How Airbnb built a Kubernetes sidecar to deliver dynamic configuration reliably at scale.By: Bo Teng, Cosmo Qiu, Siyuan Zhou, Ankur Soni, Xin Huang, Willis HarveyIntroductionIn our previous post, we explored Airbnb’s dynamic configuration system, Sitar, with a focus on service architecture and configuration change safety. Now for the harder question: once a config change is committed, which happens several times each minute, how does it actually reach the thousands of Airbnb’s service instances reliably, quickly, and without redeploying the services?This post describes sitar agent: a lightweight Kubernetes sidecar that runs alongside every subscribed service pod, continuously synchronizing …

How Airbnb used sequential geographic recovery signals and prior propagation to generate reliable corridor-level forecasts when local data was scarce.By: Harrison KatzThe problem with unprecedented shocksAlmost every forecasting system is built on the same implicit assumption: the future will resemble the past. You train on historical data, you validate on holdout periods, and you trust that past patterns will at least roughly indicate future performance. When this assumption breaks, the model does not gracefully degrade; it fails confidently. It produces precise, well-calibrated intervals around the wrong answer.The acute phase of COVID, from early to late 2020, was a clear illustration of…

How Airbnb shifts from PaaS to an internal knowledge graph infrastructure at scale.By: Lucen Zhao, Shukun Yang, Ashish JainKnowledge graphs offer a natural and powerful way to represent relationships between entities. Many real-world systems are fundamentally about connections.Airbnb’s identity graph captures relationships between users in a graph database. The identity graph serves aggregated insights that enable user identity resolution and relationship understanding. These capabilities support a wide range of Trust and Safety use cases, from detecting suspicious activities to identifying linked accounts. Over time, the identity graph has grown into one of the largest and most complex gra…

Moving from an internal tool to a community-driven, production-ready data mesh.By: Ryan Tanner, Raymie Stata, Adam MiskiewiczIntroductionWe’re excited to announce the 1.0 release of the Viaduct. This release marks a shift from Viaduct being an Airbnb-internal tool that happens to be open source to a true community-driven project with a stable public API. The 1.0 release includes substantial new features and enhancements which we describe in the Viaduct blog.Viaduct is for platform engineers building a company-wide data API, service owners who want to contribute to a shared graph without spinning up their own server, or engineering organizations that have outgrown a single GraphQL service.Wh…

Designing monitoring that works when everything else doesn’t.By: Abdurrahman J. AllawalaIntroductionWhen an incident hits, teams lean on observability to answer the only questions that matter: what’s broken, and why? Monitoring systems are designed to help you answer these questions, and they usually do.But what happens when your observability stack is dependent on the same systems that are failing? In that moment, the dashboards go dark, alerts stop firing, and the tools meant to guide recovery become part of the outage.This is an increasingly common challenge as organizations consolidate onto shared platforms like Kubernetes, service meshes, and other common infrastructure components. At …

How Airbnb built a lightweight workflow engine to solve durable execution.By: Ricardo Gamba, Andriy SergiyenkoIntroduction: The durable execution problemPicture this hypothetical flow: A host submits an insurance claim about their listing to Airbnb. The system needs to validate the claim, run trust and safety checks, assess estimates, process the payout, and send notifications. Halfway through — after the validation passes, but before the payout — the server crashes.What happens next?In a traditional architecture, the answer is often “it depends.” Maybe the operation times out and the guest retries, triggering duplicate processing. Maybe partial state corrupts what comes next. And for workf…

How we built a storage system that ingests 50 million samples per second and stores 2.5 petabytes of logical time series data.By: Rishabh KumarModern observability practice encourages instrumenting every meaningful code path. Over the past 15 years, open-source observability SDKs like Prometheus, OpenTelemetry, and StatsD have made deep instrumentation nearly ubiquitous. These days, most software — open-source or custom — can be made observable by default, assuming you actually collect the data.Airbnb is no exception. As our products and infrastructure have evolved, each new feature and each new incident has added another layer of instrumentation. Unsurprisingly, we were generating 1.3 bill…

Discover how Airbnb prioritizes user privacy while building a more connected community, empowering guests to engage socially, connect confidently, and maintain control of their personal data.By: Joy Jing✨ Building a more connected communityAt Airbnb, our hosts and guests form the heart of our community. As shared by CEO Brian Chesky, we’re evolving into a more social ecosystem. Airbnb Experiences now highlight the people involved as much as the activity. Guests can see Who’s going on an Experience, message co-guests directly, and view people they’ve met through the Connections section in their Airbnb profile. Guests are able to choose to share their profile for each new Experience. Guests w…

A production-tested approach for moving a large-scale metrics pipeline from StatsD to OpenTelemetry and Prometheus.By: Eugene Ma, Natasha AleksandrovaWhen migrating to a new monitoring system, you’ll want to frontload the work to collect all your metrics. This exposes bottlenecks at full write scale and unblocks the migration of assets which require real data for validation, such as dashboards and alerts. Collecting all your metrics first means you can focus on major technical challenges — scale, correctness and performance — without worrying about how users will adopt your new tools.But for our project, this approach wasn’t straightforward: most of our metrics were instrumented with StatsD…

Jonathan Woodard knows defense. After playing professional football as a defensive end for six years, Jonathan knew he wanted a career where he could always face new challenges, learn new skills, and continue to thrive in high-paced environments. After discovering a passion for programming, Jonathan joined Airbnb’s Connect Engineering Apprenticeship program and excelled; now, we’re lucky to have him on our secure development engineering team. Here’s his story.Joining the big leaguesLike many kids, I wanted to grow up to become a professional athlete. Playing professional football was my dream, but over the years, it faded into the background because it seemed unrealistic — until it wasn’t.I…

How Airbnb built forecasting models resilient enough to survive a global pandemic and whatever shock comes next.By: Harrison KatzThe week everything brokeIn March 2020, the forecasting models that had served us well in stable times faced a new challenge: predicting outcomes in a world that had suddenly changed.At Airbnb, many of the financial metrics we forecast depend on two separate events: when guests book, and when they actually travel. A booking made today might correspond to a trip three days from now or three months from now. The distribution of that gap, what we call the lead-time composition, drives how we translate today’s bookings into future revenue (see Figure 1).The pandemic r…

How a complex, large-scale migration to an in-house observability platform led to superior tooling, consistent data, and a fundamental reset of the developer experience.By: Callum Jones, Rong HuObservability — the function of providing visibility into the performance and reliability of applications using metrics, logs and traces — is one of the most important tools of the Infrastructure group at any company. Without a reliable, cost-effective, and user-friendly observability platform, you limit an organization’s ability to empower engineers to assess, support, and improve the reliability of their application.Like many of its peers, Airbnb started out by outsourcing its observability needs t…

How we built a destination recommendation model that helps users spark inspiration and narrow down choices to make journeys smoother.By: Weiwei Guo, Bin Xu, Sundara Rajan Srinivasavaradhan, Jie Tang, Xiaowei Liu, Bharathi Thangamani, Liwei He, Huiji Gao, Tracy Yu, Hui Gao, Stephanie Moyerman, Sanjeev KatariyaAirbnb users in the trip planning stage may not have a clear idea of travel destinations, travel dates, or other preferences. They exhibit different behaviors compared to users who have a clear itinerary in mind. More exploratory users visit the Airbnb platform less often and are less likely to book listings in the near future; they’re more likely to search for a broad area such as “Fra…

How we changed our Observability as Code alert review process and cut development cycles from weeks to minutes.Observability as Code (OaC) — defining alerts, dashboards, and SLOs via code rather than UI — is table stakes for large engineering organizations. With OaC, observability adopts software development’s version control, code review, and testing processes, achieving the same level of discipline as a result. At Airbnb’s scale (thousands of engineers and services), this is the foundation that lets teams ship confidently while maintaining the reliability our guests and hosts depend on.Yet there’s a critical gap in most OaC workflows. While we bring rigor to alert definitions through code…

Authors (listed alphabetically)Ads Feature Engineering Infra team: Ajay Venkatakrishnan, Le ZhangCore ML Infra team: Eric Shang, Pihui WeiML Data team: Connor Votroubek, Yi HeUser Understanding team: Camilo Munoz, Simin LiIf you work on ranking, retrieval, or recommendation systems, you’ve probably asked for some version of the same thing: “Give me the last N meaningful actions this user took, with the right enrichments, in a format that’s easy to train and serve ML models.”On paper, that sounds simple. In practice, “user sequences” often become one of the most expensive and fragile parts of the ML data stack.They end up powering everything from training datasets to offline analysis and onl…

An Engineer’s Guide to Better AI Skills: Implementing a Testing Process to Optimize Agent Performance in Any Repository or SkillAuthor: Daniel ReedThe tech industry is currently seeing a massive overhaul in the way we work and many are enjoying the benefits of AI agents, particularly when automating engineer workflows and serving domain-specific knowledge. However, relying on agents to consistently invoke a custom skill can be surprisingly unreliable at times.When adopting a new skill intended to help agents write code for Pinterest’s iOS architecture (I’ll call it rx-mvvm) we discovered that sometimes our knowledge skill wasn’t being loaded into our agents. To address this, we conducted a …

Huiqin Xin | Machine Learning Engineer II, Ads Vertical Modeling; 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; Alina Liviniuk | Machine Learning Engineer II, Ads Vertical ModelingMotivation: The Need for Real-Time ContextIn a previous post, Ads Candidate Generation using Behavioral Sequence Modeling, we introduced a candidate generator (CG) that uses a Transformer-based two-tower model to leverage a user’s offsite conversion history — a powerful signal — to predict future interactions with advertisers and specific products. Th…

Guangtong Bai | Staff Software Engineer, Product ML Infrastructure*; Shantam Shorewala | Software Engineer II, Product ML Infrastructure*; Chi Zhang | Staff Software Engineer, AI Platform*; Neha Upadhyay | Software Engineer II, AI Platform*; Haoyang Li | Director, Product ML Infrastructure*These authors contributed equally to this article.BackgroundAt Pinterest, our online ML serving systems employ a root-leaf architecture. On a high level, the architecture looks as follows:Figure 1: Root-leaf Architecture of Online ML Serving Systems at PinterestIn the diagram, “Client Service” is responsible for recommending organic or promoted Pins to users. In order to know if a given Pin is relevant to…

Authors: Richard Huang | Machine Learning Engineer II; Yu Liu | Senior Machine Learning Engineer; Ziwei Guo | Senior Machine Learning Engineer; Andy Mao | Staff Machine Learning Engineer; Supeng Ge | Sr. Staff Machine Learning EngineerIntroductionAt Pinterest, conversion ads are crucial for matching users with products they are likely to purchase, boosting value for both users and advertisers¹. While conversion actions like checkout or add-to-cart are highly valuable, they are also technically challenging to optimize for. Because they occur offsite, conversion events are significantly sparser and noisier than onsite engagement signals. Historically, Pinterest’s shopping ads retrieval relied…

Shanhai Liao | Senior Software Engineer, Content Acquisition and Media Platform; Di Ruan, | Senior Staff Software Engineer, Content Acquisition and Media Platform; Evan Li, | Senior Engineering Manager, Content Acquisition and Media PlatformIntroductionAccurate content understanding underpins Pinterest’s ability to drive distribution and engagement. This requires deep insight not just into the image itself, but also the outbound links or items to which those images point. At the foundation of this process lies a deceptively simple problem: URL normalization.When Pinterest ingests content from millions of merchant domains, the same product page often appears under many different URLs. A sing…

Vaibhav Shankar; Staff Software Engineer | Raymond Lee; Staff Software Engineer | Chia-Wei Chen; Staff Software Engineer | Shunyao Li; Sr. Software Engineer | Yi Li; Staff Software Engineer | Ambud Sharma; Principal Engineer | Saurabh Vishwas Joshi; Principal Engineer | Charles-A. Francisco; Senior Engineer | Karthik Anantha Padmanabhan; Director, Engineering | David Westbrook; Sr. Manager, EngineeringOne day in early 2025, the Kubernetes platform team at Pinterest (PinCompute) got a ping from our partners on the ML platform team. Their Ray-based training jobs , which often take hours of computation on expensive GPU hardware, were crashing. Not every time, but often enough that it was becom…

Authors: Matt Lawhon | Sr. Machine Learning Engineer; Filip Ryzner | Machine Learning Engineer II; Kousik Rajesh | Machine Learning Engineer II; Chen Yang | Sr. Staff Machine Learning Engineer; Saurabh Vishwas Joshi | Principal EngineerAt Pinterest, scaling our recommendation models delivers outsized impact on the quality of the content we serve to users. Our Foundation Model (oral spotlight, ACM RecSys 2025), for example, achieved a 100x increase in transformer dense parameter counts and a 10x increase in model dimension; translating directly into meaningful quality improvements across multiple recommendation surfaces.¹But a 100x scaleup creates massive infrastructure pressure. Storage, tr…

Author: Lin Wang (Android Performance Engineer)Default FeatureFor mobile apps, performance is considered as the “default feature”, which means apps are expected to run fast and be responsive. It’s just as if we expect a watch to show the time. With no exceptions at Pinterest, we measure, protect and improve performance for all of our key user experiences’ surfaces, such as “Home Feed” and “Search Result Feed”.Hard to MeasureAmong all the performance metrics, the user perceived latency is a crucial one. It measures how much time the user spends since they perform an action until they see the content. This is also called “Visually Complete”.Visually Complete can be very different from app to …

Homefeed: Jiacong He, Dafang He, Jie Cheng (former), Andreanne Lemay, Mostafa Keikha, Rahul Goutam, Dhruvil Deven Badani, Dylan WangContent Quality: Jianing Sun, Qinglong ZengIntroductionIn feed recommendation, we recommend a list of items for the user to consume. It’s typically handled separately from the ranking model where we give probability predictions of user-item pairs.Pinterest’s feed recommendation follows a cascaded system design with retrieval [1][2], pre-ranking [3], ranking [4][5], and re-ranking. While most of these prior works focus on optimizing immediate actions for each candidate Pin, this work will primarily focus on how we build the final layer of the recommendation funn…

Tan Wang | Software Engineer, Agent FoundationsOver the last year, Pinterest has gone from “MCP sounds interesting” to running a growing ecosystem of Model Context Protocol (MCP) servers, a central registry, and production integrations in our IDEs, internal chat surfaces, and AI agents. This post walks through what we’ve built so far, how we designed it, and where we’re taking MCP next.What Is MCP and Why Did We Care?Model Context Protocol (MCP) is an open-source standard that lets large language models talk to tools and data sources over a unified client-server protocol, instead of bespoke, one-off integrations for every model and every tool. At Pinterest, we’re using MCP as the substrate …

Your Analysts Already Wrote the Perfect PromptAuthors: Keqiang Li, Bin YangIn our previous blog post, we shared how Pinterest built Text-to-SQL with RAG-based table selection (Retrieval-Augmented Generation). That system introduced schema-grounded SQL generation and retrieval-augmented table selection. These were important first steps, but not enough for reliable analytics at Pinterest scale.The challenge was fundamental: with over 100,000 analytical tables and 2,500+ analytical users across dozens of domains, simple keyword matching and table summaries were not enough. When an analyst asks “What’s the engagement rate for organic content by country?”, they need more than a list of tables wi…

Authors: Duna Zhan | Machine Learning Engineer II; Qifei Shen | Senior Staff Machine Learning Engineer; Matt Meng | Staff Machine Learning Engineer; Jiacheng Li | Machine Learning Engineer II; Hongda Shen | Staff Machine Learning EngineerIntroductionPinterest ads show up across multiple product surfaces, such as the Home Feed, Search, and Related Pins. Each surface has different user intent and different feature availability, but they all rely on the same core capability: predicting how likely a user is to engage with an ad.Before this project, the ads engagement stack relied on three independent production models, one per surface. Although the models were initially derived from a similar d…

Authors: Yao Cheng | Senior Machine Learning Engineer; Qingmengting Wang | Machine Learning Engineer II; Yuanlu Bai | Machine Learning Engineer II; Yuan Wang | Machine Learning Engineer II; Zhaohong Han | Machine Learning Engineer Manager ; Jinfeng Zhuang | Senior Machine Learning Engineer ManagerIntroductionThe L1 ranking stage sits in the middle of Pinterest’s ads funnel. It filters and prioritizes candidates under tight latency constraints so that downstream ranking and auction systems only see a manageable set of ads.When we started pushing new L1 conversion (CVR) models, we saw the same pattern repeatedly:Offline: strong, consistent gains on loss and calibration across log sources and …

Authors: Junkai Xue | Sr Staff Software Engineer, Big Data Processing Platform; Zheyu Zha | Staff Software Engineer, Big Data Processing Platform; Jia Zhan | Principal Engineer, Online Systems; Alberto Ordonez Pereira | Sr Staff Software Engineer, Online SystemsOverviewA quota is an official limit on the usage or production of a specific resource. At Pinterest, we are developing a robust, generic quota management platform (Piqama) designed to manage a wide range of resources — including physical resources like memory and CPU, service resources such as QPS (queries per second) and network bandwidth, as well as application-specific quota units. Our ecosystem provides seamless quota lifecycle …

We’re introducing SilverTorch, a reimagining of recommendation systems that unifies all retrieval components for user generated content under a unified architecture. SilverTorch shows up to 23.7x higher throughput compared to the state-of-the-art approaches. It’s also showing 20.9x more compute cost efficiency compared to a CPU-based solution while also improving accuracy. Our research paper, “SilverTorch: A [...]

Read More...

The post SilverTorch: Index as Model — A New Retrieval Paradigm for Recommendation Systems appeared first on Engineering at Meta.

On its face the new Friend Bubbles feature looks simple enough. It highlights Reels your friends have watched and reacted to. But sometimes the features that seem the most straightforward require the deepest engineering work. On this episode of the Meta Tech Podcast, Pascal Hartig chats with Subasree and Joseph, two software engineers from the Facebook [...]

Read More...

The post Reel Friends: Building Social Discovery that Scales to Billions appeared first on Engineering at Meta.

We’ve fundamentally transformed Facebook Groups Search to help people more reliably discover, sort through, and validate community content that’s most relevant to them. We’ve adopted a new hybrid retrieval architecture and implemented automated model-based evaluation to address the major friction points people experience when searching community content. Under this new framework, we’ve made tangible improvements [...]

Read More...

The post Modernizing the Facebook Groups Search to Unlock the Power of Community Knowledge appeared first on Engineering at Meta.

We’re sharing insights into Meta’s Capacity Efficiency Program, where we’ve built an AI agent platform that helps automate finding and fixing performance issues throughout our infrastructure. By leveraging encoded domain expertise across a unified, standardized tool interface these agents help save power and free up engineers’ time away from addressing performance issues to innovating on [...]

Read More...

The post Capacity Efficiency at Meta: How Unified AI Agents Optimize Performance at Hyperscale appeared first on Engineering at Meta.

AI coding assistants are powerful but only as good as their understanding of your codebase. When we pointed AI agents at one of Meta’s large-scale data processing pipelines – spanning four repositories, three languages, and over 4,100 files – we quickly found that they weren’t making useful edits quickly enough. We fixed this by building [...]

Read More...

The post How Meta Used AI to Map Tribal Knowledge in Large-Scale Data Pipelines appeared first on Engineering at Meta.

This is the second post in the Ranking Engineer Agent blog series exploring the autonomous AI capabilities accelerating Meta’s Ads Ranking innovation. The previous post introduced Ranking Engineer Agent’s ML exploration capability, which autonomously designs, executes, and analyzes ranking model experiments. This post covers how to optimize the low-level infrastructure that makes those models run [...]

Read More...

The post KernelEvolve: How Meta’s Ranking Engineer Agent Optimizes AI Infrastructure appeared first on Engineering at Meta.

Meta continues to lead the industry in utilizing groundbreaking AI Recommendation Systems (RecSys) to deliver better experiences for people, and better results for advertisers. To reach the next frontier of performance, we are scaling Meta’s Ads Recommender runtime models to LLM-scale & complexity to further a deeper understanding of people’s interests and intent. This increase [...]

Read More...

The post Meta Adaptive Ranking Model: Bending the Inference Scaling Curve to Serve LLM-Scale Models for Ads appeared first on Engineering at Meta.

Meta is continuing its long-term roadmap to help the construction industry leverage AI to produce high-quality and more sustainable concrete mixes, as well as those exclusively produced in the United States. Concurrent with the 2026 American Concrete Institute (ACI) Spring Convention, Meta is releasing a new AI model for designing concrete mixes – Bayesian Optimization [...]

Read More...

The post AI for American-Produced Cement and Concrete appeared first on Engineering at Meta.

Friend bubbles in Facebook Reels highlight Reels your friends have liked or reacted to, helping you discover new content and making it easier to connect over shared interests. This article explains the technical architecture behind friend bubbles, including how machine learning estimates relationship strength and ranks content your friends have interacted with to create more [...]

Read More...

The post Friend Bubbles: Enhancing Social Discovery on Facebook Reels appeared first on Engineering at Meta.

Meta’s Ranking Engineer Agent (REA) autonomously executes key steps across the end-to-end machine learning (ML) lifecycle for ads ranking models. This post covers REA’s ML experimentation capabilities: autonomously generating hypotheses, launching training jobs, debugging failures, and iterating on results. Future posts will cover additional REA capabilities. REA reduces the need for manual intervention. It manages [...]

Read More...

The post Ranking Engineer Agent (REA): The Autonomous AI Agent Accelerating Meta’s Ads Ranking Innovation appeared first on Engineering at Meta.

Even seemingly simple engineering tasks — like updating an API — can become monumental undertakings when you’re dealing with millions of lines of code and thousands of engineers, especially if the changes are security-related. Nowhere is this more apparent than in mobile security, where a single class of vulnerability can be replicated across hundreds of [...]

Read More...

The post Patch Me If You Can: AI Codemods for Secure-by-Default Android Apps appeared first on Engineering at Meta.

We are open-sourcing the initial version of RCCLX – an enhanced version of RCCL that we developed and tested on Meta’s internal workloads. RCCLX is fully integrated with Torchcomms and aims to empower researchers and developers to accelerate innovation, regardless of their chosen backend. Communication patterns for AI models are constantly evolving, as are hardware [...]

Read More...

The post RCCLX: Innovating GPU communications on AMD platforms appeared first on Engineering at Meta.

WHAT IT IS The rise of agentic software development means code is being written, reviewed, and shipped faster than ever before across the entire industry. It also means that testing frameworks need to evolve for this rapidly changing landscape. Faster development demands faster testing that can catch bugs as they land in a codebase, without [...]

Read More...

The post The Death of Traditional Testing: Agentic Development Broke a 50-Year-Old Field, JiTTesting Can Revive It appeared first on Engineering at Meta.

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.

AI-driven workflows help businesses monitor data risks faster while improving analytics, compliance, and threat detection.

Competitive intelligence and analytics can help businesses improve sales, reduce costs, and respond faster to market changes.

The hidden tax on productivity: Using AI to eliminate the busywork that steals your day.

Discover how AI and big data are helping businesses improve project tracking, reduce risks, and increase returns through better decision-making.

The silent driver of decisions: Why mid-market companies need AI governance now, not after a crisis.

From confusion to clarity: Using a decision tree to assess whether unusual trading activity truly matters.

Smarter decisions, faster execution: How AI agents are redefining what data-driven businesses can achieve.

A closer look at how developers use analytics and AI tools to improve performance, anticipate issues, and build smarter solutions for tech companies.

Exploring whether AI and financial analytics can rival one of the greatest investing track records in history

Separate signal from noise: How proactive media monitoring turns negative chatter into manageable insights.

Beyond resume screening: The transformative power of AI to match talent, reduce bias, and save time.

Discover how artificial intelligence helps businesses detect threats faster and protect people, property, and profits.

Learn how subscriptions and usage-based pricing help AI companies create steady income, manage costs, and keep customers engaged over time.

Smart Data Collective has spent years talking about various ways busineses can use AI to help manage risks and make real-world decisions. Today we are going to talk about how AI-driven tools change the way testing is planned, executed, and reviewed. There are many reasons businesses are reevaluating how they test their systems as threats […]

Everyone is talking about AI efficiency, but in a corporate legal or compliance department, a single unverified AI output can lead to severe consequences. If an AI tool hallucinates a case citation, leaks a privileged document to a public training set, or fails to spot a non-compliance clause, the cost isn’t just a bad draft—it’s […]

The post Designing a Custom AI Training Program for Legal and Compliance Teams appeared first on WeCloudData.

In 2026, the legal and regulatory landscape is moving faster than ever. Legal departments and compliance teams are currently facing a “quadruple threat”: a massive surge in document volume, a 500% increase in global regulatory changes over the last decade, constant pressure to improve operational efficiency, and the non-negotiable need to maintain strict data governance […]

The post Understanding AI for Law and Legal Regulatory Affairs appeared first on WeCloudData.

In the rapidly evolving landscape of generative AI, the biggest challenge isn’t just getting an LLM to talk—it’s getting it to talk accurately about your data. For the past two years, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has been the gold standard for connecting AI to external data. However, a new contender has emerged: Cache-Augmented Generation (CAG). While […]

The post RAG vs. CAG: Choosing the Right Data Strategy appeared first on WeCloudData.

Building a comprehensive AI toolkit for 2026 is less about finding a single “best” app and more about curating a stack that handles research, execution, and specialized workflows. For those looking to master these technologies, this guide categorizes the essential top AI tools list currently shaping the industry. 1. AI tools for Research: Text, Reasoning, […]

The post The Essential AI Toolkit for 2026 appeared first on WeCloudData.

The modern K–12 classroom is at a crossroads. Walk down any hallway, and you’ll see the tension: students are already using AI tools for students to draft essays, while many educators feel the pressure to either “police” the tech or ignore it. But here is the reality for 2026: AI for teachers K-12 isn’t about […]

The post How AI Is Changing K–12 Classrooms appeared first on WeCloudData.

You’ve read the headlines: educators saving six weeks a year, grading workloads slashed by 37%, dropout rates falling. But there’s a gap between knowing AI works and knowing how to deploy it across an entire institution — without chaos, compliance headaches, or teachers left behind. If you’re a curriculum director, VP of Academic Affairs, or […]

The post Transforming Schools with Scalable AI appeared first on WeCloudData.

For most teachers, the “dream of teaching” often hits a wall of reality: 10:00 PM grading sessions, the endless hunt for differentiated materials, and a growing mountain of administrative emails. You didn’t enter this profession to be a data entry clerk; you joined it to inspire students. As we track the latest AI in education […]

The post Reclaiming time in Education Classrooms & Reimaging Learning appeared first on WeCloudData.

The telecommunications industry is undergoing a massive transformation. With the rise of 5G, IoT, and connected devices, telecom companies are managing unprecedented volumes of data and network complexity. This is where Artificial Intelligence in telecommunication becomes critical. From optimizing network performance to improving customer experience, AI in telecom is enabling providers to move from reactive […]

The post Building the Future of Connectivity: AI in Telecommunications appeared first on WeCloudData.

In 2026, the financial sector has moved past the “experimentation” phase. We are now in the era of applied AI in banking and finance, where the difference between a market leader and a laggard is defined by how effectively they orchestrate intelligent systems. Whether you are a retail banker, a hedge fund analyst, or a […]

The post Understanding AI in Banking and Finance appeared first on WeCloudData.

The world of travel and fun is changing fast. People no longer want boring brochures or fixed plans; today’s travelers expect quick, personal service that used to be impossible. This change is happening because of smart technology that connects what people want with the data to make it happen. For businesses, understanding the impact of […]

The post The Strategic Role of AI in Tourism and Entertainment appeared first on WeCloudData.

In the early 2020s, the conversation around AI for communications professionals was dominated by a single, narrow use case: “Can it write an article for me?” By 2026, that question has become obsolete. The industry has moved past the novelty of generative copywriting and entered the era of the Semantic Communication Stack. As global information […]

The post Semantic Communication Stack: Beyond Generative Copywriting in 2026 appeared first on WeCloudData.

Agriculture is entering a new technological era. As global populations grow and global foodwater scarcity intensifies, traditional farming methods alone can no longer sustain rising food production demands while minimizing environmental impact. Artificial intelligence is emerging as a critical solution — helping farmers, agribusinesses, and policymakers make smarter, faster, and more sustainable decisions. From predicting […]

The post AI in Agriculture: Transforming Farming Through Data, Intelligence, and Practical Skills appeared first on WeCloudData.

In the world of project management, there is a “silent thief” that no one likes to talk about. It’s not a missed deadline or a budget overrun. It’s the administrative burden. If you’re a Project Manager, you know the feeling. You spend 60% of your week in a cycle of “information chasing”: summarizing meeting notes, […]

The post AI for Project Managers: Reimagining Traditional Project Management appeared first on WeCloudData.

We have entered a new era of work. Information is no longer hard to find; it is everywhere. In fact, by 2025, over 1.2 billion websites exist, and hundreds of thousands of new pages are created every single day. For anyone in a research-heavy role whether you are an analyst, a student, or a strategist—the […]

The post Building the Foundation for AI-Driven Research appeared first on WeCloudData.

Scribd is a digital library serving academics and lifelong learners, offering hundreds of millions of documents. This very nature presents a significant concern: content trust and safety. Protecting our library from undesirable and unsafe content is a top priority, but the multilingual and multimodal (text and images) nature of our platform makes this mission very challenging. Also, while third-party tools exist, they often fall short, lacking the nuance to handle our specific trust and safety categories.

To this end, we capitalized on Generative AI (GenAI) signals and our proprietary multilingual embeddings, in conjunction with classical machine learning methods, to develop our Content Tru…

Scribd has absolutely fascinating data-at-scale type problems, all the way

down to the fundamentals of how we use AWS S3. In my previous

post I wrote about the design of Content

Crush and how Scribd is consolidating objects in S3 to minimize our costs.

Related to that work I was fortunate enough to join the (in)famous Corey

Quinn to talk about Engineering around Extreme S3 scale:

Checking if files are damaged? $100K. Using newer S3 tools? Way too expensive.

Normal solutions don’t work anymore. Tyler shares how with this much data, you

can’t just throw money at the problem, but rather you have to engineer your way

out.

You can also listen

On Everand

or watch via the Last Week in AWS YouTube …

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…

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.

Amazon RDS for Db2 now supports IBM Db2 12.1, the latest generation of the Db2 database engine. Alongside this upgrade, we’re introducing a new edition: Community Edition (db2-ce). You now have three edition choices when you provision an Amazon RDS for Db2 instance. In this post, we walk through what’s new in Db2 12.1, introduce the Community Edition and when to use it, show you how to get started using the AWS Management Console, AWS Command Line Interface (AWS CLI), and Terraform, and cover the upgrade path from Db2 11.5.

In this post, you learn how to build a generative AI–powered migration assistant that helps automate portions of the last mile of code conversion. Using Anthropic’s Claude Sonnet 4.6 on Amazon Bedrock, the Strands Agents framework, and the AWS Knowledge MCP Server, you can automate the conversion and validation of PL/SQL objects against Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition. The assistant reads the AWS DMS SC assessment CSV, fetches live PL/SQL source from Oracle, converts each object, deploys the result to Aurora PostgreSQL through AWS Lambda, and runs automated tests, in a single pipeline.

In this post, you’ll build a working veterinary clinic command line interface (CLI) application that demonstrates production-ready patterns for connecting SQLAlchemy to Aurora DSQL. The patterns you implement (UUID primary keys, application-level relationships, and AUTOCOMMIT engine configuration) apply to other Python ORMs on Aurora DSQL.

In this post, we explore the key reasons why Oracle Database@AWS is a strong fit for organizations running Oracle workloads on AWS. We cover the business, technical, and licensing advantages it brings, and how it complements the existing AWS options you already know, such as Amazon RDS for Oracle and Amazon EC2.

Starting June 8, 2026, Amazon Redshift is introducing an incremental snapshot billing model for Amazon Redshift Serverless and Amazon Redshift RG (provisioned instances powered by AWS Graviton). With this enhancement, you pay only for the unique data blocks across your active manual snapshots within your account. This delivers significant cost savings for customers who have multiple snapshots that contain largely identical data blocks. In this post, you will learn how the new incremental snapshot billing model works, the customer use cases it addresses, and how it helps you optimize costs while improving your Recovery Point Objective (RPO).

With access to the latest generative AI models and high-performance accelerated compute in high global demand, AWS customers need tools to take advantage of model availability and capacity across multiple AWS Regions, while still meeting their security and privacy requirements. cross-Region Inference (CRIS) on Amazon Bedrock meets these needs by automatically routing requests across multiple […]

Amazon Bedrock AgentCore Runtime gives each agent session its own isolated microVM with a persistent workspace, secure tool access through Gateway, and built-in observability—so you can run Claude Code, Codex, Kiro, and Cursor in parallel without sharing secrets, ports, or filesystems. Close the lid, go to dinner, and pick up where you left off tomorrow.

In this post, we introduce mathematical optimization, explain how it fits within the broader AI landscape, and showcase real-world success stories where the Innovation Center has partnered with customers to deliver concrete results.

This blog has previously discussed FHE for ML inference in the post Enable fully homomorphic encryption with Amazon SageMaker endpoints for secure, real-time inferencing, but this post goes a little further. That previous post showed how to implement FHE-based inference 'from scratch' by hand-crafting a linear-regression algorithm using a low-level library called SEAL. Instead, this post shows a much more flexible and higher-level approach based on concrete-ml, a high-level library built specifically for FHE-based inference. It supports several common types of models 'out of the box' and is even API compatible with the well-known ML library scikit-learn.

In this post, we cover the structure of Amazon Quick ARNs and provide a practical mental model for working with them. By the end, you can look at an ARN and immediately understand what it means for your migration strategy, diagnose permission issues faster, and design multi-tenant architectures with confidence.

In this post, we walk you through the Nova Sonic Test Harness, an open source framework that we built to solve both problems. It serves as a rapid iteration tool for tuning system prompts and tool configurations (run a conversation, see results, adjust, repeat) and as a comprehensive evaluation framework for validating voice agent quality at scale. It runs complete multi-turn conversations with Amazon Nova Sonic automatically, evaluates them using LLM-as-judge techniques, and can even detect cases where the model’s audio output doesn’t match its text output (audio hallucinations). No microphone required.

This post shows you how to migrate your JMS applications and walks through a complete setup, from creating the broker to sending and receiving messages. You will also see a real-world scenario: migrating an existing Apache ActiveMQ workload to an Amazon MQ broker running RabbitMQ. The post covers configuration changes, monitoring with Amazon CloudWatch, and validation steps to make sure that your migration succeeds.

In this post, you learn how to set up Kiro with the Amazon Redshift MCP server to query your data warehouse using natural language. You explore cluster discovery, schema browsing, analytical queries, cross-cluster comparisons, and data quality checks, all without writing SQL from scratch or switching between tools.

Deploy NVIDIA Nemotron 3 Ultra on Amazon SageMaker JumpStart. Get 5x faster inference and 30% lower cost for agentic AI workloads with this frontier reasoning model.

In a previous post, we showed you how to query Amazon SageMaker Catalog metadata using SQL by using the metadata export feature. This post builds on that foundation by demonstrating how to create governance dashboards with Amazon Quick.

In this post, you learn how to use Data Agent in Query Editor to explore data, build multi-step analyses, recover from errors, and summarize results using a public education dataset.

In this post, we dive deep into the Aurora backup architecture, how it differs from Amazon RDS backups, and the Amazon CloudWatch metrics available to monitor your backup storage usage. Through detailed scenarios and visualizations, we demonstrate how workload patterns and retention periods impact backup costs. We also explore cross-Region backup options and share recommended practices to optimize your backup storage consumption.

Introduction When a deployment fails, finding the root cause often means piecing together information from multiple sources. You wait for the deployment to finish, request a log bundle, download it, and then search through files like eb-engine.log and cfn-init.log to find the error. If you’re not familiar with Elastic Beanstalk’s log file structure, you might […]

In this post, we walk you through the new scheduling and orchestrating capabilities for notebooks in Amazon SageMaker Unified Studio.

In this post, we introduce Amazon Bedrock Ops Alert, a three-layer automated monitoring solution that proactively detects operational issues, dynamically adjusts alarm thresholds, classifies alarms by category, automatically creates context-aware support cases, helps prevent duplicate cases when an unresolved case of the same alarm category is already active, and delivers contextualized notifications to AI SRE teams. We walk through the solution architecture and how you can deploy it in your own environment.

In this post, we show you how to get started with NEXUS on Amazon SageMaker JumpStart, walk through the deployment process, and demonstrate how to run predictions against your enterprise datasets.

hello! we built a tool that lets AI agents help manage messy data that business users edit by hand: control tables, master data mappings, forecasts, csv/spreadsheet uploads in general. Our MCP server lets AI agents do those edits on a users behalf. If you use something like a generic warehouse CLI or MCP today, it's typically quite unsafe. In general it gives too broad of access and doesn't do any kind of business logic validation. It also doesn't provide broader tools you might want like kicking off webhooks on table edits, or human-in-the-loop data diff reviews. What we built is a governed layer that allows AI agents to read/write on top of selected tables. This allows for a lot of safety…

https://medium.com/codex/most-chat-with-your-data-products-will-fail-5956f1aff212 submitted by /u/dataguy- [link] [comments]

I am building a multi-tenant PIM/BAS-like system using Django and Django REST Framework. Previously, I built a company-specific ETL pipeline using Airflow, DuckDB, and dbt. It ingested supplier data from FTP, XML, and APIs, combined it in staging, and normalized millions of rows into products, prices, inventory, warehouses, and product attributes. The pipeline usually took one or two minutes before bulk-loading the results into PostgreSQL. Now I want non-technical users to configure similar supplier imports without writing DAGs, SQL, or dbt models. They should be able to map arbitrary supplier fields, preserve original data, detect changes and discontinued products, and normalize millions o…

So I have been tasked with building a data warehouse for a medical company that takes in vital events data and plenty of other data....I would love to start with the vital events then scale it up to something much bigger The vital events include death,birth, and pregnancy Birth and pregnancy are mainly collected through forms, which are scanned once they come from the field and death is done through ODK I would love insight and how I should handle this particular task and also the scalability options submitted by /u/thatkidlewis [link] [comments]

I’ve been building a medallion architecture pipeline in Databricks. For this project, I built Marathos Atlas event using : - Medallion architecture / Bronze , Silver and Gold layers. - Pyspark and Lakeflow pipelines - Unity Catalog - Streaming ingestion , which makes the streaming tables for Bronze and silver - Data cleaning and transformation - Dimensional modeling -Gold views for analytics - Databricks Dashboard for insights (KPI’s) - Genie space for stakeholders or users to query the data What would you do differently in this project? submitted by /u/Due-Advantage297 [link] [comments]

I'm curious about how your recent experiences have been. Were they mostly technical discussions, or were you given exercises to solve? For SQL specifically, do you remember any problems you were asked to work through? I'd also be interested in hearing how the overall process was structured and which topics were emphasized the most. I'm asking because I'm back on the job market and I'd like to understand what the process looks like these days. Any information would be greatly appreciated, as it would help me prepare as best as possible. submitted by /u/gbj784 [link] [comments]

Ok now that I've got your attention with clickbaity headline, this is really a question to better understand what others are doing in the space right now. For context - I've got a four person data engineering team on what is probably the most boring tech stack on the planet right now. Fivetran + AWS feeding straight into Snowflake, DBT Cloud for Transformation and Orchestration, Sigma for BI. For AI, we're on Anthropic right now. So in addition to our tech stack, we have an MCP Stack that works something like this: Source System has Direct MCP We build it - Then it's Rest API on AWS Lambda, MCP on AWS Lambda, .Skill file/zip to govern the MCP Effectively we are still at human triggered, hum…

Hi, i've got an upcoming project and i want to do a data engineering project. Our professor advised us to start researching problems to solve. I do not want to replicate generic top 10 data engineering projects. I'm currently looking for clues in opensource projects and data journals. I'd appreciate sources/links on where to start and what to look for if anyone has done this sort of thing before. submitted by /u/Old_Mind8618 [link] [comments]

submitted by /u/Thinker_Assignment [link] [comments]

I need to replicate some load logic for several data pipelines and scripts, and the only other developer who was on my team and wrote these scripts has retired. He had years of experience, slightly more as a software engineer than a traditional BI/data background. Only wanted to share that since it might be relevant. In these Merge/Upsert commands, the logic is essentially the following: MERGE INTO final.dim_table as tgt using ( SELECT * FROM staging.dim_table MINUS SELECT * FROM final.dim_table WHERE source_system = 'ERP' ) as src ON tgt.id = src.id AND tgt.source_system = src.source_system when matched then update set tgt.name = src.name tgt.description = src.description when not matched …

As a solo-dev, I've been building DAGraph.com : analytics in the browser, canvas-based, reactive computation graph. Some technical details for the curious: data-wise: it uses Apache DataFusion, Apache Arrow, Apache OpenDAL; dev-wise: 100% Rust, Egui, reactive_graph and Trunk (targets WASM and native). No accounts needed. Data stays local. Still early, lots more features to be added, but looking for early feedback (user or dev). I am interested in this space; and it's also a response to the frustration I have while using some other data tools (like spreadsheet, notebooks, some saas products...). Happy to talk more about technical aspects. submitted by /u/faire-la-fete [link] [comments]

submitted by /u/codingdecently [link] [comments]

Follow this framework to build a project that will impress hiring managers

The post The Exact ML Project I’d Build to Get Hired in 2026 appeared first on Towards Data Science.

Building an ML football forecaster in R

The post Can Machine Learning Predict the World Cup? appeared first on Towards Data Science.

This is how LLMs are used today to increase precision in recommendation systems

The post Increase Recommendation Systems’ Precision with LLMs, Using Python appeared first on Towards Data Science.

Quantum Machine Learning promises powerful new ways of processing information, but quantum states are extraordinarily fragile. In this article, we explore why quantum information is so difficult to protect, how noise and decoherence introduce errors, and the fundamental ideas behind Quantum Error Correction: the technology that may make large-scale quantum machine learning possible.

The post How to Keep Quantum Information Alive for Machine Learning appeared first on Towards Data Science.

Get the most out of Claude Code with these four techniques

The post 4 New Techniques to Maximize Claude Code appeared first on Towards Data Science.

What Fourier analysis misses

The post Sequential Fitting: A Different Perspective on the Spectral Bias of Neural Networks appeared first on Towards Data Science.

The clipping bug has lived in every 3D simulation pipeline for three decades. Here is exactly why it happens, how the math breaks, and how swapping one equation fixes it; as well as the python code to see it for yourself!

The post The Polynomial That Fixed 30 Years of Cloth Simulation appeared first on Towards Data Science.

Because the alternative is much too dangerous

The post We Should Train AI to Betray Its Users appeared first on Towards Data Science.

An introduction to multi-agent systems

The post Building a Multi-Agent System in Python appeared first on Towards Data Science.

My approach to guiding the choice between Eppo and Statsig, and the lessons learned

The post Picking an Experimentation Platform: A Retrospective appeared first on Towards Data Science.

Building a forecast from Elo, Poisson, and 10,000 simulations

The post Who Will Win the 2026 Soccer World Cup? appeared first on Towards Data Science.

what it costs, what it gains and the three mistakes that I make

The post My SciPy ODE Solver Was Killing My Bayesian Inference: A Cosmologist’s Honest Account of Discovering Diffrax appeared first on Towards Data Science.

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.

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.

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.

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.

Приглашаем вас на совместный вебинар AXENIX и вендора BR Systems, посвященный XLTable — OLAP‑системе с широким функционалом для работы с данными ClickHouse и Trino и поддержкой протокола XMLA в Excel.Эксперты подробно расскажут об XLTable и его основных преимуществах: быстроте внедрения, отсутствии дублирования данных, снижении затрат на TCO, бессрочной лицензии и других.В рамках вебинара вас ждет:🔸Обзор рынка OLAP-систем🔸Демо системы XL Table от BR Systems🔸Разбор реальных кейсов крупных компанийТакже у вас будет возможность задать свои вопросы.Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте. На указанную вами почту придет ссылка на вебинар. Подключайтесь к нам 21 мая в 16:00.До встречи!…

PostgreSQL 16: Оптимизация запросов 🖥Вчера случайно заметил, что на Postgres Pro появилась новая книга PostgreSQL 16: Оптимизация запросов.Книга основана на курсе лекций про оптимизацию, который, к слову, также доступен бесплатно.Понравилось, что книга небольшая и без лишней воды, сразу приступает к делу без длительных прелюдий и философских размышлений.Рекомендую 🍻

Эффективно управлять сложностью можно через абстракции. Например, через практики внедрения дизайн-паттернов, DDD, выбор более высокоуровневых технологий.РасширяемостьТребования к работе приложений меняются, а значит и оно само должно меняться. Чтобы внесение изменений не превратились в страшный сон необходимо постоянно пересматривать организацию кода, закрывать технический долг, внедрять непрерывное тестирование через практики TDD, XP. Чем проще вносить изменения в систему тем выше её расширяемость и тем ниже связность между её частями.

Designing Data-Intensive ApplicationsГлава 2. Defining Nonfunctional RequirementsВторая глава книги посвящена нефункциональным требованиям к разрабатываемым нами системам. Под нефункциональными требованиями автор подразумевает:- Производительность (Performance)- Надёжность (Reliability) и отказоустойчивость (Fault Tolerance)- Масштабирование (Scalability)- Поддержка (Maintainability)Система может быть полностью корректна с точки зрения функциональных (т.н. бизнес) требований, но неудобна в использования из-за проблем с надёжностью (потеря данных), производительностью (частые “зависания” из-за нагрузки). Поэтому нефункциональным требованиям также необходимо уделять внимание.Мартин во второй …

Отказоустойчивость железа достигается через добавление избыточных компонентов, например, в системе может быть несколько жестких дисков, подключенных в режиме RAID-массива. В случае распределённых систем, запросы могут был равномерно распределены между несколькими независимыми машинами внутри дата-центра. Случается и так, что требуется отказоустойчивость на уровне дата-центра, тогда машины распределяют по нескольким физически независимым точкам (например, разные регионы AWS). Важно придерживаться здравого смысла и понимать какого уровня отказоустойчивости вам будет достаточно.Отказоустойчивость кода чуть сложнее. В первую очередь потому что один и тот же код может исполняться на большом пуле…

Ребят, всем привет!Я не забыл про книгу, скоро будет конспект по второй главе (был перерыв). А пока я пишу конспект, то предлагаю вам насладиться подкастом с автором книги Designing Data-Intensive Applications Martin Kleppmann у Gergely Orosz — Designing Data-intensive Applications with Martin Kleppmann

Mastering PostgreSQLSupabase и Manning Publications выпустили бесплатную книгу про PostgreSQL.107 страниц концентрированной информации про самые популярные темы этой замечательной базы данных. Например, я не знал про существование отдельного типа данных для хранения денег — MONEY. Как то так получилось, что не попадался он мне на глаза.Книга поделена на 4 части:— Modern SQL— Postgres for Full-Text Search (FTS)— Improper Data Type Usage— Table & Index MistakesСкачать книгу можно в комментариях к посту.

Cloud vs Self-HostedВечная дилемма что выбрать: использовать облачные сервисы или всё развернуть на своих серверах. Это снова вопрос компромиссов. У каждого подхода есть свои плюсы и минусы. Можно комбинировать два подхода и не уходить в крайности. Например, использовать виртуальную машину на AWS на которой хостить базу данных вместо использования managed-решения. Например, self-hosted PostgreSQL вместо Amazon RDS.Облачные сервисы избавляют команду от операционного управления, например, не нужно самостоятельно следить за обновлениями, патчами безопасности или высокой доступностью тех или иных сервисов. Порой вам даже не нужно думать о масштабировании, за вас это делает облачный провайдер. В…

Данные и законодательствоС развитием GDPR, CCPA, ,EU AI Act и прочих законодательных норм и правил по персональным данным появилась необходимость учитывать риск хранения и обработки этих данных. В какой-то момент хранимые на серверах данные превратились не в актив компании, а в обязательства. Штрафы за утечку и раскрытие персональных данных или несоблюдение законодательных норм огромные, и компании должны учитывать риск. Порой безопаснее не хранить данные, которые могут понадобиться когда-нибудь в будущем, а сразу их удалять.

Designing Data-Intensive ApplicationsГлава 1. Trade-Offs in Data Systems ArchitectureВведениеПервая глава книги получилась объёмной как по количеству страниц так и по количеству информации. По сравнению с первым изданием появилось упоминание Single-Node Data Warehouse решений на примере DuckDB, SQLite, но без деталей. Детали будут раскрываться уже в более поздних главах.Основная мысль первой главы дать читателю понимание, что нет “серебряной пули”, и в каждом решении существуют как свои плюсы так и минусы (trade offs). Посыл авторов благородный, помочь читателю разобраться в море различных технологических решений. Дать фундамент, который будет помогать принимать правильные решения при проек…

Аналитические базы выступают в роли общего хранилища, куда стекаются данные из различных подсистем. Это могут быть OLTP базы, а также внешние сервисы (данные из которых можно тянуть по API, например). Процесс насыщения данными обозначают аббревиатурой ETL - Extract Transform Load. Но существует и другая аббревиатура ELT - Extract Load Transform. В первом случае трансформация данных происходит до загрузки в главное хранилище, а во втором уже на стороне хранилища (хранение в “сыром” виде).Также есть процесс reverse ETL, это обратный процесс, когда данные из аналитической базы попадают в транзакционное хранилище. Например, такое практикуется при построении моделей машинного обучения и деплоя и…

Второе издание "кабанчика"На днях увидел в сети анонс, что вышло новое издание легендарной книги Designing Data-Intensive Applications.Впервые я познакомился с этой книгой где-то весной или летом 2018 года. Помню как случайно нашел её в архивах какого-то репозитория на Гитхабе. И сказать, что она мне понравилась это ничего не сказать. Я был в восторге от неё, она стала для меня учебником которого мне не хватало. Помню, что до середины я прочитал её на стареньком планшете. Глаза мои уставали, и я решил заказать её в бумажном вариант.“Кабанчик” до сих пор у меня, пережил несколько переездов и выглядит непрезентабельно. Но к чему этот пост? Я хочу немного изменить формат этого канала и сделать…

🔥 Девушка без навыков разработки запустила AI-бота и вышла на первые продажи за месяцАня из комьюнити @its_capitan заметила: люди учат английский годами, но говорить не могут. И тогда она сделала Telegram-бота, который общается с тобой голосовыми на английском и исправляет ошибки как живой собеседник. Что в итоге:— ~700 пользователей за первый месяц— первые 16 оплат— первая выручка: ~$200— подписка: $8/мес— сделано на n8n + OpenAI без разработчиковНе было ни команды, ни инвестиций, ни кода.Главное — не технология.Главное — простая понятная ценность.Таких запусков в канале уже десятки. Показываем честно: цифры, провалы, рост и продвижение. Без теорий. Только реальные метрики и запуск в реаль…

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…

Закончилась экспедиция на sup. 5 дней и 4 ночи вокруг Vargas Island, это на острове Ванкувер со стороны Тихого океана. Погода была разная от +4 до +20, были и дожди и ветра. По расстоянию мы не очень много проплывали в день. В основ упор был на изучение навигации, карт, компаса, погоды и планирования. Группа была маленькая- 5 человек и 2 организатора. С одной стороны это очень дорогой тур, чтобы пожить в палатке и мерзнуть под дождем, с другой стороны он бесценный с точки зрения опыта и эмоцией. Следующим летом обязательно запишусь еще раз, но уже в другой локации.

В наше время самый кайф это попасть в зону, где нет сети. Следующие 5 дней буду плавать на paddle board в тихом океане и ничего делать🏄‍♂️

Наш любимый dbt стал еще лучше - встречайте dbt core v2• dbt Core v2.0 — это новая open-source (Apache 2.0) основа, которая теперь написана на Rust вместо Python. По сути, dbt Labs взяли движок Fusion (который они разрабатывали отдельно), открыли его исходники и сделали новым фундаментом dbt Core. Сейчас в альфе.Fusion vs Core v2 — в чём разница?• dbt Core v2 — open-source Rust-движок, быстрый парсинг, новые артефакты. Это база.• dbt Fusion — надстройка над Core v2 с пониманием SQL, column-level lineage, богатым dev-опытом в VS Code. Это расширенная версия.Грубо говоря: Core v2 = фундамент, Fusion = фундамент + суперспособности.Что нового в Core v2:⚡ Скорость — парсинг до 30x быстрее, чем в…

Почему ваша команда дата-инженеров всегда выглядит несчастной и выгоревшей: 1. Они тратят большую часть времени на переработку плохо спроектированных таблиц в SQL 2. На них кричат, когда ломается чужой код 3. Никто не пишет тесты, но все ожидают, что они будут отлаживать сбои 4. Дежурство — это кошмар 5. Качество данных не ценится так, как функции с очевидным ROI 6. Сколько бы времени они ни тратили на сокращение облачных расходов — этого всегда мало 7. Им редко удаётся заниматься инновационной работой 8. Они — одна из наименее публично признаваемых инженерных команд (привет, Безопасность) 9. Это крайне сложная роль для замещения = долгое время с открытыми вакансиями 10. У них маленький бюд…

Сегодня был еще один собес. На входе 5 лет опыта. Задачка такая же - платформа на AWS.Кандидат прыгал с Postgres на Snowflake и Databricks. Про dbt не слышал, Airflow мельком. 5 лет это реальный опыт. То есть можно работать годами и ничего не знать, а можно за 6 месяцев качнуться на Surfalytics или самому, построить несколько типовых решений и уже будете знать больше чем 90% кандидатов с 5-10 лет опыта.Причина вся та же, люди ленятся учиться и развиваться. Они думаю, что на работе им достаточно навыков и их потом возьмут на другую работу. В свободное время они гуляют и кайфуют. И это хорошо! Но лучше гулять и кайфовать в рабочее время🎃 Но для этого надо бы сначала качнуться как следуют, что…

Сегодня проводил собес по system design DE. У Кандидата было резюме на 10 страниц текста! Сами понимаете серьезный кандидат. Я приложил задачку и результат. Чувак не в теме особо про dbt, Snowflake и тп. Прям как из нашего отечественного дата инжиниринга, но нет, он был из Индии и уже много лет работает дата инженером. Как я понял весь его опыт был про Spark Jobs на Hadoop. И в основном на этапе data ingestions. Нужно ли знать dbt и Snowflake всем? Нет не нужно. Но это, как бы, самое популярное на рынке и для общего развития неплохо бы знать в общих чертах, как и duckdb, и тп. Это называется grow mindset. Сейчас вообще можно ничего не знать, но работу делать. А если вы еще и понимаете, что …

Послушал подкаст Data Engineering Central - там разговор с Джейкобом Мэтсоном, Developer Advocate из MotherDuck (это облачная версия DuckDB). 1. Индустрия устала от сложностиПосле лет оверинжиниринга (Spark, Kafka, огромные кластеры) - маятник качнулся обратно. Всё больше задач решается на одной машине. DuckDB - яркий пример: просто, быстро, без инфраструктуры.2. AI не убьёт дата-инженеров - наоборотКазалось бы, если AI генерирует SQL - зачем инженеры? Но тезис обратный: AI будет генерировать больше запросов, значит нужно больше людей, которые следят за качеством данных и моделями. Роль дата-инженера вырастет, а не исчезнет.3. Data Modeling снова в модеКогда AI пишет запросы, он опирается н…

В cвой личный slack добавил себе Notion бота из Notion Calendar, который собирает все встречи и присылает мне список на завтра и время во сколько вставать (за 15 минут до 1й встречи). Notion Calendar позволяет собрать все календари вместе, а если календарь закрыт, я вручную дублирую событие в личный календарь. Видно, что день прям busy, но это у меня такие обычные вторник, среда, четверг.Зато, в понедельник тихо, все еще отходят от выходных, а в пятницу все уже готовятся к выходным. Поэтому я уже воспринимаю вторник-четверг как данность, мне хоть в 3 раза больше митингов, справимся🎮Сейчас столько классных штук, которые экономят время:• можно собрать все slackи в одном месте и агент будет вс…

Поиск работы за рубежом часто выглядит как хаос: десятки джоб-бордов, LinkedIn, рефералы, противоречивые советыВ итоге можно месяцами что-то делать и не получать приглашений на интервью, а оффера ждать годами. Не потому что ты слабый кандидат — просто в твоем поиске нет системы.AgileFluent вот уже 5 лет помогают IT и Digital специалистам искать работу на международке: 800+ офферов в 32 странах, большая команда топовых экспертов и собственная платформа по откликам и нетворку.Ребята ведут крутой канал про международку, где делятся:✔️ историями тех, кто переехал и зарабатывает в валюте,✔️ разборами резюме и LinkedIn профилей,✔️ гайдами, статьями и чек-листами, которые кратно упрощают поискиЕсл…

Если вам интересен соревновательный ML — у Яндекса скоро завершается регистрация на Yandex ML Challenge.Формат довольно приятный: длинный онлайн-тур без жёсткого тайминга на несколько часов. Можно спокойно подумать над решениями и потестить разные подходы.Из задач:— LLM / foundation models— CV— RL— оптимизация нейросетейСтарт — 21 мая. На всё дают 11 дней и 40 сабмитов на каждую задачу.Топ-100 участников попадут в очный финал на Young Con в Москве.Победителю — 1 млн рублей, топ-15 получат устройства от Яндекса.В целом выглядит как хороший повод проверить себя на актуальных ML-задачах и посмотреть, что делают другие участники.Регистрация ещё открыта.

Собрал материал про AI workloads и видео карты на спутниках https://blog.playeronespace.com/p/brains-in-orbit-a-complete-guideРешил, что IoT спутниковая сеть это очень банально. Узнал про LEO PNT - gps на низкой орбите с точностью до см. Очень круто и дорого. А вот Edge AI интересный кейс и можно начать с небольшого, если просто сфокусироваться на сам спутник, который будет делать расчеты на борту.

Trisigma раздает бесплатное руководство по A/B-тестамTrisigma — платформа для продуктовых экспериментов от Авито Тех. Команда проекта подготовила гайд для аналитиков, которые хотят разобраться, как правильно проводить эксперименты и анализировать их результаты.Что там есть?🔵Понятное и простое объяснение основ: что такое эксперименты, какие бывают метрики, как формулировать гипотезы, в чем состоит закон Кэмпбелла и так далее.🔵Быстрое и не душное введение в математическую статистику.🔵Разбор реальных продуктовых кейсов.Чтобы забрать файл, стучитесь к боту @trisigma_avito_bot. Выдают бесплатно, за подписку на канал Trisigma.Кстати, один из руководителей Trisigma был гостем подкаста Data Heroes …

Яндекс обновил НейроаналитикаВ прошлом году Яндекс представил Нейроаналитика, ИИ-ассистента для анализа данных на дашбордах, который помогал выявить тренды и инсайты на графиках. Недавно он получил большое обновление, которое уже доступно всем пользователям DataLens.🔵Нейроаналитик научился работать с сырыми данными. Ему можно задать любой вопрос на естественном языке, и он сам найдет данные в ваших источниках, создаст визуализацию и сформулирует выводы. При этом он действует только в рамках уже настроенных корпоративных прав доступа. То есть он оперирует только теми данными, которые открыты для конкретного пользователя. 🔵ИИ-подсказки с краткой выжимкой ключевых данных теперь могут генериров…

Линейный график как искусство Этот график в любом современном BI-инструменте можно сделать за несколько кликов Да что BI — его можно нарисовать без особых проблем даже в обычном Экселе.Но у автора он отнял 50 часов — больше стандартной рабочей недели. Он все нарисовал от руки, с помощью карандашей, туши, линеек и набора для леттеринга. В своем посте про этот опыт он поделился набором классических книг про визуализацию для вдохновения, списком инструментов и практическими советами: например, как нарисовать четкие, аккуратные линии. Если интересно, то простого маркера для этого недостаточно: надо отметить точки на графике, вокруг них нарисовать круги и верхние точки кругов соединить линиями —…

От мечты стать сварщиком в Сыктывкаре до ML-стажировки в Саудовской АравииТакой путь прошёл Степан Платинский, выпускник ШАДа Яндекса. Он рассказал журналу о технологиях 8БИТ, как у него это получилось, а мы выбрали из его интервью самые интересные моменты.Сейчас Степан обучает модели для международного поиска Яндекса и занимается исследованиями в области экстремальной статистики. Именно научная деятельность помогла ему познакомиться с профессором университета KAUST в Саудовской Аравии и попасть к нему на стажировку в прошлом году.Степан назвал три фактора, которые помогут повысить шансы на участие в международной программе. И, кстати, идеального английского среди них нет, если вы вдруг это…

Два брата отняли работу у ИИ……но не ту, которую стоит отнимать. Помните многочисленные истории про то, как очередной ИИ-агент удалил БД без возможности восстановления, а потом неискренне извинялся? Братья из США, видимо, тоже слышали, и решили, что и сам так могут — и даже доказали на деле. 🔜 В 2015 за участие кибермошеннической схеме Муниб и Сохаиб Ахтер получили 3 и 2 года тюрьмы соответственно. Какое-то время им удавалось скрывать этот факт от работодателей — настолько успешно, что они даже смогли устроиться в Opexus, ИТ-компанию, обслуживающую американские государственные ведомства. Правда, длилось это недолго: один пришел в 2023 году, второй в 2024, а уволили их обоих 18 февраля 2025, …

Хогвартс против Хемингуэя Tableau Public — удивительное место. Там можно найти как довольно стандартные, пусть и хорошо сделанные, дашборды с метриками и графиками, так и целые исследования, упакованные в интерактивные инфографики.Например, одно из них посвящено изучению популярности книг разных жанров на сайте goodreads.com, где пользователи пишут отзывы на прочитанные книги и выставляют оценки по пятибалльной шкале. Автор взял самые популярные из них, у которых уже собралось больше миллиона оценок, и проанализировал их рейтинги. Выяснилось несколько интересных фактов: 🔵Всего таких книг 210. 46 из них или 22% уже стали мировой классикой — среди них «Старик и море», «Ромео и Джульетта», «Вл…

Почти на каждом нашем проекте, как только мы заходим в Metabase, видим одну и ту же картину: дубли запросов, мертвые дашборды, SQL, в котором уже никто не разбирается. Раньше я лез разгребать это руками и тратил по несколько дней на один аудит.В какой-то момент стало понятно, что эту работу можно автоматизировать. Начал собирать инструмент для себя, чтобы хотя бы первую инвентаризацию проводить без боли. Так появился MetaLens.Если честно, я не люблю называть его «ИИ-инструментом», это создаёт ожидание, что есть одна волшебная кнопка и всё чинится само. На деле это полноценный продукт, в основе которого модели Антропика, Metabase MCP и восемь ИИ-агентов, у каждого своя зона ответственности:🔵…

Сколько денег приносит ИИ?Amazon, Google, Microsoft и другие технокомпании вкладывают в ИИ огромные деньги: они выпускают все новые продукты на его основе и активно — иногда слишком — продвигают их среди клиентов и даже собственных сотрудников. Учитывая их рвение, может показаться, что это приносит им большие доходы, но, кажется, это не так. По крайней мере пока. 🔜 Здесь собрали данные о затратах и прибылях передовых ИИ-компаний: кроме уже упомянутых, там есть запрещенная в России Meta, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Oracle, xAI, Mistral, Cohere и Deepseek. В плюсе пока только Nvidia, которая с 2023 заработала на ИИ-чипах 253 миллиардов. Никто больше к таким результатам даже не приблизился, и в…

Гача, доведенная до абсолютаПо пятничной традиции предлагаем способы скоротать время до конца рабочего дня. На этот раз — вариант для тех, кто хочет понять, почему так популярен Genshin и иже с ним, но сам в это играть не хочет. Такие игры называются гача, и смысл в них — в том, что что-нибудь собирать, обычно персонажей. Выбрать или купить конкретного героя нельзя — надо «крутить» и надеяться, что он вам выпадет. Увеличить свои шансы можно, вливая в игру либо деньги, либо время, чтобы получить дополнительные «крутки». 🔜 В чем смысл и зачем кому-то тратить время на это казино? Сложно объяснить, но можно прочувствовать на себе, поиграв в Number Gacha — гачу, где надо собирать цифры от 1 до 1…

ИИ-поиск, ИИ-почта, ИИ-документыРассказываем про интересные новости с Google I/O 2026. Если кратко: искусственный интеллект становится неотъемлемой частью всех продуктов и сервисов компании.🔜 ИИ станет ключевым компонентом Поиска. Получится что-то среднее между привычным поиском и ИИ-чатботом, которому теперь можно будет давать не просто ключевые слова, а подробные запросы, задавать уточняющие вопросы в блоке «Обзор от ИИ», создавать поисковых агентов. То есть не просто написать «куплю гараж», а подробно описать, где вы живете, какая у вас машина и какой гараж вам нужен. Google это все обработает, выдаст подробный ответ вместо со стандартной поисковой выдачей и возможно даже что-нибудь нако…

SQL против мошенниковИнтересная статья про паттерны, по которым можно выявить случаи мошенничества и подозрительной активности на банковских счетах с помощью простого советского SQL. Большинство признаков, на которые надо обращать внимание, известны или интуитивно понятны, но автор еще и сами SQL-запросы показывает, и это уже может пригодиться.🔵Скорость снятия денег. Большое количество операций за короткий срок говорит о том, что мошенник пытается поскорее опустошить карту, пока владелец не заметил.🔵Телепортация — в течение небольшого промежутка времени карта использовалась в двух местах, между которыми физически невозможно переместиться с такой скоростью. 🔵Снятия подозрительных сумм. Небол…

ИИтальянская забастовка Простите за каламбур в заголовке, но в пятницу же можно, правда? 🔜 Руководство Amazon подталкивает сотрудников к автоматизации работы через создание агентов с помощью инструмента MeshClaw — нетрудно догадаться, что он вдохновлен нашумевшим этой зимой OpenClaw. Хотя в компании заявили, что активность использования ИИ не будет учитываться при оценке качества работы, многие в это не верят. Сотрудники Amazon опасаются негативных последствий, если не продемонстрируют, с каким энтузиазмом они внедрили новую технологию в свои процессы. Это все привело к тому, что люди начали использовать агентов везде, где только можно, даже если не нужно. Таким образом они «накручивают» чи…

Если что-то не ломалось, это надо починить с помощью ИИКурсор мыши уже много лет существует в почти неизменном виде. Функционал у него тоже стабильный — кликать, выделять, перетаскивать объекты. Вот последнее и хотят изменить в DeepMind. Их улучшенный ИИ-курсор может стать инструментом, который делает проще взаимодействие человека и искусственного интеллекта.🔵 Первого он избавляет от необходимости переключаться между вкладками и программами или писать длинные промпты. Вместо этого можно просто кликнуть мышкой на объект на экране и дать команду голосом: «Убери это», «Перепиши этот текст по-человечески», «Объедини эти столбцы в таблице».🔵Второму он дает контекст. ИИ получает запрос от пользов…

А вы когда-нибудь задумывались, что такое Copilot? Начинаем неделю с любопытной визуализации — и для разнообразия она даже не с Tableau Public!Как и остальные техногиганты, Microsoft активно включилась в ИИ-гонку. Компания сделала ставку на Copilot — спорный продукт, который чаще всего попадает в новости, потому что им в очередной раз кто-то недоволен.🔜 Но главный вопрос не «что не так с Copilot», а что такое Copilot? Первый же запрос в Google ведет на страницу ИИ-чатбота, но если копнуть глубже, все оказывается намного запутаннее. Конечно, у OpenAI и Anthropic тоже много разных продуктов, которые часто упоминают под общими, широко известными названиями ChatGPT или Claude. Так что нет ничег…

Шахматы, из которых убрали все лишнееШахматы — это, конечно, прекрасная игра, но не кажется ли вам, что в них слишком много всего? Все эти фигуры, доска огромная, ну куда это все? Почему бы не отбросить всю эту мишуру и не оставить только самое главное: один ряд, три фигуры у каждого игрока, которые могут двигаться вперед или назад, восемь клеток. Получатся прекрасные в своей простоте одномерные шахматы. 🔜 У игрока есть ладья, король и конь. Последнему негде ходить буквой Г, но он может двигаться на две клетки вперед и перепрыгивать через чужие фигуры. Задача — поставить мат королю противника, за которого играет ИИ. Единственный минус одномерных шахмат — возможных стратегий в них чуть-чуть …

Как вкатиться в аналитику, с зарплатой в 3 раза выше, чем у остальных 2026 году❓Если следовать обычному треку развития карьеры аналитика, рост зп будет медленным и постепенным. К тому же во время кризисов бизнес, хуже нанимает и чаще сокращает тех, кто не расширяет свой стек и не прокачивает знания вокруг основной области. Все это не относится к фулл-стек аналитикам, доля вакансий которых активно растет в общей массе вакансий аналитиков.В связи с этим приглашаю вас на эфир 📉📉📉📉📉📉 📹 На эфире будет разобрано:— Почему рынку реже нужны узкие специалисты и чаще — fullstack-аналитики— Как войти в профессию с нуля и устроиться на работу быстро— Кому подходит fullstack-путь, что нужно изучить и как…

⚡️Вышло новое исследование Self-Service-круг Громова 2026Оно показывает, как российские платформы помогают бизнес-пользователям работать автономно во всей архитектуре данных, а не только в BI.В отчет вошло 20+ российских решений: от BI, ETL и IBP-систем до облачных сервисов и платформ по работе с семантическим слоем. Среди которых: Yandex DataLens, Modus BI/ETL, Loginom, Dat. ax, DataForge,Visiology, PIX BI, Rapeed и другие.➡️Отчет поможет понять:– где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация,– какие элементы инфраструктуры критичны и как безопасно интегрировать AI,– как балансировать свободу пользователя и управляемость сре…

У вас проблемы с визуализацией графиков в Python? Моя новая книга по Seaborn уже вышла и доступна для покупки всего за 1199 руб!Друзья, я написал свою третью книгу, и она посвящена графической библиотеке Seaborn в Python (фотки в предыдущем посте)! Полгода назад мне попалось одно иностранное издание про Seaborn, я сначала хотел его перевести, но в итоге написал собственную книгу, в которой подробно описал библиотеку Seaborn. А изюминкой книги стал полный экскурс в новый объектный интерфейс seaborn.objects, который вышел не так давно и навсегда изменил методику создания графиков в Python.Если при работе в Python у вас постоянно возникают проблемы с тем, чтобы построить тот или иной график ил…

Данные давно перестали быть только инструментом аналитиков — сегодня они влияют на продукты, клиентский опыт, риски, эффективность и стратегические решения. 9 июля на Форуме Data Day эксперты и практики по работе с данными и ИИ из Сбера, Т-Банка, ГПБ, ВТБ, Альфа-Банка, X5 Tech, Ozon Fintech, Lamoda, ДОМ РФ и других компаний расскажут, как данные и искусственный интеллект помогают ускорять бизнес в финтехе, ритейле, промышленности, транспорте и агросекторе.В программе форума:✅ Тренды AI и данных «из первых уст». На какие технологии и подходы делают ставку лидеры рынка?✅ Как превратить хаос данных в надежный бизнес-навигатор и сделать данные стратегическим активом компании.✅ Практика внедрени…

Если давно хотели прокачаться в modern data stack — собрали три практических тренажёра, которые помогут пройти путь от аналитического хранилища до оркестрации пайплайнов и Lakehouse-архитектуры.📊 Симулятор Data Warehouse на базе dbtНаучитесь работать с dbt Core, строить хранилище данных, осваивать DataOps-практики, каталог данных и data lineage.Курс подойдёт аналитикам и инженерам данных, которые хотят не просто писать SQL, а собирать поддерживаемые аналитические проекты.→ Начать в демо-доступе💚 Кстати, ИнженеркаТех перевели всю документацию dbt на русский язык — теперь она доступна бесплатно для всех:https://docs.getdbt.tech/🐙 Тренажёр Dagster + Apache NiFiETL-разработка и оркестрация данн…

Офер в Яндекс за выходные: 6–7 июняЕсли вы продуктовый, дата-аналитик или датасаентист с опытом на Python от 3 лет, участвуйте в Weekend Offer Analytics*. Как всё устроено:🔵 до 27 мая — регистрация;🔵 6 июня — две технические секции, вместо трёх в обычном найме;🔵 7 июня — знакомство с командами и офер.В мероприятии участвуют команды: R&D, Автономный транспорт, Алиса и Умные устройства, Поиск и Суперапп, Независимый Ecom и другие. Вы сможете пообщаться с нанимающими менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.Все подробности и полезные ссылки — на сайте. После регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.

⚡️ Стек собран — а оффера всё нет?Самый бесячий парадокс аналитика в 2026.Знаешь SQL на уровне оконок и CTE. Задачки с собесов Т-банка щёлкаешь за вечер. По технике — молодец.А на финальных этапах что-то идёт не так. И в какой-то момент уже не понимаешь — это со мной что-то не так или рынок просто сломался ⚙️Заходите на бесплатный эфир, на котором не будет информации «как стать аналитиком за 30 дней», но будет подробный разбор карьеры аналитика и то как им стать в 2026 году.Ведет Андрон Алексанян — CEO школы аналитики 📉📉📉📉📉📉, 8 лет в аналитике, работал с крупнейшими компаниями РФ и мира.Что обещают разобрать:🔶Как реально устроен вход в аналитику в 2026🔶Как думают нанимающие менеджеры — и чт…

⚡ А вы полагаетесь на случайность при делении на тест-контроль?В среднем рандом должен дать идеальный баланс по всем — даже ненаблюдаемым — признакам между тестовой и контрольной группой.Но конкретный АБ-тест — это конкретные тест и контроль. Поэтому случайное распределение на группы наверняка окажется несбалансированным, что приведёт к проблемам с интерпретацией результатов теста. Итог — неверные бизнес-решения.Андрей Романов, тимлид команды аналитики Sales Tech, преподаватель и ментор по AБ-тестам, расскажет:🔸 почему случайное деление на группы — это не лучшая стратегия;🔸 по каким метрикам балансировать группы и каким алгоритмом это можно сделать;🔸 как балансировка влияет на чувствительно…

Как по всему GPT расползись гоблиныВ общем, у чатагпт есть разные настройки личности. Одна из таких личностей — это «Nerdy». По-нашему, ботан. Модель в этом режиме становится излишне занудной, но при этом такой а ля глубокой и игривой. Её ключевая фишка в том, чтобы пользователь посмотрел на мир с немного странноватой и несерьезной точки зренияКогда обучают модели, то используют разметку — либо автоматическую, либо ручную. Как оказалось, на этапе разметки датасета для личности «Nerdy» хорошие оценки ставили таким ответам, в которых есть какие-то фантастические твари типа гоблинов, единорогов и троллей. Это не то, чтобы специально произошло, то есть в инструкции не было явно указано: если от…

Отличная возможность ворваться в аналитику уже в 2026 годуРебята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг!Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции.Курс-симулятор «Аналитик данных» от SimulativeЧто внутри:➖12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только;➖Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио;➖Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или …

АНА’26: конференция о продуктовой аналитике, искусственном интеллекте и масштабировании цифровых продуктов22 мая в Москве в седьмой раз пройдет АНА — техническая конференция для специалистов, работающих с AI, ML-инженеров, а также продуктовых и data-команд. Участники обсудят подходы к созданию AI-first решений и практики, которые помогают быстрее проверять гипотезы, масштабировать внедрение и оптимизировать процессы без роста издержек.Программа АНА’26 охватывает полный цикл data- и AI-разработки: от MLOps до внедрения LLM в продуктовые сценарии. Отдельные треки посвящены AI-агентам и развитию архитектуры.Среди ключевых тем:R&D и экономика масштабирования продуктовМетоды системного снижения …

Работа аналитика - уже не только про цифры!Это про умение принимать решения быстрее других.В 2026 году выигрывают не те, кто знает больше инструментов, а те, кто понимает, что именно нужно рынку прямо сейчас.Если вы:🟠застряли в обучении и не понимаете, что учить дальше🟠откликаетесь на вакансии, но не получаете ответ🟠хотите в айти, но думаете, что «уже поздно что-то менять»Приглашаем вас бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян (CEO Simulative) разложит по полочкам, как на самом деле устроен вход в аналитику сегодня! Андрон ответит на вопросы: ➖почему классические “роадмапы” больше не работают➖как собрать портфолио, которое действительно смотрят➖какие кандидаты получают офферы, даже уступая …

Перейдите на следующий уровень: станьте дата-сайентистом уже в 2026!Хотите развиваться в Data Science, но столкнулись с трудностями самостоятельного изучения? У вас есть возможность обучиться с нуля и освоить новую профессию уже в этом году! Data Science - одна из самых востребованных и высокооплачиваемых сфер в IT. И сейчас - лучшее время, чтобы войти в профессию. Главный плюс Data Science в том, что он совмещает в себе навыки сразу нескольких направлений: аналитика, инженерия и данных и даже машинное обучение. Всего за 8 месяцев вы:➖Освоите полный стек инструментов: SQL, Python, Pandas, Docker, Airflow и ETL-пайплайны➖Разберётесь в ML и DL: от регрессии и кластеризации до нейросетей, NLP …

Эйчары больше не спрашивают, владеете ли вы ИИИспользование ИИ-инструментов стало базовым навыком любого сотрудника, независимо от сферы деятельности. Не умеешь? До свидания. Крупные компании на наших глазах массово сокращают штат. Пинтерест, Амазон и многие наши корпорации заменяют старые позиции на новые, а многие рутинные задачи уже выполняются ИИ-агентами. С чего начать, и как обучить ИИ-инструментам своих сотрудников? Не нужно бесконечно листать новости и тестить приложения очередных стартапов. Многие ответы уже собраны в одном месте — в книге «Синергия интеллектов. Как внедрить ИИ в бизнес-процессы». Здесь описаны крупнейшие ИИ-инструменты, которые доказали свою эффективно не просто в…

⚡️Чем занимается аналитик и как получить оффер в 2026 году?Переживаете, что рынок труда нестабилен? Хотите ворваться в аналитику, но не знаете как гарантировать себе трудоустройство? Все эти переживания уходят, если вы уверены в правильности своих действий, уверены в своих компетенциях, резюме и портфолио. 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. Кстати на вебинаре разберут и то как стать аналитиком в 30/40/50 и более лет.На вебинаре будет:🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до как…

💎ЗАКРЫТОЕ КОММЬЮНИТИ В СФЕРЕ АРБИТРАЖА КРИПТОВАЛЮТВыплаты от $3.000 в месяц и более (в зависимости от оборота) Первая выплата — через 3 дня - Предоставляем обучение, личные кураторы - Набор без опыта — выгодные условия для наших трейдеров - Команда №1 на рынке — присоединяйся и работай по лучшим связкам- Свободный график🔗Присоединиться - https://wavium.ru⚙️ Наш бот - https://t.me/waviumbot⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

Channel created

Обычно по пятница выходит пятничный юмор, но сегодня - крайняя шутка.Этот канал прослужил мне верой и правдой почти 6.5 лет и за это время подарил мне очень разнообразный опыт, 5 тысяч рублей донатов, вакансии и проекты и больше 4 тысяч людей, которым интересно мое мнение на тему, о существовании которой я узнал чисто случайно 7 лет назад. Макс, ты помнишь как ты мне сказал "Так ты ведь получается занимаешься дата инжинирингом?" 😃Я безумно благодарен вам всем за то, что приходили в комменты и писали свое мнение, за бесконечное количество 💩 оставленных под постами, за репосты и материал, который вы приносили. Я смотрю на этот путь, который мы прошли с вами и я вам очень благодарен!По количес…

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…

мне кажется последние два интервью отлично смотрятся вместе и дополняют друг друга >_>и отдельно мысль, которая где-то проговаривалась в этих интервью: токены — новый вид бенефита для сотрудников. большие компании готовы вливать миллионы в токены для своих разработчиков. а сами поставщики фундаментальных моделей в принципе ограничены только внутренними мощностями для своих сотрудников.в подкастах Кирилла Мокевнина @orgprog упоминали, что в долине у каждого второго безлимит на модели OpenAI / Anthropic по тем или иным каналам

🥷 DHH об agent-first подходеDHH — известный ии-скептик и сторонник написания кода вручную; в своём сетапе он не использует IDE с их подсказками и навигацией по коду — всё набивает ручками (и радуется)ещё DHH известен своими сильным мнением и радикальными взглядами — он говорит что думает, не взирая на мнения большинства или отдельных авторитетовнедавно зашёл к Pragmatic Engineer на интервьюhttps://youtu.be/JiWgKRgdgpIи вот наступил действительно переломный момент: ⁃ июль 2025 — DHH не верит и не использует агентов ⁃ январь 2026 — DHH переходит на agent-first разработку что поменялось? вышли модели, которые выдают достаточно хороший результат, которые при минимальных доработках можно шипать …

🦄 руководитель Claude Code об AI в разработкепослушал интервью Бориса Чёрного в подкасте Ленни. Борис написал первую версию Claude Code и теперь руководит этим направлением в Anthropic.https://youtu.be/We7BZVKbCVwпо их данным сейчас уже 4% всех коммитов в Гитхаб создаются через Claude Code (ожидают 20% к концу года)интересно, что первую версию Claude Code Борис сделал прошлой весной и это не был сиюминутный успех; популярность инструмента росла постепенно и взрывной рост случился после выхода модели осенью (Опус 4.5 кажется)и с ноября 2025 Борис не написал ни строчки кода вручную — всё через Клода; так же приводит в пример «лучших программистов Spotify», мол, они тоже больше не пишут код ру…

📁 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

Чипы — это маленькие кремниевые пластинки внутри всех наших устройств. Без них не разогреется еда в микроволновке и не заведётся автомобиль — чипы нужны буквально везде. При этом их производство — настолько запутанный процесс, что удивительно, как он вообще работает. Сегодня мы разберёмся, как устроены современные чипы и почему в последние годы они подорожали. Поговорю я с Дианой Гришиной — она работала в ASML, единственной в мире компании, которая производит станки для создания самых крутых чипов.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjcRXCVQSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе дл…

После февраля 2022 года российская гражданская авиация оказалась практически отрезана санкциями от остального мира. Запреты коснулись не только воздушного пространства, но и лизинга, регистрации и обслуживания самолетов. И это целиком поменяло работу авиакомпаний. Как теперь поддерживаются самолеты в России? Сможет ли авиация перейти на «отечественный флот»? Стало ли опаснее летать? Рассказывает Анастасия Дагаева, журналистка и независимый авиационный эксперт.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjeXxtnNSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/m4hc…

В прошлом выпуске мы разбирались, как устроены эмоциональные ИИ-компаньоны под капотом. А в этом смотрим на отношения с ИИ с другой стороны. Опасно ли общаться с кем-то, кто не может сказать «нет»? Почему романтические отношения переоценены? И что делать родителям, если их ребёнок часами переписывается с ИИ? Самат Галимов говорит с семейным психологом и секс-терапевтом Мариной Травковой.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjccwtV8Selectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/w0lq3 Сайт Марины Травковой: https://travkova.com/⚡️ У этого выпуска есть виде…

Представьте, что вы достаёте телефон и видите новое уведомление. Собеседник в мессенджере спрашивает, как у вас дела, делится планами, шутит. Вы переписываетесь каждый день, иногда по несколько часов. А теперь представьте, что этот собеседник — не человек, а ИИ-компаньон, который настроен идеально под ваши потребности. Если вас это удивляет, вот ещё один факт: у сервисов с такими ботами уже миллионы пользователей и их популярность растёт. Как создаются эмоциональные ИИ-компаньоны? Какой персонаж среди них — звезда? И как работает эта индустрия? Самат Галимов говорит с Артёмом Родичевым, основателем платформы Ex-human.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjejvUn6Selectel — независи…

Искусственного интеллекта в нашей жизни станет только больше. При этом значительная часть вычислительных мощностей для него сосредоточена в руках нескольких крупных американских корпораций — Google, Microsoft, Amazon. Братья Даниил и Давид Либерманы считают, что такая централизация опасна, и строят альтернативную распределенную сеть по опыту Bitcoin. Этот эпизод — о борьбе с монополией на ИИ, мире с AGI и обществе изобилияРеклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjebM1xvSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/wkkak ⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия!…

Управление компьютером силой мысли — не научная фантастика. Лаборатории и стартапы по всему миру давно проводят эксперименты и разрабатывают интерфейсы, которые позволят миллионам людей пользоваться технологиями, минуя физические действия. Один из самых громких проектов в этой области — Neuralink Илона Маска; его пациентам вживляют датчики для считывания сигналов прямо в мозг. В этом выпуске кандидат биологических наук и руководитель группы нейрокогнитивных интерфейсов Сергей Шишкин рассказывает, как декодировать работу мозга, можно ли обойтись без инвазивных хирургических операций и на что способны нейротехнологии сегодня.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjcR4GznSelectel — не…

Можно ли «подкрутить» себе настройки здоровья? Существует ли ген алкоголизма? Как читают и редактируют ДНК? Самат Галимов говорит с Михаилом Гельфандом — одним из главных биоинформатиков России — о том, что умеет современная генетика, и разбирает популярные мифы.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjc2ro9kSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для масштабных задач: https://slc.tl/j2698 Телеграм-канал Михаила Гельфанда: https://t.me/mikhail_s_gelfand Рекомендации Михаила:Александр Панчин «Сумма биотехнологии»Александр Марков «Рождение сложности. Эволюционная биология сегодня» Евгений Кунин «Логика случая. О природе и происхо…

Почему нам хочется увидеть в искусственном интеллекте собеседника? Как нейросети контролируют ход диалога? И что из-за них меняется в человеческом общении? Культуролог и исследовательница цифровой среды Оксана Мороз объясняет, как общение с искусственным интеллектом влияет на нас.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjdNBa9xSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности: https://slc.tl/fmodg⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия! Посмотрите ее на нашем YouTube-канале: https://www.youtube.com/@launchtomorrow Будем очень благодарны вам за подписку на канал, лайк и комментарий — это очень поможет нам делать в…

Как искать работу в 2026? Короткий ответ: непросто! Вместе с основательницей агентства NEWHR Кирой Кузьменко разбираемся, как меняется найм с ИИ, и проходим весь путь от поиска вакансии до переговоров о зарплате. Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjd2g7CDSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности: https://slc.tl/vxev6 Агентство Киры: NEWHR.orgКанал Киры: https://t.me/kirafoundКурс про поиск работы: HelloNewJob.orgСлушайте бонусные выпуски «Запуска завтра» и других подкастов студии «Либо/Либо» по подписке Либо/Либо+ в Telegram: https://cutt.ly/zap0225epap и в Apple Podcasts https://cutt.ly/zap0225…

Раздражает, что выдача в Google замусорена рекламой и нерелевантными ссылками? Вместе с фактчекером Павлом Банниковым разбираемся, почему испортился поиск, что помогает гуглить эффективно и как правильно искать с нейросетями.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjdEyrEdSelectel — Selectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую инфраструктуру для проектов разной сложности: https://slc.tl/cxf73 Телеграм-канал Павла: https://t.me/pavelbannikovПроекты журналиста-расследователя Хэнка ван Эсса: https://www.digitaldigging.org⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия! Посмотрите ее на YouTube: https://youtu.be/0vp_239OXdw. Будем очень благодарны вам за подписку на …

Да, это выпуск про ванну со льдом, медитации и сауну после работы! Андрей Дороничев — один из создателей мобильного приложения YouTube — рассказывает, что делают технари в Долине, чтобы улучшить здоровье и продуктивность. Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjdTcQAmSelectel — провайдер IT-инфраструктуры для ИИ-проектов. Серверы с видеокартами и другие продукты для вашего бизнеса: https://slc.tl/lejz5 Андрей Дороничев: https://www.instagram.com/dobry?igsh=aHByNmFtMXpsb2dz⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия! Посмотрите ее на YouTube: https://youtu.be/k9ahY12o3ZA Будем очень благодарны вам за подписку на канал, лайк и комментарий — это очень поможет нам делать видеоверсию и дальше!С…

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…

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: Reverting the incremental GC in Python 3.14 and 3.15 — https://discuss.python.org/t/reverting-the-incremental-gc-in-python-3-14-and-3-15/107014 PEP 772 – Packaging Council governance process — https://peps.python.org/pep-0772/ What's new in pip 26.1 - lockfiles and dependency cooldowns — https://ichard26.github.io/blog/2026/04/whats-new-in-pip-26.1/ PyPI Security Best Practices — https://github.com/lirantal/pypi-security-best-practices Еще один package manager - pixi — https://codecut.ai/uv-pixi-…

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: Python 3.15’s JIT is now back on track — https://fidget-spinner.github.io/posts/jit-on-track.html OpenAI покупает Astral — https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/ JazzBand закрывается — https://jazzband.co/news/2026/03/14/sunsetting-jazzband Первый публичный релиз Django Modern Rest — https://github.com/wemake-services/django-modern-rest/releases/tag/0.1.0 Defense in Depth: A Practical Guide to Python Supply Chain Security — https://bernat.tech/posts/securing-python-supply-chain/ The S…

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: Мейнтейнер httpx закрыл доступ к issues и discussions — https://github.com/encode/httpx/discussions/3784 Anthropic invests $1.5 million in the Python Software Foundation and open source security — https://pyfound.blogspot.com/2025/12/anthropic-invests-in-python.html Evolving Git for the next decade — https://lwn.net/Articles/1057561/ A CLI to fight GitHub spam — https://hugovk.dev/blog/2026/gh-triage/ Starlette 1.0.0rc1 — https://starlette.dev/release-notes/ Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — ht…

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 от Сергея: toloka.ai - компания

https://platform.toloka.ai/ - self service (быстрая разметка данных)

tendem.ai - Tendem (кентавр AI + human)

как начать работать в Толоке экспертом: https://mindrift.ai/apply 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…

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 — …

CTF часто выглядит как что-то нишевое и слегка мифологизированное: элитные хакеры, странные задачи, табло, адреналин. С Александром Алексеевым разбираем, что за этим стоит на самом деле. Александр много лет строил CTF-среду и знает её изнутри: от команды «Хакердом» и RuCTF до коммерческих соревнований под задачи бизнеса. Выпуск получился про устройство жанра. Что отличает хороший CTF от плохого, почему сильная команда — это не просто набор умных одиночек, где формат помогает учить и отбирать людей, а где начинает расходиться с реальной безопасностью. И, конечно, отдельно говорим про AI: что он уже поменял в задачах, участниках и будущем самих соревнований. Также ждем вас, ваши лайки, репост…

Кирилл Булатов помогает разрабатывать Zed – редактор кода, написанный на Rust командой, которая раньше делала Atom. Без Electron, без готовых UI-фреймворков: у Zed собственный графический движок GPUI, Tree-sitter как основа для парсинга и CRDT для совместного редактирования без конфликтов. В выпуске Кирилл объясняет, почему команда выбрала именно этот путь и что из этого получилось. Разберём архитектуру редактора изнутри: что происходит от открытия файла до работы с AI-агентом, как устроен протокол ACP, зачем Zed написал собственный UI-движок вместо использования готового и почему команда не стала брать экосистему плагинов VSCode. Поговорим о пользователях, конкурентах и о том, как опенсорс…

Кирилл Мокевнин – сооснователь онлайн-школы программирования «Хекслет», разработчик с почти двадцатилетним стажем, амбассадор организованного программирования и автор одноимённых YouTube- и Telegram-каналов. Он работал с Ruby on Rails ещё в коммерческой разработке, вокруг Rails строился сам Хекслет, и во многом на рельсах формировался его инженерный опыт. Rails много раз хоронили, но он почему-то продолжает жить. В него коммитят, вокруг него остаются большие продукты, он по-прежнему очень быстро закрывает типовые веб-задачи и даёт то самое ощущение, что один человек может сделать приложение от и до. Разбираем главные идеи рельсов: convention over configuration, ActiveRecord, миграции, серве…

Австралия – идеальный кандидат для релокации. Английский язык, океан, безопасность, высокий уровень жизни, нормальный work-life balance. В этом выпуске Константин Аксенов, разработчик и многодетный отец, разбирает все аспекты переезда и жизни в Австралии. Говорим про все типы виз, поиск работы в IT, аренду, медицину, культурную адаптацию и, конечно же, про главный вопрос: кому Австралия действительно подходит, а кому лучше не строить вокруг нее большие планы. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Егор Толсто…

В ряду выпусков про фреймворки пополнение! Разбираемся, правда ли в Django есть все, что нужно для типичного веб-сервиса, и правда ли это лучший выбор для перфекционистов с дедлайнами! А помогает нам Артем Малышев. 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, Стас Цыганов Полезные ссылки: Сайт Django

https://www.djangoproject.com/

В этом выпуске вместе с Витой Степановой разбираемся, что такое старение с точки зрения биологии, где сегодня находится наука и какими технологиями уже можно воспользоваться. Обсудили, какие направления в индустрии сейчас выглядят наиболее перспективными и чем занимаются компании вроде Gero и Insilico. Отдельно, конечно, поговорили о роли AI, данных и носимых устройств — и о том, где за этим стоят реальные возможности. И напоследок — о женском здоровье как одном из ключевых направлений в теме долголетия! 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…

Никита Поваров, principal analyst в JetBrains, пришёл, чтобы рассказать об одной из самых коварных ловушек в работе с данными: мы привыкли видеть корреляции, но совершенно не умеем доказывать причинность. А разница между "связано" и "вызывает" – это разница между правильным решением и красивой иллюзией. В выпуске прошли по истории вопроса от Гальтона и Фишера до современных каузальных графов: почему исторически статистика и каузальность шли разными путями и как они всё-таки сошлись. Разбираем d-сепарацию, конфаундеры, медиаторы и строим каузальные графы на конкретных примерах из A/B тестирования, медицины и продуктовой аналитики. Выпуск для всех, кто работает с данными и хочет не просто нах…

Антон Полухин – член комитета по стандартизации C++, что делает его одним из тех людей, кто решает, каким будет C++ в будущем. При этом Антон пишет на C++ высоконагруженный код каждый день в техплатформе городских сервисов Яндекса. Еще он – создатель и активный ментейнер многих библиотек Boost, и автор книги «Boost C++ Application Development Cookbook». C++ пинают все кому не лень – от госдепа США до российских студентов, которые со страхом вспоминают лабы на нем. При этом язык по-прежнему живет везде: системное программирование, игровые движки, финтех, embedded, браузеры. Почему так? Почему у него такая репутация, откуда взялось столько плохого кода, и чем вообще виноваты шаблоны C++? Вмес…

Случайные числа нужны почти в каждой программе. Для программиста все выглядит очень просто – достаточно вызова функции стандартной библиотеки. А под капотом там происходит очень много интересного! Чтобы разобраться в том, как генерируются хорошие случайные числа, мы позвали Евгения Додиса, профессора университета Нью-Йорка, который во многом определил, как выглядят и работают современные генераторы случайных чисел, и участвовал в их дизайне для Linux, Apple и Windows. 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…

Многие думают, что Vim давно уже не актуален и остался мемом и игрушкой для гиков. В выпуске мы обсудили, зачем можно его использовать в современном мире, когда вокруг куча IDE и текстовых редакторов, что из себя представляет осовремененная версия под именем NeoVim и почему она до сих пор актуальна и остается для многих разработчиков способом собрать персональную среду разработки под свой реальный рабочий процесс. Поговорили, в чем принципиальные архитектурные отличия NeoVim от других, почему его сила не только в плагинах, а в самой модели взаимодействия с текстом, как сегодня устроен современный стек с Lua, LSP и Tree-sitter, и с чего начать, если давно хотелось попробовать NeoVim не как э…

Flutter давно стал мейнстримной кросс-платформой и заметным игроком в мобильной разработке: его ценят за быструю разработку и хороший тулинг, в частности hot reload.

Марк Абраменко, бывший Head of Flutter в Surf и мобильный инженер Rhino, разобрал ключевые темы: Impeller и миф о лагах на iOS, ограничения Dart для сложной логики и реальность «одной кодовой базы» для desktop, web и mobile. Конечно же, не могли обойти тему написания кода на Flutter с помощью AI-агентов. 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:…

Что делать, чтобы рынок ИИ не захватили монополисты, и мы все не стали радикально зависимы от OpenAI, Anthropic и других корпораций? Научиться работать с локальным ИИ! Чтобы разобраться в теме мы позвали Ивана Ямщикова из Pleias, и поговорили про то, как устроены маленькие языковые модели. Занятный факт: пока мы писали выпуск, вышла новость о том, что Nvidia в партнерстве с Pleias выпустила открытый датасет в рамках проекта Nvidia Nemotron. Почему открытые датасеты важны для маленьких моделей – тоже обсудили в выпуске! 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: w…

Переезд в другую страну часто выглядит как выбор между «по зову сердца» и «по таблице в Notion», но на практике успешная релокация почти всегда требует и того, и другого. Это не только выбор визы и билетов, но и большой жизненный проект, требующий принятия десятков решений. В этом выпуске вместе с Василием Юренковым – создателем проекта Greener Relocation, мы обсудили, как понять свои реальные критерии выбора нового места и о чём важно подумать заранее. А ещё поговорили о том, как составить реалистичный роадмап релокации, рассчитать бюджет и не сломаться в процессе, когда заканчиваются силы, расходятся ожидания и растёт стресс. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и…

Мы редко задумываемся о том, как вообще управляем окнами. Alt-Tab, мышка, перетаскивание, сворачивание – как-то работает и ладно. Но если присмотреться, это один из самых недоосмысленных инструментов в нашей ежедневной работе. Мы проводим за экраном по 8 часов в день, переключаемся между задачами, проектами, контекстами – и при этом живём в модели, которую даже не выбирали. В этом выпуске мы решили поговорить об оконных менеджерах и том, что стоит за терминами stacking, tiling, workspaces. Обсудили ментальную модель управления экраном, контроль, снижение хаоса и то, как меняется ощущение от работы, когда вы перестаёте случайно двигать окна мышкой. Разобрались, чем тайлинг отличается от стек…

Давайте разберёмся, что такое Claude Mythos и на что стоит обратить внимание в контексте самого шумного релиза моделей в апреле. телеграм подкаста: https://t.me/progulka Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Екатерина Кухтенко — фаундер стартапа VAir. VAir позволяет точно детектировать ряд вирусов в дыхании пациента. 11 Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Сегодня делаем обзор книги Говарда Тёрмана Книга: https://en.wikipedia.org/wiki/Jesus_and_the_Disinherited "Бродский" о доставке: https://www.instagram.com/reel/DXPziC8DH_0/ Свежий сабстак: https://caput.substack.com/p/it-is-not-your-ai Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Андрей Себрант — директор Яндекса по стратегическому маркетингу, автор и ведущий подкаста "Трёп Себранта", автор телеграм канала TechSparks. Подкаст: https://sebrant.chat/ Канал: https://t.me/techsparks Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

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

👉 YouTube-канал «Запуск завтра»: https://youtube.com/@launchtomorrow «Запуск завтра» на аудиоплатформах: https://pc.st/1488945593Выпуск с Андреем Дороничевым про биохакинг в Кремниевой долине: https://youtu.be/k9ahY12o3ZAВыпуск с Кирой Кузьменко про влияние ИИ на рынок труда: https://youtu.be/FOvyhYGDUDc

Topics include CVE-2026-48710: A Maintainer's Perspective, daily-stars-explorer, Markdown to pdf with pandoc and typst, and postman2pytest.

Topics include Dumb Ways for an Open Source Project to Die, How to create a pylock.toml lockfile, , and Choosing a Python Logging Library in 2026.

Topics include Using Django Tasks in production, , PyPI packages are increasing rapidly, and httpx2.

Topics include httpxyz one month in, Learn concurrency - a deep dive into multithreading with Python, pip 26.1 - lockfiles and dependency cooldowns, and Python 3.15 `sentinal` values from PEP 661.

Topics include profiling-explorer, Reverting the incremental GC in Python 3.14 and 3.15, , and django freeze.

Topics include Django Modern Rest, , Cutting Python Web App Memory Over 31%, and tryke - A Rust-based Ptyhon test runner with a Jest-style API.

Topics include Migrating from mypy to ty: Lessons from FastAPI, Oxyde ORM, Typeshedded CPython docs, and Raw+DC Database Pattern: A Retrospective.

Topics include Lock the Ghost, Fence for Sandboxing, MALUS: Liberate Open Source, and Harden your GitHub Actions Workflows with zizmor, dependency pinning, and dependency cooldowns.

Topics include Starlette 1.0.0, Astral to join OpenAI, , and Fire and forget (or never) with Python’s asyncio.

Topics include , refined-github, , and Agentic Engineering Patterns.

Topics include , refined-github, , and Agentic Engineering Patterns.

Topics include Setting up a Python monorepo with uv workspaces, cattrs, Learning to program in the AI age, and VS Code extension.

Topics include Raw+DC: The ORM pattern of 2026, pytest-check releases, Dataclass Wizard, and SQLiteo.

Topics include Better Python tests with inline-snapshot, jolt Battery intelligence for your laptop, Markdown code formatting with ruff, and act - run your GitHub actions locally.

The web has quietly become one of the most capable platforms for game development. Advances in WebAssembly, WebGL, and WebGPU have given developers tools that rival native desktop performance, while game engines like Unity and Godot have added robust web export pipelines. However, building games for the browser comes with its own set of constraints

The post Web Native Game Development appeared first on Software Engineering Daily.

Software engineering has developed powerful tools for observability, data management, and continuous testing, but hardware engineering has largely not kept pace. The feedback loops, tooling, and infrastructure that software engineers take for granted simply do not exist in most hardware programs. Nominal is a data platform built to help hardware organizations move at the same

The post The Hardware Bottleneck AI Can’t Fix appeared first on Software Engineering Daily.

Autonomous drone delivery has long been the stuff of science fiction, but ongoing advances have moved the space from experimental to operational. Zipline is one of the leading companies in this space, with drones that charge between missions and fly autonomously to deliver packages directly to customers. Kyle Madonia is the VP of Application Software

The post Autonomous Drone Delivery at Scale appeared first on Software Engineering Daily.

Europe’s startup ecosystem is maturing rapidly, with companies like Revolut, Lovable, and Legora demonstrating that world-class technology businesses can be built and scaled on the continent. While the US remains the dominant force in venture-backed software as home to the largest markets, the deepest capital pools, and the most ambitious exit culture, a growing number

The post The European Startup Scene appeared first on Software Engineering Daily.

React Native is an open source framework developed by Meta that allows engineers to build mobile applications for both iOS and Android using a single JavaScript codebase. The framework bridges the gap between web development and native mobile, which lets teams ship to both platforms simultaneously without sacrificing the look and feel of a truly

The post React Native at Scale appeared first on Software Engineering Daily.

Formal methods are a branch of mathematics and computer science focused on proving the correctness of systems, and they have long promised a more rigorous foundation for software. However, their complexity has kept them confined to a small community of specialists. That is now changing as agentic AI systems take on increasingly autonomous roles. The

The post Formal Methods as Agent Guardrails appeared first on Software Engineering Daily.

Open source software underpins nearly every modern application, including frameworks powering the most popular websites, to the libraries securing financial backend systems. However, while open source drives collaboration and innovation at a global scale, it also faces deep challenges in sustainability, community health, and long-term maintenance. Many of the world’s most critical dependencies are still

The post Open Source Sustainability appeared first on Software Engineering Daily.

Vector search has risen to become a foundational tool in modern search and retrieval systems, including the RAG pipelines that power many AI applications. However, the demands on retrieval systems are growing more sophisticated, which is revealing the limits of relying on a single vector similarity score. Vespa is a popular open source search and

The post Vespa AI and Surpassing the Limits of Vector Search 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 Anthropic’s controversial “Mythos” security model and what it means for vulnerability discovery at scale. They also discuss recent layoffs

The post SED News: Anthropic’s Mythos, Supply Chain Hacks, and the AI Spending Surge appeared first on Software Engineering Daily.

AI coding tools have dramatically accelerated the pace of development, and the bottleneck in the software development lifecycle has shifted to code validation and testing. However, the conventional tools and workflows that QA teams have relied on were not designed for a world where a single engineer can generate thousands of lines of code in

The post SmartBear and Multi-Agent QA appeared first on Software Engineering Daily.

Artificial intelligence is transforming warfare faster than the legal and ethical frameworks designed to govern it. Militaries around the world are deploying AI-powered decision support systems to identify targets, assess proportionality, and direct weapons. The gap between what is technically possible and what international law can effectively regulate is widening by the day. Yuval Shany

The post The Ethics of Autonomous Weapons Systems appeared first on Software Engineering Daily.

Open-weight models are AI systems whose trained parameters are publicly released, which allows developers to run, fine-tune, and deploy them independently rather than accessing them only through a hosted API. While closed-weight models from companies like OpenAI or Anthropic are delivered as managed services, open-weight models give organizations direct control over how the models are

The post Open-Weight AI Models appeared first on Software Engineering Daily.

AI coding tools have gone from novelty to core infrastructure in under three years. Today, many devs use AI daily, a substantial share of new code is AI-generated, and expectations for automation are rapidly increasing. Sonar is a company specializing in analysis of code quality and security, and they recently released a new survey –

The post Hype and Reality of the AI Coding Shift appeared first on Software Engineering Daily.

AI agents are increasingly capable of reasoning and performing autonomous work over long periods. However, as agents take on more complex, longer-horizon tasks, keeping them supplied with the right information becomes the core engineering challenge. The industry is moving away from pre-loading context upfront toward a model where agents dynamically navigate and retrieve the data

The post Unlocking the Data Layer for Agentic AI with Simba Khadder 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

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Benedict Evans observes that extensive automation didn’t mean the demise of professions in the past.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Stephen O’Grady looks at how closed and open models have performed on benchmarks over time.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄As LLMs get more capable in programming, we are rightly worried tha…

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Back in the land of my birth, there was some notable groans when the National Health Service decided to close nearly all of their Open Source repositories, supposedly to the security threat of LLMs.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄I’ve seen a few cases where those developers who are most involved in working with LLMs find they are running into a problem with cognitive endurance, Adam Tornhill has joined this group:One of the big wins w…

Overview of all sensors used Figure 2: Where sensors can run: during the initial coding session, in the pipeline, on a schedule, and in production.

Static code analysis: Basic linting I'll start with my learnings from using ESLint in this application.

Static code analysis has been around for a long time, and yet, teams often didn't use it consistently, even when they had it set up.

Static code analysis: Dependency rules Basic linting is mostly focussed on quality and complexity within a file or function.

That is just one of many examples where AI helped me help AI.

Neil is an AI Engineer in Global Marketing at Thoughtworks, specialising in data engineering, multi-agent systems, and research into new AI capabilities.

Gautam is Head of AI applications, Global Marketing at Thoughtworks.

He leads AI platform initiatives and applied AI engineering teams focused on building and scaling production-ready, token-efficient GenAI applications across the Google ecosystem.

A security context file We compiled our technical security rules into a structured context file loaded into every AI coding session before any code is written.

Feed security rules into the application builder (Cursor, Claude etc) Compile your organisation's technical security rules into a struct…

Vibe coding is building a software application by prompting an LLM, telling it what to build, trying it out, prompting for changes - but without looking at any of the code that the LLM generates.

I'm building a project or webapp, but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.

-- Andrej KarpathyThe key point about vibe coding is “forget that the code even exists”.

Vibe coding is still new, so we are exploring its limitations, and those limitations change as the sophistication of models and their harnesses change.

On the whole vibe coding software is best used for disposable software that's only used by its author or a close…

Risk profiles and goals for using AI coding agents vary depending on the software that is being built.

Overview of all sensors used Figure 2: Where sensors can run: during the initial coding session, in the pipeline, on a schedule, and in production.

Static code analysis: Basic linting I'll start with my learnings from using ESLint in this application.

Static code analysis: Coupling data Next, I experimented with the extraction of typical coupling metrics from my codebase, i.e.

Better interpretation of acceptable high-import-count “hubs” - Remember the “god classes” found by my previous coupling analysis?

Risk profiles and goals for using AI coding agents vary depending on the software that is being built.

In this article, I describe my experimentation with various sensors that help us and AI reflect on the maintainability of a codebase, and what I learned from that.

Overview of all sensors used Figure 2: Where sensors can run: during the initial coding session, in the pipeline, on a schedule, and in production.

Static code analysis: Basic linting I'll start with my learnings from using ESLint in this application.

Guidance for self-correction A sensor is meant to give the agent feedback so that it can self-correct.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Back at my deskThere’s been a bunch of questions about the article on Structured-Prompt-Driven Development (SPDD) that the authors answered in a Q&A section.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄In some strange way I injured my elbow last week.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄James Pritchard thinks that many developers are over-u…

A striking element of his approach is insisting that the LLM ask only one question at a time.

Another way to use an interrogatory LLM is to give it a document, such as a software specification, that captures knowledge about a domain - and then ask the LLM to interview a human expert to determine if the document is accurate.

Naturally we can use both of these, using one interrogatory LLM to build a document, then using other interrogatory LLMs to review it with other experts.

The above is getting an LLM to create or assess context for a particular use of an LLM.

Maybe such people would find it easier to ask an LLM to interview them than to write a document themselves.

This forces a deeper question: If producing code becomes cheaper, what remains valuable about code?

Two Aspects of Code Code has always served two distinct but intertwined purposes.

Vocabulary in Code A well designed codebase is a representation of a certain vocabulary.

When we are doing web development for the retail domain, the code contains concepts that map retail domain to web domain.

Code as a shared Conceptual Model As we discussed in Designing Abstractions with LLMs, writing code has two deeply interwoven activities: discovering and applying abstractions.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄This is also a good point to note that the article by my colleagues Wei Zhang and Jessie Jie Xia on Structured-Prompt-Driven Development (SPDD) has generated an enormous amount of traffic, and quite a few questions.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Jessica Kerr (Jessitron) posted a merry tidbit of building a tool to work with conversation logs.

 ❄                ❄                ❄          …

After it was done he penned his thoughts in the book The Mythical Man-Month which became one of the most influential books on software development after its publication in 1975.

Perhaps my most enduring lesson from this book is the importance of conceptual integrityI will contend that conceptual integrity is the most important consideration in system design.

He argues that conceptual integrity comes from both simplicity and straightforwardness - the latter being how easily we can compose elements.

This point of view has been a strong influence upon my career, the pursuit of conceptual integrity underpins much of my work.

The anniversary edition of this book is the one to get, because it als…

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Early this month Birgitta Böckeler wrote a superb article on Harness Engineering.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Adam Tornhill considers an age-old question: how long should a function be?

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Many folks in my feeds recommended Nilay Patel’s post on Why People Hate AI.

 ❄          …

That led our Thoughtworks internal IT teams (Global IT Services) to a method and workflow we now call Structured Prompt-Driven Development (SPDD).

It introduces split billing, where prompt tokens and completion tokens are charged separately at different rates depending on the model used.

Premium Plan billing: A customer submits 10K prompt tokens + 20K completion tokens for reasoning-model (prompt $0.03/1K, completion $0.06/1K).

Generate the initial test prompt We begin by combining the implementation details with our standardized testing template to generate a baseline test prompt.

Deduplicate and refine scenarios After generating the initial structured test prompt, some of the proposed tes…

Martin Fowler: 21 Apr 2026Last week Thoughtworks released the 34th volume of our Technology Radar.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Mike Mason looks what happens when developers aren’t reading the code.

As well as the experience of “a friend”, he ponders the 500,000 lines of Claude Code after the leak.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Dan Davies poses an annoying philosophy thought experiment for us to consider how we feel about LLMs indulging in ghost writing.

 â…

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