ask and or set a meeting with a senior instead of find…

I am currently in data engineering role, however it has become pre dominantly software engineering role, that is, Designing and developing mcp utilities and applications for migration. I want to start prepping my self for a potential switch in few months. I want to stay within the field of Data. Since cursor/agents can pretty much do anything which such role requires, I am wondering what does the industry test you on?or what are the key skills to make it to other companies. I used Pyspark and Databricks mainly but honestly we shortened our work from 8 hours to 2 hours by using cursor. And now again using cursor for any kind of application development. The only additional time we need is for…

Does anyone see any good opportunities in the robotics industry for DE? submitted by /u/WeightGrouchy441 [link] [comments]

A practical onboarding checklist for building trust, business fluency, and data intuition

The post Your First 90 Days as a Data Scientist appeared first on Towards Data Science.

Stephanie Kirmer on the $200 billion investment bubble, how AI companies can rebuild trust, and how her day-to-day work changed with the rise of LLMs.

The post The Evolving Role of the ML Engineer appeared first on Towards Data Science.

Learn PyTorch distributed operations for multi GPU AI workloads

The post AI in Multiple GPUs: Point-to-Point and Collective Operations appeared first on Towards Data Science.

Moving beyond the black box to turn complex model outputs into actionable organizational strategies.

The post How to Leverage Explainable AI for Better Business Decisions appeared first on Towards Data Science.

Learn how CPU and GPUs interact in the host-device paradigm

The post AI in Multiple GPUs: Understanding the Host and Device Paradigm appeared first on Towards Data Science.

Combining statistical detection with agentic decision-making

The post Building an AI Agent to Detect and Handle Anomalies in Time-Series Data appeared first on Towards Data Science.

How baseline strength, churn, and subjectivity determine complexity

The post Not All RecSys Problems Are Created Equal appeared first on Towards Data Science.

The approach that takes companies to the next level of data maturity

The post How to Model The Expected Value of Marketing Campaigns appeared first on Towards Data Science.

An easy step-by-step guide to building the snake game from scratch

The post Implementing the Snake Game in Python appeared first on Towards Data Science.

Learn how to get more out of Claude code by giving it access to more information.

The post How to Personalize Claude Code appeared first on Towards Data Science.

Delayed January: deadlines, downtimes, and flow times

The post The Machine Learning Lessons I’ve Learned Last Month appeared first on Towards Data Science.

How the new Interactions API enables deep-reasoning, stateful, agentic workflows.

The post The Death of the “Everything Prompt”: Google’s Move Toward Structured AI appeared first on Towards Data Science.

Learn how to work with AI, while strengthening your unique human skills that technology cannot replace

The post What I Am Doing to Stay Relevant as a Senior Analytics Consultant in 2026 appeared first on Towards Data Science.

The real value lies in writing clearer code and using your tools right

The post Pydantic Performance: 4 Tips on How to Validate Large Amounts of Data Efficiently appeared first on Towards Data Science.

Struggling to decide whether to invest in a data warehouse vs. data lake vs. lakehouse? Here's everything you need to know to make this decision.

Introducing a five-step engineering root cause analysis approach used by some of the best data engineering and data science teams for data quality issues.

Data lineage is a must-have feature of the modern data stack, yet we're struggling to derive value from it. Here's why and how we can fix this.

Data quality monitoring is one of the traditional methods of managing data quality—but is it enough? Find out what's missing, and how to do it better.

Snowflake cost optimization efforts need to be right sized. Read how to get the most savings without investing too much time and sweat.

The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Consider instead an immutable data warehouse for scale and usability.

How to improve your Data Quality Metrics and why it matters for your business.

Monte Carlo is rated #1, but we recognize there are alternatives. Here's how the experts evaluate data observability tools.

Monte Carlo is rated #1, but we recognize there are alternatives. Here's how the experts evaluate data observability tools.

How Pie Insurance improves data quality across their data vault architecture.

The data estate is evolving, and data quality management needs to evolve right along with it. Here are three common approaches and where the field is heading in the AI era.

Data Pipelines with Apache Airflow, 2-е изданиеРебята из Astronomer совершенно бесплатно раздают электронную книгу Data Pipelines with Apache Airflow®, Second Edition, by Manning. Это обновлённое издание с учётом новой 3-й ветки Airflow, в книге используется версия Apache Airflow 3.1.0. Ну и конечно же ИИ не обделили, в книге появился контент про RAG, AI Orchestration и т.д.Приятного чтения, господа! 🤓

📣 📢 13 ИИ агентов для дата инженераРебята из Astronomer выложили 13 полезных ИИ агентов для дата инженера. В списке есть имба-агент, помогающий мигрировать Airflow 2 на Airflow 3 — migrating-airflow-2-to-3Преимущественно агенты сконцентрированы вокруг написания и тестирования Airflow DAGs, проектирования таблиц БД, data lineage. Боевой комплект дата инженера.Из БД они умеют в Snowflake, Postgres, BigQuery. Также есть навык для работы с SQLAlchemy ORM.Установка агентов:npx skills add astronomer/agentsДля Claude Code можно установить прямо их маркетплейсаclaude plugin marketplace add astronomer/agentsclaude plugin install data@astronomer В комплекте есть Airflow MCP сервер.Ссылка на репозитор…

pandas 3.0Вышла мажорная версия самой, пожалуй, популярной библиотеки для работы с данными в Python - pandas 3.0. В новом релизе появилось два значительных изменения: новый dtype для строк str вместо привычного numpy object. По словам разработчиков это значительно улучшает производительность кода. Также теперь Copy-on-Write это единственный режим для изменения значения колонок у датафрейма, более подробно здесь. Перед миграцией на новую версия pandas необходимо прошерстить легаси код и внести изменения, если вдруг в коде есть проверки на object или неоднозначные изменения датафрейма (вездесущий SettingWithCopyWarning в логах).Ссылка на полный release notes.

fastjsondiff - High-performance JSON comparison with a Zig-powered coreНаписал небольшую библиотеку для сравнения двух JSON-текстов/файлов. В Python есть популярная либа jsondiff, но её основная проблема это сильные тормоза, если на вход подать более менее крупный JSON-текст. Давно вынашивал идею реализации чего-то такого, но на Zig/Rust, т.к. чистая реализация на Python будет всё равно медленнее. По итогу получилось реализовать на Zig основную либу и Python-интерфейс к ней.pip install fastjsondiff-zigGithub: https://github.com/adilkhash/fastjsondiffPyPI: https://pypi.org/project/fastjsondiff-zig/Буду признателен за ⭐ на репе в гитхабе, это поможет её распространить дальше.

Zen HabitsВстречайте, ещё один побочный продукт моего вайб-кодинга — Zen Habits.Веб-приложение с нативной интеграцией с Telegram. Авторизуйтесь через телеграм, создавайте привычки и получайте о них нотификации прямо от телеграм-бота. В этом же боте выполняйте их. Внутри есть стена коммитов по типу Github.Велком: https://zenhabits.dev/Пожелания, критику и оскорбления жду в чатике канала 🫂

The Definitive Guide to Apache Airflow® 3 DAGs146 страниц отборного мяса и лучших практик про написание DAGов для Apache Airflow 3.

Обновленный мини-курс по Apache Kafka от небезызвестного Тима Бёргланда: Apache Kafka 101 (2025 Edition)

Orchestrate LLMs and Agents with Apache Airflow®Новая книга от Astronomer про управление агентами через airflow-ai-sdk и Human In The Loop, который появился в Airflow 3.

Доклады с Airflow Summit 2025Подъехали доклады с прошедшей не так давно конференции Airflow Summit 2025, много вкусного, будет что посмотреть по вечерам:— Airflow at OpenAI— Benchmarking the Performance of Dynamically Generated DAGs— Airflow That Remembers: The Dag Versioning Era is here!— DAGLint: Elevating Airflow DAG Quality Through Automated Linting— Allegro's Airflow Journey: From On-Prem to Cloud Orchestration at Scale— Deadline Alerts in Airflow 3.1— Beyond Logs: Unlocking Airflow 3.0 Observability with OpenTelemetry Traces— Introducing Apache Airflow® 3 – The Next Evolution in Orchestration— Security made us do it: Airflow’s new Task Execution Architecture— Unlocking Event-Driven Sc…

Очередной подгон от Astronomer про лучшие практики построения ETL/ELT пайплайнов на базе Apache Airflow 3 — Best practices for ETL and ELT pipelines with Apache Airflow 3Небольшая электронная книга на 50 страниц, удобно использовать как справочник.

XLTable - OLAP Cервер для нового стека данныхРаботайте с ClickHouse, BigQuery, Snowflake из сводной таблицы Excel.Предоставьте пользователям возможность самостоятельно работать с данными, с помощью знакомого инструмента.📈Ключевые возможности XLTable: • Аналог MS OLAP (SSAS) для больших данных • Интеграция с MS Excel по протоколу XMLA • Поддержка ClickHouse, BigQuery, Snowflake • Скоро: YDB, Greenplum • Множество групп мер, иерархий и измерений в одном кубе • Гибкие настройки кэширования • Развёртывание внутри вашей инфраструктуры или в облаке🔒Безопасность: • Интеграция с LDAP • Разграничение доступа на уровне мер, измерений и их членов⚙️Производительность:• Безлимитное количество мер и изме…

Apache Airflow 3.1.1Вышел новый релиз Apache Airflow 3.1.1 очередным паком багфиксов — Airflow 3.1.1 (2025-10-27). Пофиксали очередную утечку памяти с remote logging connection cache. Что-то 3-я версия Эйрфлоу богата на ошибки с утечками памяти. Бегу обновлять свой инстанс.

Построение пайплайнов dlt в Apache Airflowdlt это python библиотека для загрузки данных из разных источников. Она из коробки поддерживает работу с REST API, SQL, облачными хранилища и т.д. В сети появился бесплатный курс как подружить dlt и Apache Airflow — Deploy dlt pipelines. Сейчас доступны материалы про Apache Airflow, но на подходе информация и про Prefect, Dagster, Kestra, Orchestra и Modal. Я неоднократно слышал про dlt, но ни разу не доводилось использовать. Сейчас у меня есть пара проектов, где необходимо забирать данные из Airtable. Планирую ознакомиться с курсом и попробовать переделать свой пайплайн.

Ребята из Qdrant запустили бесплатный семидневный курс про свою векторную базу данных: Qdrant EssentialsМеня в последнее время интересует тема векторного поиска и векторных БД, и Qdrant как раз неплохой кандидат на изучение и реализацию какого-нибудь проекта (спойлер: домашнего векторного поисковика). Курс прям как по заказу!

The Annual Airflow SurveyЕсли вы пользуетесь Apache Airflow, то давайте поможем сообществу собрать больше информации об использовании Airflow. До 20 ноября необходимо заполнить опросник на сайте взамен вы получите возможность пройти сертификацию по Airflow от Astronomer бесплатно (я сдавал их экзамен и он хороший). Опросник небольшой, замёт не более 10 минут вашего времени.

Вчера еще была статья в комментах про то, как команда выкинула нафиг весь код и open source и людей, которые писали этот корявый код (и не важно с AI или без). https://medium.com/@reliabledataengineering/dbt-databricks-the-combo-that-cut-our-data-team-from-12-to-5-engineers-be97e83fa7cbОчень интересный сценарий, на заметку боссам и CDO. Но в РФ реалиях это не работает.Я кстати вспомнил, что в прошлом году общался с VK и там была позиция на Max типа CTO/CDO платформы, но надо было закрыть ее в декабре. Вообще место хорошее, ведь этот человек может реально попробовать повлиять на качество сервиса и пилить самую современную дата платформу и заодно модернизировать VK Cloud и развивать их любимы…

А вот мой Fivetran - 20 аквтиных подключений и пример Snowflake (январь 2026), который еще не только обрабатывает Fivetran 20 источников, а еще есть Azure Data Factory и там очень много данных из Azure SQL и CosmosDB.Это лишь один из Fivetran и Snowflake, просто тут я знаю всю от и до. Перекинуть все на dlt или даже написать Python можно, но это время и никак не повлияет на меня. Главное преимущество Fivetran - это сервис. Он сам все делает, я вообще туда не захожу. С Airbyte и Meltano OS я работал, это было вечное ковыряние в коде и куча багов (еще до AI мира).

Очень классная презентация про миграция с Fivetran на Airbyte и потом на dlt. У меня есть один Fivetran и он дороже Snowflake, вот думаю с AI я смогу его на easy эмигрировать. Как у вас опыт с dlt и Airbyte?Claude слайды прям в сердечко=)https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQvJapgEkJxgpsWqoMlmEw-ctV3gZe0LLc5oZBHaJNezBGAYKYoyir1aQi-37tO37SjFGaYjmQJhi_r/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g175a817e68e_3_932

На OpenClaw я не решился из-за безопасности и решил по старинке N8N. Теперь-то можно все на outsource отдавать агентам.Как в песне - Не могу остановиться.

Как же круто Opus 4.6 в исполнение Claude Code при поддержки dbt и MCP делает сравнение и проверки. Да еще, сам предложит улучшения.Раньше делали всякие кривые data diff и тп инструменты, а теперь просто просим сравнить Prod и измененный Dev. Если надо и док сгенерит и письмо напишет с объяснениями.Но как все замечают с AI вы работаете намного больше, вы просто не можете остановиться, ведь все ваши идеи и задачи превращаются в реальный результат.

Ну вы поняли ;)

Запись вебинара про Tengri от Николая.Вебинар представляет Tengri Data Platform — корпоративную аналитическую платформу класса LakeHouse от Николая Голова, который ранее проектировал решения на Snowflake и Databricks.Суть платформы: Tengri объединяет загрузку, хранение, трансформацию, аналитику и визуализацию данных в одном месте. Из коробки доступны SQL, Python и AI-агенты. Архитектура построена на разделении вычислений и хранения (Compute & Storage), используется формат Iceberg поверх S3-совместимых хранилищ (MinIO, Ceph, AWS, Yandex, VK) с поддержкой ACID-транзакций.Проблема, которую решает: компании вынуждены собирать «зоопарк» из ETL, BI, ML-инструментов, а облачные платформы вроде Sno…

А как у всех настрой с мессенджером MAX? 😫https://t.me/groks/4932

И в подтверждение всего вышесказанного расскажу, что мне удалось сделать вчера. На базе Surfalytics я могу экспериментировать, и у меня были в команде UX/UI-дизайнеры, SDE, маркетинговые эксперты, reels-мейкеры и т.п. У каждого была возможность за мой счёт реализовать их же идеи 🍪🍪Остановлюсь на примере SDE, а именно — разработке backend/frontend. Мы решили мигрировать с GitHub Pages и Zapier на Netlify (хостинг) и Supabase (бэк). Идея была простая — добавить личный кабинет и в нём сделать roadmap и множество других фич.Supabase оказался очень крутым продуктом — по сути это Postgres и множество фич: аутентификация, возможность запускать функции (как AWS Lambda) и т.п. Можно создавать новые …

Автор известного блога про AI factory - Gas Town (не путать с районом Ванкувера) написал книгу Vibe Coding.«Vibe Coding» — Стив Йегге и Джин КимКнига о том, как генеративный ИИ радикально меняет разработку ПО. Авторы — ветераны индустрии (Йегге работал в Google, Amazon; Ким — автор бестселлера The Phoenix Project) — описывают новый подход, при котором программист не пишет код вручную, а описывает свои намерения ИИ-помощнику и наблюдает, как тот генерирует результат.Ключевые идеи: • Вместо синтаксиса — намерение. Разработка превращается в диалог с ИИ: вы объясняете, что хотите, а не как это реализовать. • Кратный рост продуктивности. Один человек может делать то, для чего раньше требовалась …

Написал пост про Python. Типа, что нужно знать в Python, чтобы работать с данными и как лучше его начать изучать. Как обычно, никакого hardcore. В модуле 0 Surfalytics есть такой же урок. А то все думают, что нельзя начать работу пока не станут экспертом по Python. https://blog.surfalytics.com/p/just-enough-python-for-data-rolesPS в РФ конечно все наоборот, но если у вас есть Claude Code на работе, то вы не пропадете😊PPS расскажите как вы учили питон и какие ресурсы помогли? Если будет ссылка, то шарьте как код или цитата

Написал про самый простой и самый популярный стек для Северной Америки, где SR DE получают по 200к$ (без шуток)https://blog.surfalytics.com/p/your-first-data-engineering-projectЭтим мы и пользуемся в Surfalytics🏴‍☠️

Читая о том, как у чувака сломался ноутбук и он 3 года судился с магазином и все бесполезно сразу вспоминаю свой опыт с техникой, когда покупаешь кота в мешке, хоть и нового, и если повезет проблем не будет, а если будет, то шансы поменять или вернуть деньги практически нет. Да что там с техникой, мне кажется с одеждой и продуктами сложно. Вот принесете штаны возвращать, а их будут нюхать на кассе. Может быть сейчас уже по-другому.Первое время в Канаде мне казалось, что вернуть что-то в магазин — это целый подвиг. Но теперь я понимаю, насколько это просто. Здесь можно купить практически что угодно — даже машину — и вернуть, если не понравится. Некоторые покупают снаряжение для похода, испол…

Снова инсайты про зарплаты.Неизвестный банк ищет CDO с зп от 600т рублей. То есть человека, который будет сидеть на митингах, поддерживать tech debt и legacy, нанимать инженеров и аналитиков за 200т и тп. Зарплата говорит о многом, если компания экономит на сотрудниках, то она экономит на всем и всех и скорей всего коллектив токсичный. По крайней мере так 100% в Северной Америке. Так как крутые люди знают себе цену и хотят работать с хорошим стеком.Я всегда хотел думать, что CDO в уважаемой компании получает миллионы, ну хотя бы в месяц 1 млн на руки, а в год млн 20-30, даже на себя примерял такую зарплату. А тут 600т, лучше уже не публиковать вилку и держать ее в секрете. А вот Яндекс наоб…

Было?— Может ли робот написать симфонию? А превратить холст в шедевр?— Бро, за тебя ChatGPT открытку для бабушки подписывал

Нестандартные способы оптимизировать PostgreSQLСтандартные вы и так знаете — переписать запросы, добавить индексы, пройтись по базе VACUUM’ом. Но есть и менее очевидные подходы, которые могут дать прирост производительности. Принесли вам шпаргалку с 3 такими приемами (с примерами), которые особенно пригодятся в аналитике. У автора все написано подробно, ниже — главное, чтобы понять, стоит ли читать целиком. 1️⃣Использовать constraint_exclusion, чтобы PostgreSQL не читал всю таблицу, если запрос заведомо не может вернуть данные.Допустим, у вас есть столбец, в котором указан тарифный план, на который подписан каждый пользователь — free или pro. Если аналитик опечатается в запросе и напишет SE…

Как думает нейросетьВизуализаций, как устроены нейросети, существует невероятное количество во всех возможных стилях: схемы, видео, 3D-модели и так далее. И вот сегодня хотим поделиться ссылкой на еще одну. Причин для этого три:🔵Автор — сам не специалист в ИИ, а просто человек, который пытается разобраться в теме. Он объясняет каждый шаг работы нейросети простым языком, не уходя в технические дебри. Так что это может быть полезный материал для тех, кто тоже от ИИ далек и не готов сходу погружаться в более сложные материалы.🔵ИИ для многих стал уже настолько привычной частью повседневной жизни, что люди даже не задумываются, а как он вообще работает и что там .внутри происходит Полезно иногда…

Xikipedia для интеллектуального скроллинга Продолжаем традицию по пятницам делиться ссылками, которые помогут скрасить последний рабочий день.🔜 Если мозг требует отвлечься и что-нибудь поскроллить, но Xitter надоел, признанные экстремистскими соцсети неинтересны, а TikTok это несолидно, выход есть — Xikipedia, гибрид X и Википедии. Сайт формирует ленту постов со ссылками на страницы энциклопедии. На старте вы можете сами выбрать интересные вам категории, а потом он запоминает, что вы лайкаете и подкидывает материалы, которые могут вам понравиться. Никакие данные он не собирает, и алгоритм обнуляется, когда вы обновляете или закрываете вкладку. На гитхабе есть описание алгоритма. 🔵У каждой к…

СУБД made in ChinaПополнение в копилку необычных СУБД — AliSQL от Alibaba Group, которая владеет известным китайским маркетплейсом. Это форк от MySQL со всевозможными улучшениями производительности и стабильности. Полный список поддерживаемых фич в официальной документации выглядит очень внушительно.🔵На Githab отдельно подсветили то, что AliSQL использует аналитическую DuckDB в качестве подсистемы хранения и поддерживает векторный поиск. За счет этого подходит для аналитических задач и работы с ИИ.🔵В роадмапе — оптимизация DDL, RTP и репликации.В Alibaba Group AliSQL использовали для своих внутренних нужд, но в конце 2025 поделились исходным кодом. Так что вы можете стать контрибьютором или…

OpenClaw и соцсеть для ботовС тех пор, как ИИ научился взаимодействовать с окружающим миром (как минимум, залазить в интернет или нажимать на кнопки в браузере), люди начали пытаться делать из него подобие Джарвиса. Всевозможных ИИ-ассистентов упаковывают в приложения или даже специальные устройства — за последние пару лет вышла целая гора таких гаджетов, быстро канувших в Лету. 🔜 Новая попытка, взбудоражившая интернет — это OpenClaw, который до этого был MoltBot, а в самом начале ClawdBot. «Это ИИ, который на самом деле что-то делают» — обещает разработчик на сайте проекта. Если без громких, но непонятных маркетинговых формулировок, то OpenClaw выступает как связующее звено между LLM и ком…

Блеф, газлайтинг и предательство среди ИИЕсть такая игра So Long Sucker — очень простая, но при этом вобравшая в себя все самое лучшее от карточных игр, Uno, Монополии и других разрушающих отношения развлечений: необходимость врать, предавать и блефовать ради сомнительной победы. В нее играют 4 игрока, у каждого из которых есть по 7 фишек разных цветов. Они по очереди выкладывают фишки на стол — причем тот, кто только что сделал ход, выбирает, кто будет следующим. Можно выкладывать их по отдельности, а можно – стопками. Если кому-то удастся положить на стопку две фишки своего цвета, то он сможет чужие забрать себе или отправить в сброс. Цель — сделать так, чтобы у тебя фишек в конце осталос…

За кем следят аналитики? Ребята из NEWHR начинают публиковать результаты ежегодного исследования дата-сферы. Каждый год они проводят большой опрос среди аналитиков про их работу, обязанности, зарплаты и навыкы, чтобы в динамике следить за тем, как меняется профессия и рынок труда. Результаты исследования за 2025 год будут весной, но уже можно сейчас посмотреть рейтинг самых популярных дата-экспертов, каналов и подкастов про данные.🔵Вы наверняка увидите там знакомые имена и названия — как минимум там есть LEFT JOIN, основатель канала Николай Валиотти и его подкаст Data Heroes. Нам очень приятно было это видеть, спасибо ❤️🔵Но и что-нибудь новенькое, интересное и достойное подписки тоже точно …

Почему инклюзивные сервисы идут на пользу всем……и причем здесь ИИ?Если вы думаете, что никогда не сталкивались с инклюзивными сервисами и продуктами, то, скорее всего, заблуждаетесь. Субтитры, темные темы в приложениях, настройки яркости и размера шрифтов, инструменты для распознавания речи — это все фичи, которые делают цифровые продукты доступными. Они помогают пользователям с особенностями речи, зрения или слуха смотреть контент, общаться, решать свои повседневные задачи. А ещё разрабатывать инклюзивные сервисы — выгодно.🔵У каждого 13-жителя России есть инвалидность, и все эти люди — потенциальные клиенты, которые просто не смогут пользоваться продуктом, если тот не адаптирован под их за…

Аналитика для руководителей - подарите эту книгу своему СЕООткрываем книжный клуб любителей данных!Автор книги - Николай Валиотти, @leftjoin. Бывалый аналитик, предприниматель в области данных.Для меня книга поделилась на несколько частей.Часть 1. Ликвидация безграмотности СЕО.Это первые 40 страниц, поэтому улучите момент, когда ваш директор куда-то летит и всуньте ему эту книгу в дорожный рюкзак. Пока он будет час скучать в зале ожидания, он вполне осилит самую важную для себя часть.В ней будут ответы на вопросы:Что такое аналитика данных и зачем она нужна. Какую пользу СЕО может извлечь из аналитики данных для себя.Какое разделение труда практикуется в командах по работе с данными. какие …

Классный отзыв на «Аналитику для руководителей» 👇🏻Если захотелось узнать больше и возник вопрос «А где купить?», то все ответы здесь.

ClickHouse приобрела LangfuseLangfuse — платформа для LLM-инжиниринга, контроля за работой моделей и управления промптами. Проще говоря, она делает работу с ИИ удобнее и прозрачнее, позволяет точнее отслеживать результаты, проводить эксперименты. ClickHouse хочет использовать Langfuse для запуска своих ИИ-агентов, а команда Langfuse верит, что поддержка ClickHouse поможет ускорить развитие платформы. При этом Langfuse обещает не менять свой подход к дистрибуции и общению с пользователями. Для них останутся доступны и Langfuse Cloud, и возможность захостить платформу у себя — проект опен-сорсный и планирует таким и оставаться. 🔜 Обе компании до этого уже работали вместе. Langfuse — крупный к…

PostgreSQL: архитектура и тюнинг SQL-запросовПогрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL. 🌐 В программе курса:🤩 Разберетесь, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов: без индексов, с индексами, index only, нормализованные и документ-ориентированные данные и json-поля, изменение параметров сессии/конфигурации для ускорения запросов🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и…

Русская рулетка для тех, кому надоело работать в пятницу вечеромТри простых шага скрасят конец рабочей недели: 1️⃣Устанавливаете Doom — но не абы какой, а вот этот. Правда, оригинальный тоже потом понадобится, от него нужен будет файл .wad. 2️⃣Стреляете по мобам. Каждый моб — это запущенный процесс. Убили моба — убили процесс. 3️⃣И так пока не надоест или пока вы не убьете что-нибудь важное. Но серьезно поломаться ничего не должно. Есть даже поддержка MacOS, между прочим.Как вам такое пятничное развлечение?

Смотрите, что на глаза попалось — реклама «Аналитики для руководителей»! 👇🏻Давно мы вам про нее не напоминали, хотя книга-то must have для всех, кто хочет разбираться в аналитике и пользе, которую она приносит бизнесу.

fuzzy: Нечеткое сравнение строк в SQLiteРасширение nalgeon/fuzzy помогает сравнивать строки на похожесть и транслитерировать текст.Одни функции считают расстояние между строками (чем оно больше, тем сильнее отличаются строки):-- Расстояние Дамерау-Левенштейнаselect fuzzy_damlev('awesome', 'aewsme');-- 2-- Расстояние Хэммингаselect fuzzy_hamming('awesome', 'aewsome');-- 2-- Расстояние Джаро-Винклераselect fuzzy_jarowin('awesome', 'aewsme');-- 0.907142857142857Другие функции рассчитывают фонетический код строки (помогает определять слова, которые похоже звучат):-- Caverphoneselect fuzzy_caver('awesome');-- AWSM111111select fuzzy_caver('owesome');-- AWSM111111-- Refined soundexselect fuzzy_rso…

fileio: Работа с файлами в SQLiteРасширение nalgeon/fileio добавляет в SQLite возможность читать и писать файлы прямо из SQL.fileio_write записывает данные в файл:select fileio_write('hello.txt', 'hello world');fileio_read читает содержимое файла:select fileio_read('hello.txt');-- hello worldfileio_scan читает файл построчно, не загружая целиком в память:select rowid, value from fileio_scan('lines.txt');-- 1,one-- 2,two-- 3,threeКроме того, есть fileio_append (дописывает данные в файл) и функции для работы с каталогами — fileio_mkdir (создает каталог) и fileio_ls (читает содержимое каталога).Как установить расширение

define: Пользовательские функции в SQLiteКак известно, в SQLite нет хранимых процедур.Предполагается, что вместо них программист реализует нужные функции в своем коде (например, на Python) и зарегистрирует их в SQLite (так называемые application-defined functions).Но можно добавлять новые функции и прямо из SQL, если установить расширение nalgeon/define:-- Суммирует числа от 1 до nselect define('sumn', ':n * (:n + 1) / 2');select sumn(5);-- 15Еще пример:-- Генерит случайное число от 1 до ndefine('randint', ':a + abs(random()) % (:b - :a + 1)');select randint(10, 99);-- 67Расширение также включает функцию eval — можно динамически выполнять SQL из строки:-- Создаем и заполняем таблицуselect e…

crypto: Хеши, кодирование и декодирование в SQLiteОткрываю новую серию заметок. В каждом посте буду рассказывать об одном полезном расширении SQLite.Начнем с nalgeon/crypto. Оно предоставляет функции для расчета хешей, а также кодирования и декодирования данных.Хеши:select crypto_blake3('abc');select crypto_md5('abc');select crypto_sha1('abc');select crypto_sha256('abc'));-- и другиеКодирование/декодирование:Base32:select crypto_encode('hello', 'base32');-- NBSWY3DPselect crypto_decode('NBSWY3DP', 'base32');-- helloBase64:select crypto_encode('hello', 'base64');select crypto_decode('aGVsbG8=', 'base64');Hex:select crypto_encode('hello', 'hex');select crypto_decode('68656c6c6f', 'hex');Еще п…

Исследовательский проект «Если быть точным» (платформа с открытыми данными и исследования по широкому набору тем), собрали практические гайды как готовить и визуализировать данные, где обобщили опыт за время своей работы.Хочется поддержать коллег. Для проекта это важно и поможет дальше сохранять открытые данные и делать социальные исследования.1) Как сделать запоминающиеся графики: 11 рекомендацийГайд для тех, кому нужно презентовать и объяснять данные.🔸Как выбрать подходящий тип графика🔸Плагины и инструменты для визуализации данных🔸Как отобразить на одном графике показатели разного масштаба2) Подготовка данных к работе: 5 лайфхаковПодойдет всем, кто работает с открытыми данными. Вы узнаете…

🤖 Агенты на базе LLM звучит как модный тренд, но за ним скрываются конкретные архитектурные решения, ограничения и инженерные компромиссы. Без их понимания агентные системы быстро превращаются в нестабильные и трудно поддерживаемые эксперименты.На открытом уроке вы разберёте, что на самом деле стоит за agentic-подходом и чем он отличается от привычных LLM-приложений с chains, RAG и tools. Мы подробно рассмотрим устройство агента: модель, инструменты, память, планирование и контроль выполнения, а также разберём архитектурные паттерны агентных систем.Вы увидите, как один и тот же агентный сценарий реализуется в разных фреймворках, сравните их подходы и ограничения, поймёте, где агентный подхо…

⚡️Пошаговый план: как получить оффер на аналитика в 2026 году?Хотите ворваться в аналитику, но боитесь, что не найдете работу? Страх уходит, если вы уверены в правильности своих действий.Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других. Это очень полезное событие для тех кто только зашел в аналитику и для тех, кто хочет зайти в ближайшее время. Особенно если вы не понимаете, какие навыки действительно важны или боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу. Кстати, на вебинаре также разберут: как стать ана…

86% продуктовых аналитиков head+ уровня измеряют успех в профессии по влиянию на выручку и метрики. Данные приводит Lamoda Tech по итогам исследования портрета специалистов лучших IT-компаний*. В нем собраны навыки, метрики и инструменты, ожидаемые работодателями.А чтобы вы могли изучить все актуальные требования, коллеги из Lamoda Tech дают возможность получить бесплатную карьерную консультацию.Как это сделать:1. До 12 февраля заполните форму — расскажите, где вы сейчас и куда хотите попасть, что вызывает сложности.2. До 19 февраля организаторы выберут 3 истории и свяжутся с авторами.3. HR-эксперт на индивидуальной консультации поможет составить персональный план развития.👉 Оставить заявку…

Эффективны ли ваши ETL-процессы? 👁Проверьте это с бесплатным чек-листом Без регулярного аудита ETL-пайплайны начинают деградировать: растут затраты, ломаются дашборды, а решения принимаются на битых данных. При этом на полноценный аудит часто не хватает времени.Эксперты Cloud․ru собрали чек-лист для простой и быстрой диагностики ETL-процессов. Внутри — опыт и лайфхаки в работе с данными. По чек-листу можно оценить надежность, масштабируемость, управляемость и безопасность вашей Data-инфраструктуры, а еще соответствие cloud native-подходу.Как это работает1️⃣Пройдите чек-лист2️⃣Подсчитайте баллы за реализованные практики3️⃣Определите уровень зрелости ETL-процессов4️⃣Получите персональные реко…

📊 Вышло новое исследование «СУБД Greenplum/ Arenadata DB в облаке–круг Громова 2025»В отчете собраны практические рекомендации, как наиболее эффективно развернуть аналитические СУБД Greenplum и Arenadata DB в облачной инфраструктуре российских провайдеров.Ключевые акценты исследования:➡️ готовность отечественных облачных провайдеров к развертыванию сложных, высоконагруженных программных сервисов,➡️ сравнение IaaS и PaaS-моделей для Greenplum/ADB,➡️ архитектурные рекомендации и типовые риски в среде виртуализации,➡️ анализ предложений ведущих провайдеров на основе реального проекта,➡️ требования к инфраструктуре для обеспечения производительности, безопасности и соответствия регуляторам.Иссл…

Почему Data Catalog есть, а пользы нет?Типовые ошибки внедрения и как их избежатьData Catalog задумывался как сердце управления данными — точка, где сходятся все источники, метаданные и отчеты. Но на практике он часто превращается в «витрину», куда никто не заходит: описания быстро устаревают, данные дублируются, а доверие к системе исчезает.📆 10 февраля в 11:00 (МСК) компания Lasmart проведет онлайн-вебинар, посвященным типовым ошибкам внедрения Data Catalog в компаниях.🗣️ Спикер: Павел Хамрин, руководитель направления AI в Lasmart. Более 10 лет опыта во внедрении аналитических решений: DWH, OLAP и BI-систем.❔ Что будет на вебинаре:— почему внедрение часто заканчивается пустым интерфейсом,…

Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026?Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов.Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном. Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍🟠На примерах из Dodo посмот…

Новогодние каникулы — когда можно без зазрения совести включить «Гарри Поттера», доесть салаты и позволить себе просто быть в режиме отдыха.И в этом режиме особенно хорошо заходят вещи, которые не требуют усилий, иногда между фильмом и очередной кружкой чая появляется желание сделать для себя что-то еще — не напряженное, но полезное, связанное с профессией и будущим.Data Holiday Box от karpovꓸcourses как раз для таких моментов: это записи вебинаров про аналитику, data и машинное обучение, где без спешки и лишней теории объясняют, как меняется рынок, какие инструменты и подходы уже сейчас влияют на работу аналитиков и что стоит держать в фокусе в ближайшие годы, чтобы вырасти в грейде и зарп…

Представьте себе коммуналку, в которой живут только аналитики. Как вы думаете, о чём там будут говорить?Если подумали исключительно про цифры, то зря 🙂 Потому что мы в Авито собрали в Телеграме комьюнити «Коммуналка аналитиков», чтобы посмотреть, что будет.Получилось очень даже интересно. Оказалось, аналитики с удовольствием пишут обо всём вокруг профессии:✍️ Рассказывают о рабочих буднях✍️ Хвастаются успехами и вспоминают фейлы✍️ Постят мемы✍️ Запускают опросы и собирают бинго✍️ Шутят✍️ Делятся лайфхаками✍️ Создают серьёзные посты про аналитику✍️ И-и-и обсуждают другие штуки, которые сложно классифицироватьПодписывайтесь на канал и читайте недушную аналитику 😉

⚡️Пошаговый план: как получить оффер на аналитика в 2026 году?Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других. Это очень полезное событие для тех кто только зашел в аналитику и для тех, кто хочет в нее зайти в ближайшее время. Особенно если вы не понимаете, какие навыки действительно важны или боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу. Кстати тут разберут и возрастной аспект: как стать аналитиком в 30/40/50 лет и т.д.На вебинаре будет:🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уро…

Аналитика данных с нуля: протестируй профессию за 3 дня - мини-курс в прямом эфиреНа этом бесплатном мини‑курсе вы освоите базу для старта в аналитике, а также поймете, насколько походит вам эта профессия.За три вечера пройдёте путь от «ничего не знаю» до первого реального аналитического кейса: поработаете с таблицами, SQL и Python, выполните практические задания и соберёте понятный отчёт по данным. Все три дня с вами в прямом эфире будет Денис Иванов, Senior Product Analyst с опытом более 5 лет в Тинькофф и других крупных компаниях, который запускал аналитические системы с нуляЧто будет на трёхдневном мини-курсе:🟠9 декабр: разберётесь, чем занимается аналитик и какие метрики помогают бизне…

🟢 Ищем системного аналитика, зарплата 250-300к по результатам собеседования!HR крупной IT-компании поделилась: «Мы уже полгода ищем сильного системного аналитика. Резюме приходят, но все «Ctrl+C | Ctrl+V» – UML, BPMN, работа с требованиями. А нужен человек, который понимает, как спроектировать интеграцию между 15 микросервисами так, чтобы система не рухнула. И ведь приходят не новички» Чувствуете, да? Рынок ищет одних специалистов, а резюме подают совсем другие. Пока аналитики изучают диаграммы Use Case, компании отчаянно ищут тех, кто разбирается в современной архитектуре. И готовы платить за это 200-300к.Но таких системных аналитиков единицы, и за ними сейчас охотятся так, как когда-то бе…

А ты знаешь, что Газпромбанк.Тех раз в год собирает всех бизнес-аналитиков на своей площадке для обмена опытом? 🚀Записывай в календарь - 08 декабря в 17:30 пройдет Business Analysis Day. Тема этого года — ИИ-помощники для бизнес-аналитика 🤖В программе:✔️ Панельная дискуссия «ИИ помощники для бизнес-аналитика: что уже работает» с экспертами Банка России, Сбербанка и Газпромбанк.Тех✔️ Disrupt-подходы: от «работы по шаблону» к адаптивной документации✔️ Живое Демо: как ИИ в Газпромбанк.Тех работает с качественными требованиями и формирует архитектуру самостоятельно✔️ Будущее профессии: как GenAI меняет рынок трудаГде и когда 🎤Москва, офис Газпромбанка: ул. Коровий Вал, 5, БЦ «Оазис»8 декабря в …

Бизнесу данные нужны как воздух 📊Без анализа данных сейчас не обходится ни одна крупная компания — будь то банк, ритейл или медицина. Поэтому аналитиков ищут повсюду.Есть рекомендация, курс «Аналитика данных с МФТИ» за 10 месяцев делает из вас универсального специалиста. Научитесь работать с Python, применять методы ИИ и управляться с базами данных. С таким набором навыков можете выбрать любое из трёх направлений:• Аналитика данных • Data Science • Инженерия данныхВ конце получите 2 диплома от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с резюме, портфолио и поиском работы.🎁 Предновогодний бонус: покупаете один курс в декабре — получаете шесть в подарок.Записывайтесь и прокачивайтесь в…

https://clickhouse.com/blog/clickhouse-kubernetes-operatorКликхаус выкатил K8S Operator. Это чтобы было изи раскатить клик в кубере.Да-да, давайте не будем базы данных держать в кубернетесе, только bare metal и весь остальной бубнеж.Большинству компаний будет достаточно и клика в кубере. (хотя, если честно, таким компаниям, наверное, рано в кубер)@ohmydataengineer

Если вы искали качественный туториал про то как использовать Claude Code лучше всего с лучшими настройками на данный момент, то вот, я прнс

https://www.youtube.com/watch?v=rmvDxxNubIgВ личку принесли еще один прекрасный, небольшой доклад про Context Engineering.Из забавного - почти ко всем советам, про которые говорится в докладе, дошел и стал применять самостоятельно, видимо я не настолько туп 😁@ohmydataengineer - канал "Труба данных" про всякое в мире работы с данным

Хотя про AI-агентов сейчас пишут буквально из каждого утюга, в этой статье мне особенно зацепился один момент — визуализация зависимости качества ответов LLM от длины контекста. Интуитивно мы все чувствуем, что «чем больше — тем лучше», но на практике кривая выглядит иначе: после определённого порога контекст начинает не помогать, а мешать. Сигнал тонет в шуме, модель теряет фокус, а качество решений деградирует. Забрал эту картинку себе в копилку как хорошее напоминание.Из этого логично вытекает важный тезис: формулировка задачи вторична, первична политика контекста. Не «как красиво спросить», а что именно и в каком объёме сейчас действительно нужно модели. Принцип «минимум, достаточный дл…

https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025Andrej Karpathy (ну тот, который был главнюком за AI в Tesla и не только) подвел отличные и оч лаконичные итоги года.Еще мне на прошлой неделе удалось посмотреть два интересных интервью и один докладик- Andrej Karpathy — “We’re summoning ghosts, not building animals” - https://www.youtube.com/watch?v=lXUZvyajciY- Ilya Sutskever – "We're moving from the age of scaling to the age of research"- https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs- Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) - https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQИ нет, это не х2 скорость, это он так в реальности говорит 😃@ohmydataengineer - канал "Труба данных" про всякое в мире …

Новые поглощения и покупки: IBM покупает Confluent (не путать с Confluence 😆, это которые Kafka)https://www.reuters.com/technology/ibm-nears-roughly-11-billion-deal-confluent-wsj-reports-2025-12-08/@ohmydataengineer

Показываем аудитории молодые open-source проекты. Мне не жалко, вдруг кому-то будет интересно.🔐 Postgresus - self-hosted инструмент для резервного копирования и мониторинга PostgreSQL базы данных🔥 Возможности:- создание бекапов по расписанию для PostgreSQL 13-18;- уведомления в Telegram, Slack, Discord, если бекап сломался или база недоступна;- хранение бекапов локально, в S3 или Google Drive;- health check базы данных раз в минуту;- Apache 2.0 лицензия (полностью открытый);Запуск через Docker:docker run -d --name postgresus -p 4005:4005 -v ./postgresus-data:/postgresus-data --restart unless-stopped rostislavdugin/postgresus:latest📌 GitHub

MiniO все.This project is currently under maintenance and is not accepting new changes. • The codebase is in a maintenance-only state • No new features, enhancements, or pull requests will be accepted • Critical security fixes may be evaluated on a case-by-case basis • Existing issues and pull requests will not be actively reviewed • Community support continues on a best-effort basis through Slackhttps://github.com/minio/minio@ohmydataengineer

https://bfcm.shopify.comУ Shopify в этом году на Βlack Friday было 45kk сообщений в Кафку в секунду...(скриншот, конечно, сегодняшний, а не пятничный, но сам вебсайт оч классный с техническими метриками)А сколько там пасхалок на этом сайте... 😃 (одна из них что он жрет гигабайт оперативки)@ohmydataengineer

Российские ETL решения....Я даж не знаю, смеяться или плакать..🙈Специально оставлю вам ссылку с картинки https://russianbi.ru/ - чтобы вы сами посмотрели на это.

https://github.com/toon-format/toonЕсли у вас есть какие-либо автоматизации с использованием LLM и вы в них кидаетесь данными, то вот тут ребята собрали небольшой оптимизатор структур, позволяющий экономить на токенах.@ohmydataengineer

https://topicpartition.io/blog/postgres-pubsub-queue-benchmarksПрекрасная статья о том, что момент, когда вам в большинстве случаев, перестанет хватать Posgres на самом деле очень и очень далек.И как Pub/Sub решение, и как Redis решение, и Data Lake решение. Циферки, метрики, замеры внутри, все как вы любите 😃P.S. Конечно же, никто не говорит о том, что Kafka надо заменять на Postgres. The claim isn’t that Postgres is functionally equivalent to any of these specialized systems. The claim is that it handles 80%+ of their use cases with 20% of the development effort.Но поздно, стервятники уже налетели...https://www.morling.dev/blog/you-dont-need-kafka-just-use-postgres-considered-harmful/@ohm…

IYKYK 😆@ohmydataengineer

https://clickhouse.com/blog/librechat-open-source-agentic-data-stackТут CH купил (поглотил, заполучил) еще ребят. Из забавного - opensource ребят 😂Вот этих https://www.librechat.ai@ohmydataengineer

На днях в open source выпустили распределённую файловую систему, которая рассчитана на эксабайты (тысячи петабайт).Сделали это чуваки из XTX, мощные трейдеры, которые известны двумя вещами: тем, что у них (по крайней мере недавно) был топ-3 кластер по количеству ГПУ, и тем, что их основатель, Александр Герко, так любит Лондон, что каждый год платит 500+ млн фунтов налогов на доходы как физическое лицо.Из интересного (они выделили 9 пунктов, но только 5 мне кажутся отличительными)Has no single point of failure in its metadata services.Is hardware agnostic and uses TCP/IP to communicate.Utilizes different types of storage (such as flash vs. hard disks) cost effectively.Exposes read/write acce…

📁 про культуру ведения тикетовпродолжаю рассказывать про внутрянку нашей команды, привлекая ваше внимание к активным вакансиям >_>> важный дисклеймер: это не я, это всё наш техлид Кирилл (я тут только документирую и выношу)думаю, все видели тикеты, прочитав которые, осталось непонятным что́ надо сделать; или задачи, где ты вроде сделал что было написано, но оказалось, что нужно было не то и не так ¯\_(ツ)_/¯ мы в команде стараемся придерживаться культуры ведения задач — попробую описать как я это вижу⌘⌘⌘начнём с того, что создать хороший тикет - это отдельная работа; чтобы понятно описать что надо сделать, надо как минимум представлять проблему и целевое решениеесть базовый паттерн, которого …

🦀 Clawdbot / Moltbot / OpenClaw там похоже намечается очередной качественный скачок аи-строения: австрийский программист написал автономного (?) ии-агента… и понеслосьформат горячих новостей не мой любимый жанр, но это залетело в моё инфополе с трёх разных сторон:+ Самат Галимов накидал ссылок для понимания контекстаhttps://t.me/ctodaily/1995+ Pragmatic Engineer выпустил интервью с авторомhttps://youtu.be/8lF7HmQ_RgY+ ребята из Шмит16 собрались вместе где-то на Бали и скупают все доступные мак-мини, чтобы устроить ферму из таких аи-агентов сам автор бота не случайный мамкин вайбкодер — он начинал ещё с веб-приложений в начале 2000-х и потом перешёл на приложения айос для первого айфона. пот…

data будни pinned «📢 ищем дата-коллег к себе в Яндекс Финтех → дата инженеры https://yandex.ru/jobs/vacancies/inzhener-dannih-v-finteh-36637 → дата-партнёры (они же системные аналитики двх) https://yandex.ru/jobs/vacancies/analitik-dwh-v-finteh-27815 это прям в нашу команду…»

✍️ о код-ревью у нас в команде в прод только через пулл-реквесты и каждый пулл-реквест должно посмотреть двое коллег. моя личная статистика за 2025 год показывает 430 проведённых код-ревью. сложились какие-то мысли по этому поводу, ниже пытаюсь собрать их…

📢 ищем дата-коллег к себе в Яндекс Финтех→ дата инженерыhttps://yandex.ru/jobs/vacancies/inzhener-dannih-v-finteh-36637→ дата-партнёры (они же системные аналитики двх)https://yandex.ru/jobs/vacancies/analitik-dwh-v-finteh-27815это прям в нашу команду, то есть будем работать вместе) наша команда свежая — начали строить наш двх осенью 2024; поэтому не успели пока обрасти легаси и техдолгами, зато смогли заработать репутацию и кредит доверия за свой первый полный год работы.хотим и дальше нести свет в массы, поэтому активно ищем новых коллегчто у нас есть интересного:→ есть полная документация — наши объекты не идут в прод без описания каждого атрибута→ на нанейминг полей и объектов — есть кон…

✍️ о код-ревью у нас в команде в прод только через пулл-реквесты и каждый пулл-реквест должно посмотреть двое коллег. моя личная статистика за 2025 год показывает 430 проведённых код-ревью. сложились какие-то мысли по этому поводу, ниже пытаюсь собрать их вместе.⌘ зачем вообще нужно код-ревью+ это вторая пара глаз с иным контекстом и уровнем погружения: автор и ревьюер смотрят на код в разных когнитивных режимах → ловятся разные ошибки+ передача знаний в рамках команды: «применяем вот такие паттерны, а вот так не делаем» → в среднем качестве кода постепенно улучшается+ барьер против энтропии и деградации кодовой базы: без должного присмотра любой проект постепенно превращается в трудно подд…

🤓 Martin Fowler в гостях Pragmatic Engineerhttps://youtu.be/CQmI4XKTa0UМартину уже за 60 лет, из которых он 40 с лишним считает себя инженером; когда опыт исчисляется десятками, то накапливается тот уровень насмотренности, когда можно сравнивать эпохи и видеть глобальные тенденции⌘⌘⌘по своему масштабу Мартин сравнивает нынешний скачок с переходом программистов с ассемблера на языки более высокого уровнясам Мартин не имеет ничего против вайбкодинга как такового (тут он понимает «вайбкодинга» именно как безоглядное принятие любого результата ллм-ки без глубокого осознания написанного), однако чётко ограничивает зону его возможностей: небольшие проекты, прототипы на выброс и т.д.главный недост…

🎧 Data Platform T-Bankпослушал подкаст с СТО платформы данных Т-Банкаhttps://t.me/book_cube/3766для понимания масштаба → 15К MAU пользователей платформы (при условных 18К всех сотрудниках инхаус — это довольно большое проникновение)→ всю платформу поддерживает ~230 человек→ сторадж — около 15–20 петабайт;→ компьют — порядка 100К ядер→ внутри ~20 тысяч объектов основная аналитическая СУБД — Greenplum: около 10 кластеров от 30 до 72 нод в каждомпроблемы с текущей архитектурой⌘ Greenplum имеет ограничение на количество параллельных запросов, которые он может обработать эффективно; считается, что это около ста запросов.⌘ система требует постоянного мониторинга и ручного управления распределение…

а освежить в голове результаты опроса 2024 можно тутhttps://newhr.org/data/research-analysts-2024

NewHR в очередной — уже шестой! — раз проводит опрос про работу аналитиковя бы тоже прошёл, но я, к сожалению, я не аналитикесли тоже любите читать результаты таких исследований, можно инвестировать 20 минут в опросновый опрос за 2025 год тут

🐤 джуны, LLM и Shopifyв интернетах есть тезис, что с внедрением LLM джуны будут не нужны: мол, llm-агент сам как крайне усердный и очень производительный джун → и тогда со временем всю базовую джуновскую работу будут делать llm-агенты⌘⌘⌘противоположный тезис высказывает Farhan Thawar, Head of Engineering в Shopify (всё время читаю как Spotify, приходится себя одёргивать и перепроверять)Shopify среди меня известен своим мега-крутым фаундером — Tobias Lütke; слушал его в Lenny's Podcast — создаёт впечатление очень здравого и продвинутого человекакроме того, про него неоднократно упоминал Lex Fridman, что даёт ещё сколько-то очков этому джентельмену и культуре в его компании⌘⌘⌘ещё добавляет ве…

Как Yandex Go с помощью аналитической платформы Atlas превращает карты в источник инсайтов и быстрой аналитики, читайте в статье на Хабре

What if building a custom AI model for your business was as simple as giving feedback—no massive labeled datasets required? In this episode, we sit down with Travis Addair, CTO and Co-Founder of Predibase, creators of the first reinforcement fine-tuning platform, to explore the future of specialized AI. Discover how reinforcement fine-tuning is revolutionizing model customization, enabling you to start fast, adapt to your unique data, and keep improving through human feedback. Whether you’re ...

In this episode, Pallavi Koppol, Research Scientist at Databricks, explores the importance of domain-specific intelligence in large language models (LLMs). She discusses how enterprises need models tailored to their unique jargon, data, and tasks rather than relying solely on general benchmarks. Highlights include: - Why benchmarking LLMs for domain-specific tasks is critical for enterprise AI. - An introduction to the Databricks Intelligence Benchmarking Suite (DIBS). - Evaluating models on...

OpenAI, Anthropic, Google, Meta и другие игроки на рынке искусственного интеллекта каждый год делают ставку на увеличение своих моделей и закупают сотни тысяч графических процессоров, которые производит компания NVIDIA. Как NVIDIA стала главным поставщиком железа для целой индустрии и почему никто пока не смог ее догнать? Разбираемся вместе с бывшим ведущим архитектором AI-решений в NVIDIA Денисом Тимониным.Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjdwsuEP 12+Подключай Яндекс 360 по ссылке https://360.yandex.ru/business/Другие эпизоды подкаста про производство процессоров:Выпуск с инженером из Intel https://pc.st/e/2fNCK2Yhh-TВыпуск про литографию с инженеркой из ASML https://pc.st/e/4…

Михаил Ягудин — математик, соосновавший группу самых точных форкастеров в мире. Вместе с коллегами Миша предсказывает выборы, войны, пандемии и другие события, способные повлиять на жизни миллионов людей. Самат расспросил Мишу, как устроена работа суперфоркастеров, помогают ли предсказательные навыки в личных целях и какие прогнозы эксперты делают по искусственному интеллекту. Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjcr9Pfd 12+Подключай Яндекс 360 по ссылке https://360.yandex.ru/business/Группа «Самоцветы» https://samotsvety.org/Рассылка Нуньо Семпере https://blog.sentinel-team.org/Потренировать предсказания https://sage-future.org/Репорт AI 2027 от сооснователя Самоцветов https://ai…

Возможно, вы помните фразу: «Всё, что попало в интернет, остаётся там навсегда». Оказывается, это не совсем правда. Мы уже потеряли огромную часть интернета и культурного наследия. Почему что-то может пропасть из сети? Как архивируются данные? И кто решает, что нужно сохранить, а что нет? Самат Галимов говорит с исследовательницей интернета Полиной Колозариди и кинокритиком Сергеем Сычёвым.Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjdhbXiw 12+Подключай Яндекс 360 по ссылке https://360.yandex.ru/business/Чёрная Пятница в Либо/Либо с 24 ноября по 1 декабря!Подписка «Либо/Либо+ Telegram» в телеграме со скидкой https://cutt.ly/zap25bfeptg Подписка «Либо/Либо+ Apple Podcasts» со скидкой http…

Калифорнийская компания Waymo делает сервис роботакси в разных городах США. Мы позвали инженера оттуда, чтобы разобраться, как научить машину принимать решения и подготовить ее к непредсказуемости на дорогах. В этом эпизоде обсуждаем, как миллиарды миль тестовых заездов, сложные симуляции и каскадеры приближают нас к автономному вождению.Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjdhbXiw 12+Подключай Яндекс 360 по ссылке https://360.yandex.ru/business/Слушайте бонусные эпизоды «Запуск++», а еще другие бонусы студии «Либо/Либо» по подписке ЛибоЛибо+ в Apple Podcasts https://cutt.ly/zap0225epap и в закрытом телеграм-канале Либо/Либо https://cutt.ly/zap0225eptg Подписаться только на «Запус…

Без гаджетов и интернета невозможно представить современную жизнь. Но как ими пользуются люди с нарушениями зрения, слуха или, например, моторики? Можно ли спроектировать систему, которая подойдет всем? О чем надо подумать разработчикам, чтобы не отрезать часть пользователей от цифрового мира? Вместе с Валерией Курмак обсуждаем, как делать технологии доступными.Видео программиста с ДЦП Вани Бакаидова https://t.me/bakaidov/1296Канал Яндекса @yandex_inclusionКанал Леры @neiskluchenieРеклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjeMi1Aw 12+Подключай Яндекс 360 по ссылке https://360.yandex.ru/business/Слушайте бонусные эпизоды «Запуск++», а еще другие бонусы студии «Либо/Либо» по подписке Либо…

Прямо сейчас корпорации вкладывают сотни миллиардов долларов в развитие искусственного интеллекта, государства договариваются о сотрудничествах, а профессионалы боятся, что их заменят. Совершенно точно происходит что-то большое, но не каждый понимает, как это влияет конкретно на его жизнь. В этом выпуске Самат Галимов разбирается, чем искусственный интеллект полезен в повседневной жизни, как его внедрить и стоит ли это делать. Гость выпуска — Денис Ширяев — один из самых активных пользователей ChatGPT в мире.Как настроить ChatGPT? Инструкция от Дениса: https://github.com/DenisSergeevitch/chatgpt-custom-instructionsРекомендации телеграм-каналов про ИИ от Дениса:Denis Sexy IT https://t.me/den…

С развитием нейросетей роботы стали умнеть в разы быстрее. Если раньше их действия нужно было чётко программировать, то сейчас они умеют самостоятельно складывать вещи после стирки, прокладывать лучшие маршруты до нужных объектов, точно определять вес и форму предмета, который нужно взять, и аккуратно его подхватывать. Какую проблему робототехники смог решить искусственный интеллект? Кто совершает главные прорывы на рынке? И как новые роботы могут повлиять на наш быт, работу, перемещение и даже здоровье? Говорим с Сергеем Никулиным из венчурного фонда Grishin Robotics.Кого читать в LinkedIn, если следишь за робототехникой? Рекомендации Сергея:https://www.linkedin.com/company/grishinrobotics…

До сих пор не разобрались в крипте? Возможно, этот эпизод для вас. Уже несколько лет покупать, продавать и обменивать крипту можно прямо в Телеграме. Официальный криптокошелек Wallet обещает, что совершать транзакции в нем так же просто, как отправлять сообщения. Больше никаких бирж и непонятных терминов? Можно ли перевести деньги маме? Кто над этим работает? А что с безопасностью? Отвечает на вопросы руководитель core-команды Кошелька Алексей Шерченков.Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjdvtLoh 12+Специальная акция с 13 октября по 3 ноября – скидка на три месяца для тарифов «Основной» и «Минимальный» – 20%. Подключай Яндекс 360 по ссылке https://360.yandex.ru/business/tariffСлу…

Психотерапия доступна не всем, а вопросы, с которыми хочется разобраться, есть почти у каждого. Можно ли решить свои трудности с машиной и не идти к психотерапевту? В чем целебность терапии и можно ли тут обойтись без живого человека? Как поставить ИИ на службу терапевтам? В этом эпизоде Самат пытается разобраться, как ИИ проникает в терапию и что это меняет для клиентов и специалистов, а помогает ему в этом психотерапевтка Катя Кронгауз.Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjepJgX9 12+Подключай Яндекс360 и работай с командой без проблем https://360.yandex.ru/business/tariffНаписать Кате в телеграме: @ekronhausРекомендация от Кати: Psychoanalytic Perspectives on Migration and Exile…

У Аны есть блог с 260 тысячами подписчиков. В нём — красивая жизнь на берегу Адриатического моря, завтраки и ужины в дорогих ресторанах, постоянные путешествия. Ещё один факт об Ане: её на самом деле не существует. Ану сгенерировал искусственный интеллект. Как создают ИИ-персонажей? Кто пользуется этой технологией и как на ней можно заработать? Как отличить профиль настоящего человека от сгенерированного нейросетью? Самат Галимов говорит со специалистом по искусственному интеллекту Артёмом Родичевым. Реклама. Рекламодатель ООО "Яндекс". erid: 2SDnjepJgX9 12+Специальная акция с 13 октября по 3 ноября – скидка на три месяца для тарифов «Основной» и «Минимальный» – 20%. Подключай Яндекс 360 по…

Недавно мы закончили уже 12-й сезон «Запуска завтра», и, как обычно, хотим узнать, что вы думаете о нем и о подкасте в целом — что вам нравится, что не нравится и какие эпизоды вы бы хотели услышать в новом сезоне. Мы сделали небольшой опрос и просим вас его пройти, это займет 5-7 минут и поможет сделать подкаст еще лучше. Проходите опрос по ссылке: https://form.typeform.com/to/ACkYIF0TСпасибо вам и до встречи в новом сезоне!

Частные ракеты, выводящие в космос тысячи спутников, многоразовые корабли, журналисты и звезды голливуда на орбите Земли… Космическая индустрия последние десятилетия развивается так стремительно, что не за всеми ее прорывами успеваешь следить. Многие из этих достижений стали возможны благодаря частным компаниям, ворвавшимся в космическое пространство. В эпизоде разбираемся, как в космос пришло стартап-мышление и к чему это приводит.Реклама. АО «СЕЛЕКТЕЛ» ИНН 7810962785,Selectel — база для развития любого современного бизнеса. Создавайте и масштабируйте проекты на IT-инфраструктуре Selectel: https://slc.tl/rolvv?erid=2SDnjf2MjAd ***Разработка сайтов и мобильных приложений от Самата: https://…

Железная рука, собирающая новое авто на конвейере; андроид, сортирующий коробки на складе; дружелюбный экран для общения и даже секс-кукла под управлением ChatGPT — все это достижения робототехники. Когда-то роботы были железными, неповоротливыми и подчинялись алгоритмам. Сегодня мы хотим сделать их гибкими, мягкими и эмпатичными. В этом выпуске наблюдаем, как эволюционировали роботы — от игрушек-автоматонов 18 века до умных машин на пути к координации, ощущениям, выражению эмоций и другим человеческим качествам. ***Реклама. АО «СЕЛЕКТЕЛ» ИНН 7810962785,Кейс с RPA-платформой и с тысячами одновременно работающих голосовых роботов: https://slc.tl/0c7d0 Selectel — база для развития любого совр…

Умение играть в шахматы, доказывать теоремы, видеть образы на картинах и самим их создавать, писать тексты и общаться на естественном языке - долгое время мы считали, что так умеет только человек благодаря интеллекту. Однако, сегодня нейросети и языковые модели тоже умеют все это, но о разумности машин речи по-прежнему не идет. Тогда что такое искусственный интеллект, если не набор умений, похожих на человеческие? В этом выпуске разбираемся, как инженеры и философы больше века пытаются создать мыслящую машину и каждый раз добиваются лишь имитации разума.***Реклама. АО «СЕЛЕКТЕЛ» ИНН 7810962785,Selectel — база для развития любого современного бизнеса. Создавайте и масштабируйте проекты на IT…

В начале прошлого века электроавтомобили конкурировали с бензиновыми на равных, но затем почти сошли со сцены. Все из-за врожденных проблем электродвигателя, над которыми инженеры бьются больше столетия. В этом выпуске разбираемся, какой путь прошли электроавто, как это связано с прогрессом технологии аккумуляторов, какую революцию совершила корпорация Tesla и почему даже ей не удалось посадить нас всех на электрические автомобили.***Реклама. АО «СЕЛЕКТЕЛ» ИНН 7810962785,Selectel — база для развития любого современного бизнеса. Создавайте и масштабируйте проекты на IT-инфраструктуре Selectel: https://slc.tl/y9vpu?erid=2SDnjeZjvkd***Слушайте бонусные эпизоды «Запуска завтра» и других подкаст…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Новости выпуска: убивают ли Python инкрементальные улучшения

релиз Pandas 3.0 недавние тренды Django Security Team в CPython и psutils избавились от busy-polling при работе с subprocess PyPI в 2025 году

PEP 822 — d-string или новый синтаксис для многострочных строковых литералов без лишних отступов Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.r…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: тайп-чекер ty от Astral — https://astral.sh/blog/ty

ежегодный топ Python-библиотек — https://tryolabs.com/blog/top-python-...

Microsoft зарелизила mssql-python 1.0.0 — https://techcommunity.microsoft.com/b...

Deprecations via warnings don’t work for Python libraries — https://sethmlarson.dev/deprecations-...

30 things I’ve learned from 30 years as a Python freelancer — https://lerner.co.il/2025/12/08/30-th...

Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegr…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Блог Коли Хитрова — https://t.me/nkhitrov_blog

Канал Никиты Соболева — https://t.me/opensource_findings Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf Курс «Основы Python»…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf Курс «Основы Python» от Learn Python — это отличный старт для новичков в программировании. За несколько уроков вы освоите ба…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Эфир с Дмитрием про карьеру — https://t.me/geekfactor_devs/16

Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf Курс «Основы Python» от Learn Python — это отличный старт для новичков в программировании. За несколько уроков вы освоите ба…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf Курс «Основы Python» от Learn Python — это отличный старт для новичков в программировании. За несколько уроков вы освоите ба…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: Full Python support in Wasmer Edge (Beta)

Unlocking Performance in Python's Free-Threaded Future: GC Optimizations Scaling asyncio on Free-Threaded Python Pydantic Ai 1.0 released

PEP 806 – Mixed sync/async context managers with precise async marking Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https:/…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF

В этом выпуске отвечаем на вопросы зрителей вместе с Никитой Соболевым и задаем свои Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python

Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

Курс «Основы Python» от Learn Python — …

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: документальный фильм о Python;

StackOverflow Developer Survey;

Python Developer Survey;

Чего ждать от Django 6?;

Astral запускают первый коммерческий продукт. Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал M…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: 20 лет Django;

Python 3.14 rc1;

Reflections on 2 years of CPython’s JIT Compiler: The good, the bad, the ugly;

PEP 792 – Project status markers in the simple index;

PyPi и inbox.ru. Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/ch…

Чтобы углубить знания в Python записывайтесь на продвинутый курс Learn Python — https://clck.ru/3MxaHi Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

Курс «Практики программирования» от Learn Python поможет углубить знания и прокачать написание кода. Подробности: https://clck.ru/3MxaHi

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuSmw Новости выпуска: State of Free Threading Python (FTP) — https://pyfound.blogspot.com/2025/06/python-language-summit-2025-state-of-free-threaded-python.html Проблемы честной Concurrency — https://pyfound.blogspot.com/2025/06/python-language-summit-2025-fearless-concurrency.html Как дела у Python на мобилке — https://pyfound.blogspot.com/2025/06/python-language-summit-2025-python-on-mobile.html Python can run Mojo now — https://koaning.io/posts/giving-mojo-a-spin/

Заменит ли AI джунов? — https://blog.adarshd.dev/posts/pycon-us-ai-and-future-of-programming/ …

Про СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности) сегодня говорят много и громко. В соцсетях он превращается то в универсальное объяснение всех проблем, то в модный ярлык, то в повод для шуток. Поэтому в этом выпуске мы решили поговорить о СДВГ с консультантом по корпоративному ментальному здоровью Натальей Кисельниковой, которая плотно работает с этим и рассматривает через науку и свой опыт, а не призму трендов. Обсудили, что вообще считается СДВГ сегодня, как выглядит корректная диагностика и каким образом работать с поставленным диагнозом. Отдельно порассуждали о том, почему в IT-сфере много людей с СДВГ и как этот синдром может быть одновременно преимуществом и серьезным вызовом дл…

Этот выпуск – луч надежды для отчаявшихся геймеров, смирившихся, что все видеокарты сметут ИИ-корпорации. Говорим про чипы, на которых обучение и инференс работают кратно быстрее, чем на GPU. В чем секрет, и чего ожидать в будущем – обсуждаем с Зигфридом Звездиным из Cerebras! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Егор Толстой Полезные ссылки: Telegram гостя

https://t.me/ziggerzz LinkedIn гостя

https://www.linkedin.com/in/zigfrid/

Программируемый текстовый редактор для программирования — от программистов. Звучит как утопия? Нет, это Emacs!

Инструменту уже больше 40 лет, но он отказывается умирать. Более того, некоторые разработчики переезжают на него с современных IDE. Чтобы разобраться в этой магии, мы позвали Дмитрия Бушенко — ветерана разработки и знатока Emacs.

Разобрали архитектуру и то, как она обеспечивает невероятную расширяемость Emacs, почему этот редактор иногда называют операционной системой (без нормального текстового редактора), узнали, почему гость бросил Vim ради Emacs, и поразмышляли, есть ли смысл страдать с конфигами в эпоху AI и VS Code.

Выпуск для тех, кто хочет понять философию true-инженерии и …

В 2026 году профессия блогера становится всё популярнее. Число авторов и создателей контента в соцсетях продолжает расти, форматов становится больше, а бренды всё активнее вкладываются в инфлюенсер-маркетинг. Мы уже говорили про личный бренд разработчика, про техноблогинг, про YouTube, про то, как писать хорошие тексты — настало время свести всё в единый фреймворк! Вместе с Павлом Комаровским, автором канала @RationalAnswer (106k подписчиков в Telegram), мы прошлись по всем аспектам блогинга: зачем им заниматься, как выбрать площадку и формат, как продвигаться, как делать классный контент и какие есть способы на этом всём заработать. Перед вами — системный, структурированный и очень весёлый…

Средний программист за всю свою карьеру трогает клавиатуру около 40 тысяч часов. Задумайтесь, в мире очень мало вещей, с которыми вы взаимодействуете настолько часто и тесно. Если вы готовы вложить свое время в то, чтобы сделать эти тысячи часов приятнее, здоровье – лучше, а продуктивность – выше, то обязательно слушайте этот выпуск! Вместе с Дмитрием Ковалевым мы разбираемся во всех видах кастомных клавиатур, их железных и программных составляющих и алгоритме выбора идеального гаджета именно для вас. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/po…

Это запись нашего новогоднего стрима 🎄 Подводить итоги года вместе – уже добрая традиция Подлодки. В этом выпуске ведущие вспоминают самые яркие моменты прошедшего года, делятся неожиданными подробностями личной жизни, советуют полезные книги и курсы, а ещё честно рефлексируют, что получилось, а что нет. Но не всё так просто: весь выпуск проходит в игровой форме, где по итогам определится Любимый ведущий года 👀🏆

В финале тёплые поздравления и немного новогоднего настроения для каждого, кто был с нами в этом году. Спасибо, что провели этот год вместе с Подлодкой. С наступающим Новым годом и до встречи в 2025! ❤️ Партнёр команды Podlodka — наши давние друзья @AvitoTech. Это команда с крутыми …

Почему софт в автомобиле, который стоит миллионы, часто уступает по качеству и скорости телефону за 50 тысяч и как на это влияет война экосистем? Погружаемся в анатомию современного автомобильного софта вместе с Денисом Неклюдовым — тимлидом команды Android Automotive OS в Google. В выпуске разбираемся, почему автопроизводители вроде General Motors объявляют войну Apple CarPlay; заглядываем ПОД КАПОТ и обнаруживаем, что в машине часто работает не одна, а сразу две операционки; эмпатируем разработчикам приложений под авто, которые страдают из-за большой фрагментации и жестких гайдлайнов по безопасности. И, конечно, говорим о будущем: как AI и LLM превратят машину в "третье жилое пространство…

Онбординг часто воспринимают как набор экранов в начале продукта, хотя на самом деле это один из самых сильных продуктовых инструментов, который напрямую влияет на активацию, удержание и LTV. В этом выпуске разбираем, зачем нужен онбординг, как он работает в B2C и B2B, почему интерактив почти всегда выигрывает у статичных экранов, как персонализация и локализация меняют конверсию, и почему хороший онбординг не спасёт плохой продукт, но плохой способен испортить даже отличный. Говорим про реальные кейсы, метрики, A/B-тесты, friction, empty states и ошибки, которые команды продолжают повторять. Партнёр команды Podlodka — наши давние друзья @AvitoTech. Это команда с крутыми процессами, культур…

Уже понятно, что будущее ИИ не в умении правильно отвечать на пользовательские хитрые вопросы, а в способности автономно решать многоступенчатые и сложные задачи. Вместе с Семёном Карасиком из Nebius в этом выпуске мы выясняем, что отличает агента от обычного ChatGPT, и как сделать своего цифрового джуна! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова

Что такое рынки предсказаний, и почему они удивительно точно предсказывают будущее? Обсуждаем, как работает механизм вероятностной цены, зачем рынкам нужны реальные деньги, как они справляются (или не справляются) с инсайдерской торговлей и манипуляциями. В гости к нам пришел Никита Поваров, который сейчас руководит командой аналитики в JetBrains и почти два года развивает корпоративный рынок предсказаний внутри компании. Так что не обошли стороной феномен корпоративных рынков предсказаний и разобрались, можно ли использовать их как инструмент для A/B-тестов и сколько участников нужно для хорошего прогноза. Обратите внимание на секцию полезных ссылок. Сегодняшний гость приложил внушительный…

Продолжаем погружение с Владиславом Танковым! С устройством LLM мы уже разобрались, а теперь пора разобраться, гонять ли инференс локально или в облаке, какие модели брать, и во что можно упереться при масштабировании своего сервиса на LLM! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Андрей Смирнов

Казалось бы, для AI вычислений нужно просто очень-очень много GPU. Почему же тогда техногиганты, обладая почти безграничными ресурсами, не строят эту инфраструктуру сами, а платят миллиарды долларов новым, молодым компаниям? Чтобы разобраться в этом, мы позвали Александра Патрушева, Head of Product в Nebius — том самом неоклауде, который недавно заключил сделку с Microsoft почти на $20 миллиардов. В выпуске разбираемся, в чем фундаментальное отличие AI-облаков от классических, что из себя представляет карта рынка сегодня, как устроена экономика неоклаудов и что у них под капотом: какие есть особенности устройства сети, хранения данных и эксплуатации всего этого добра. Партнёр команды Podlod…

Все говорят о доказательной медицине, но мало кто может объяснить, что это вообще такое. Чем «доказательная» отличается от «научной» и «традиционной», и зачем проверять то, что «и так работает»? В этом выпуске разбираемся в том, как устроены клинические исследования: чем причинно-следственная связь отличается от корреляции, что такое клинически значимый эффект, почему «кому-то помогло» ещё не является весомым доказательством, и почему даже хорошие исследования иногда дают противоположные результаты. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podl…

В этом выпуске обсуждаем криптофинансы: зачем вообще нужен блокчейн в мире, где уже всё работает через банки и SWIFT, как устроены кастодиальные и некастодиальные кошельки, и почему крипта — это не только про спекуляции. Говорим о том, как бизнесу защититься от потери ключей, на чём зарабатывают DeFi-протоколы, чем обеспечиваются токены и почему ставки по вкладам в крипте так далеки от привычных фиатных. В гостях Александр Тоболь, технический директор Кошелька в Telegram и бывший CTO VK. Александр рассказал, как устроены криптосервисы изнутри, что происходит с ликвидностью на биржах и почему, даже если у тебя есть все технические знания, поднимать собственного валидатора чаще всего не стоит…

Александр Ерин создатель Linked Helper. Теорема, о которой Александр говорит в выпуске: https://drive.google.com/file/d/1ZwgEAEh319Jz3ea5uCfgRbU0z_dkskNh/view?pli=1 Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Василий Королишин стажировался в Южной Корее и США, а сейчас входит в ряд международных ассоциаций врачей (NASS, EANS и RASS). Он является автором 20+ научных публикаций. За 15 лет практики он помог более 10 000 пациентам. Мы поговорили про то, как поддерживать здоровье спины, если вы работаете сидя. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Дмитрий Волков старший исследователь в Palisade Research. Он занимается изучением рисков, связанных с искусственным интеллектом. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Максим Мусин основатель и СЕО частной лаборатории Rebels AI. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Артем Москалев исследователь, занимающийся применением искусственного интеллекта для фармакологических разработок. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Игорь Лабутин — специалист по машинному обучению, учёный, музыкант и продюсер. На фестивале Edinburgh Fringe с 11 по 16 августа 2025 пройдёт премьера его иммерсивного мюзикла AI: Save Our Souls. Сайт мьюзикла: aisaveoursouls.com Даты: 11–16 августа Место: Lime Studio at Greenside @ George Street Время: 19:45 (45 минут, без перерыва) Билеты: £12 / £9 https://www.edfringe.com/tickets/whats-on/ai-save-our-souls Instagram проекта: https://www.instagram.com/aisaveoursouls/ Indiegogo проекта h...

Илья Смоленский — нейробиолог, постдок унивеситета Базеля. Илья ведёт телеграм канал Молекулярная психиатрия и подкаст Эффект наблюдателя. Книги, которые нам посоветовал Илья: Felice Jacka. Brain Changer Georgia Ede. Change Your Diet, Change Your Mind Jonh Cryan, Ted Dinan. Psychobiotic Revolution Джулия Эндерс. Очаровательный кишечник. Как самый могущественный орган управляет нами Netflix - Hack Your Health. The Secrets of Your Gut Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd ...

Юрий Машенцев первый партнер сети кофеен «Дринкит» и создатель футбольного клуб для адаптивных детей «Юнити». Основная цель клуба — дать возможность детям с синдромом Дауна через спорт проживать яркие эмоции — азарт, злость, радость от побед. Канал клуба в Юнити в телеграм: t.me/legionchance. Канал Юрия: t.me/billoncoffee. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Антон Маскелиаде музыкант, основатель школы, автор книги "Твой первый трек" и карточек для музыканов "Твой второй трек". Школа https://maskeliade.school/ Книга https://maskeliade.school/book Карточки https://maskeliade.school/cards Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Борис Тарасов занимается промышленным дизайном в avride. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Topics include django-bolt: Faster than FastAPI, but with Django ORM, Django Admin, and Django packages, pyleak, , and Datastar.

Topics include GreyNoise IP Check, tprof: a targeting profiler, and TOAD is out.

Topics include , PSF Lands a $1.5 million sponsorship from Anthropic, How uv got so fast, and PyView Web Framework.

Topics include port-killer, How we made Python's packaging library 3x faster, and.

Topics include ty: An extremely fast Python type checker and LSP, Python Supply Chain Security Made Easy, typing_extensions, and MI6 chief: We'll be as fluent in Python as we are in Russian.

Topics include Has the cost of building software just dropped 90%?, , How FOSS Won and Why It Matters, and.

Topics include , docs, PyAtlas: interactive map of the top 10,000 Python packages on PyPI., and Buckaroo.

Topics include PEP 798: Unpacking in Comprehensions, Pandas 3.0.0rc0, typos, and.

Topics include Advent of Code, Django 6 is coming, Advanced, Overlooked Python Typing, and codespell.

Topics include PEP 814 – Add frozendict built-in type, Material for MkDocs Zensical, Tach, and.

Topics include , aiosqlitepool, deptry, and browsr.

Topics include httptap, 10 Smart Performance Hacks For Faster Python Code, FastRTC, and Explore Python dependencies with `pipdeptree` and `uv pip tree`

Topics include The PSF has withdrawn a $1.5 million proposal to US government grant program, A Binary Serializer for Pydantic Models, T-strings: Python's Fifth String Formatting Technique?, and Cronboard.

Topics include Cyclopts: A CLI library, The future of Python web services looks GIL-free, Free-threaded GC, and Polite lazy imports for Python package maintainers.

AI-assisted programming has moved far beyond autocomplete. Large language models are now capable of editing entire codebases, coordinating long-running tasks, and collaborating across multiple systems. As these capabilities mature, the core challenge in software development is shifting away from writing code and toward orchestrating work, managing context, and maintaining shared understanding across fleets of agents.

The post Gas Town, Beads, and the Rise of Agentic Development with Steve Yegge appeared first on Software Engineering Daily.

Python 3.14 is here and continues Python’s evolution toward greater performance, scalability, and usability. The new release formally supports free-threaded, no-GIL mode, introduces template string literals, and implements deferred evaluation of type annotations. It also includes new debugging and profiling tools, along with many other features. Łukasz Langa is the CPython Developer in Residence at

The post Python 3.14 with Łukasz Langa appeared first on Software Engineering Daily.

Engineering teams often build microservices as their systems grow, but over time this can lead to a fragmented ecosystem with scattered data access patterns, duplicated business logic, and an uneven developer experience. A unified data graph with a consistent execution layer helps address these challenges by centralizing schema, simplifying how teams compose functionality, and reducing

The post Airbnb’s Open-Source GraphQL Framework with Adam Miskiewicz appeared first on Software Engineering Daily.

SED News is a monthly podcast from Software Engineering Daily where hosts Gregor Vand and Sean Falconer unpack the biggest stories shaping software engineering, Silicon Valley, and the broader tech industry. In this episode, they cover Starlink’s rapid rollout of free, high-speed in-flight internet, Tesla’s move to deprecate Autopilot in favor of full self-driving, and

The post SED News: Apple Bets on Gemini, Google’s AI Advantage, and the Talent Arms Race appeared first on Software Engineering Daily.

AI coding agents are rapidly reshaping how software is built, reviewed, and maintained. As large language model capabilities continue to increase, the bottleneck in software development is shifting away from code generation toward planning, review, deployment, and coordination. This shift is driving a new class of agentic systems that operate inside constrained environments, reason over

The post OpenAI and Codex with Thibault Sottiaux and Ed Bayes appeared first on Software Engineering Daily.

Engineering teams around the world are building AI-focused applications or integrating AI features into existing products. The AI development ecosystem is maturing, which is accelerating how quickly these applications can be prototyped. However, taking AI applications to production remains a notoriously complex process. Modern AI stacks demand LLMs, embeddings, vector search, observability, new caching layers,

The post Production-Grade AI Systems with Fred Roma appeared first on Software Engineering Daily.

Package management sits at the foundation of modern software development, quietly powering nearly every software project in the world. Tools like npm and Yarn have long been the core of the JavaScript ecosystem, enabling developers to install, update, and share code with ease. But as projects grow larger and the ecosystem more complex, this older

The post Next-Gen JavaScript Package Management with Ruy Adorno and Darcy Clarke appeared first on Software Engineering Daily.

WebAssembly, or WASM, has grown from a low-level compilation target for C and C++ into one of the most influential technologies in modern computing. It now powers browser applications, edge compute platforms, embedded systems, and a growing ecosystem of languages targeting a portable and secure execution model. Andreas Rossberg is a programming languages researcher and

The post WebAssembly 3.0 with Andreas Rossberg appeared first on Software Engineering Daily.

Surveillance technology is advancing faster than the laws meant to govern it. Across the United States, police departments are deploying automated license plate readers, facial recognition tools, and predictive systems that quietly log the daily movements of millions of people. These tools promise efficiency and safety, but critics argue that they represent a form of

The post America Under Surveillance with Michael Soyfer appeared first on Software Engineering Daily.

Modern software development is evolving rapidly. New tools, processes, and AI-powered systems are reshaping how teams collaborate and how engineers find satisfaction in their craft. At the same time, developer experience has become a critical function for helping organizations balance agility, security, and scale while maintaining the creativity and flow that make top tier engineering

The post Developer Experience at Capital One with Catherine McGarvey appeared first on Software Engineering Daily.

Modern software development is more complex than ever. Teams work across different operating systems, chip architectures, and cloud environments, each with its own dependency quirks and version mismatches. Ensuring that code runs reproducibly across these environments has become a major challenge that’s made even harder by growing concerns around software supply chain security. Nix is

The post Flox, Nix, and Reproducible Software Systems with Michael Stahnke appeared first on Software Engineering Daily.

Visual Studio Code has become one of the most influential tools in modern software development. The open-source code editor has evolved into a platform used by millions of developers around the world, and it has reshaped expectations for what a modern development environment can be through its intuitive UX, rich extension marketplace, and deep integration

The post VS Code and Agentic Development with Kai Maetzel appeared first on Software Engineering Daily.

Blender Studio is the creative arm of the Blender Foundation and it’s dedicated to producing films, games, and other projects that showcase the full potential of Blender. The studio functions as both an art and technology lab and pushes the boundaries of 3D animation through open productions. All of their assets, production files, and workflows

The post Blender and Godot in Game Development with Simon Thommes appeared first on Software Engineering Daily.

JavaScript has grown far beyond the browser. It now powers millions of backend systems, APIs, and cloud services through Node.js, which is one of the most widely deployed runtimes on the planet. Keeping such a critical piece of infrastructure fast, secure, and stable is a massive engineering challenge, and the work behind it is often

The post Node.js in 2026 with Rafael Gonzaga appeared first on Software Engineering Daily.

Zachtronics is a legendary independent game studio known for creating intricate, engineering-focused puzzle games that merge logic, creativity, and code. The studio was founded by Zach Barth in 2011, and it has become a cult favorite among programmers and tinkerers alike with titles such as SpaceChem, Infinifactory, TIS-100, and Shenzhen I/O. Most recently, Zachtronics released

The post Building Games at Zachtronics with Zach Barth appeared first on Software Engineering Daily.

-=Выпуск 81=- В 2016 мы впервые придумали, как красиво и доходчиво демонстрировать достижения тогдашнего генеративного ИИ: в финале маркетингового YACm Саша и Ваня исполнили песню с альбома "Нейронная оборона", написанную тогдашним ИИ. Финал образовательного YACe нынешнего, 2025-го, года прошел в оживленной дискуссии с ИИ, который помогает Леше Комиссарову вести семинары (а иногда и вовсе его замещает). Между двумя этими точками были девять очень интересных лет. Аудиозаписи нескольких событий я собрал в этот выпуск и добавил, как положено, некоторое количество собственного трепа. Некоторые полезные ссылки по теме: Предыдущий наш подкаст с Лешей YAC/m-2016 YAC/e-2025

-=Выпуск 80=- Леша — биолог, который при этом читает в ИТМО курс “Программирование на естественном языке” — и это не хайп вокруг вайб-кодинга, а обучение новым практикам научной работы во времена ИИ. Для Леши важно общаться с окружающими его ИИ голосом, и это оказалось очень удобно для подкаста: к нашей беседе подключались его ИИ-агенты; разговор это заметно оживляло. Говорили мы про ИИ, но нынче это означает, что говорили про жизнь. Очень люблю лешино самопредставление на : Your AI Ever Surprised You? I Study Why | Building Consciousness-First Agents | Consciousness Through Dialogue | Genomics → Machine Minds

-=Выпуск 79=- Прошло полгода с прошлого выпуска, и я все же вспомнил про “Трёп” и решил записать сольный выпуск; он, по сути, основан на разных лекциях, которые приходилось читать последние месяцы, на самых мне интересных темах в моем канальчике Techsparks, просто на разговорах с умными людьми. Тут и рынок труда, и образование, и роботы — все как я люблю:)

 ❄                ❄Attendee Margaret-Anne Storey has published a longer post on the problem of cognitive debt.

 ❄                ❄Many of us have long been advocating for initiatives to improve Developer Experience (DevEx) to improve the effectiveness teams.

 ❄                ❄IDEs still have a future, but need to incorporate LLMs into their working.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Aruna Ranganathan and Xingqi Maggie Ye write in the Harvard Business ReviewIn an eight-month study of how generative AI changed work habit…

 ❄                ❄One of our sessions focused on the problem of “cognitive debt”.

 ❄                ❄OH: “Scala was the first example of a lab-leak in software.

A language designed for dangerous experiments in type theory escaped into the general developer population.” ❄                ❄                ❄                ❄                ❄elsewhere on the webAngie Jones on tips for open source maintainers to handle AI contributionsI’ve been seeing more and more open source maintainers throwing up their hands over AI generated pull requests.

 ❄          …

My colleague Bharani Subramaniam’s simple definition is: “Context engineering is curating what the model sees so that you get a better result.”For coding agents, there is an emerging set of context engineering approaches and terms.

“Everything is context” - however, these are the main categories I think of as context configuration in coding agents.

Reusable PromptsAlmost all forms of AI coding context engineering ultimately involve a bunch of markdown files with prompts.

Skills: These newest entrants into coding context engineering are descriptions of additional resources, instructions, documentation, scripts, etc.

Context engineering can definitely make a coding agent more effect…

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄We talked about the worry that using AI can cause humans to have less understanding of the systems they are creating.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄One attendee is an SRE for a Very (Very) Large Code Base.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Elsewhere on the internet, Drew Breunig wonders if software libraries of the future migh…

There are various typographical tools that are used to emphasize words and phrases, such as: bold, italic, capitals, and underlines.

The greatest value of bold is that draws the eye to the bold text even if the reader isn't reading, but glancing over the page.

I rarely use bold within a prose paragraph, because of my desire to be parsimonious with bold.

A marginal case is where I see bold used in first clause of each item in a bulleted list.

While writing this, I was tempted to illustrate my point by using excessive bold in a paragraph, showing the problem and hopefully demonstrating why lots of bold loses the power to emphasize and attract the skimming eye.

So, let’s take a closer look at how the AI tooling performs when it comes to internal code quality.

-> URLRequest func requestForAllPrivateRepositories(token: String) -> URLRequest func requestForWorkflows(owner: String, repository: String, token: String?)

Because these functions are structurally quite similar they delegate the construction of the URLRequest object to one shared, internal function:func makeRequest(method: String = "GET", baseUrl: URL, path: String, params: Dictionary = [:], token: String?

func requestForGroupProjects(group: String, token: String) -> URLRequestThe underlying makeRequest function, for one reason or another, was created correctly, with the token declared as …

Martin Fowler: 22 Jan 2026My colleagues here at Thoughtworks have announced AI/works™, a platform for our work using AI-enabled software development.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Simon Couch examines the electricity consumption of using AI.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄My namesake Chad Fowler (no relation) considers that the movement to agentic coding creates a similar shift in rigor and discipline as appeared in Extreme Programming, dynamic languages, and cont…

UnmeshThe primary challenge of software development is to build systems that survive change.

People new to programming, and people who don't code for a living but hire those who do, often think of programming as a linear translation of requirements into programming language syntax.

This view misguides people into either spending a lot of time getting the requirements or specifications right, or gaining expertise in programming language syntax.

In the context of LLM usage, this view manifests in phrases like 'Human in the loop'.

But as any experienced programmer knows, the real challenge is not converting requirements to code, but building systems that survive change.

But this misses the point that both of these are important, and we need to manage the tension between them.

In the last couple decades, many teams camped at the ends of a spectrum:Traditional shops treated optimization as virtue and adaptation as risk.

It’s no longer “Can we “do” Agile?” It’s: Can we manage the Adaptation ↔ Optimization tension on purpose—at speed?

Explore phases still need optimization (cycle time, evidence hygiene, stop rules).

We found the big killer to be integration debt (handoff tax)—the pain you store up when hardware, firmware, and software converge late.

I listen to a lot of music, it's a constant accompaniment to my work and our evening relaxing.

It's impossible for this reunion album to quite match one of my favorite albums of all time, but after all these years they are still a remarkable band.

Tension by Mulatu Astatke & Hoodna Orchestra sample track: Tension Mulatu Astatke is a vibraphone player from Ethiopia, who is well-known for developing a style of jazz based on Ethiopian musical roots, a style often known as Ethio-Jazz.

Anthem For No Man's Land by Andreas Schaerer sample track: Tandem Andreas Schaerer has a unique voice, sounding like no other vocalist I've run across.

His music is often wordless, sometimes with invented words, c…

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄When thinking about requirements for software, most discussions focus on prioritization.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Casey Newton explains how he followed up on an interesting story of dark patterns in food delivery, and found it to be a fake story, buttressed by AI image and document creation.

 ❄                ❄                ❄                ❄               …

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Wondering why I’ve been making a lot of posts like this recently?

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Simon Willison describes how he uses LLMs to build disposable but useful web appsThese are the characteristics I have found to be most productive in building tools of this nature: A single file: inline JavaScript and CSS in a single HTML file means the least hassle in hosting or distributing them, and crucially means you can copy and paste…

These are usually a reference to something I’ve found on the web, sometimes a small thought of my own.

A few years ago, I wouldn’t have covered these topics with posts on my own site.

When I have enough notes, I post a fragments post.

I’m probably showing my age, but I’m a big fan of RSS (or in my case, strictly Atom) feeds.

Now I don’t need to - the fragments are available in my RSS feed.

Martin Fowler: 11 Dec 2025Why does AI write like… that (NYT, gift link).

Sam Kriss delves into the quiet hum of AI writing.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Emily Bache has written a set of Test Desiderata, building on some earlier writing from Kent Beck.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Daphe Keller explains that the EUs fines on X aren’t about free speech.

 ❄                ❄                ❄                ❄…

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Rob’s post is typical of much of the thoughtful writing on AI.

It offers a positive harbinger for our future and opens my mind to a whole different perspective of the role of AI in it ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Anthroopic recently announced that it disrupted a Chinese state-sponsored operation abusing Claude Code.

 ❄                ❄                ❄                ❄    …

КакНовая команда go fix :usage: go fix [build flags] [-fixtool prog] [fix flags] [packages] Fix runs the Go fix tool (cmd/fix) on the named packages and applies suggested fixes.

Index ( s , " " ) if idx == - 1 { return s } return strings .

ReplaceAll ( s , " " , "" ) }// after func nospace ( s string ) string { found := strings .

found { return s } return strings .

TrimPrefix ( s , "> " ) } return s }// after func unindent ( s string ) string { if after , ok := strings .

Вы конечно и так в курсе, но на всякий случай:Утрированный пример утечки:Традиционно Go не очень-то помогал в поиске утечек.

Обнаружить их можно было разве что пристально разглядывая профиль или трассировку с продакшена, а в тестах приходилось использовать сторонний пакет goleak от Убера.

Сейчас это меняется.

Сначала в Go 1.24 добавили пакет synctest, который прекрасно справляется с поиском утечек при тестировании.

Об этом почему-то никто не говорит — наверно, потому что не проходили мой курс по многозадачности 😁

// Do invokes f.//// Do ensures that any temporary storage used by f is erased in a// timely manner.

(In this context, "f" is shorthand for the// entire call tree initiated by f.)// - Any registers used by f are erased before Do returns.

// - Any stack used by f is erased before Do returns.

// - Any heap allocation done by f is erased as soon as the garbage// collector realizes that it is no longer reachable.

As part of// that, any panic raised by f will appear as if it originates from// Do itself.

// AsType finds the first error in err's tree that matches the type E,// and if one is found, returns that error value and true.

//// The tree consists of err itself, followed by the errors obtained by// repeatedly calling its Unwrap() error or Unwrap() []error method.

// When err wraps multiple errors, AsType examines err followed by a// depth-first traversal of its children.

//// An error err matches the type E if the type assertion err.

(E) holds,// or if the error has a method As(any) bool such that err.As(target)// returns true when target is a non-nil *E. In the latter case, the As// method is responsible for setting target.

Для всех, кто уверенно программирует на другом языке и хочет попробовать Go.

Подробные метрики горутин от рантайма.

Метрики по состояниям горутин помогают находить типичные проблемы в продакшене.

Много горутин в состоянии not-in-go — значит, они застряли в системных вызовах или cgo.

Добавить следующие метрики в пакет runtime/metrics :Сумма значений показателей по каждому состоянию не обязательно равна общему количеству активных горутин (метрика /sched/goroutines:goroutines , доступна в Go 1.16+).

Запускаем несколько горутин и выводим метрики через 100 мс работы:

Новые методы Dialer с поддержкой контекста — DialTCP , DialUDP , DialIP и DialUnix — объединяют эффективную реализацию (как в существующих Dial -функциях) с возможностью отмены (как в Dialer.DialContext ).

Он поддерживает отмену и может использоваться для подключения по любому из поддерживаемых протоколов:func ( d * Dialer ) DialContext ( ctx context .

Context , network string , laddr , raddr netip .

Context , network string , laddr , raddr netip .

Context , network string , laddr , raddr netip .

Как это делают IANA и Python.

// Hasher реализует хеширование и проверку на равенство для типа T. type Hasher [ T any ] interface { Hash ( hash * maphash .

// То есть, если Equal(a, b) возвращает true, то Hash(h, a) и Hash(h, b) // должны записывать одинаковые данные в h. Hash ( hash * maphash .

Hasher [ V ], V any ]( hasher H ) * Set [ H , V ] { return & Set [ H , V ]{ seed : maphash .

func ( s * Set [ H , V ]) calcHash ( val V ) uint64 { var h maphash .

func ( s * Set [ H , V ]) Has ( val V ) bool { hash := s . calcHash ( val ) if bucket , ok := s . data [ hash ]; ok { for _ , item := range bucket { if s . hasher .

Println ( * p1 ) // 0А теперь можно и с выражениями:// Указатель на переменную типа int со значением 42. p := new ( 42 ) fmt .

Println ( * p2 )42 go// go 1.26 p1 := new ( 42 ) fmt .

Println ( * p2 )42 goУказатель на составное значение:// go 1.25 s := [] int { 11 , 12 , 13 } p1 := & s fmt .

Println ( * p )go// go 1.26 f := func () string { return "go" } p := new ( f ()) fmt .

Println ( * p )goПередавать nil по-прежнему нельзя:// go 1.25 and go 1.26 p := new ( nil ) // compilation errorСсылки𝗣 45624 • 𝗖𝗟 704935, 704737, 704955, 705157

Вам не нужен testify/assertМногие Go-разработчики предпочитают ассерты (asserts, проверки в тестах) без if, чтобы тесты были короче и понятнее.

Nil ( t , age ) }Но я не думаю, что для хороших тестов действительно нужен testify/assert с его 40 разными ассертами.

func isNil ( v any ) bool { if v == nil { return true } // Интерфейс может быть не nil, но содержать nil, // поэтому проверяем внутреннее значение.

Стандартное сообщение подскажет, что не так, а номер строки укажет, где искать проблему.

TB , got error , want error ) { tb .

Выпуск Go 1.25 запланирован на август, так что сейчас самое время изучить, что нового.

Не делайте так в продакшене ツПоехали!

Мы могли бы сделать таймаут параметром функции (наверное, так и стоило бы), но допустим, что это не вариант.

Внутри пузыря функции пакета time используют искусственные часы, что позволяет тесту пройти мгновенно:Начальное время в пузыре — полночь 2000-01-01 UTC.

Она ждет, пока все горутины в пузыре заблокируются, а затем продолжает выполнение:

Cравнивать строки на похожесть и транслитерировать текст.

Прощай, зерокод.

Вернулся в 2007.