Data Engineering
про инжиниринг данных и аналитику
🏢 %company% Engineering
AirBnb Engineering
последний пост 6 days, 12 hours назад
How Airbnb Measures Listing Lifetime Value
How Airbnb Measures Listing Lifetime Value How Airbnb Measures Listing Lifetime Value

A deep dive on the framework that lets us identify the most valuable listings for our guests.By: Carlos Sanchez-Martinez, Sean O’Donnell, Lo-Hua Yuan, Yunshan ZhuAt Airbnb, we always strive to provide our community with the best experience. To do so, it’s important to understand what kinds of accommodation listings are valuable to our guests. We achieve this by calculating and using estimates of listing lifetime value. These estimates not only allow us to identify which types of listings resonate best with guests, but also help us develop resources and recommendations for hosts to increase the value driven by their listings.Most of the existing literature on lifetime value focuses on tradit…

6 days, 12 hours назад @ medium.com
Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search
Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search

Our journey in applying embedding-based retrieval techniques to build an accurate and scalable candidate retrieval system for Airbnb Homes searchAuthors: Mustafa (Moose) Abdool, Soumyadip Banerjee, Karen Ouyang, Do-Kyum Kim, Moutupsi Paul, Xiaowei Liu, Bin Xu, Tracy Yu, Hui Gao, Yangbo Zhu, Huiji Gao, Liwei He, Sanjeev KatariyaIntroductionSearch plays a crucial role in helping Airbnb guests find the perfect stay. The goal of Airbnb Search is to surface the most relevant listings for each user’s query — but with millions of available homes, that’s no easy task. It’s especially difficult when searches include large geographic areas (like California or France) or high-demand destinations (like…

1 week, 6 days назад @ medium.com
Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs
Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs

by: Charles Covey-BrandtAirbnb recently completed our first large-scale, LLM-driven code migration, updating nearly 3.5K React component test files from Enzyme to use React Testing Library (RTL) instead. We’d originally estimated this would take 1.5 years of engineering time to do by hand, but — using a combination of frontier models and robust automation — we finished the entire migration in just 6 weeks.In this blog post, we’ll highlight the unique challenges we faced migrating from Enzyme to RTL, how LLMs excel at solving this particular type of challenge, and how we structured our migration tooling to run an LLM-driven migration at scale.BackgroundIn 2020, Airbnb adopted React Testing L…

2 weeks, 5 days назад @ medium.com
Improving Search Ranking for Maps
Improving Search Ranking for Maps Improving Search Ranking for Maps

How Airbnb is adapting ranking for our map interface.Malay Haldar, Hongwei Zhang, Kedar Bellare Sherry ChenSearch is the core mechanism that connects guests with Hosts at Airbnb. Results from a guest’s search for listings are displayed through two interfaces: (1) as a list of rectangular cards that contain the listing image, price, rating, and other details on it, referred to as list-results and (2) as oval pins on a map showing the listing price, called map-results. Since its inception, the core of the ranking algorithm that powered both these interfaces was the same — ordering listings by their booking probabilities and selecting the top listings for display.But some of the basic assumpti…

3 months, 2 weeks назад @ medium.com
Airbnb at KDD 2024
Airbnb at KDD 2024 Airbnb at KDD 2024

Airbnb had a large presence at the 2024 KDD conference hosted in Barcelona, Spain. Our Data Scientist and Engineers presented on topics like Deep Learning & Search Ranking, Online Experimentation & Measurement, Product Quality & Customer Journey, and Two-sided Marketplaces. This blog post summarizes our contributions to KDD for 2024 and provides access to the academic papers presented during the conference.Authors: Huiji Gao, Peter Coles, Carolina Barcenas, Sanjeev KatariyaKDD (Knowledge and Data Mining) is one of the most prestigious global conferences in data mining and machine learning. Hosted annually by a special interest group of the Association for Computing Machinery (ACM), it’s whe…

3 months, 2 weeks назад @ medium.com
My Journey To Airbnb | Vijaya Kaza
My Journey To Airbnb | Vijaya Kaza My Journey To Airbnb | Vijaya Kaza

Vijaya Kaza is the Chief Security Officer and Head of Engineering for Trust and Safety at Airbnb. She leads teams responsible for developing the technology (Platforms, tools and AI models), to safeguard the Airbnb community, as well as for securing Airbnb’s infrastructure and information assets. She is also the executive co-sponsor of Airbnb Tech’s Diversity Council.Here’s Vijaya’s story of how she got to Airbnb, in her own words.Straight shot to science and engineeringI grew up in a modest, multi-generational family in India with 30 to 40 family members under one roof on any given day. As the oldest child in that house, I was expected to excel academically and set an example for the other …

3 months, 3 weeks назад @ medium.com
From Data to Insights: Segmenting Airbnb’s Supply
From Data to Insights: Segmenting Airbnb’s Supply From Data to Insights: Segmenting Airbnb’s Supply

How Airbnb uses data-driven segmentation to understand supply availability patterns.By: Alexandre Salama, Tim AbrahamIntroductionAt Airbnb, our supply comes from hosts who decide to list their spaces on our platform. Unlike traditional hotels, these spaces are not all interchangeable units in a building that are available to book year-round. Our hosts are people, with different earnings objectives and schedule constraints — leading to different levels of availability to host. Understanding these differences is a key input into how we develop our products, campaigns, and operations.Over the years, we’ve created various ways to measure host availability, developing “features” that capture dif…

4 months, 1 week назад @ medium.com
Building a User Signals Platform at Airbnb
Building a User Signals Platform at Airbnb Building a User Signals Platform at Airbnb

How Airbnb built a stream processing platform to power user personalization.By: Kidai Kwon, Pavan Tambay, Xinrui Hua, Soumyadip (Soumo) Banerjee, Phanindra (Phani) GantiOverviewUnderstanding user actions is critical for delivering a more personalized product experience. In this blog, we will explore how Airbnb developed a large-scale, near real-time stream processing platform for capturing and understanding user actions, which enables multiple teams to easily leverage real-time user activities. Additionally, we will discuss the challenges encountered and valuable insights gained from operating a large-scale stream processing platform.BackgroundAirbnb connects millions of guests with unique …

4 months, 1 week назад @ medium.com
Airbnb’s AI-powered photo tour using Vision Transformer
Airbnb’s AI-powered photo tour using Vision Transformer Airbnb’s AI-powered photo tour using Vision Transformer

Boosting computer vision accuracy and performance at AirbnbBy: Pei Xiong, Aaron Yin, Jian Zhang, Lifan Yang, Lu Zhang, Dean ChenIntroductionIn recent years, the integration of artificial intelligence with travel platforms has transformed how people search for and book accommodations. As a leading global marketplace for unique travel experiences and accommodations, Airbnb constantly strives to enhance the guest experience by providing informative content about the variety of homes shared by our hosts. One of the ways we help guests better understand what a listing offers before they book is through our AI-powered photo tour feature.The AI-powered photo tour in the Listings tab, which helps h…

4 months, 2 weeks назад @ medium.com
Adopting Bazel for Web at Scale
Adopting Bazel for Web at Scale Adopting Bazel for Web at Scale

How and Why We Migrated Airbnb’s Large-Scale Web Monorepo to BazelBy: Brie Bunge and Sharmila JesupaulIntroductionAt Airbnb, we’ve recently adopted Bazel — Google’s open source build tool–as our universal build system across backend, web, and iOS platforms. This post will cover our experience adopting Bazel for Airbnb’s large-scale (over 11 million lines of code) web monorepo. We’ll share how we prepared the code base, the principles that guided the migration, and the process of migrating selected CI jobs. Our goal is to share information that would have been valuable to us when we embarked on this journey and to contribute to the growing discussion around Bazel for web development.Why did …

4 months, 2 weeks назад @ medium.com
Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning
Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning

How Airbnb leverages machine learning and reinforcement learning techniques to solve a unique information retrieval task in order to provide guests with unique, affordable, and differentiated accommodations around the world.By: Dillon Davis, Huiji Gao, Thomas Legrand, Weiwei Guo, Malay Haldar, Alex Deng, Han Zhao, Liwei He, Sanjeev KatariyaIntroductionAirbnb has transformed the way people travel around the globe. As Airbnb’s inventory spans diverse locations and property types, providing guests with relevant options in their search results has become increasingly complex. In this blog post, we’ll discuss shifting from using simple heuristics to advanced machine learning and reinforcement le…

4 months, 3 weeks назад @ medium.com
Automation Platform v2: Improving Conversational AI at Airbnb
Automation Platform v2: Improving Conversational AI at Airbnb Automation Platform v2: Improving Conversational AI at Airbnb

How Airbnb’s conversational AI platform powers LLM application development.By Chutian Wang, Zhiheng Xu, Paul Lou, Ziyi Wang, Jiayu Lou, Liuming Zhang, Jingwen Qiang, Clint Kelly, Lei Shi, Dan Zhao, Xu Hu, Jianqi Liao, Zecheng Xu, Tong ChenIntroductionArtificial intelligence and large language models (LLMs) are a rapidly evolving sector at the forefront of technological innovation. AI’s capacity for logical reasoning and task completion is changing the way we interact with technology.In this blog post, we will showcase how we advanced Automation Platform, Airbnb’s conversational AI platform, from version 1, which supported conversational systems driven by static workflows, to version 2, whic…

5 months назад @ medium.com
Sandcastle: data/AI apps for everyone
Sandcastle: data/AI apps for everyone Sandcastle: data/AI apps for everyone

Airbnb made it easy to bring data/AI ideas to life through a platform for prototyping web applications.By: Dan MillerWarm, friendly beach capturing the playful nature of prototyping.IntroductionTrustworthy data has always been a part of Airbnb’s technical DNA. However, it is challenging for our data scientists and ML practitioners to bring data- and AI-powered product ideas to life in a way that resonates with our design-focused leadership. Slide decks with screenshots, design documents with plots, and even Figmas are insufficient to capture ideas that need to be experienced in order to be understood. This was especially true as large language models (LLMs) took the world by storm, since th…

6 months, 1 week назад @ medium.com
Riverbed Data Hydration — Part 1
Riverbed Data Hydration — Part 1 Riverbed Data Hydration — Part 1

Riverbed Data Hydration — Part 1A deep dive into the streaming aspect of the Lambda architecture framework that optimizes how data is consumed from system-of-record data stores and updates secondary read-optimized stores at Airbnb.OverviewIn our previous blog post we introduced the motivation and high-level architecture of Riverbed. As a recap, Riverbed is a part of Airbnb’s tech stack designed to streamline and optimize how data is consumed from system-of-record data stores and update secondary read-optimized stores. The framework is built around the concept of ‘materialized views’ — denormalized representations of data that can be queried in a predictable, efficient manner. The primary go…

6 months, 3 weeks назад @ medium.com
Building Postcards for “Airbnb” Scale
Building Postcards for “Airbnb” Scale Building Postcards for “Airbnb” Scale

By: Leo Wong, Henry JohnsonHow the Airbnb Media team built group travel Postcards for the 2024 Summer Release by leveraging a novel destination matching algorithm while advancing the platform’s image & localized text processing capabilities.Airbnb Postcards (see announcement).IntroductionFor Airbnb’s 2024 Summer Release, the Media Ingestion team at Airbnb took on the exciting challenge of creating a reliable postcard generation system to generate unique, hand-crafted Postcards. Postcards are a beautiful way to invite guests on a trip while keeping friends and family in the loop (see announcement). This feature required a novel solution to match relevant postcards to every possible destinati…

7 months назад @ medium.com
Netflix Engineering Netflix Engineering
последний пост 1 day, 12 hours назад
Globalizing Productions with Netflix’s Media Production Suite
Globalizing Productions with Netflix’s Media Production Suite Globalizing Productions with Netflix’s Media Production Suite

Jesse Korosi, Thijs van de Kamp, Mayra Vega, Laura Futuro, Anton MargolineThe journey from script to screen is full of challenges in the ever-evolving world of film and television. The industry has always innovated, and over the last decade, it started moving towards cloud-based workflows. However, unlocking cloud innovation and all its benefits on a global scale has proven to be difficult. The opportunity is clear: streamline complex media management logistics, eliminate tedious, non-creative task-based work and enable productions to focus on what matters most–creative storytelling. With these challenges in mind, Netflix has developed a suite of tools by filmmakers for filmmakers: the Medi…

1 day, 12 hours назад @ netflixtechblog.com
Foundation Model for Personalized Recommendation
Foundation Model for Personalized Recommendation Foundation Model for Personalized Recommendation

By Ko-Jen Hsiao, Yesu Feng and Sudarshan LamkhedeMotivationNetflix’s personalized recommender system is a complex system, boasting a variety of specialized machine learned models each catering to distinct needs including “Continue Watching” and “Today’s Top Picks for You.” (Refer to our recent overview for more details). However, as we expanded our set of personalization algorithms to meet increasing business needs, maintenance of the recommender system became quite costly. Furthermore, it was difficult to transfer innovations from one model to another, given that most are independently trained despite using common data sources. This scenario underscored the need for a new recommender syste…

4 days, 3 hours назад @ netflixtechblog.com
HDR10+ Now Streaming on Netflix
HDR10+ Now Streaming on Netflix HDR10+ Now Streaming on Netflix

Roger Quero, Liwei Guo, Jeff Watts, Joseph McCormick, Agata Opalach, Anush MoorthyWe are excited to announce that we are now streaming HDR10+ content on our service for AV1-enabled devices, enhancing the viewing experience for certified HDR10+ devices, which previously only received HDR10 content. The dynamic metadata included in our HDR10+ content improves the quality and accuracy of the picture when viewed on these devices.Delighting Members with Even Better Picture QualityNearly a decade ago, we made a bold move to be a pioneering adopter of High Dynamic Range (HDR) technology. HDR enables images to have more details, vivid colors, and improved realism. We began producing our shows and m…

1 week, 1 day назад @ netflixtechblog.com
Title Launch Observability at Netflix Scale
Title Launch Observability at Netflix Scale Title Launch Observability at Netflix Scale

Part 3: System Strategies and ArchitectureBy: Varun KhaitanWith special thanks to my stunning colleagues: Mallika Rao, Esmir Mesic, Hugo MarquesThis blog post is a continuation of Part 2, where we cleared the ambiguity around title launch observability at Netflix. In this installment, we will explore the strategies, tools, and methodologies that were employed to achieve comprehensive title observability at scale.Defining the observability endpointTo create a comprehensive solution, we decided to introduce observability endpoints first. Each microservice involved in our Personalization stack that integrated with our observability solution had to introduce a new “Title Health” endpoint. Our g…

4 weeks назад @ netflixtechblog.com
Introducing Impressions at Netflix
Introducing Impressions at Netflix Introducing Impressions at Netflix

Part 1: Creating the Source of Truth for ImpressionsBy: Tulika BhattImagine scrolling through Netflix, where each movie poster or promotional banner competes for your attention. Every image you hover over isn’t just a visual placeholder; it’s a critical data point that fuels our sophisticated personalization engine. At Netflix, we call these images ‘impressions,’ and they play a pivotal role in transforming your interaction from simple browsing into an immersive binge-watching experience, all tailored to your unique tastes.Capturing these moments and turning them into a personalized journey is no simple feat. It requires a state-of-the-art system that can track and process these impressions…

1 month, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Title Launch Observability at Netflix Scale
Title Launch Observability at Netflix Scale Title Launch Observability at Netflix Scale

Part 2: Navigating AmbiguityBy: Varun KhaitanWith special thanks to my stunning colleagues: Mallika Rao, Esmir Mesic, Hugo MarquesBuilding on the foundation laid in Part 1, where we explored the “what” behind the challenges of title launch observability at Netflix, this post shifts focus to the “how.” How do we ensure every title launches seamlessly and remains discoverable by the right audience?In the dynamic world of technology, it’s tempting to leap into problem-solving mode. But the key to lasting success lies in taking a step back — understanding the broader context before diving into solutions. This thoughtful approach doesn’t just address immediate hurdles; it builds the resilience a…

2 months, 3 weeks назад @ netflixtechblog.com
Part 3: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix
Part 3: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix Part 3: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix

This article is the last in a multi-part series sharing a breadth of Analytics Engineering work at Netflix, recently presented as part of our annual internal Analytics Engineering conference. Need to catch up? Check out Part 1, which detailed how we’re empowering Netflix to efficiently produce and effectively deliver high quality, actionable analytic insights across the company and Part 2, which stepped through a few exciting business applications for Analytics Engineering. This post will go into aspects of technical craft.Dashboard Design TipsRina Chang, Susie LuWhat is design, and why does it matter? Often people think design is about how things look, but design is actually about how thin…

2 months, 3 weeks назад @ netflixtechblog.com
Part 2: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix
Part 2: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix Part 2: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix

This article is the second in a multi-part series sharing a breadth of Analytics Engineering work at Netflix, recently presented as part of our annual internal Analytics Engineering conference. Need to catch up? Check out Part 1. In this article, we highlight a few exciting analytic business applications, and in our final article we’ll go into aspects of the technical craft.Game AnalyticsYimeng Tang, Claire Willeck, Sagar PalaoUser Acquisition Incrementality for Netflix GamesNetflix has been launching games for the past three years, during which it has initiated various marketing efforts, including User Acquisition (UA) campaigns, to promote these games across different countries. These UA …

2 months, 4 weeks назад @ netflixtechblog.com
Introducing Configurable Metaflow
Introducing Configurable Metaflow Introducing Configurable Metaflow

David J. Berg*, David Casler^, Romain Cledat*, Qian Huang*, Rui Lin*, Nissan Pow*, Nurcan Sonmez*, Shashank Srikanth*, Chaoying Wang*, Regina Wang*, Darin Yu**: Model Development Team, Machine Learning Platform^: Content Demand Modeling TeamA month ago at QConSF, we showcased how Netflix utilizes Metaflow to power a diverse set of ML and AI use cases, managing thousands of unique Metaflow flows. This followed a previous blog on the same topic. Many of these projects are under constant development by dedicated teams with their own business goals and development best practices, such as the system that supports our content decision makers, or the system that ranks which language subtitles are …

3 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Part 1: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix
Part 1: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix Part 1: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix

This article is the first in a multi-part series sharing a breadth of Analytics Engineering work at Netflix, recently presented as part of our annual internal Analytics Engineering conference. We kick off with a few topics focused on how we’re empowering Netflix to efficiently produce and effectively deliver high quality, actionable analytic insights across the company. Subsequent posts will detail examples of exciting analytic engineering domain applications and aspects of the technical craft.At Netflix, we seek to entertain the world by ensuring our members find the shows and movies that will thrill them. Analytics at Netflix powers everything from understanding what content will excite a…

3 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Cloud Efficiency at Netflix
Cloud Efficiency at Netflix Cloud Efficiency at Netflix

By J Han, Pallavi PhadnisContextAt Netflix, we use Amazon Web Services (AWS) for our cloud infrastructure needs, such as compute, storage, and networking to build and run the streaming platform that we love. Our ecosystem enables engineering teams to run applications and services at scale, utilizing a mix of open-source and proprietary solutions. In turn, our self-serve platforms allow teams to create and deploy, sometimes custom, workloads more efficiently. This diverse technological landscape generates extensive and rich data from various infrastructure entities, from which, data engineers and analysts collaborate to provide actionable insights to the engineering organization in a continu…

3 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Title Launch Observability at Netflix Scale
Title Launch Observability at Netflix Scale Title Launch Observability at Netflix Scale

Part 1: Understanding The ChallengesBy: Varun KhaitanWith special thanks to my stunning colleagues: Mallika Rao, Esmir Mesic, Hugo MarquesIntroductionAt Netflix, we manage over a thousand global content launches each month, backed by billions of dollars in annual investment. Ensuring the success and discoverability of each title across our platform is a top priority, as we aim to connect every story with the right audience to delight our members. To achieve this, we are committed to building robust systems that deliver comprehensive observability, enabling us to take full accountability for every title on our service.The Challenge of Title Launch ObservabilityAs engineers, we’re wired to tr…

3 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Netflix’s Distributed Counter Abstraction
Netflix’s Distributed Counter Abstraction Netflix’s Distributed Counter Abstraction

By: Rajiv Shringi, Oleksii Tkachuk, Kartik SathyanarayananIntroductionIn our previous blog post, we introduced Netflix’s TimeSeries Abstraction, a distributed service designed to store and query large volumes of temporal event data with low millisecond latencies. Today, we’re excited to present the Distributed Counter Abstraction. This counting service, built on top of the TimeSeries Abstraction, enables distributed counting at scale while maintaining similar low latency performance. As with all our abstractions, we use our Data Gateway Control Plane to shard, configure, and deploy this service globally.Distributed counting is a challenging problem in computer science. In this blog post, we…

4 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Investigation of a Workbench UI Latency Issue
Investigation of a Workbench UI Latency Issue Investigation of a Workbench UI Latency Issue

By: Hechao Li and Marcelo MaywormWith special thanks to our stunning colleagues Amer Ather, Itay Dafna, Luca Pozzi, Matheus Leão, and Ye Ji.OverviewAt Netflix, the Analytics and Developer Experience organization, part of the Data Platform, offers a product called Workbench. Workbench is a remote development workspace based on Titus that allows data practitioners to work with big data and machine learning use cases at scale. A common use case for Workbench is running JupyterLab Notebooks.Recently, several users reported that their JupyterLab UI becomes slow and unresponsive when running certain notebooks. This document details the intriguing process of debugging this issue, all the way from …

5 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Introducing Netflix TimeSeries Data Abstraction Layer
Introducing Netflix TimeSeries Data Abstraction Layer Introducing Netflix TimeSeries Data Abstraction Layer

Rajiv Shringi Vinay Chella Kaidan Fullerton Oleksii Tkachuk Joey LynchIntroductionAs Netflix continues to expand and diversify into various sectors like Video on Demand and Gaming, the ability to ingest and store vast amounts of temporal data — often reaching petabytes — with millisecond access latency has become increasingly vital. In previous blog posts, we introduced the Key-Value Data Abstraction Layer and the Data Gateway Platform, both of which are integral to Netflix’s data architecture. The Key-Value Abstraction offers a flexible, scalable solution for storing and accessing structured key-value data, while the Data Gateway Platform provides essential infrastructure for protecting, c…

5 months, 3 weeks назад @ netflixtechblog.com
Pinterest Engineering
последний пост 6 days, 13 hours назад
Building Holiday Finds: How Pinterest Engineers Reimagined Gift Discovery
Building Holiday Finds: How Pinterest Engineers Reimagined Gift Discovery Building Holiday Finds: How Pinterest Engineers Reimagined Gift Discovery

Megan Blake, Usha Amrutha Nookala, Jeremy Browning, Sarah Tao, AJ Oxendine, Siddarth MalreddyOverview & ContextThe holiday shopping season presents a unique challenge: helping millions of Pinners discover and save perfect gifts across a vast sea of possibilities. While Pinterest has always been a destination for gift inspiration, our data showed that users were facing two key friction points: discovery overwhelm and fragmented wishlists. With 85% of weekly US Pinners having made a purchase based on Pins from brands¹, we saw an opportunity to create a more streamlined gift discovery experience that meets Pinners where they already are — at the early stages of shopping inspiration.The Challen…

6 days, 13 hours назад @ medium.com
Module Relevance on Homefeed
Module Relevance on Homefeed Module Relevance on Homefeed

Usha Amrutha Nookala, Jason Madeano, Siddarth Malreddy, Lucy Song, Alekhya PIn the past, Homefeed on Pinterest recommended a grid of Pins that are most relevant to a user. The grid limits our ability to provide more context on the recommendations as well as show new topics the user might be interested in. To address this, we introduced modules to the Homefeed. We developed several components to ensure that the user’s Homefeed remains relevant with this new content type. This blog post details these components. The figure below provides an overview of our system and demonstrates how it interacts with the existing main feed of Pins.Figure 1: Overview of the module relevance backendModulesModu…

1 week, 6 days назад @ medium.com
Infrastructure Advancements at AWS ReInvent 2024
Infrastructure Advancements at AWS ReInvent 2024 Infrastructure Advancements at AWS ReInvent 2024

Madhuri Racherla, VP, Engineering — Infra & SREAt the recent AWS ReInvent 2024 conference, Madhuri Racherla, VP of Infrastructure & SRE, shared an inspiring story of the company’s ongoing journey to optimize performance and reduce costs. Her talk not only highlighted Pinterest’s strategic infrastructure advancements but also aimed to motivate engineers to pursue innovation and excellence.A Vision of Boundless CreativityMadhuri kicked off her presentation by painting a picture of a world where creativity knows no bounds. With Pinterest’s mission to inspire over 553 million monthly active users* to create lives they love, the platform isn’t just a hub for ideas; it’s a movement celebrating cr…

1 month, 1 week назад @ medium.com
The Quest to Understand Metric Movements
The Quest to Understand Metric Movements The Quest to Understand Metric Movements

Charles Wu, Software Engineer | Isabel Tallam, Software Engineer | Franklin Shiao, Software Engineer | Kapil Bajaj, Engineering ManagerOverviewSuppose you just saw an interesting rise or drop in one of your key metrics. Why did that happen? It’s an easy question to ask, but much harder to answer.One of the key difficulties in finding root causes for metric movements is that these causes can come in all shapes and sizes. For example, if your metric dashboard shows users experiencing higher latency as they scroll through their home feed, then that could be caused by anything from an OS upgrade, a logging or data pipeline error, an unusually large increase in user traffic, a code change landed…

1 month, 2 weeks назад @ medium.com
Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed
Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed

Zhibo Fan | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Bowen Deng | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Hedi Xia | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Yuke Yan | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Hongtao Lin | Machine Learning Engineer, ATG Applied Science; Haoyu Chen | Machine Learning Engineer, ATG Applied Science; Dafang He | Machine Learning Engineer, Homefeed Relevance; Jay Adams | Principal Engineer, Pinner Curation & Growth; Raymond Hsu | Engineering Manager, Homefeed CG Product Enablement; James Li | Engineering Manager, Homefeed Candidate Generation; Dylan Wang | Engineering Manager, Homefeed Relevan…

1 month, 3 weeks назад @ medium.com
Establishing a Large Scale Learned Retrieval System at Pinterest
Establishing a Large Scale Learned Retrieval System at Pinterest Establishing a Large Scale Learned Retrieval System at Pinterest

Bowen Deng | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Zhibo Fan | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Dafang He | Machine Learning Engineer, Homefeed Relevance; Ying Huang | Machine Learning Engineer, Curation; Raymond Hsu | Engineering Manager, Homefeed CG Product Enablement; James Li | Engineering Manager, Homefeed Candidate Generation; Dylan Wang | Director, Homefeed Relevance; Jay Adams | Principal Engineer, Pinner Curation & GrowthIntroductionAt Pinterest, our mission is to bring everyone the inspiration to create a life they love. Finding the right content online and serving the right audience plays a key role in this mission. Modern large-scale …

2 months назад @ medium.com
How Optimizing Memory Management with LMDB Boosted Performance on Our API Service
How Optimizing Memory Management with LMDB Boosted Performance on Our API Service How Optimizing Memory Management with LMDB Boosted Performance on Our API Service

Angel Vargas | Software Engineer, API Platform; Swati Kumar | Software Engineer, API Platform; Chris Bunting | Engineering Manager, API PlatformThe inside of the Pinterest lobby in Mexico City, showing a patterned ceiling, a receptionist deck with a plant on it, a light above it, and a gallery of images of pins you’d find on Pinterest, behind it. To the left, a glowing Pinterest P sign hovers in front of a glass wall.NGAPI, the API platform for serving all first party client API requests, requires optimized system performance to ensure a high success rate of requests and allow for maximum efficiency to provide Pinners worldwide with engaging content. Recently, our team made a significant im…

2 months, 2 weeks назад @ medium.com
Simplify Pinterest Conversion Tracking with NPM Packages
Simplify Pinterest Conversion Tracking with NPM Packages Simplify Pinterest Conversion Tracking with NPM Packages

Juan Benavides Nanni; SDET II |Pinterest conversions are critical for businesses looking to optimize their campaigns and track the performance of their advertisements. By leveraging Pinterest’s Conversion API and Conversion Tag, advertisers can gain deeper insights into user behavior and fine-tune their marketing efforts.To make this process seamless for developers, we’ve created two NPM packages: pinterest-conversions-server and pinterest-conversions-client. These packages simplify the integration of Pinterest’s Conversion API and Conversion Tag, offering robust solutions for server-side and client-side tracking.Why Use Pinterest Conversions?Pinterest conversions allow businesses to:Track …

3 months, 1 week назад @ medium.com
How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and  Improve CI Build Stability
How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and 
Improve CI Build Stability How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and  Improve CI Build Stability

How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and Improve CI Build StabilityOliver Koo | Staff Software EngineerOptimizing Mobile Builds and Continuous Integration Observability at Pinterest with HoneycombAt Pinterest, our mobile infrastructure is core to delivering a high-quality experience for our users. In this blog, I’ll showcase how the Pinterest Mobile Builds team is leveraging Honeycomb (starting in 2021) to enhance observability and performance in our mobile builds and continuous integration (CI) workflows.Building a Data-Driven Approach to ObservabilityOur mobile builds team relies on Honeycomb(™) as a robust data engine to visualize build metrics, analyze trends, a…

3 months, 4 weeks назад @ medium.com
Change Data Capture at Pinterest
Change Data Capture at Pinterest Change Data Capture at Pinterest

Liang Mou; Staff Software Engineer, Logging Platform | Elizabeth (Vi) Nguyen; Software Engineer I, Logging Platform |In today’s data-driven world, businesses need to process and analyze data in real-time to make informed decisions. Change Data Capture (CDC) is a crucial technology that enables organizations to efficiently track and capture changes in their databases. In this blog post, we’ll explore what CDC is, why it’s important, and our journey of implementing Generic CDC solutions for all online databases at Pinterest.What is Change Data Capture?CDC is a set of software design patterns used to identify and track changes in a database. These changes can include inserts, updates, and dele…

4 months, 2 weeks назад @ medium.com
Resource Management with Apache YuniKorn™ for Apache Spark™ on AWS EKS at Pinterest
Resource Management with Apache YuniKorn™ for Apache Spark™ on AWS EKS at Pinterest Resource Management with Apache YuniKorn™ for Apache Spark™ on AWS EKS at Pinterest

Yongjun Zhang; Staff Software Engineer | William Tom; Staff Software Engineer | Sandeep Kumar; Software Engineer |Monarch, Pinterest’s Batch Processing Platform, was initially designed to support Pinterest’s ever-growing number of Apache Spark and MapReduce workloads at scale. During Monarch’s inception in 2016, the most dominant batch processing technology around to build the platform was Apache Hadoop YARN. Now, eight years later, we have made the decision to move off of Apache Hadoop and onto our next generation Kubernetes (K8s) based platform. These are some of the key issues we aim to address:Application isolation with containerization: In Apache Hadoop 2.10, YARN applications share th…

5 months, 1 week назад @ medium.com
Ray Batch Inference at Pinterest (Part 3)
Ray Batch Inference at Pinterest (Part 3) Ray Batch Inference at Pinterest (Part 3)

Alex Wang; Software Engineer I | Lei Pan; Software Engineer II | Raymond Lee; Senior Software Engineer | Saurabh Vishwas Joshi; Senior Staff Software Engineer | Chia-Wei Chen; Senior Software Engineer |IntroductionIn Part 1 of our blog series, we discussed why we chose to use Ray(™) as a last mile data processing framework and how it enabled us to solve critical business problems. In Part 2 of our blog series, we described how we were able to integrate Ray(™) into our existing ML infrastructure. In this blog post, we will discuss a second type of popular application of Ray(™) at Pinterest: offline batch inference of ML models. We will also share how our implementation was able to deliver 4.…

5 months, 3 weeks назад @ medium.com
Structured DataStore (SDS): Multi-model Data Management With a Unified Serving Stack
Structured DataStore (SDS): Multi-model Data Management With a Unified Serving Stack Structured DataStore (SDS): Multi-model Data Management With a Unified Serving Stack

Authors: Alberto Ordonez Pereira; Senior Staff Software Engineer | Lianghong Xu; Senior Manager, Engineering |Part 1: HBase Deprecation at Pinterest & Part 2: TiDB Adoption at PinterestIn this blog, we will show how the team transitioned from supporting multiple query serving stacks to provide different data models to a brand new data serving platform with a unified multi model query serving stack called Structured DataStore (SDS).As a data serving platform, SDS is responsible for various aspects of the data lifecycle management, including:Online Query Serving, which offers multiple data models such as graph, table, document, etc. at 1–2 digit ms p99 latency and with high availability (99.9…

6 months назад @ medium.com
Feature Caching for Recommender Systems w/ Cachelib
Feature Caching for Recommender Systems w/ Cachelib Feature Caching for Recommender Systems w/ Cachelib

Li Tang; Sr. Software Engineer | Saurabh Vishwas Joshi; Sr. Staff Software Engineer | Zhiyuan Zhang; Sr. Manager, Engineering |At Pinterest, we operate a large-scale online machine learning inference system, where feature caching plays a critical role to achieve optimal efficiency. In this blog post, we will discuss our decision to adopt Cachelib project by Meta Open Source (“Cachelib”) and how we have built a high-throughput, flexible feature cache by leveraging and expanding upon the capabilities of Cachelib.BackgroundRecommender systems are fundamental to Pinterest’s mission to inspire users to create a life they love. At a high level, our recommender models predict user and content inte…

6 months, 2 weeks назад @ medium.com
Pinterest Tiered Storage for Apache Kafka®️: A Broker-Decoupled Approach
Pinterest Tiered Storage for Apache Kafka®️: A Broker-Decoupled Approach Pinterest Tiered Storage for Apache Kafka®️: A Broker-Decoupled Approach

Jeff Xiang | Senior Software Engineer, Logging Platform; Vahid Hashemian | Staff Software Engineer, Logging PlatformWhen it comes to PubSub solutions, few have achieved higher degrees of ubiquity, community support, and adoption than Apache Kafka®️, which has become the industry standard for data transportation at large scale. At Pinterest, petabytes of data are transported through PubSub pipelines every day, powering foundational systems such as AI training, content safety and relevance, and real-time ad bidding, bringing inspiration to hundreds of millions of Pinners worldwide. Given the continuous growth in PubSub-dependent use cases and organic data volume, it became paramount that PubS…

6 months, 2 weeks назад @ medium.com
Facebook
последний пост 4 weeks назад
Building multimodal AI for Ray-Ban Meta glasses
Building multimodal AI for Ray-Ban Meta glasses

Multimodal AI – models capable of processing multiple different types of inputs like speech, text, and images – have been transforming user experiences in the wearables space. With our Ray-Ban Meta glasses, multimodal AI helps the glasses see what the wearer is seeing. This means anyone wearing Ray-Ban Meta glasses can ask them questions about [...]

Read More...

The post Building multimodal AI for Ray-Ban Meta glasses appeared first on Engineering at Meta.

4 weeks назад @ engineering.fb.com
Revolutionizing software testing: Introducing LLM-powered bug catchers
Revolutionizing software testing: Introducing LLM-powered bug catchers

WHAT IT IS Meta’s Automated Compliance Hardening (ACH) tool is a system for mutation-guided, LLM-based test generation. ACH hardens platforms against regressions by generating undetected faults (mutants) in source code that are specific to a given area of concern and using those same mutants to generate tests. When applied to privacy, for example, ACH automates [...]

Read More...

The post Revolutionizing software testing: Introducing LLM-powered bug catchers appeared first on Engineering at Meta.

1 month, 3 weeks назад @ engineering.fb.com
Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine
Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine

Andromeda is Meta’s proprietary machine learning (ML) system design for retrieval in ad recommendation focused on delivering a step-function improvement in value to our advertisers and people. This system pushes the boundary of cutting edge AI for retrieval with NVIDIA Grace Hopper Superchip and Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) hardware through innovations in ML [...]

Read More...

The post Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine appeared first on Engineering at Meta.

4 months назад @ engineering.fb.com
Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations
Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations

AI plays a fundamental role in creating valuable connections between people and advertisers within Meta’s family of apps. Meta’s ad recommendation engine, powered by deep learning recommendation models (DLRMs), has been instrumental in delivering personalized ads to people. Key to this success was incorporating thousands of human-engineered signals or features in the DLRM-based recommendation system. [...]

Read More...

The post Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations appeared first on Engineering at Meta.

4 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
OCP Summit 2024: The open future of networking hardware for AI
OCP Summit 2024: The open future of networking hardware for AI

At Open Compute Project Summit (OCP) 2024, we’re sharing details about our next-generation network fabric for our AI training clusters. We’ve expanded our network hardware portfolio and are contributing two new disaggregated network fabrics and a new NIC to OCP. We look forward to continued collaboration with OCP to open designs for racks, servers, storage [...]

Read More...

The post OCP Summit 2024: The open future of networking hardware for AI appeared first on Engineering at Meta.

5 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
Meta’s open AI hardware vision
Meta’s open AI hardware vision

At the Open Compute Project (OCP) Global Summit 2024, we’re showcasing our latest open AI hardware designs with the OCP community. These innovations include a new AI platform, cutting-edge open rack designs, and advanced network fabrics and components. By sharing our designs, we hope to inspire collaboration and foster innovation. If you’re passionate about building [...]

Read More...

The post Meta’s open AI hardware vision appeared first on Engineering at Meta.

5 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
How open source AI can improve population estimates, sustainable energy, and the delivery of climate change interventions
How open source AI can improve population estimates, sustainable energy, and the delivery of climate change interventions

Data for Good at Meta is open-sourcing the data used to train our AI-powered population maps. We’re hoping that researchers and other organizations around the world will be able to leverage these tools to assist with a wide range of projects including those on climate adaptation, public health and disaster response. The dataset and code [...]

Read More...

The post How open source AI can improve population estimates, sustainable energy, and the delivery of climate change interventions appeared first on Engineering at Meta.

6 months назад @ engineering.fb.com
Simulator-based reinforcement learning for data center cooling optimization
Simulator-based reinforcement learning for data center cooling optimization

We’re sharing more about the role that reinforcement learning plays in helping us optimize our data centers’ environmental controls. Our reinforcement learning-based approach has helped us reduce energy consumption and water usage across various weather conditions. Meta is revamping its new data center design to optimize for artificial intelligence and the same methodology will be [...]

Read More...

The post Simulator-based reinforcement learning for data center cooling optimization appeared first on Engineering at Meta.

6 months, 3 weeks назад @ engineering.fb.com
How PyTorch powers AI training and inference
How PyTorch powers AI training and inference

How PyTorch powers AI training and inference Learn about new PyTorch advancements for LLMs and how PyTorch is enhancing every aspect of the LLM lifecycle. In this talk from AI Infra @ Scale 2024, software engineers Wanchao Liang and Evan Smothers are joined by Meta research scientist Kimish Patel to discuss our newest features and [...]

Read More...

The post How PyTorch powers AI training and inference appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
Inside the hardware and co-design of MTIA
Inside the hardware and co-design of MTIA

In this talk from AI Infra @ Scale 2024, Joel Colburn, a software engineer at Meta, technical lead Junqiang Lan, and software engineer Jack Montgomery discuss the second generation of MTIA, Meta’s in-house training and inference accelerator. They cover the co-design process behind building the second generation of Meta’s first-ever custom silicon for AI workloads, [...]

Read More...

The post Inside the hardware and co-design of MTIA appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
Bringing Llama 3 to life
Bringing Llama 3 to life

Llama 3 is Meta’s most capable openly-available LLM to date and the recently-released Llama 3.1 will enable new workflows, such as synthetic data generation and model distillation with unmatched flexibility, control, and state-of-the-art capabilities that rival the best closed source models. At AI Infra @ Scale 2024, Meta engineers discussed every step of how we [...]

Read More...

The post Bringing Llama 3 to life appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
Aparna Ramani discusses the future of AI infrastructure
Aparna Ramani discusses the future of AI infrastructure

Delivering new AI technologies at scale also means rethinking every layer of our infrastructure – from silicon and software systems and even our data center designs. For the second year in a row, Meta’s engineering and infrastructure teams returned for the AI Infra @ Scale conference, where they discussed the challenges of scaling up an [...]

Read More...

The post Aparna Ramani discusses the future of AI infrastructure appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
How Meta animates AI-generated images at scale
How Meta animates AI-generated images at scale

We launched Meta AI with the goal of giving people new ways to be more productive and unlock their creativity with generative AI (GenAI). But GenAI also comes with challenges of scale. As we deploy new GenAI technologies at Meta, we also focus on delivering these services to people as quickly and efficiently as possible. [...]

Read More...

The post How Meta animates AI-generated images at scale appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
A RoCE network for distributed AI training at scale
A RoCE network for distributed AI training at scale

AI networks play an important role in interconnecting tens of thousands of GPUs together, forming the foundational infrastructure for training, enabling large models with hundreds of billions of parameters such as LLAMA 3.1 405B. This week at ACM SIGCOMM 2024 in Sydney, Australia, we are sharing details on the network we have built at Meta [...]

Read More...

The post A RoCE network for distributed AI training at scale appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 4 weeks назад @ engineering.fb.com
Meet Caddy – Meta’s next-gen mixed reality CAD software
Meet Caddy – Meta’s next-gen mixed reality CAD software

What happens when a team of mechanical engineers get tired of looking at flat images of 3D models over Zoom? Meet the team behind Caddy, a new CAD app for mixed reality. They join Pascal Hartig (@passy) on the Meta Tech Podcast to talk about teaching themselves to code, disrupting the CAD software space, and [...]

Read More...

The post Meet Caddy – Meta’s next-gen mixed reality CAD software appeared first on Engineering at Meta.

8 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
Uber Engineering
последний пост None
Spotify Engineering Spotify Engineering
последний пост 1 week назад
An Insider’s Tips for Taking the Certified Backstage Associate (CBA) Exam
An Insider’s Tips for Taking the Certified Backstage Associate (CBA) Exam

TL;DR There’s a brand new engineering certification in town: Certified [...]

The post An Insider’s Tips for Taking the Certified Backstage Associate (CBA) Exam appeared first on Spotify Engineering.

1 week назад @ engineering.atspotify.com
Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications
Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications

TL;DR Getting a response from GenAI is quick and straightforward. But what about the confidence level for that response? In [...]

The post Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications appeared first on Spotify Engineering.

3 months, 2 weeks назад @ engineering.atspotify.com
Congratulations to the Recipients of the 2024 Spotify FOSS Fund
Congratulations to the Recipients of the 2024 Spotify FOSS Fund

TL;DR The Spotify FOSS Fund is back again! We created the Spotify FOSS Fund in 2022 to help support the [...]

The post Congratulations to the Recipients of the 2024 Spotify FOSS Fund appeared first on Spotify Engineering.

4 months, 1 week назад @ engineering.atspotify.com
How We Generated Millions of Content Annotations
How We Generated Millions of Content Annotations

With the fields of machine learning (ML) and generative AI (GenAI) continuing to rapidly evolve and expand, it has become [...]

The post How We Generated Millions of Content Annotations appeared first on Spotify Engineering.

5 months, 1 week назад @ engineering.atspotify.com
Are You a Dalia? How We Created Data Science Personas for Spotify’s Analytics Platform
Are You a Dalia? How We Created Data Science Personas for Spotify’s Analytics Platform

On Spotify’s Analytics Platform, we’re dedicated to building products that empower data practitioners to discover, analyze, and share insights — [...]

The post Are You a Dalia? How We Created Data Science Personas for Spotify’s Analytics Platform appeared first on Spotify Engineering.

6 months, 4 weeks назад @ engineering.atspotify.com
Unlocking Insights with High-Quality Dashboards at Scale
Unlocking Insights with High-Quality Dashboards at Scale

We have a lot of dashboards at Spotify. Our Insight teams and analysts from across the company are constantly whipping [...]

The post Unlocking Insights with High-Quality Dashboards at Scale appeared first on Spotify Engineering.

7 months назад @ engineering.atspotify.com
Technical Decision-Making in a Fragmented Space: Spotify In-Car Case Study
Technical Decision-Making in a Fragmented Space: Spotify In-Car Case Study

Car rides have become connected and interactive these days with drivers jamming to music or catching up on podcasts or [...]

The post Technical Decision-Making in a Fragmented Space: Spotify In-Car Case Study appeared first on Spotify Engineering.

8 months, 3 weeks назад @ engineering.atspotify.com
Dmitry Anoshin recommends
Snowflake
последний пост 7 months, 3 weeks назад
Accelerate Time-Series Analytics with RANGE-Based Window Frames, now Generally Available
Accelerate Time-Series Analytics with RANGE-Based Window Frames, now Generally Available

Unlock powerful time-series analytics with Snowflake's enhanced RANGE-based window frame, now generally available. The post Accelerate Time-Series Analytics with RANGE-Based Window Frames, now Generally Available appeared first on Snowflake.

7 months, 3 weeks назад @ snowflake.com
Continued Investments in Price Performance and Faster Top-K Queries
Continued Investments in Price Performance and Faster Top-K Queries

Our optimization delivers fast results, with some customer queries reaching 99.8%.

The post Continued Investments in Price Performance and Faster Top-K Queries appeared first on Snowflake.

7 months, 3 weeks назад @ snowflake.com
Snowflake Startup Spotlight: BigGeo Puts Geospatial Intelligence on the Map
Snowflake Startup Spotlight: BigGeo Puts Geospatial Intelligence on the Map

Discover how BigGeo is making location-based data more accessible and actionable.

The post Snowflake Startup Spotlight: BigGeo Puts Geospatial Intelligence on the Map appeared first on Snowflake.

7 months, 4 weeks назад @ snowflake.com
Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available
Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available

Learn what’s new, including security enhancements and cost reductions.

The post Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available appeared first on Snowflake.

8 months назад @ snowflake.com
Snowflake Invests in Contextual AI to Make It Easier for Enterprises to Deploy RAG Applications in the AI Data Cloud
Snowflake Invests in Contextual AI to Make It Easier for Enterprises to Deploy RAG Applications in the AI Data Cloud

Retrieval Augmented Generation (RAG) allows enterprises to ground responses from Large Language Models in their specific organization’s data. This helps ensure that AI-powered applications provide responses that are not only accurate, relevant, and consistent, but also aligned with business needs. At Snowflake, we make it simple for our customers to implement RAG, while also enabling […]

The post Snowflake Invests in Contextual AI to Make It Easier for Enterprises to Deploy RAG Applications in the AI Data Cloud appeared first on Snowflake.

8 months назад @ snowflake.com
Accelerating Academic Medical Research with an AI-Driven Data Strategy
Accelerating Academic Medical Research with an AI-Driven Data Strategy

Learn about advancing medical research with a robust data strategy.

The post Accelerating Academic Medical Research with an AI-Driven Data Strategy appeared first on Snowflake.

8 months назад @ snowflake.com
Polaris Catalog Is Now Open Source
Polaris Catalog Is Now Open Source

Available on GitHub, Polaris Catalog provides new levels of choice, flexibility and control over your data.

The post Polaris Catalog Is Now Open Source appeared first on Snowflake.

8 months назад @ snowflake.com
Snowflake Advances Cybersecurity Excellence by Joining CISA Secure by Design Pledge
Snowflake Advances Cybersecurity Excellence by Joining CISA Secure by Design Pledge

Learn how we're empowering customers to protect their valuable data.

The post Snowflake Advances Cybersecurity Excellence by Joining CISA Secure by Design Pledge appeared first on Snowflake.

8 months назад @ snowflake.com
Snowflake Cortex Search: State-of-the-Art Hybrid Search for RAG Applications
Snowflake Cortex Search: State-of-the-Art Hybrid Search for RAG Applications

Learn how Cortex Search provides hybrid search at enterprise scale

The post Snowflake Cortex Search: State-of-the-Art Hybrid Search for RAG Applications appeared first on Snowflake.

8 months, 1 week назад @ snowflake.com
How Snowflake Accelerates Business Growth for Providers of Data, Apps and AI Products
How Snowflake Accelerates Business Growth for Providers of Data, Apps and AI Products

Remove integration and procurement friction, improve time to value.

The post How Snowflake Accelerates Business Growth for Providers of Data, Apps and AI Products appeared first on Snowflake.

8 months, 1 week назад @ snowflake.com
Snowflake Cortex AI Launches Cortex Guard to Implement LLM Safeguards
Snowflake Cortex AI Launches Cortex Guard to Implement LLM Safeguards

Snowflake helps customers implement AI safety at scale with an easy, cost-effective LLM guardrails feature. The post Snowflake Cortex AI Launches Cortex Guard to Implement LLM Safeguards appeared first on Snowflake.

8 months, 1 week назад @ snowflake.com
Meta’s Llama 3.1 405B Now Available for Enterprise App Development in Snowflake Cortex AI
Meta’s Llama 3.1 405B Now Available for Enterprise App Development in Snowflake Cortex AI

Today, Snowflake is excited to announce that the Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) are now available in Snowflake Cortex AI, providing enterprises with secure, serverless access to Meta’s most advanced open source model. Snowflake offers the largest context window of any vendor, at 128k, for the Llama 3.1 collection of models. […]

The post Meta’s Llama 3.1 405B Now Available for Enterprise App Development in Snowflake Cortex AI appeared first on Snowflake.

8 months, 1 week назад @ snowflake.com
Getting the Most From Your Modern Data Platform: A Three-Phase Approach
Getting the Most From Your Modern Data Platform: A Three-Phase Approach

Migrate, modernize and monetize to unlock innovation on Snowflake’s platform.

The post Getting the Most From Your Modern Data Platform: A Three-Phase Approach appeared first on Snowflake.

8 months, 1 week назад @ snowflake.com
From Potential Disaster To Driver of Change… Data Execs Share Their Journeys To Effective AI
From Potential Disaster To Driver of Change… Data Execs Share Their Journeys To Effective AI

A potential recipe for disaster proved to be the focus of every data executive’s agenda over the last year. A year ago many data leaders were caught off-guard. Employees embraced new gen AI tools with fervor, driving interest in all AI initiatives. Generative AI had penetrated the enterprise, with gen AI positioned in the Peak […]

The post From Potential Disaster To Driver of Change… Data Execs Share Their Journeys To Effective AI appeared first on Snowflake.

8 months, 2 weeks назад @ snowflake.com
Snowflake’s Summer of Sports and AI
Snowflake’s Summer of Sports and AI

Join us on July 25, 2024 for a Sports and AI virtual event.

The post Snowflake’s Summer of Sports and AI appeared first on Snowflake.

8 months, 2 weeks назад @ snowflake.com
Smart Data
последний пост 6 days, 8 hours назад
Decentralized AI Training: 4 Leading Dataset Solutions For Your Business
Decentralized AI Training: 4 Leading Dataset Solutions For Your Business

Empower your AI! Discover 4 leading dataset solutions for decentralized AI training that can elevate your business's capabilities.

6 days, 8 hours назад @ smartdatacollective.com
AI-Powered Sales Automation: Boost Revenue and Efficiency
AI-Powered Sales Automation: Boost Revenue and Efficiency

Smart businesses are using AI to streamline sales, enhance customer engagement, and drive revenue growth.

1 week, 1 day назад @ smartdatacollective.com
AI-Powered Email Marketing: Boost Engagement and Revenue
AI-Powered Email Marketing: Boost Engagement and Revenue

Transform your email marketing with AI to increase personalization, boost click-through rates, and maximize revenue effortlessly.

2 weeks назад @ smartdatacollective.com
Creating Impactful Branding: Using Design Tools vs. AI
Creating Impactful Branding: Using Design Tools vs. AI

There are a lot of great reasons to consider using AI and design tools to create great branding graphics.

2 weeks, 1 day назад @ smartdatacollective.com
What Are the Ethical Implications of Using AI in Advertising
What Are the Ethical Implications of Using AI in Advertising

You can harness the power of AI to create personalized, data-driven ad campaigns but must be aware of the ethical issues.

2 weeks, 5 days назад @ smartdatacollective.com
How AI is Helping Drive Advances in Inventory Management Software
How AI is Helping Drive Advances in Inventory Management Software

Optimize your supply chain with AI-powered Bill of Materials software for smarter, faster, and error-free production.

3 weeks назад @ smartdatacollective.com
Unveiling Hidden Patterns Through Advanced Chemical Analysis Tools
Unveiling Hidden Patterns Through Advanced Chemical Analysis Tools

AI and data analytics is starting to revolutionize the chemical analysis industry by accelerating discovery, enhancing precision, and driving industry growth.

4 weeks назад @ smartdatacollective.com
Data Analytics Can Help with REIT Investing
Data Analytics Can Help with REIT Investing

Smart real estate investing starts with data—analyze trends, minimize risks, and maximize returns with advanced analytics.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
AI Breakthroughs Are a Boon for Maintenance Software
AI Breakthroughs Are a Boon for Maintenance Software

More companies are investing in AI-driven software that can help with preventive equipment maintenance.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
Unlocking Growth: How KPI Software Solutions Drive Business Success
Unlocking Growth: How KPI Software Solutions Drive Business Success

KPI software can help companies make the most of their business intelligence strategies.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
Enjoy the Benefits of Using an SEO Agency that Uses AI
Enjoy the Benefits of Using an SEO Agency that Uses AI

AI technology is helping companies make the most out of their SEO strategies.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
How AI Startups Can Invest in Carbon Reduction Strategies
How AI Startups Can Invest in Carbon Reduction Strategies

AI startups can become more sustainable by investing in carbon reduction strategies that benefit both business and the planet.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
6 Huge Ways Data Analytics Can Help Salon Owners
6 Huge Ways Data Analytics Can Help Salon Owners

Salon owners are using data analytics technology to help them run their businesses more effectively.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
How AI Detection Tools Are Shaping the Future of Digital Marketing
How AI Detection Tools Are Shaping the Future of Digital Marketing

Unlock potential! Discover how AI detection tools are transforming digital marketing strategies for targeted and effective campaigns.

1 month, 3 weeks назад @ smartdatacollective.com
How AI Chatbots Are Revolutionizing IT Operations and Customer Service
How AI Chatbots Are Revolutionizing IT Operations and Customer Service

Chatbots at the forefront! Explore the game-changing role of AI in streamlining IT operations and elevating customer service.

1 month, 3 weeks назад @ smartdatacollective.com
Knoldus
последний пост None
We Cloud Data We Cloud Data
последний пост 5 days, 12 hours назад
AI in Education: Transforming Learning in the Digital Age
AI in Education: Transforming Learning in the Digital Age

Artificial intelligence (AI) is no longer a futuristic concept, but a powerful tool reshaping education, offering personalized learning and improved outcomes. This aligns perfectly with the Education 4.0 Framework, which aims to transform education for the Fourth Industrial Revolution. By strategically implementing AI, we can directly contribute to realizing this vision, ensuring learners are prepared […]

The post AI in Education: Transforming Learning in the Digital Age appeared first on WeCloudData.

5 days, 12 hours назад @ weclouddata.com
Natural Language Processing(NLP) in Manufacturing
Natural Language Processing(NLP) in Manufacturing

Natural Language Processing (NLP) is transforming the manufacturing industry by enhancing decision-making, enabling intelligent automation, and improving quality control. As Industry 4.0 continues to evolve, NLP is becoming an essential tool for gaining insights from unstructured data, increasing productivity, and reducing human error. Let’s learn more about the use cases of NLP in manufacturing and […]

The post Natural Language Processing(NLP) in Manufacturing appeared first on WeCloudData.

6 days, 13 hours назад @ weclouddata.com
Artificial General Intelligence (AGI)
Artificial General Intelligence (AGI)

Imagine waking up and discovering that your personal AI assistant has seamlessly optimized your day. It has prepared a personalized meal plan based on your dietary needs and available ingredients, adjusted your commute while considering real-time data to suggest the fastest route, organized a family event, and even started teaching you a new skill, like […]

The post Artificial General Intelligence (AGI) appeared first on WeCloudData.

1 week назад @ weclouddata.com
What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-augmented generation (RAG) is an AI cutting-edge approach that combines the power of traditional retrieval-based techniques with the capabilities of a generative large language model (LLM) to enhance the accuracy and relevance of AI-generated content. Instead of depending entirely on pre-trained knowledge, RAG incorporates external knowledge sources, such as documents or databases, to enhance the […]

The post What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)? appeared first on WeCloudData.

1 week, 1 day назад @ weclouddata.com
Computer vision in Healthcare and Diagnostic
Computer vision in Healthcare and Diagnostic

The emergence of Artificial Intelligence (AI) has revolutionized the healthcare sector. Key applications include disease diagnosis and drug discovery. Computer Vision (CV) is one of the growing modern AI technologies. Computer vision in healthcare applications are vast and growing, from detecting cancerous tumors to assisting in robotic surgeries. Let’s learn more about the power of […]

The post Computer vision in Healthcare and Diagnostic appeared first on WeCloudData.

1 week, 4 days назад @ weclouddata.com
NLP Project Life Cycle: A Case Study on Automated Resume Screening
NLP Project Life Cycle: A Case Study on Automated Resume Screening

Natural Language Processing (NLP) has transformed technology by allowing machines to understand, decode, and generate human language. NLP plays a crucial role in multiple domains and NLP projects ranging from it’s automating customer service, improving search engines, or analyzing social media sentiments. In this blog, we will use a case study-Automated Resume Screening to understand […]

The post NLP Project Life Cycle: A Case Study on Automated Resume Screening appeared first on WeCloudData.

1 week, 5 days назад @ weclouddata.com
More Accurate Predictions for Your Day: Machine Learning in Weather Forecasting
More Accurate Predictions for Your Day: Machine Learning in Weather Forecasting

Weather forecasting is a complex science that involves analyzing vast amounts of data from various sources, including satellites, weather stations, and radar systems.

The post More Accurate Predictions for Your Day: Machine Learning in Weather Forecasting appeared first on WeCloudData.

1 week, 5 days назад @ weclouddata.com
Navigating your way: Traffic Prediction with Machine Learning
Navigating your way: Traffic Prediction with Machine Learning

Machine learning is revolutionizing traffic prediction, enhancing route planning and reducing congestion in urban commuting. Explore advanced algorithms like Uni-LSTM and BiLSTM for accurate forecasts, along with Google Maps' integration of deep learning for improved ETA accuracy. Discover the practical utility of machine learning in everyday life.

The post Navigating your way: Traffic Prediction with Machine Learning appeared first on WeCloudData.

2 weeks, 1 day назад @ weclouddata.com
Using Machine Learning to Distinguish Between Spam and Legitimate Emails
Using Machine Learning to Distinguish Between Spam and Legitimate Emails

Machine learning has revolutionized email spam detection, offering sophisticated solutions to combat the continuous influx of unwanted emails. Deep learning techniques, with their advanced pattern recognition capabilities, have significantly improved spam detection accuracy, ensuring that users receive only relevant and valuable information in their inboxes. Explore how machine learning is enhancing email security and reducing spam effectively.

The post Using Machine Learning to Distinguish Between Spam and Legitimate Emails appeared first on WeCloudData.

2 weeks, 6 days назад @ weclouddata.com
Natural Language Processing in Healthcare
Natural Language Processing in Healthcare

Natural Language Processing (NLP) is the key to all the recent advancements in Generative AI. Like many other industries, NLP has also revolutionized the life sciences and healthcare. The application of NLP in the medical domain ranges from drug discovery and efficient diagnosis to patient care and automating administrative tasks. To learn more about how […]

The post Natural Language Processing in Healthcare appeared first on WeCloudData.

2 weeks, 6 days назад @ weclouddata.com
Introduction to SQL
Introduction to SQL

SQL(Structured query language ) is a domain-specific programming language for processing and storing information in a relational database. A relational database organizes data into tables and defines relationships between these tables to ensure efficient information retrieval. SQL is widely used in database administration, data analysis, and software development, making it an essential skill for tech […]

The post Introduction to SQL appeared first on WeCloudData.

3 weeks назад @ weclouddata.com
What is Computer Vision
What is Computer Vision

Have you ever wondered how Snapchat and Instagram face filters track your facial expressions and add fun animations in real-time? Or how does your phone’s Face ID unlock automatically, even if you change your glasses or hairstyle? Computer Vision is the power behind all of such applications. Computer vision is the field of AI that […]

The post What is Computer Vision appeared first on WeCloudData.

3 weeks, 1 day назад @ weclouddata.com
Building AI Applications with RAG and Agentic RAG: Webinar Recap and Resources
Building AI Applications with RAG and Agentic RAG: Webinar Recap and Resources

In this engaging workshop hosted by WeCloudData, Satyam Mittal, an AI software engineer with expertise in retail and fintech, provided a comprehensive exploration of building AI applications using Retrieval-Augmented Generation (RAG) and agentic RAG. The session blended theoretical foundations with hands-on demonstrations, equipping attendees with practical insights into implementing and optimizing these cutting-edge AI technologies. […]

The post Building AI Applications with RAG and Agentic RAG: Webinar Recap and Resources appeared first on WeCloudData.

3 weeks, 3 days назад @ weclouddata.com
Building AI Applications with RAG and Agentic RAG: Webinar Recap and Resources
Building AI Applications with RAG and Agentic RAG: Webinar Recap and Resources

In this engaging workshop hosted by WeCloudData, Satyam Mittal, an AI software engineer with expertise in retail and fintech, provided a comprehensive exploration of building AI applications using Retrieval-Augmented Generation (RAG) and agentic RAG. The session blended theoretical foundations with hands-on demonstrations, equipping attendees with practical insights into implementing and optimizing these cutting-edge AI technologies. […]

The post Building AI Applications with RAG and Agentic RAG: Webinar Recap and Resources appeared first on WeCloudData.

3 weeks, 4 days назад @ weclouddata.com
What is Computer Vision
What is Computer Vision

Have you ever wondered how Snapchat and Instagram face filters track your facial expressions and add fun animations in real-time? Or how does your phone’s Face ID unlock automatically, even if you change your glasses or hairstyle? Computer Vision is the power behind all of such applications. Computer vision is the field of AI that […]

The post What is Computer Vision appeared first on WeCloudData.

3 weeks, 5 days назад @ weclouddata.com
Learn Data Engineering
последний пост None
SCRIBD
последний пост 2 weeks, 5 days назад
Terraform module to manage Oxbow Lambda and its components
Terraform module to manage Oxbow Lambda and its components

Oxbow is a project to take an existing storage location which contains Apache Parquet files into a Delta Lake table.

It is intended to run both as an AWS Lambda or as a command line application.

We are excited to introduce terraform-oxbow, an open-source Terraform module that simplifies the deployment and management of AWS Lambda and its supporting components. Whether you’re working with AWS Glue, Kinesis Data Firehose, SQS, or DynamoDB, this module provides a streamlined approach to infrastructure as code (IaC) in AWS.

✨ Why terraform-oxbow?

Managing event-driven architectures in AWS can be complex, requiring careful orchestration of multiple services. Terraform-oxbow abstracts much of thi…

2 weeks, 5 days назад @ tech.scribd.com
Cloud-native Data Ingestion with AWS Aurora and Delta Lake
Cloud-native Data Ingestion with AWS Aurora and Delta Lake

One of the major themes for Infrastructure Engineering over the past couple

years has been higher reliability and better operational efficiency. In a

recent session with the Delta Lake project I was able to

share the work led Kuntal Basu and a number of other people to dramatically

improve the efficiency and reliability of our online data ingestion pipeline. Join Kuntal Basu, Staff Infrastructure Engineer, and R. Tyler Croy, Principal

Engineer at Scribd, Inc. as they take you behind the scenes of Scribd’s data

ingestion setup. They’ll break down the architecture, explain the tools, and

walk you through how they turned off-the-shelf solutions into a robust

pipeline. Video Presentation

2 months, 2 weeks назад @ tech.scribd.com
Jesse Anderson Jesse Anderson
последний пост 2 weeks назад
Unapologetically Technical Episode 18 – Adrian Woodhead
Unapologetically Technical Episode 18 – Adrian Woodhead 2 weeks назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 17 – Semih Salihoglu
Unapologetically Technical Episode 17 – Semih Salihoglu 1 month, 2 weeks назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 16 – David Jayatillake
Unapologetically Technical Episode 16 – David Jayatillake 2 months, 2 weeks назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 15 – Frances Perry
Unapologetically Technical Episode 15 – Frances Perry 3 months, 1 week назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 14 – Cliff Crosland
Unapologetically Technical Episode 14 – Cliff Crosland

https://youtu.be/Riy8860hHSo Unapologetically Technical’s newest episode is now live! In this episode of Unapologetically Technical, I interview Cliff Crosland, the co-founder and CEO of Scanner.dev. Cliff Crosland is a data engineer passionate about helping people wrangle massive log volumes. He sees logs as a treasure trove of insights and believes effective log analysis is critical in […]

The post Unapologetically Technical Episode 14 – Cliff Crosland first appeared on Jesse Anderson.

5 months назад @ jesse-anderson.com
Data Teams Survey 2020-2024 Analysis
Data Teams Survey 2020-2024 Analysis 6 months, 2 weeks назад @ jesse-anderson.com
Data Teams Survey 2024 Results
Data Teams Survey 2024 Results 7 months назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 13 – Jeff Chou
Unapologetically Technical Episode 13 – Jeff Chou

https://youtu.be/rjpXnaabaqo Unapologetically Technical’s newest episode is now live! In this episode of Unapologetically Technical, I interview Jeff Chou, CEO and co-founder of Sync Computing. Jeff, who holds a PhD from UC Berkeley and a postdoc from MIT, shares his unique journey from academia to startup life, and how his experience with simulations shaped the vision […]

The post Unapologetically Technical Episode 13 – Jeff Chou first appeared on Jesse Anderson.

7 months, 2 weeks назад @ jesse-anderson.com
Unpacking the Latest Streaming Announcements: A Comprehensive Analysis
Unpacking the Latest Streaming Announcements: A Comprehensive Analysis

https://youtu.be/NaOwMim240Y This video covers the latest announcements from StreamNative, Confluent, and WarpStream. We discuss communication protocols, how they’re used, and what they mean for you. We also discuss the various systems using Kafka’s protocol. Finally, we discuss the announcements about writing to Iceberg and DeltaLake directly from the broker and what that means for costs […]

The post Unpacking the Latest Streaming Announcements: A Comprehensive Analysis first appeared on Jesse Anderson.

9 months, 3 weeks назад @ jesse-anderson.com
Data Quest
последний пост None
Infrastructure
AWS
последний пост 8 часов назад
Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1)
Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1)

We’re excited to announce the open source release of AWS MCP Servers for code assistants — a suite of specialized Model Context Protocol (MCP) servers that bring Amazon Web Services (AWS) best practices directly to your development workflow. This post is the first in a series covering AWS MCP Servers. In this post, we walk through how these specialized MCP servers can dramatically reduce your development time while incorporating security controls, cost optimizations, and AWS Well-Architected best practices into your code.

8 часов назад @ aws.amazon.com
Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents
Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents

Today, MCP is providing agents standard access to an expanding list of accessible tools that you can use to accomplish a variety of tasks. In this post, we show you how to build an Amazon Bedrock agent that uses MCP to access data sources to quickly build generative AI applications.

8 часов назад @ aws.amazon.com
Using StatsD for monitoring Oracle databases running on Amazon RDS or Amazon EC2
Using StatsD for monitoring Oracle databases running on Amazon RDS or Amazon EC2

Monitoring databases is essential in large IT environments to prevent potential issues from becoming major problems that can result in data loss or downtime. Having custom dashboards and alarm-based monitoring for the database can help in analyzing historical metrics patterns and improve database availability by alerting users of any abnormal threshold breaches. In this post, we show you how to set up monitoring for your Oracle database using StatsD.

11 часов назад @ aws.amazon.com
Generate compliant content with Amazon Bedrock and ConstitutionalChain
Generate compliant content with Amazon Bedrock and ConstitutionalChain

In this post, we explore practical strategies for using Constitutional AI to produce compliant content efficiently and effectively using Amazon Bedrock and LangGraph to build ConstitutionalChain for rapid content creation in highly regulated industries like finance and healthcare

12 часов назад @ aws.amazon.com
Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks
Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks

To improve factual accuracy of large language model (LLM) responses, AWS announced Amazon Bedrock Automated Reasoning checks (in gated preview) at AWS re:Invent 2024. In this post, we discuss how to help prevent generative AI hallucinations using Amazon Bedrock Automated Reasoning checks.

12 часов назад @ aws.amazon.com
AWS App Studio introduces a prebuilt solutions catalog and cross-instance Import and Export
AWS App Studio introduces a prebuilt solutions catalog and cross-instance Import and Export

In a recent AWS What’s New Post, App Studio announced two new features to accelerate application building: Prebuilt solutions catalog and cross-instance Import and Export. In this post, we walk through how to use the prebuilt solutions catalog to get started quickly and use the Import and Export feature

14 часов назад @ aws.amazon.com
Customizing C# and C++ with Amazon Q Developer
Customizing C# and C++ with Amazon Q Developer

Amazon Q Developer recently added support for customizing C# and C++ suggestions based on your company’s codebase. This blog post explores how developers can tailor the AI assistant to provide accurate inline suggestions and contextual code understanding for their C# and C++ projects. You will learn how to leverage customizations to boost productivity, streamline development […]

17 часов назад @ aws.amazon.com
Optimizing cost savings: The advantage of Amazon Aurora over self-managed open source databases
Optimizing cost savings: The advantage of Amazon Aurora over self-managed open source databases

In this post, we highlight often overlooked architectural designs and the inherent features of Aurora that optimize costs when deploying an open source database. The following sections examine various use cases, contrasting typical self-managed database configurations and their associated costs with the equivalent solution on Aurora, highlighting potential cost savings and operational efficiencies.

1 day, 12 hours назад @ aws.amazon.com
Build agentic systems with CrewAI and Amazon Bedrock
Build agentic systems with CrewAI and Amazon Bedrock

In this post, we explore how CrewAI’s open source agentic framework, combined with Amazon Bedrock, enables the creation of sophisticated multi-agent systems that can transform how businesses operate. Through practical examples and implementation details, we demonstrate how to build, deploy, and orchestrate AI agents that can tackle complex tasks with minimal human oversight.

1 day, 13 hours назад @ aws.amazon.com
Adopting Amazon Q Developer in Enterprise Environments
Adopting Amazon Q Developer in Enterprise Environments

Increasing developer productivity has been a persistent challenge for senior leaders over the past decades. With the rise of generative artificial intelligence (AI), a new wave of innovation is transforming how software teams work. Generative AI tools like Amazon Q Developer are emerging as game-changers, supporting developers across the entire software development lifecycle. But how […]

1 day, 14 hours назад @ aws.amazon.com
Enhance governance with metadata enforcement rules in Amazon SageMaker
Enhance governance with metadata enforcement rules in Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Catalog now supports metadata rules allowing organizations to enforce metadata standards across data publishing and subscription workflows. In this post, we guide you through two workflows: setting up metadata enforcement rules for a specific domain and publishing an asset or data product in a catalog, and setting up metadata enforcement rules for a specific domain and subscribing to an asset or data product that is owned by a project within that domain.

4 days, 7 hours назад @ aws.amazon.com
Amazon Bedrock Guardrails image content filters provide industry-leading safeguards, helping customer block up to 88% of harmful multimodal content: Generally available today
Amazon Bedrock Guardrails image content filters provide industry-leading safeguards, helping customer block up to 88% of harmful multimodal content: Generally available today

Amazon Bedrock Guardrails announces the general availability of image content filters, enabling you to moderate both image and text content in your generative AI applications. In this post, we discuss how to get started with image content filters in Amazon Bedrock Guardrails.

4 days, 8 hours назад @ aws.amazon.com
Enhance customer experience with an integrated AI assistant
Enhance customer experience with an integrated AI assistant

In this post, we demonstrate how to build an enterprise AI assistant solution that uses LLMs in Amazon Bedrock with the precision of enterprise knowledge bases using the RAG approach. By integrating AWS services such as Lambda and Amazon Bedrock, our solution enables organizations to securely access and retrieve proprietary data, providing contextually relevant and accurate responses. The RAG approach not only enhances the assistant’s ability to provide tailored responses within specific enterprise data domains, but also mitigates the risk of hallucinations. By injecting the latest enterprise proprietary knowledge into the response generation context, our solution makes sure that the assist…

5 days, 5 hours назад @ aws.amazon.com
Integrating custom dependencies in Amazon SageMaker Canvas workflows
Integrating custom dependencies in Amazon SageMaker Canvas workflows

When implementing machine learning workflows in Amazon SageMaker Canvas, organizations might need to consider external dependencies required for their specific use cases. Although SageMaker Canvas provides powerful no-code and low-code capabilities for rapid experimentation, some projects might require specialized dependencies and libraries that aren’t included by default in SageMaker Canvas. This post provides an example of how to incorporate code that relies on external dependencies into your SageMaker Canvas workflows.

5 days, 9 hours назад @ aws.amazon.com
Generate training data and cost-effectively train categorical models with Amazon Bedrock
Generate training data and cost-effectively train categorical models with Amazon Bedrock

In this post, we explore how you can use Amazon Bedrock to generate high-quality categorical ground truth data, which is crucial for training machine learning (ML) models in a cost-sensitive environment. Generative AI solutions can play an invaluable role during the model development phase by simplifying training and test data creation for multiclass classification supervised learning use cases. We dive deep into this process on how to use XML tags to structure the prompt and guide Amazon Bedrock in generating a balanced label dataset with high accuracy. We also showcase a real-world example for predicting the root cause category for support cases. This use case, solvable through ML, can en…

5 days, 9 hours назад @ aws.amazon.com
AWS
последний пост 8 часов назад
Announcing the AWS CDK L2 Construct for Amazon Cognito Identity Pools
Announcing the AWS CDK L2 Construct for Amazon Cognito Identity Pools

Today we’re announcing the general availability (GA) of the new Amazon Cognito Identity Pool Level 2 (L2) construct in the AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). This construct simplifies the creation and management of identity pools, permissions, and provider integrations by providing intent-based APIs that help users securely manage their authenticated and unauthenticated (guest) users […]

5 days, 11 hours назад @ aws.amazon.com
Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments
Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments

In this post, we explore how to modify your Regional access controls to specifically allow Amazon Bedrock cross-Region inference while maintaining broader Regional restrictions for other AWS services. We provide practical examples for both SCP modifications and AWS Control Tower implementations.

5 days, 13 hours назад @ aws.amazon.com
Up and running with Apache OFBiz and Amazon Aurora DSQL
Up and running with Apache OFBiz and Amazon Aurora DSQL

In this post, we show you a worked example of taking an existing application that works on PostgreSQL databases and adapting it to work with an Aurora DSQL database. In addition to adapting for the previously mentioned aspects, we also address some data type incompatibilities and work around some limits that currently exist in Aurora DSQL.

6 days, 7 hours назад @ aws.amazon.com
Amazon SageMaker JumpStart adds fine-tuning support for models in a private model hub
Amazon SageMaker JumpStart adds fine-tuning support for models in a private model hub

Today, we are announcing an enhanced private hub feature with several new capabilities that give organizations greater control over their ML assets. These enhancements include the ability to fine-tune SageMaker JumpStart models directly within the private hub, support for adding and managing custom-trained models, deep linking capabilities for associated notebooks, and improved model version management.

6 days, 12 hours назад @ aws.amazon.com
Generative AI-powered game design: Accelerating early development with Stability AI models on Amazon Bedrock
Generative AI-powered game design: Accelerating early development with Stability AI models on Amazon Bedrock

Generative AI has emerged as a game changer, offering unprecedented opportunities for game designers to push boundaries and create immersive virtual worlds. At the forefront of this revolution is Stability AI’s cutting-edge text-to-image AI model, Stable Diffusion 3.5 Large (SD3.5 Large), which is transforming the way we approach game environment creation. In this post, we explore how you can use SD3.5 Large to address practical gaming needs such as early concept art and character design.

6 days, 13 hours назад @ aws.amazon.com
Amazon Bedrock launches Session Management APIs for generative AI applications (Preview)
Amazon Bedrock launches Session Management APIs for generative AI applications (Preview)

Amazon Bedrock announces the preview launch of Session Management APIs, a new capability that enables developers to simplify state and context management for generative AI applications built with popular open source frameworks such as LangGraph and LlamaIndex. Session Management APIs provide an out-of-the-box solution that enables developers to securely manage state and conversation context across […]

1 week назад @ aws.amazon.com
Enhance deployment guardrails with inference component rolling updates for Amazon SageMaker AI inference
Enhance deployment guardrails with inference component rolling updates for Amazon SageMaker AI inference

In this post, we discuss the challenges faced by organizations when updating models in production. Then we deep dive into the new rolling update feature for inference components and provide practical examples using DeepSeek distilled models to demonstrate this feature. Finally, we explore how to set up rolling updates in different scenarios.

1 week назад @ aws.amazon.com
Transition a pivot query that includes dynamic columns from SQL Server to PostgreSQL
Transition a pivot query that includes dynamic columns from SQL Server to PostgreSQL

When assisting customers with migrating their workloads from SQL Server to PostgreSQL, we often encounter a scenario where the PIVOT function is used extensively for generating dynamic reports. In this post, we show you how to use the crosstab function, provided by PostgreSQL’s tablefunc extension, to implement functionality similar to SQL Server’s PIVOT function, offering greater flexibility.

1 week назад @ aws.amazon.com
Integrate natural language processing and generative AI with relational databases
Integrate natural language processing and generative AI with relational databases

In this post, we present an approach to using natural language processing (NLP) to query an Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition database. The solution presented in this post assumes that an organization has an Aurora PostgreSQL database. We create a web application framework using Flask for the user to interact with the database. JavaScript and Python code act as the interface between the web framework, Amazon Bedrock, and the database.

1 week назад @ aws.amazon.com
Build multi-Region resilient Apache Kafka applications with identical topic names using Amazon MSK and Amazon MSK Replicator
Build multi-Region resilient Apache Kafka applications with identical topic names using Amazon MSK and Amazon MSK Replicator

This post explains how to use MSK Replicator for cross-cluster data replication and details the failover and failback processes while keeping the same topic name across Regions.

1 week назад @ aws.amazon.com
Evaluate and improve performance of Amazon Bedrock Knowledge Bases
Evaluate and improve performance of Amazon Bedrock Knowledge Bases

In this post, we discuss how to evaluate the performance of your knowledge base, including the metrics and data to use for evaluation. We also address some of the tactics and configuration changes that can improve specific metrics.

1 week назад @ aws.amazon.com
Enhance enterprise productivity for your LLM solution by becoming an Amazon Q Business data accessor
Enhance enterprise productivity for your LLM solution by becoming an Amazon Q Business data accessor

In this post, we demonstrate how to enhance enterprise productivity for your large language model (LLM) solution by using the Amazon Q index for ISVs.

1 week назад @ aws.amazon.com
Using Amazon S3 Tables with Amazon Redshift to query Apache Iceberg tables
Using Amazon S3 Tables with Amazon Redshift to query Apache Iceberg tables

In this post, we demonstrate how to get started with S3 Tables and Amazon Redshift Serverless for querying data in Iceberg tables. We show how to set up S3 Tables, load data, register them in the unified data lake catalog, set up basic access controls in SageMaker Lakehouse through AWS Lake Formation, and query the data using Amazon Redshift.

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
Build a generative AI enabled virtual IT troubleshooting assistant using Amazon Q Business
Build a generative AI enabled virtual IT troubleshooting assistant using Amazon Q Business

Discover how to build a GenAI powered virtual IT troubleshooting assistant using Amazon Q Business. This innovative solution integrates with popular ITSM tools like ServiceNow, Atlassian Jira, and Confluence to streamline information retrieval and enhance collaboration across your organization. By harnessing the power of generative AI, this assistant can significantly boost operational efficiency and provide 24/7 support tailored to individual needs. Learn how to set up, configure, and leverage this solution to transform your enterprise information management.

1 week, 4 days назад @ aws.amazon.com
Process formulas and charts with Anthropic’s Claude on Amazon Bedrock
Process formulas and charts with Anthropic’s Claude on Amazon Bedrock

In this post, we explore how you can use these multi-modal generative AI models to streamline the management of technical documents. By extracting and structuring the key information from the source materials, the models can create a searchable knowledge base that allows you to quickly locate the data, formulas, and visualizations you need to support your work.

1 week, 4 days назад @ aws.amazon.com
Astronomer Astronomer
последний пост None
DBT — Data Build Tool DBT — Data Build Tool
последний пост None
FiveTran FiveTran
последний пост None
DataBricks
последний пост None
Mix
/r/DataEngineering
последний пост 1 час назад
How the Apache Doris Compute-Storage Decoupled Mode Cuts 70% of Storage Costs—in 60 Seconds
How the Apache Doris Compute-Storage Decoupled Mode Cuts 70% of Storage Costs—in 60 Seconds How the Apache Doris Compute-Storage Decoupled Mode Cuts 70% of Storage Costs—in 60 Seconds

submitted by /u/Any_Opportunity1234 [link] [comments]

1 час назад @ reddit.com
Knime on Anaconda Nacigator
Knime on Anaconda Nacigator

Is it possible to install Knime on Anaconda Navigator? submitted by /u/Puzzleheaded_Serve39 [link] [comments]

2 часа назад @ reddit.com
Facebook Marketing API - Anyone have a successful ETL experience?
Facebook Marketing API - Anyone have a successful ETL experience?

We have a python integration set up where we pull data from Google Ads and Facebook Marketing into our data warehouse. We're pulling data about all 3 hierarchy tiers and some daily metrics: Campaigns (id, name, start time, stop time) Ad Groups/Ad Sets (id, name) Ads (id, name, URL) Metrics (clicks, impressions, spend) for the previous day For the Google Ads API, you basically send a SQL query and the return time is like a tenth of a second. For Facebook, we see returns times in the minutes, especially on the Ads piece. Was hoping to get an idea of how others might have successfully set up a process to get this data from Facebook in a more timely fashion, and possibly without hitting the rat…

2 часа назад @ reddit.com
Resources for learning AbInitio Tool
Resources for learning AbInitio Tool

I tried to search the entire internet to find AbInito related tutorials/tranings. Hard luck finding anything. I came to know it's a closed source tool and everything is behind a login wall only for partner companies. Can anyone share me stuff they found useful? Thanks in advance. submitted by /u/IdealBusiness6499 [link] [comments]

2 часа назад @ reddit.com
Data Developer vs Data Engineer
Data Developer vs Data Engineer

I know it varies by company blah blah blah, but also aside from a Google search, what have you guys in the field noticed to be core differences between these positions? submitted by /u/diabeticspecimen [link] [comments]

4 часа назад @ reddit.com
What is the best free BI dashboarding tool?
What is the best free BI dashboarding tool?

We have 5 developers and none of them are data scientists. We need to be able to create interactive dashboards for management. submitted by /u/Professional_Eye8757 [link] [comments]

7 часов назад @ reddit.com
I Tried 6 PDF Extraction Tools—Here’s What I Learned
I Tried 6 PDF Extraction Tools—Here’s What I Learned

I’ve had my fair share of frustration trying to pull data from PDFs—whether it’s scraping tables, grabbing text, or extracting specific fields from invoices. So, I tested six AI-powered tools to see which ones actually work best. Here’s what I found: Tabula – Best for tables. If your PDF has structured data, Tabula can extract it cleanly into CSV. The only catch? It struggles with scanned PDFs. PDF.ai – Basically ChatGPT for PDFs. You upload a document and can ask it questions about the content, which is a lifesaver for contracts, research papers, or long reports. Parseur – If you need to extract the same type of data from PDFs repeatedly (like invoices or receipts), Parseur automates the w…

8 часов назад @ reddit.com
Built a visual tool on top of Pandas that runs Python transformations row-by-row - What do you guys think?
Built a visual tool on top of Pandas that runs Python transformations row-by-row - What do you guys think? Built a visual tool on top of Pandas that runs Python transformations row-by-row - What do you guys think?

Hey data engineers, For client implementations I thought it was a pain to write python scripts over and over, so I built a tool on top of Pandas to solve my own frustration and as a personal hobby. The goal was to make it so I didn't have to start from the ground up and rewrite and keep track of each script for each data source I had. What I Built: A visual transformation tool with some features I thought might interest this community: Python execution on a row-by-row basis - Write Python once per field, save the mapping, and process. It applies each field's mapping logic to each row and returns the result without loops Visual logic builder that generates Python from the drag and drop inter…

9 часов назад @ reddit.com
A Modern Benchmark for the Timeless Power of the Intel Pentium Pro
A Modern Benchmark for the Timeless Power of the Intel Pentium Pro

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

10 часов назад @ reddit.com
DeepSeek 3FS: non-RDMA install, faster ecosystem app dev/testing.
DeepSeek 3FS: non-RDMA install, faster ecosystem app dev/testing.

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

10 часов назад @ reddit.com
Not in the field and I need help understanding how data migrations work and how they're done
Not in the field and I need help understanding how data migrations work and how they're done

I'm an engineer in an unrelated field and want to understand how data migrations work for work (I might be put in charge of it at my job even though we're not data engineers). Any good sources, preferably a video that would a mock walkthrough of one (maybe using an ETL too)? submitted by /u/BlackendLight [link] [comments]

11 часов назад @ reddit.com
ELI5 - High-Level Diagram of a Data Strategy
ELI5 - High-Level Diagram of a Data Strategy

Hello everyone! I am not a data engineer, but I am trying to help other people within my organization (as well as myself) get a better understanding of what an overall data strategy looks like. So, I figured I would ask the experts. Do you have a go-to high-level diagram you use that simplifies the complexities of an overall data solution and helps you communicate what that should look like to non-technical people like myself? I’m a very visual learner so seeing something that shows what the journey of data should look like from beginning to end would be extremely helpful. I’ve searched online but almost everything I see is created by a vendor trying to show why their product is better. I’d…

11 часов назад @ reddit.com
We cut Databricks costs without sacrificing performance—here’s how
We cut Databricks costs without sacrificing performance—here’s how

About 6 months ago, I led a Databricks cost optimization project where we cut down costs, improved workload speed, and made life easier for engineers. I finally had time to write it all up a few days ago—cluster family selection, autoscaling, serverless, EBS tweaks, and more. I also included a real example with numbers. If you’re using Databricks, this might help: https://medium.com/datadarvish/databricks-cost-optimization-practical-tips-for-performance-and-savings-7665be665f52 submitted by /u/DataDarvesh [link] [comments]

11 часов назад @ reddit.com
SQL Templating (without DBT?)
SQL Templating (without DBT?)

I’d like to implement jinja templated SQL for a project. But I don’t want or need DBT’s extra bells and whistles. I just need/want to write macros, templated .sql files, then on execution (from python application), render the SQL at runtime. What’s the solution here? Pure jinja? (What’re some resources for that?) Are there OSS libraries I can use? Or, do I just use DBT, but only use it from a python driver? submitted by /u/boss_yaakov [link] [comments]

12 часов назад @ reddit.com
Cloud platform for dbt
Cloud platform for dbt

I recently started learning dbt and was using Snowflake as my database. However, my 30-day trial has ended. Are there any free cloud databases I can use to continue learning dbt and later work on projects that I can showcase on GitHub? Which cloud database would you recommend? Most options seem quite expensive for a learning setup. Additionally, do you have any recommendations for dbt projects that would be valuable for hands-on practice and portfolio building? Looking forward to your suggestions! submitted by /u/Pro_Panda_Puppy [link] [comments]

12 часов назад @ reddit.com
Towards Data Science
последний пост 2 часа назад
The Case for Centralized AI Model Inference Serving
The Case for Centralized AI Model Inference Serving

Optimizing highly parallel AI algorithm execution

The post The Case for Centralized AI Model Inference Serving appeared first on Towards Data Science.

2 часа назад @ towardsdatascience.com
AI in Social Research and Polling
AI in Social Research and Polling

What do we do when nobody answers the phone?

The post AI in Social Research and Polling appeared first on Towards Data Science.

4 часа назад @ towardsdatascience.com
4 Levels of GitHub Actions: A Guide to Data Workflow Automation
4 Levels of GitHub Actions: A Guide to Data Workflow Automation

From a simple Python workflow to scheduled data processing and security management

The post 4 Levels of GitHub Actions: A Guide to Data Workflow Automation appeared first on Towards Data Science.

4 часа назад @ towardsdatascience.com
Agentic AI: Single vs Multi-Agent Systems
Agentic AI: Single vs Multi-Agent Systems

Demonstrated by building a tech news agent in LangGraph

The post Agentic AI: Single vs Multi-Agent Systems appeared first on Towards Data Science.

4 часа назад @ towardsdatascience.com
Graph Neural Networks Part 3: How GraphSAGE Handles Changing Graph Structure
Graph Neural Networks Part 3: How GraphSAGE Handles Changing Graph Structure

And how you can use it for large graphs

The post Graph Neural Networks Part 3: How GraphSAGE Handles Changing Graph Structure appeared first on Towards Data Science.

22 часа назад @ towardsdatascience.com
A Simple Implementation of the Attention Mechanism from Scratch
A Simple Implementation of the Attention Mechanism from Scratch

How attention helped models like RNNs mitigate the vanishing gradient problem and capture long-range dependencies among words

The post A Simple Implementation of the Attention Mechanism from Scratch appeared first on Towards Data Science.

1 day, 3 hours назад @ towardsdatascience.com
Create Your Supply Chain Analytics Portfolio to Land Your Dream Job
Create Your Supply Chain Analytics Portfolio to Land Your Dream Job

A guide for students and professionals to build real-world projects and showcase their skills using the Supply Chain Analytics Cheat Sheet.

The post Create Your Supply Chain Analytics Portfolio to Land Your Dream Job appeared first on Towards Data Science.

1 day, 3 hours назад @ towardsdatascience.com
Understanding the Tech Stack Behind Generative AI
Understanding the Tech Stack Behind Generative AI

From foundation models to vector databases and AI agents — what makes modern AI work

The post Understanding the Tech Stack Behind Generative AI appeared first on Towards Data Science.

1 day, 4 hours назад @ towardsdatascience.com
My Learning to Be Hired Again After a Year… Part 2
My Learning to Be Hired Again After a Year… Part 2

One year later: what I learned still matters

The post My Learning to Be Hired Again After a Year… Part 2 appeared first on Towards Data Science.

1 day, 9 hours назад @ towardsdatascience.com
The Art of Hybrid Architectures
The Art of Hybrid Architectures

Combining CNNs and Transformers to Elevate Fine-Grained Visual Classification

The post The Art of Hybrid Architectures appeared first on Towards Data Science.

4 days, 1 hour назад @ towardsdatascience.com
A Little More Conversation, A Little Less Action — A Case Against Premature Data Integration
A Little More Conversation, A Little Less Action — A Case Against Premature Data Integration

Running a large data integration project before embarking on the ML part is easily a bad idea, because you integrate data without knowing its use . The chances that the data is going to be fit for purpose in some future ML use case is slim, at best

This article shows how having people talking together helps avoid the trap of premature data integration in ML projects, optimising value for money.

The post A Little More Conversation, A Little Less Action — A Case Against Premature Data Integration appeared first on Towards Data Science.

4 days, 1 hour назад @ towardsdatascience.com
Master the 3D Reconstruction Process: A Step-by-Step Guide
Master the 3D Reconstruction Process: A Step-by-Step Guide

Learn the complete 3D reconstruction pipeline from feature extraction to dense matching. Master photogrammetry with Python code examples and open-source tools.

The post Master the 3D Reconstruction Process: A Step-by-Step Guide appeared first on Towards Data Science.

4 days, 8 hours назад @ towardsdatascience.com
AI Agents from Zero to Hero — Part 3
AI Agents from Zero to Hero — Part 3

Build from scratch using only Ollama (no GPU, no APIKEY)

The post AI Agents from Zero to Hero — Part 3 appeared first on Towards Data Science.

4 days, 8 hours назад @ towardsdatascience.com
From Physics to Probability: Hamiltonian Mechanics for Generative Modeling and MCMC
From Physics to Probability: Hamiltonian Mechanics for Generative Modeling and MCMC

Hamiltonian mechanics is a way to describe how physical systems, like planets or pendulums, move over time, focusing on energy rather than just forces. By reframing complex dynamics through energy lenses, this 19th-century physics framework now powers cutting-edge generative AI. It uses generalized coordinates ( q ) (like position) and their conjugate momenta ( p ) (related to momentum), forming a phase space that captures the system's state. This approach is particularly useful for complex systems with many parts, making it easier to find patterns and conservation laws.

The post From Physics to Probability: Hamiltonian Mechanics for Generative Modeling and MCMC appeared first on Towards Da…

4 days, 8 hours назад @ towardsdatascience.com
How to Format Your TDS Draft: A Quick(ish) Guide
How to Format Your TDS Draft: A Quick(ish) Guide

Everything you need to know about creating a draft on our Contributor Portal

The post How to Format Your TDS Draft: A Quick(ish) Guide appeared first on Towards Data Science.

4 days, 11 hours назад @ towardsdatascience.com
Monte Carlo Data Monte Carlo Data
последний пост 6 months, 2 weeks назад
4 Native Snowflake Data Quality Checks & Features You Should Know
4 Native Snowflake Data Quality Checks & Features You Should Know

The bad news? Data breaks. The good news? These 4 Snowflake data quality checks & features can help!

6 months, 2 weeks назад @ montecarlodata.com
What is a Data Mesh — and How Not to Mesh it Up
What is a Data Mesh — and How Not to Mesh it Up

A beginner’s guide to implementing the latest industry trend: a data mesh.

6 months, 4 weeks назад @ montecarlodata.com
Most Data Quality Initiatives Fail Before They Start. Here’s Why.
Most Data Quality Initiatives Fail Before They Start. Here’s Why.

Show me your data quality scorecard and I’ll tell you whether you will be successful a year from now.

8 months, 2 weeks назад @ montecarlodata.com
Is Modern Data Warehouse Architecture Broken?
Is Modern Data Warehouse Architecture Broken?

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

8 months, 2 weeks назад @ montecarlodata.com
The Ultimate Guide To Data Lineage
The Ultimate Guide To Data Lineage

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.

8 months, 3 weeks назад @ montecarlodata.com
Mission Lane: Continuous Compliance Monitoring
Mission Lane: Continuous Compliance Monitoring

This article provides an overview of a newly developed approach to an always on compliance testing strategy at Mission Lane.

8 months, 3 weeks назад @ montecarlodata.com
DE Telegram
DataEng DataEng
последний пост 6 months, 2 weeks назад
Building and scaling Notion’s data lakeВ июле этого года в блоге Notion вышла подробная статья об их опыте построении data lake: https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake
Building and scaling Notion’s data lakeВ июле этого года в блоге Notion вышла подробная статья об их опыте построении data lake: https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake

Building and scaling Notion’s data lakeВ июле этого года в блоге Notion вышла подробная статья об их опыте построении data lake: https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake

6 months, 2 weeks назад @ t.me
В блоге базы данных ClickHouse вышел интересный пост, направленный на PostgreSQL юзеров, в нём показаны ключевые различия между моделированием данных в ClickHouse и PostgreSQL: https://clickhouse.com/blog/postgres-to-clickhouse-data-modeling-tips
В блоге базы данных ClickHouse вышел интересный пост, направленный на PostgreSQL юзеров, в нём показаны ключевые различия между моделированием данных в ClickHouse и PostgreSQL: https://clickhouse.com/blog/postgres-to-clickhouse-data-modeling-tips

В блоге базы данных ClickHouse вышел интересный пост, направленный на PostgreSQL юзеров, в нём показаны ключевые различия между моделированием данных в ClickHouse и PostgreSQL: https://clickhouse.com/blog/postgres-to-clickhouse-data-modeling-tips

6 months, 3 weeks назад @ t.me
Нашел в Ютубе двухчасовой доклад про индексы в PostgreSQL: Индексы в PostgreSQL. Как понять, что создавать
Нашел в Ютубе двухчасовой доклад про индексы в PostgreSQL: Индексы в PostgreSQL. Как понять, что создавать

Нашел в Ютубе двухчасовой доклад про индексы в PostgreSQL: Индексы в PostgreSQL. Как понять, что создавать

6 months, 3 weeks назад @ t.me
Нашел в сети пост мини-книгу от небезызвестной Chip Huyen: Building A Generative AI PlatformПожалуй, это одно из самых подробных руководств про построение Generative AI платформ своими руками, или как сейчас говорят RAG in Production.
Нашел в сети пост мини-книгу от небезызвестной Chip Huyen: Building A Generative AI PlatformПожалуй, это одно из самых подробных руководств про построение Generative AI платформ своими руками, или как сейчас говорят RAG in Production.

Нашел в сети пост мини-книгу от небезызвестной Chip Huyen: Building A Generative AI PlatformПожалуй, это одно из самых подробных руководств про построение Generative AI платформ своими руками, или как сейчас говорят RAG in Production.

6 months, 3 weeks назад @ t.me
Гайд по промпт-инжинирингу от ребят из Anthropic: AI prompt engineering: A deep diveТакже в описании видео есть ссылка на их же мануал: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
Гайд по промпт-инжинирингу от ребят из Anthropic: AI prompt engineering: A deep diveТакже в описании видео есть ссылка на их же мануал: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

Гайд по промпт-инжинирингу от ребят из Anthropic: AI prompt engineering: A deep diveТакже в описании видео есть ссылка на их же мануал: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

6 months, 3 weeks назад @ t.me
DuckCon #5Плейлист с докладами из прошедшей конференции DuckCon #5:— DuckDB – Overview and latest developments— MotherDuck: Taking flight with interactive analytics— Outliers are all you need— Quack attack: Bringing DuckDB to the dart side— A duck for your
DuckCon #5Плейлист с докладами из прошедшей конференции DuckCon #5:— DuckDB – Overview and latest developments— MotherDuck: Taking flight with interactive analytics— Outliers are all you need— Quack attack: Bringing DuckDB to the dart side— A duck for your

DuckCon #5Плейлист с докладами из прошедшей конференции DuckCon #5:— DuckDB – Overview and latest developments— MotherDuck: Taking flight with interactive analytics— Outliers are all you need— Quack attack: Bringing DuckDB to the dart side— A duck for your dashboard: Performant data apps in the browser with DuckDB— Delighting users with RESTful APIs and DuckDB— Aerodynamic data models: Flying fast at scale with DuckDB— Double glazing: Two years of windowing improvements— dbverse: Composable database libraries for larger-than-memory scientific analytics— A quack at building scalable data pipelines with DuckDB

6 months, 3 weeks назад @ t.me
3-х часовой мастер-класс про LLM от Sebastian Raschka: Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop
3-х часовой мастер-класс про LLM от Sebastian Raschka: Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop

3-х часовой мастер-класс про LLM от Sebastian Raschka: Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop

7 months назад @ t.me
Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капо
Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капо Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капо

Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капотом он работает на лямбдах, поэтому оплачивать хостинг мне не надо, и поэтому всегда будет работать.

7 months, 1 week назад @ t.me
В сети появился интересный проект — SlateDB. Это встроенное хранилище на базе LSM Tree, но все данные хранятся на Object Storage сервисах (Amazon S3, Google Cloud Storage, minIO и т.д.). Проект написан на Rust, и пока не существует биндингов на другие язык
В сети появился интересный проект — SlateDB. Это встроенное хранилище на базе LSM Tree, но все данные хранятся на Object Storage сервисах (Amazon S3, Google Cloud Storage, minIO и т.д.). Проект написан на Rust, и пока не существует биндингов на другие язык

В сети появился интересный проект — SlateDB. Это встроенное хранилище на базе LSM Tree, но все данные хранятся на Object Storage сервисах (Amazon S3, Google Cloud Storage, minIO и т.д.). Проект написан на Rust, и пока не существует биндингов на другие языки. SlateDB активно разрабатывается и пока не рекомендуется к использованию в продакшене.Судя по всему, проект появился в результате прохождения мини-курса Mini-LSM.

7 months, 1 week назад @ t.me
Недавно я постил доклад про GIL и его отключение в будущих версиях Python. Вчера же на канал PyCon US загрузили доклад от Юры Селиванова про сабинтерпретаторы: Overcoming GIL with subinterpreters and immutability. Это один из вариантов улучшения производит
Недавно я постил доклад про GIL и его отключение в будущих версиях Python. Вчера же на канал PyCon US загрузили доклад от Юры Селиванова про сабинтерпретаторы: Overcoming GIL with subinterpreters and immutability. Это один из вариантов улучшения производит

Недавно я постил доклад про GIL и его отключение в будущих версиях Python. Вчера же на канал PyCon US загрузили доклад от Юры Селиванова про сабинтерпретаторы: Overcoming GIL with subinterpreters and immutability. Это один из вариантов улучшения производительности Python без отключения GIL. Я сам не сторонник удаления GIL, т.к. параллельное выполнение потоков потребует от программиста следить за их синхронизацией, чем собственно сейчас занимается GIL (он же mutex), поэтому интересно было послушать его доклад.Для тех, кто в танке, PEP 734 описывает работу сабинтерпретаторов, релиз этой библиотеки планировался в составе Python 3.13, но, к сожалению, Steering Council в апреле этого года решил …

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit
Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit

Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Релиз Apache Airflow 2.10Сегодня вышел релиз новой версии Apache Airflow — 2.10. Не успел я ещё перейти на 2.9, а нам подогнали 2.10. Что нового?— @skip_if и @run_if декораторы, позволяющие задавать условия при которых следует запускать или пропускать`task
Релиз Apache Airflow 2.10Сегодня вышел релиз новой версии Apache Airflow — 2.10. Не успел я ещё перейти на 2.9, а нам подогнали 2.10. Что нового?— @skip_if и @run_if декораторы, позволяющие задавать условия при которых следует запускать или пропускать`task

Релиз Apache Airflow 2.10Сегодня вышел релиз новой версии Apache Airflow — 2.10. Не успел я ещё перейти на 2.9, а нам подогнали 2.10. Что нового?— @skip_if и @run_if декораторы, позволяющие задавать условия при которых следует запускать или пропускать`task` — появилась возможность задавать разный Executor для tasks в рамках одного DAG— Датасеты отныне не триггерят DAGs, находящиеся в состоянии paused— Важно! Начиная с версии 2.10 Airflow по-умолчанию собирает телеметрию в рамках Open Source Marketing, все данные передаются в систему аналитики Scarf. Чтобы отключить, необходимо задать в конфиге [usage_data_collection]enabled=False либо через переменную окружения SCARF_ANALYTICS=falseС полным…

7 months, 2 weeks назад @ t.me
GIL и PythonPython, пожалуй, самый популярный язык программирования в дата инжиниринге несмотря на то, что его постоянно ругают за производительность и обжорство. Свои позиции он не сдал чего не скажешь, например, о Scala ☠️ Python своей "тормознутостью" о
GIL и PythonPython, пожалуй, самый популярный язык программирования в дата инжиниринге несмотря на то, что его постоянно ругают за производительность и обжорство. Свои позиции он не сдал чего не скажешь, например, о Scala ☠️ Python своей "тормознутостью" о

GIL и PythonPython, пожалуй, самый популярный язык программирования в дата инжиниринге несмотря на то, что его постоянно ругают за производительность и обжорство. Свои позиции он не сдал чего не скажешь, например, о Scala ☠️ Python своей "тормознутостью" отчасти обязан некогда архитектурному решению под названием GIL. Многие слышали эту аббревиатуру, но не все знают причину по которой появился GIL и как он работает под капотом. Если вам это интересно, то держите отличный доклад на русском языке: Зачем нужен GIL и как от него избавиться? от Евгения Афанасьева.В Python версии 3.13, релиз которой будет уже в октябре, добавили опциональную возможность отключить GIL 😲, нюансы описаны в PEP-703. …

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Специализация по Data Engineering на Coursera29 августа 2024 года на учебной платформе Coursera стартует специализация по дата инжинирингу от DeepLearning.AI — DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate. Инструктором на курсах будет Joe Reis
Специализация по Data Engineering на Coursera29 августа 2024 года на учебной платформе Coursera стартует специализация по дата инжинирингу от DeepLearning.AI — DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate. Инструктором на курсах будет Joe Reis

Специализация по Data Engineering на Coursera29 августа 2024 года на учебной платформе Coursera стартует специализация по дата инжинирингу от DeepLearning.AI — DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate. Инструктором на курсах будет Joe Reis, известный в узких кругах как автор книги Fundamentals of Data Engineering, издательство O'Reilly.Обучение рассчитано на 3 месяца, целевая аудитория Intermediate-level специалисты. В специализацию входит 4 курса:— Introduction to Data Engineering— Source Systems, Data Ingestion, and Pipeline— Data Storage and Queries— Data Modeling, Transformation, and ServingОбучение платное как и большинство специализаций на Coursera, но есть возможност…

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Get or Create средствами базы данныхУ Haki Benita в блоге нашел статью про реализацию функции get_or_create средствами PostgreSQL — How to Get or Create in PostgreSQL: and why it is so easy to get wrongОтличная статья, мне нравится, что автор использует по
Get or Create средствами базы данныхУ Haki Benita в блоге нашел статью про реализацию функции get_or_create средствами PostgreSQL — How to Get or Create in PostgreSQL: and why it is so easy to get wrongОтличная статья, мне нравится, что автор использует по

Get or Create средствами базы данныхУ Haki Benita в блоге нашел статью про реализацию функции get_or_create средствами PostgreSQL — How to Get or Create in PostgreSQL: and why it is so easy to get wrongОтличная статья, мне нравится, что автор использует пошаговый подход и объясняет на каждом этапе какую проблему решает. На первый взгляд может показаться, что нет никаких проблем реализовать Get or Create, но дьявол в мелочах. Рекомендую к прочтению, есть вероятность такой вопрос встретить в будущем на собеседованиях.

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Инжиниринг Данных Инжиниринг Данных
последний пост 1 час назад
Я всегда думал, что Power BI бесплатный=) А оказывается они 1го апреля подняли цену, но анонс был почти сразу после моего дня рождения в ноябре☺️. В потоке сегодняшних новостей сначало было непонятно - это правда или нет, оказывается правда.https://powerbi
Я всегда думал, что Power BI бесплатный=) А оказывается они 1го апреля подняли цену, но анонс был почти сразу после моего дня рождения в ноябре☺️. В потоке сегодняшних новостей сначало было непонятно - это правда или нет, оказывается правда.https://powerbi Я всегда думал, что Power BI бесплатный=) А оказывается они 1го апреля подняли цену, но анонс был почти сразу после моего дня рождения в ноябре☺️. В потоке сегодняшних новостей сначало было непонятно - это правда или нет, оказывается правда.https://powerbi

Я всегда думал, что Power BI бесплатный=) А оказывается они 1го апреля подняли цену, но анонс был почти сразу после моего дня рождения в ноябре☺️. В потоке сегодняшних новостей сначало было непонятно - это правда или нет, оказывается правда.https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/important-update-to-microsoft-power-bi-pricing/Сейчас все заботятся об эффективности ценообразования и пытаюся свести юнит экономику.У меня совсем недавно был хороший пример с Dagster. Компания использует Dagster (cloud), как главный инструмент орекстрации. Такой аналог Airflow, который отличается концептуально, но тоже использует Python. (Dagster vs. Airflow)Они платили за местА, около 200-300 в месяц и все было …

1 час назад @ t.me
После долгих лет в cloud я наконец-то понял: облако — переоценено.Поэтому я решил инвестировать свое время в действительно важные и полезные навыки.С гордостью сообщаю, что получил сертификацию по Oracle 9i и Informatica PowerCenter 7.1 — технологиям, кото
После долгих лет в cloud я наконец-то понял: облако — переоценено.Поэтому я решил инвестировать свое время в действительно важные и полезные навыки.С гордостью сообщаю, что получил сертификацию по Oracle 9i и Informatica PowerCenter 7.1 — технологиям, кото После долгих лет в cloud я наконец-то понял: облако — переоценено.Поэтому я решил инвестировать свое время в действительно важные и полезные навыки.С гордостью сообщаю, что получил сертификацию по Oracle 9i и Informatica PowerCenter 7.1 — технологиям, кото

После долгих лет в cloud я наконец-то понял: облако — переоценено.Поэтому я решил инвестировать свое время в действительно важные и полезные навыки.С гордостью сообщаю, что получил сертификацию по Oracle 9i и Informatica PowerCenter 7.1 — технологиям, которые когда-то держали весь enterprise-ETL на своих хрупких, но гордых серверах в серверных без кондиционеров.В облаке слишком много YAML и нестабильных connection'ов— а в on-prem — один раз настроил в 2005, и всё работает до сих пор— плюс, приятно слышать, как твой сервер шумит в углу, пока ETL грузит данные 6 часов без сбоевСледующие шаги:☑️ Сертификация по Teradata CLI☑️ Написание ETL-логики на COBOL☑️ Настройка алертов через факс

12 часов назад @ t.me
Вебинар «Мультиклауд без сложностей: зачем, а главное, как строить распределенную инфраструктуру в 2025 году?». 2 апреля в 17:00 узнайте, как обеспечить непрерывную доступность ИТ-систем с помощью «второго плеча» в облаке. Эксперты VK Cloud расскажут, как
Вебинар «Мультиклауд без сложностей: зачем, а главное, как строить распределенную инфраструктуру в 2025 году?». 2 апреля в 17:00 узнайте, как обеспечить непрерывную доступность ИТ-систем с помощью «второго плеча» в облаке. Эксперты VK Cloud расскажут, как Вебинар «Мультиклауд без сложностей: зачем, а главное, как строить распределенную инфраструктуру в 2025 году?». 2 апреля в 17:00 узнайте, как обеспечить непрерывную доступность ИТ-систем с помощью «второго плеча» в облаке. Эксперты VK Cloud расскажут, как

Вебинар «Мультиклауд без сложностей: зачем, а главное, как строить распределенную инфраструктуру в 2025 году?». 2 апреля в 17:00 узнайте, как обеспечить непрерывную доступность ИТ-систем с помощью «второго плеча» в облаке. Эксперты VK Cloud расскажут, как создать резервную облачную площадку с минимальными начальными вложениями. Вебинар поможет составить план миграции в облако VK Cloud для повышения отказоустойчивости сервисов. Вы узнаете, как создать гибридную инфраструктуру быстро и выгодно. ПрограммаМультиоблако для повышения отказоустойчивости. Управление мультиоблачной инфраструктурой с помощью Terraform, CI/CD, GitOps. Управление командой для эффективной работы гибридной инфраструктуры…

19 часов назад @ t.me
Алексей шарашит только впуть свои zoomcamps! я уже даже придумал бизнес идею, делать их на русском языке, да еще и на отчесественном стэке😀Ссылки:🔸 MLOps Zoomcamp: starts May 5, 2025🔸 LLM Zoomcamp: starts June 2, 2025🔸 ML Zoomcamp: starts September 2025Я н
Алексей шарашит только впуть свои zoomcamps! я уже даже придумал бизнес идею, делать их на русском языке, да еще и на отчесественном стэке😀Ссылки:🔸 MLOps Zoomcamp: starts May 5, 2025🔸 LLM Zoomcamp: starts June 2, 2025🔸 ML Zoomcamp: starts September 2025Я н Алексей шарашит только впуть свои zoomcamps! я уже даже придумал бизнес идею, делать их на русском языке, да еще и на отчесественном стэке😀Ссылки:🔸 MLOps Zoomcamp: starts May 5, 2025🔸 LLM Zoomcamp: starts June 2, 2025🔸 ML Zoomcamp: starts September 2025Я н

Алексей шарашит только впуть свои zoomcamps! я уже даже придумал бизнес идею, делать их на русском языке, да еще и на отчесественном стэке😀Ссылки:🔸 MLOps Zoomcamp: starts May 5, 2025🔸 LLM Zoomcamp: starts June 2, 2025🔸 ML Zoomcamp: starts September 2025Я них конечно есть и недостаки, часто связанные с узкостью контента и выбора вендоров, которые спонсируют данную инициативу, но аналогов нет! Вообще идея делать Workshop на русском end-to-end проектов вместе с вендорами будет топчик!

1 day, 7 hours назад @ t.me
Всем привет! Мы собираем команду для запуска AI-экспериментов в Екоме и Райдтехе Яндекса.Наша цель — создать пространство для инженеров и продактов, которые хотят запускать эксперименты и видеть быстрые бизнес-результаты. Откликайтесь, если вы хотите реали
Всем привет! Мы собираем команду для запуска AI-экспериментов в Екоме и Райдтехе Яндекса.Наша цель — создать пространство для инженеров и продактов, которые хотят запускать эксперименты и видеть быстрые бизнес-результаты. Откликайтесь, если вы хотите реали Всем привет! Мы собираем команду для запуска AI-экспериментов в Екоме и Райдтехе Яндекса.Наша цель — создать пространство для инженеров и продактов, которые хотят запускать эксперименты и видеть быстрые бизнес-результаты. Откликайтесь, если вы хотите реали

Всем привет! Мы собираем команду для запуска AI-экспериментов в Екоме и Райдтехе Яндекса.Наша цель — создать пространство для инженеров и продактов, которые хотят запускать эксперименты и видеть быстрые бизнес-результаты. Откликайтесь, если вы хотите реализовать свои идеи в крупном бизнесе, и у вас есть успешный опыт в запуске проектов с искусственным интеллектом!Рассмотрим ваши идеи и найдем им лучшее применение в проектах. Присоединяйтесь к нам, чтобы вместе создавать будущее! 💡✨Заполнить форму для отклика

1 day, 21 hours назад @ t.me
Дата с Димой | Новости из мира BigTech | Эпизод 3 Youtube ▶️Rutube ▶️🎯 Ключевые темы выпуска: 📦 Snowflake + Iceberg — новые форматы хранения и поддержка Iceberg в Snowflake ⚙️ SQLMesh и нишевые тулзы — быстро, гибко, но пока сложно масштабировать 💾 Big Dat
Дата с Димой | Новости из мира BigTech | Эпизод 3 Youtube ▶️Rutube ▶️🎯 Ключевые темы выпуска: 📦 Snowflake + Iceberg — новые форматы хранения и поддержка Iceberg в Snowflake ⚙️ SQLMesh и нишевые тулзы — быстро, гибко, но пока сложно масштабировать 💾 Big Dat

Дата с Димой | Новости из мира BigTech | Эпизод 3 Youtube ▶️Rutube ▶️🎯 Ключевые темы выпуска: 📦 Snowflake + Iceberg — новые форматы хранения и поддержка Iceberg в Snowflake ⚙️ SQLMesh и нишевые тулзы — быстро, гибко, но пока сложно масштабировать 💾 Big Data ≠ Big Volume — 94% нагрузок укладываются в 10 ТБ, SSD — наше всё 🏗 DataBricks vs Snowflake — архитектура, ML, рост команд, кто кого 🧠 Семантический слой — YAML, NLP и осмысленные данные 🌍 Data Sharing и обмен метриками — как Facebook и Netflix делятся данными 🕵️‍♂️ Агенты и веб-скрейпинг — как автоматизировать сбор и обработку рыночных данных 🧑‍⚖️ Маск, Tesla и корпоративная монархия — теория заговора или новое будущее? 📉 Трамп и экономи…

2 days, 1 hour назад @ t.me
Какой Data Fusion без дата-соединений? На конференции Data Fusion можно будет найти новых коллег, партнеров и инсайдеров из мира AI и DS. Организаторы специально к конференции выкатили Telegram-бот, который подберёт нужные контакты по принципу Tinder.Свай
Какой Data Fusion без дата-соединений? На конференции Data Fusion можно будет найти новых коллег, партнеров и инсайдеров из мира AI и DS.  Организаторы специально к конференции выкатили Telegram-бот, который подберёт нужные контакты по принципу Tinder.Свай Какой Data Fusion без дата-соединений? На конференции Data Fusion можно будет найти новых коллег, партнеров и инсайдеров из мира AI и DS. Организаторы специально к конференции выкатили Telegram-бот, который подберёт нужные контакты по принципу Tinder.Свай

Какой Data Fusion без дата-соединений? На конференции Data Fusion можно будет найти новых коллег, партнеров и инсайдеров из мира AI и DS. Организаторы специально к конференции выкатили Telegram-бот, который подберёт нужные контакты по принципу Tinder.Свайпай анкеты и находи единомышленников, а пересечься вы сможете уже 16-17 апреля на площадке Data Fusion 🚀

2 days, 8 hours назад @ t.me
Designing Data-Intensive Applications, 2nd Edition - надеюсь и так все понятно, что это сложная, скучная, но полезная книга для опытных специалистов.The Product-Minded Engineer - подчеркивает важность развития эмпатии у инженеров-программистов для более гл
Designing Data-Intensive Applications, 2nd Edition - надеюсь и так все понятно, что это сложная, скучная, но полезная книга для опытных специалистов.The Product-Minded Engineer - подчеркивает важность развития эмпатии у инженеров-программистов для более гл

Designing Data-Intensive Applications, 2nd Edition - надеюсь и так все понятно, что это сложная, скучная, но полезная книга для опытных специалистов.The Product-Minded Engineer - подчеркивает важность развития эмпатии у инженеров-программистов для более глубокого понимания потребностей пользователей и повышения качества создаваемых продуктов. Опираясь на более чем 20-летний опыт работы в таких компаниях, как Microsoft, Facebook и Stripe, автор предлагает стратегии, помогающие интегрировать технические навыки с ориентированностью на пользователя, что способствует карьерному росту и созданию более эффективных решений. (Полностью поддерживаю автора)Fundamentals of DevOps and Software Delivery …

2 days, 10 hours назад @ t.me
Обзор новых книг от O’Reilly, которые на мой взгляд выглядят интересными и полезными:ML and Generative AI in the Data Lakehouse - ​практическое руководство по созданию решений с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и архитектуры data
Обзор новых книг от O’Reilly, которые на мой взгляд выглядят интересными и полезными:ML and Generative AI in the Data Lakehouse - ​практическое руководство по созданию решений с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и архитектуры data Обзор новых книг от O’Reilly, которые на мой взгляд выглядят интересными и полезными:ML and Generative AI in the Data Lakehouse - ​практическое руководство по созданию решений с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и архитектуры data

Обзор новых книг от O’Reilly, которые на мой взгляд выглядят интересными и полезными:ML and Generative AI in the Data Lakehouse - ​практическое руководство по созданию решений с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и архитектуры data lakehouse. (Отличный материал для ознакомления с AI фичами databricks и примерами решений)Data Governance with Unity Catalog on Databricks - предоставляет практическое руководство по использованию Databricks Unity Catalog для эффективного управления данными и соблюдения нормативных требований. (Unity Catalog специфичен и отличается от других каталогов, поэтому поможет быстрей понять особенности и best practices)Building Medallion Architec…

2 days, 10 hours назад @ t.me
В последней статье от Pragmatic Engineer - AI Engineering in the real world авто на пример нескольких стартапов собрал примеры использования AI для продукта/сервиса и их технологический стек.Конечно! Вот более полное описание каждой компании, их продуктов
В последней статье от Pragmatic Engineer - AI Engineering in the real world авто на пример нескольких стартапов собрал примеры использования AI для продукта/сервиса и их технологический стек.Конечно! Вот более полное описание каждой компании, их продуктов

В последней статье от Pragmatic Engineer - AI Engineering in the real world авто на пример нескольких стартапов собрал примеры использования AI для продукта/сервиса и их технологический стек.Конечно! Вот более полное описание каждой компании, их продуктов и используемых технологий:1. Incident.io — это стартап, который создает инструменты для эффективного управления инцидентами и их расследования. Продукты компании помогают компаниям быстро реагировать на технические сбои, обеспечивая эффективную коммуникацию и анализ ситуации. Продукт: - AI Note Taker — инструмент для записи заметок и реального времени, который автоматически генерирует резюме инцидентов, а также выделяет ключевые решения и …

3 days, 1 hour назад @ t.me
Технологии: - AWS Bedrock и Azure OpenAI — для хостинга и запуска моделей LLM. - LangChain — для интеграции LLM в инфраструктуру. - Snowflake — для хранения данных и анализа. - Apache Airflow — для выполнения пайплайнов обработки данных. - AWS Fa
Технологии: - AWS Bedrock и Azure OpenAI — для хостинга и запуска моделей LLM. - LangChain — для интеграции LLM в инфраструктуру. - Snowflake — для хранения данных и анализа. - Apache Airflow — для выполнения пайплайнов обработки данных. - AWS Fa

Технологии: - AWS Bedrock и Azure OpenAI — для хостинга и запуска моделей LLM. - LangChain — для интеграции LLM в инфраструктуру. - Snowflake — для хранения данных и анализа. - Apache Airflow — для выполнения пайплайнов обработки данных. - AWS Fargate и AWS OpenSearch — для хранения векторных данных и поиска.6. Simply Business — это страховая компания, предоставляющая небольшим и средним предприятиям удобные онлайн-инструменты для покупки страховых полисов. Компания разрабатывает чат-ботов для автоматизации обслуживания клиентов. Продукт: - Chatbot — чат-бот, который отвечает на вопросы клиентов о страховании, предоставляя только утвержденные ответы в соответствии с нормативами отрасли. Тех…

3 days, 1 hour назад @ t.me
Ну что все думаете, что скоро вас заменят? А вот Нюх думают по другому: Мне 50 лет, я пишу продакшн-код уже около 30 лет, преподаю программирование и являюсь признанным мировым экспертом в этой области, особенно в сфере облачных технологий. НУЛЕВОЙ ШАНС, ч
Ну что все думаете, что скоро вас заменят? А вот Нюх думают по другому: Мне 50 лет, я пишу продакшн-код уже около 30 лет, преподаю программирование и являюсь признанным мировым экспертом в этой области, особенно в сфере облачных технологий. НУЛЕВОЙ ШАНС, ч Ну что все думаете, что скоро вас заменят? А вот Нюх думают по другому: Мне 50 лет, я пишу продакшн-код уже около 30 лет, преподаю программирование и являюсь признанным мировым экспертом в этой области, особенно в сфере облачных технологий. НУЛЕВОЙ ШАНС, ч

Ну что все думаете, что скоро вас заменят? А вот Нюх думают по другому: Мне 50 лет, я пишу продакшн-код уже около 30 лет, преподаю программирование и являюсь признанным мировым экспертом в этой области, особенно в сфере облачных технологий. НУЛЕВОЙ ШАНС, что в ближайшие 5 лет эту технологию смогут заменить эксперты-программисты. Это всё равно что сказать, будто циркулярная пила может заменить плотника. Логическая ошибка.Это всё большая афера. Силиконовая долина делает вид, что что-то создаёт, а на самом деле продаёт финансовый продукт, а не настоящий. А потом уходит, оставляя за собой ядерные отходы, закопанные в общественном саду.А вот, что говорит Степан:1. "Петля гибели" (Doom Loop) Комп…

4 days, 9 hours назад @ t.me
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями. В программе:▫ презентация платформы для работы с
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями. В программе:▫ презентация платформы для работы с

Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями. В программе:▫ презентация платформы для работы с AI&ML — от идеи до результата▫ анонс новых сервисов для работы с GenAI▫ реальный кейс трансформации клиентского сервиса с помощью AI▫ анонс сервиса для простого и быстрого запуска ML-моделей в облаке30+ докладов, нетворкинг с экспертами и live-демо сервисов ждут тебя 10 апреля.Регистрация по ссылке 👈

4 days, 21 hours назад @ t.me
Если вы еще не попробовали промпт “Convert Studio Ghibli anime”, то самое время открыть ChatGPT модель 4o. Детализация очень крутая, как пример наши фотки. Модель умеет совмещать несколько фоток в одну (пример с котом, машиной и детьми)Утро прошло не зря:)
Если вы еще не попробовали промпт “Convert Studio Ghibli anime”, то самое время открыть ChatGPT модель 4o. Детализация очень крутая, как пример наши фотки. Модель умеет совмещать несколько фоток в одну (пример с котом, машиной и детьми)Утро прошло не зря:) Если вы еще не попробовали промпт “Convert Studio Ghibli anime”, то самое время открыть ChatGPT модель 4o. Детализация очень крутая, как пример наши фотки. Модель умеет совмещать несколько фоток в одну (пример с котом, машиной и детьми)Утро прошло не зря:)

Если вы еще не попробовали промпт “Convert Studio Ghibli anime”, то самое время открыть ChatGPT модель 4o. Детализация очень крутая, как пример наши фотки. Модель умеет совмещать несколько фоток в одну (пример с котом, машиной и детьми)Утро прошло не зря:)

5 days, 11 hours назад @ t.me
Поговорим про инженерные платформы и AI?23 апреля Т-Банк приглашает на Platform Engineering Night. Приходите послушать, как AI помогает автоматизировать процессы, оптимизировать ресурсы и повысить продуктивность платформенных команд.Что будет в программе:—
Поговорим про инженерные платформы и AI?23 апреля Т-Банк приглашает на Platform Engineering Night. Приходите послушать, как AI помогает автоматизировать процессы, оптимизировать ресурсы и повысить продуктивность платформенных команд.Что будет в программе:— Поговорим про инженерные платформы и AI?23 апреля Т-Банк приглашает на Platform Engineering Night. Приходите послушать, как AI помогает автоматизировать процессы, оптимизировать ресурсы и повысить продуктивность платформенных команд.Что будет в программе:—

Поговорим про инженерные платформы и AI?23 апреля Т-Банк приглашает на Platform Engineering Night. Приходите послушать, как AI помогает автоматизировать процессы, оптимизировать ресурсы и повысить продуктивность платформенных команд.Что будет в программе:— Доклады экспертов о применении AI в инженерных платформах.— Зоны демонстрации AI-решений в платформах.— Нетворкинг с инженерами и лидерами отрасли.Встреча пройдет 23 апреля в 19:00 в T-Space по адресу Москва, Грузинский Вал, 7. Доклады можно послушать в онлайне.Это бесплатно, успейте зарегистрироваться.

5 days, 21 hours назад @ t.me
Left Join Left Join
последний пост 1 day, 18 hours назад
Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее все
Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее все Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее все

Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее всего, вы увидите какие-нибудь игровые механики. Компании придумывают челленджи, ачивки и целые мини-игры — но есть ли в них на самом деле смысл или они нужны только чтобы развлечь пользователей и засветиться в новостях?На вебинаре расскажут, как зарабатывать на геймификации и прогнозировать ее окупаемость.Что еще будет?🔵Кейсы Самоката, Альфа-Инвестиций, Rostic’s и Детского Мира, которые помогли увеличить средний чек и активность пользователе…

1 day, 18 hours назад @ t.me
Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в Р
Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в Р Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в Р

Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в России).🔜 Чтобы оставить заявку, стучитесь к нашему боту (размерная линейка с указанием параметров доступна в боте).После заявки с вами свяжется наш сотрудник для подтверждения заказа и оплаты. Вопросы можно задавать в комментариях к посту — всё расскажем! 🚀

3 days, 21 hours назад @ t.me
o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не
o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не

o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не значит, что ИИ совсем никакое применение не найдется. Ему все еще можно доверять некоторые задачи — например, написать сложный запрос с оконными функциями и объединением данных из нескольких таблиц. Самому это все прописывать может быть долго и утомительно, а вот хваленая o1 справится без проблем. Или нет?🔜 Ответы и выводы читайте в статье!

6 days, 20 hours назад @ t.me
Live stream finished (1 hour)
Live stream finished (1 hour)

Live stream finished (1 hour)

1 week, 1 day назад @ t.me
Live stream started
Live stream started

Live stream started

1 week, 1 day назад @ t.me
Live stream scheduled for Mar 24 at 15:00
Live stream scheduled for Mar 24 at 15:00

Live stream scheduled for Mar 24 at 15:00

1 week, 1 day назад @ t.me
Прямой эфир уже сегодня!Сегодня в 18:00 по Москве пройдет первый прямой эфир в TG с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым. Два эксперта в сфере аналитики и инжиниринга данных расскажут про то, какие навыки нужны инженеру данных и как они применяются на п
Прямой эфир уже сегодня!Сегодня в 18:00 по Москве пройдет первый прямой эфир в TG с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым. Два эксперта в сфере аналитики и инжиниринга данных расскажут  про то, какие навыки нужны инженеру данных и как они применяются на п Прямой эфир уже сегодня!Сегодня в 18:00 по Москве пройдет первый прямой эфир в TG с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым. Два эксперта в сфере аналитики и инжиниринга данных расскажут про то, какие навыки нужны инженеру данных и как они применяются на п

Прямой эфир уже сегодня!Сегодня в 18:00 по Москве пройдет первый прямой эфир в TG с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым. Два эксперта в сфере аналитики и инжиниринга данных расскажут про то, какие навыки нужны инженеру данных и как они применяются на практике в реальной работе — на примере дата-консалтинга LEFT JOIN. Эфир приурочен к старту нового потока курса «Инженер данных» 27 марта. Так что расскажут заодно про программу обучения и возможность получить оффер от LEFT JOIN. 💙Если у вас есть вопросы к спикерам, вы можете задать их в комментариях под этим постом.Всех ждем сегодня в 18:00! 🔥

1 week, 1 day назад @ t.me
Иван Вахмянин про Visiology, разработку BI-платформ и конкуренцию с Power BIБывало у вас такое, что вы смотрите на любимое приложение и думаете — все в нем хорошо, но почему туда не добавят [вставьте сюда название крутой фичи, которая в нем обязательно нуж
Иван Вахмянин про Visiology, разработку BI-платформ и конкуренцию с Power BIБывало у вас такое, что вы смотрите на любимое приложение и думаете — все в нем хорошо, но почему туда не добавят [вставьте сюда название крутой фичи, которая в нем обязательно нуж

Иван Вахмянин про Visiology, разработку BI-платформ и конкуренцию с Power BIБывало у вас такое, что вы смотрите на любимое приложение и думаете — все в нем хорошо, но почему туда не добавят [вставьте сюда название крутой фичи, которая в нем обязательно нужна]?Неужели разработчики сами не понимают, как это важно?💙 Возможно, в новом выпуске LEFT JOIN Partners вы найдете ответ.Гостем выпуска стал Иван Вахмянин, сооснователь и управляющий партнер российской BI-платформы Visiology.Иван рассказал про работу над продуктом и принципы, которыми руководствуется команда, когда добавляет или убирает какие-то функции — и почему это всегда непростое решение. Заодно обсудили, какие вообще особенности есть…

1 week, 3 days назад @ t.me
🚀Прямой эфир с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым 🔥Новый формат — обсуждаем в прямом эфире реальные задачи инженера данных! Анатолий Карпов расскажет, что студенты изучат во время учебы на курсе «Инженер данных», а Николай Валиотти объяснит, зачем это
🚀Прямой эфир с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым 🔥Новый формат — обсуждаем в прямом эфире реальные задачи инженера данных! Анатолий Карпов расскажет, что студенты изучат во время учебы на курсе «Инженер данных», а Николай Валиотти объяснит, зачем это 🚀Прямой эфир с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым 🔥Новый формат — обсуждаем в прямом эфире реальные задачи инженера данных! Анатолий Карпов расскажет, что студенты изучат во время учебы на курсе «Инженер данных», а Николай Валиотти объяснит, зачем это

🚀Прямой эфир с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым 🔥Новый формат — обсуждаем в прямом эфире реальные задачи инженера данных! Анатолий Карпов расскажет, что студенты изучат во время учебы на курсе «Инженер данных», а Николай Валиотти объяснит, зачем это нужно инженеру на практике. Это не просто вебинар, где спикер выступает с презентацией, а живое обсуждение двух экспертов в сфере аналитики и инженерии данных. Они разберут самые важные и неоднозначные модули курса:🔵Реляционные и МРР СУБД,🔵ETL-процессы и Airflow,🔵Проектирование DWH,🔵BI для дата-инженера,🔵Управление данными.Студенты с потока, который стартует 27 марта, смогут получить оффер в LEFT JOIN — про это тоже расскажут подробнее: чт…

1 week, 4 days назад @ t.me
Вебинар «Как развиваться в профессии инженера данных?» — сегодня!Подключайтесь в 18:00 по Мск, чтобы узнать, какие навыки помогут построить карьеру в дата-инжинирнге. Рассказывает Николай Валиотти — основатель дата-консалтинга LEFT JOIN (и этого канала), п
Вебинар «Как развиваться в профессии инженера данных?» — сегодня!Подключайтесь в 18:00 по Мск, чтобы узнать, какие навыки помогут построить карьеру в дата-инжинирнге. Рассказывает Николай Валиотти — основатель дата-консалтинга LEFT JOIN (и этого канала), п Вебинар «Как развиваться в профессии инженера данных?» — сегодня!Подключайтесь в 18:00 по Мск, чтобы узнать, какие навыки помогут построить карьеру в дата-инжинирнге. Рассказывает Николай Валиотти — основатель дата-консалтинга LEFT JOIN (и этого канала), п

Вебинар «Как развиваться в профессии инженера данных?» — сегодня!Подключайтесь в 18:00 по Мск, чтобы узнать, какие навыки помогут построить карьеру в дата-инжинирнге. Рассказывает Николай Валиотти — основатель дата-консалтинга LEFT JOIN (и этого канала), предприниматель и дата-энтузиаст, который больше 15 лет работает с данными.Про что он расскажет?🔵 Стек, которым надо владеть, чтобы стать востребованным специалистом.🔵 Hard & Soft skills, которые нужны дата-инженерам.🔵 Примеры реальных инжиниринговых задач из практики дата-консалтинга.🔜 Регистрируйтесь и приходите на вебинар!

2 weeks назад @ t.me
Про данные, будущее и поиски работыЛюбой бизнес работает с данными — хоть какими-то.А где данные, там и те, кто должен их собирать, обрабатывать и анализировать. И если на первых порах с этим можно справиться без специально обученных людей, то большие объе
Про данные, будущее и поиски работыЛюбой бизнес работает с данными — хоть какими-то.А где данные, там и те, кто должен их собирать, обрабатывать и анализировать. И если на первых порах с этим можно справиться без специально обученных людей, то большие объе Про данные, будущее и поиски работыЛюбой бизнес работает с данными — хоть какими-то.А где данные, там и те, кто должен их собирать, обрабатывать и анализировать. И если на первых порах с этим можно справиться без специально обученных людей, то большие объе

Про данные, будущее и поиски работыЛюбой бизнес работает с данными — хоть какими-то.А где данные, там и те, кто должен их собирать, обрабатывать и анализировать. И если на первых порах с этим можно справиться без специально обученных людей, то большие объемы и сложные пайплайны требуют участия дата-инженеров.В общем, спрос на дата-специалистов никуда не денется, как бы ни лихорадило рынок ИТ, но найти работу и построить успешную карьеру — это все равно челлендж.🔜 Ребята из karpov.courses разобрались, какие знания и навыки дадут преимущество перед остальными кандидатами. Еще и спросили мнение экспертов, которые в аналитике и дата-инжиниринге не первый год (среди них вы можете заметить знаком…

2 weeks назад @ t.me
Как развиваться в профессии инженера данных?Совсем скоро стартует новый поток курса «Инженер данных» — тот самый, где студенты могут получить не только знания, но и работу в LEFT JOIN.А перед началом учебы на вебинаре разберемся, что должен знать и уметь и
Как развиваться в профессии инженера данных?Совсем скоро стартует новый поток курса «Инженер данных» — тот самый, где студенты могут получить не только знания, но и работу в LEFT JOIN.А перед началом учебы на вебинаре разберемся, что должен знать и уметь и Как развиваться в профессии инженера данных?Совсем скоро стартует новый поток курса «Инженер данных» — тот самый, где студенты могут получить не только знания, но и работу в LEFT JOIN.А перед началом учебы на вебинаре разберемся, что должен знать и уметь и

Как развиваться в профессии инженера данных?Совсем скоро стартует новый поток курса «Инженер данных» — тот самый, где студенты могут получить не только знания, но и работу в LEFT JOIN.А перед началом учебы на вебинаре разберемся, что должен знать и уметь инженер данных, чтобы успешно развиваться в профессии и повышать грейд. Вебинар проведет Николай Валиотти — создатель канала и основатель дата-консалтинга LEFT JOIN. 🔵 С каким стеком нужно уметь работать?🔵 Какие «софты» и «харды» пригодятся DE, и как требования к ним меняются в зависимости от грейда?🔵 Что именно делает инженер данных и какие задачи решает? Разберем на примере трех реальных проектов из нашей практики.Вебинар пройдет 18 марта…

2 weeks, 4 days назад @ t.me
LEFT JOIN открыл вакансии инженера данных для студентов karpov.соursesЭто значит, что все оплатившие обучение на курсе «Инженер данных» до 27 марта, смогут претендовать на позицию Middle Data Engineer в компании. Чем предстоит заниматься, раскроем через ре
LEFT JOIN открыл вакансии инженера данных для студентов karpov.соursesЭто значит, что все оплатившие обучение на курсе «Инженер данных» до 27 марта, смогут претендовать на позицию Middle Data Engineer в компании. Чем предстоит заниматься, раскроем через ре LEFT JOIN открыл вакансии инженера данных для студентов karpov.соursesЭто значит, что все оплатившие обучение на курсе «Инженер данных» до 27 марта, смогут претендовать на позицию Middle Data Engineer в компании. Чем предстоит заниматься, раскроем через ре

LEFT JOIN открыл вакансии инженера данных для студентов karpov.соursesЭто значит, что все оплатившие обучение на курсе «Инженер данных» до 27 марта, смогут претендовать на позицию Middle Data Engineer в компании. Чем предстоит заниматься, раскроем через реальный кейс. Попробуйте решить ↓Реальный кейс от LEFT JOIN: Биллинг-сервис для медицинских организаций пришел с задачей. Хочет автоматизировать обработку данных в трансформационном слое и зашифровать данные клиентов. В качестве материалов вам отдали сырые данные о клиентах и их платежах. Попросили использовать в работе инструмент Key management.

2 weeks, 5 days назад @ t.me
Сегодня не пятница, но это не повод не запостить #мем
Сегодня не пятница, но это не повод не запостить #мем Сегодня не пятница, но это не повод не запостить #мем

Сегодня не пятница, но это не повод не запостить #мем

3 weeks назад @ t.me
ClickHouse в практике дата-консалтингаМы довольно часто имеем дело с ClickHouse на своих проектах. Это колоночная СУБД, которую выбирают за то, что она на уровне архитектуры оптимизирована для быстрой обработки больших объемов данных. При всех сильных стор
ClickHouse в практике дата-консалтингаМы довольно часто имеем дело с ClickHouse на своих проектах. Это колоночная СУБД, которую выбирают за то, что она на уровне архитектуры оптимизирована для быстрой обработки больших объемов данных. При всех сильных стор ClickHouse в практике дата-консалтингаМы довольно часто имеем дело с ClickHouse на своих проектах. Это колоночная СУБД, которую выбирают за то, что она на уровне архитектуры оптимизирована для быстрой обработки больших объемов данных. При всех сильных стор

ClickHouse в практике дата-консалтингаМы довольно часто имеем дело с ClickHouse на своих проектах. Это колоночная СУБД, которую выбирают за то, что она на уровне архитектуры оптимизирована для быстрой обработки больших объемов данных. При всех сильных сторонах у нее есть и минусы вроде отсутствия полноценной поддержки транзакций или сложностей при точечных операциях.В совокупности это все делает ClickHouse отличным вариантом для проектов, где данных уже много, в перспективе станет еще больше, и их надо быстро обрабатывать, возможно даже в режиме реального времени — например, стримингов или рекламных платформ.🔜 Выложили в нашем блоге новую статью, где кратко рассказали, что знаем про ClickHo…

3 weeks, 1 day назад @ t.me
SQLite на практике SQLite на практике
последний пост 7 months, 3 weeks назад
Datalytics Datalytics
последний пост 4 days, 17 hours назад
Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробно
Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробно Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробно

Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробности и составить резюме можно в боте.⚡️ Перейти в бот ⚡️

4 days, 17 hours назад @ t.me
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем 👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем

👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем3. Трек от True Tabs Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему4. Трек от Product FactoryTouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей на основе тактильного и жестового взаимодействия5. Трек от MWS GPT Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPTХакатон пройдет 17–25 апреля. Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/Призовой фонд — 1 500 000 рублей.Участие могут пр…

5 days, 12 hours назад @ t.me
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем

👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем3. Трек от True Tabs Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему4. Трек от Product FactoryTouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей на основе тактильного и жестового взаимодействия5. Трек от MWS GPT Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPTХакатон пройдет 17–25 апреля. Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/Призовой фонд — 1 500 000 рублей.Участие могут пр…

5 days, 15 hours назад @ t.me
У Вастрика тут вышла прикольная статья про опыт вайб-кодингаДля тех кто не в курсе, вайб-кодинг — это когда вы на чилле и позитиве (vibe, в переводе настроение) фигачите код через написание промптов для LLM в какой-нибудь AI-driven среде разработки типа Cu
У Вастрика тут вышла прикольная статья про опыт вайб-кодингаДля тех кто не в курсе, вайб-кодинг — это когда вы на чилле и позитиве (vibe, в переводе настроение) фигачите код через написание промптов для LLM в какой-нибудь AI-driven среде разработки типа Cu У Вастрика тут вышла прикольная статья про опыт вайб-кодингаДля тех кто не в курсе, вайб-кодинг — это когда вы на чилле и позитиве (vibe, в переводе настроение) фигачите код через написание промптов для LLM в какой-нибудь AI-driven среде разработки типа Cu

У Вастрика тут вышла прикольная статья про опыт вайб-кодингаДля тех кто не в курсе, вайб-кодинг — это когда вы на чилле и позитиве (vibe, в переводе настроение) фигачите код через написание промптов для LLM в какой-нибудь AI-driven среде разработки типа Cursor. То есть вы не думаете над архитектурой вашего приложения, стеком технологий, не управляете структурой проекта, не пишите сами нужные сервисы, а просто человеческим языком пишите к ИИшке запрос «Напиши мне приложение, которое будет делать вот это вот»В фантазиях оно именно так, что ты как будто сидишь с senior-разработчиком за пивком, говоришь ему что ты хочешь видеть как результат, а он с полуслова тебя понимает и тут же исполняет тв…

1 week, 1 day назад @ t.me
🔎 За какими дэшами следят в Amazon?С Димой (@rockyourdata) написали статью про Amazon Weekly Business Review. Идея в том, чтобы смотреть несколько основных метрик сразу на одном листе понедельно, помесячно, а также MTD, QTD, YTD (период от начала месяца/кв
🔎 За какими дэшами следят в Amazon?С Димой (@rockyourdata) написали статью про Amazon Weekly Business Review. Идея в том, чтобы смотреть несколько основных метрик сразу на одном листе понедельно, помесячно, а также MTD, QTD, YTD (период от начала месяца/кв 🔎 За какими дэшами следят в Amazon?С Димой (@rockyourdata) написали статью про Amazon Weekly Business Review. Идея в том, чтобы смотреть несколько основных метрик сразу на одном листе понедельно, помесячно, а также MTD, QTD, YTD (период от начала месяца/кв

🔎 За какими дэшами следят в Amazon?С Димой (@rockyourdata) написали статью про Amazon Weekly Business Review. Идея в том, чтобы смотреть несколько основных метрик сразу на одном листе понедельно, помесячно, а также MTD, QTD, YTD (период от начала месяца/квартала/года до текущей даты).Дима проработал в Амазоне больше 5 лет и для меня эта схема с WBR была новая. Очень интересно посмотреть, как крупные компании следят за метриками. Ну а я подробно расписала, как собрать такой мини-wbr дэшборд в Tableau (прям шаг за шагом супер детально и доступно для скачивания).

2 weeks назад @ t.me
ML-комьюнити о крупнейших запусках LLM начала 2025 года:✔️ DeepSeek — революция или переоцененный запуск?Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, о
ML-комьюнити о крупнейших запусках LLM начала 2025 года:✔️ DeepSeek — революция или переоцененный запуск?Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, о

ML-комьюнити о крупнейших запусках LLM начала 2025 года:✔️ DeepSeek — революция или переоцененный запуск?Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, обученный за несколько десятков миллионов долларов, значительно опережает DeepSeek по многим показателям, плюс у модели нет никаких барьеров против генерации чувствительной информации. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает DeepSeek лучшей работой китайских исследователей, но не видит в ней новых научных достижений.✔️ Grok 3 — Маск не дотянулИИ-исследователь и профессор Пенсильванского университета Итан Моллик признал…

2 weeks, 4 days назад @ t.me
Каждый день технологии делают шаг вперёд, принося нам новые возможности и задачи. В мире IT креативность и логика объединяются, чтобы воплотить самые дерзкие идеи в реальность. 🧑‍💻Чтобы помочь вам оставаться в курсе и сэкономить время, мы объединились с др
Каждый день технологии делают шаг вперёд, принося нам новые возможности и задачи. В мире IT креативность и логика объединяются, чтобы воплотить самые дерзкие идеи в реальность. 🧑‍💻Чтобы помочь вам оставаться в курсе и сэкономить время, мы объединились с др

Каждый день технологии делают шаг вперёд, принося нам новые возможности и задачи. В мире IT креативность и логика объединяются, чтобы воплотить самые дерзкие идеи в реальность. 🧑‍💻Чтобы помочь вам оставаться в курсе и сэкономить время, мы объединились с другими каналами в единую папку. В ней мы рассказываем об искусственном интеллекте, виртуальной реальности, метавселенной, разработке и людях, стоящих за этими технологиями.Эта коллекция подойдёт не только профессионалам, но и всем, кто интересуется темой технологий и будущего.Но есть небольшой нюанс: завтра этот пост исчезнет. Поэтому, если хотите присоединиться, добавьте папку себе прямо сейчас! 👇https://t.me/addlist/Xz6g75fbNDA5ZWIy*А поп…

2 weeks, 5 days назад @ t.me
Почему не всем нужен личный брендКогда долго сидишь в телеге и читаешь профильные каналы, то начинает казаться, что все вокруг заняты личным брендом. Даже люди, которые ещё не работают в IT, начинают вести свои каналы о том как они вкатываются в ITИ многие
Почему не всем нужен личный брендКогда долго сидишь в телеге и читаешь профильные каналы, то начинает казаться, что все вокруг заняты личным брендом. Даже люди, которые ещё не работают в IT, начинают вести свои каналы о том как они вкатываются в ITИ многие

Почему не всем нужен личный брендКогда долго сидишь в телеге и читаешь профильные каналы, то начинает казаться, что все вокруг заняты личным брендом. Даже люди, которые ещё не работают в IT, начинают вести свои каналы о том как они вкатываются в ITИ многие начинают переживать: а вдруг и мне надо?Важно понимать, что не каждому подходит и нравится публичность. Так что первый шаг — определить зачем вам личный бренд и действительно ли он нужен как некоторое позиционирование самого себя аки продукта или вам нужны другие инструментыТут может быть много причин: сделать заметнее свой вклад в компанию или в индустрию, передавать свой опыт другим, завести друзей/знакомых среди аналитиков из других ко…

2 weeks, 5 days назад @ t.me
Что делать если продакт/менеджер влезает в работу аналитикаАналитики очень часто считают себя самыми умными ребятами в комнате. Потому что они системные, работающие с фактами, а не вымыслами/домыслами, классический тип людей, считающих что только логика мо
Что делать если продакт/менеджер влезает в работу аналитикаАналитики очень часто считают себя самыми умными ребятами в комнате. Потому что они системные, работающие с фактами, а не вымыслами/домыслами, классический тип людей, считающих что только логика мо

Что делать если продакт/менеджер влезает в работу аналитикаАналитики очень часто считают себя самыми умными ребятами в комнате. Потому что они системные, работающие с фактами, а не вымыслами/домыслами, классический тип людей, считающих что только логика может решить проблемуОчень часто менеджеры/продакты ищут в аналитиках поддержки своих идей, аналитики им нужны не для объективного взгляда на вещи, а они ожидают, что аналитики принесут им те аргументы, которые докажут правильность их интуитивных прозрений. Классический confirmation biasИ естественно, что первая реакция аналитика — это защищаться, когда менеджер пытается как-то влезать в вашу работу, задавать вопросы вида «А почему вот тут п…

3 weeks назад @ t.me
Освойте основной инструмент работы аналитикаАналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать
Освойте основной инструмент работы аналитикаАналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать Освойте основной инструмент работы аналитикаАналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать

Освойте основной инструмент работы аналитикаАналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать за несколько строк кода. Отсюда и вытекает важность Pandas для аналитика - этот инструмент банально очень сильно делает жизнь проще и приятней, а работу - эффективней.Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative.За неделю обучения вы:🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д.🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомер…

3 weeks, 4 days назад @ t.me
Больше не нужно искать тематические каналы и по отдельности на них подписываться - мы сделали это за Вас 🤝Вам остается только сохранить папку себе и регулярно получать полезные ресурсы из сферы «IT и Технологий» 🔥https://t.me/addlist/5jXPzjNApF44ZjcyХот
Больше не нужно искать тематические каналы и по отдельности на них подписываться - мы сделали это за Вас 🤝Вам остается только сохранить папку себе и регулярно получать полезные ресурсы из сферы «IT и Технологий» 🔥https://t.me/addlist/5jXPzjNApF44ZjcyХот

Больше не нужно искать тематические каналы и по отдельности на них подписываться - мы сделали это за Вас 🤝Вам остается только сохранить папку себе и регулярно получать полезные ресурсы из сферы «IT и Технологий» 🔥https://t.me/addlist/5jXPzjNApF44ZjcyХотите в подборку?

4 weeks назад @ t.me
✒️ Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не сл
✒️ Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не сл ✒️ Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не сл

✒️ Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму. Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в Альфа Банке💻 Что будем делать на вебинаре: 🟠 Напишем сложные SQL-запросы для банковских данных;🟠 Вспомним, как правильно использовать оконные функции;🟠 Узнаем, как создавать разметку, из чего она состоит и для чего она нужна;🟠 На реальных данных проведем когортный…

1 month назад @ t.me
Мы начинаем
Мы начинаем

Мы начинаем

1 month назад @ t.me
Сегодня Яндекс анонсировал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, и мне было бы совсем неинтересно обсуждать очередную версию LLM, если бы не некоторые детали. Например, компания вернулась к публикации моделей в опенсорс впервые с 2022 года, подробн
Сегодня Яндекс анонсировал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, и мне было бы совсем неинтересно обсуждать очередную версию LLM, если бы не некоторые детали. Например, компания вернулась к публикации моделей в опенсорс впервые с 2022 года, подробн

Сегодня Яндекс анонсировал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, и мне было бы совсем неинтересно обсуждать очередную версию LLM, если бы не некоторые детали. Например, компания вернулась к публикации моделей в опенсорс впервые с 2022 года, подробнее об этом нижеНачнём с YandexGPT 5 Pro. При её создании команда пошла по пути оптимизации процесса обучения. Улучшили датасет, добавив больше сложных и разнообразных примеров. Внедрили собственную модификацию DPO (LogDPO) для борьбы с эффектом «разучивания». Применили метод гибридного обучения, добавив базовые настройки открытой модели Qwen. А благодаря оптимизации процесса с помощью YaFSDP удалось снизить потребность в вычислительных рес…

1 month назад @ t.me
Курс по ETL-разработке и оркестрации на базе Dagster и Apache NifiЭто не просто курс — это практика, оттачиваемая на реальных задачах прямо в тренажере. Никакой воды, только концентрированный опыт, который сразу идет в работу.Что вас ожидает:Глубокое погру
Курс по ETL-разработке и оркестрации на базе Dagster и Apache NifiЭто не просто курс — это практика, оттачиваемая на реальных задачах прямо в тренажере. Никакой воды, только концентрированный опыт, который сразу идет в работу.Что вас ожидает:Глубокое погру Курс по ETL-разработке и оркестрации на базе Dagster и Apache NifiЭто не просто курс — это практика, оттачиваемая на реальных задачах прямо в тренажере. Никакой воды, только концентрированный опыт, который сразу идет в работу.Что вас ожидает:Глубокое погру

Курс по ETL-разработке и оркестрации на базе Dagster и Apache NifiЭто не просто курс — это практика, оттачиваемая на реальных задачах прямо в тренажере. Никакой воды, только концентрированный опыт, который сразу идет в работу.Что вас ожидает:Глубокое погружение в Dagster: Изучите один из ключевых инструментов современной modern data stack, который завоевал популярность среди аналитиков и дата-инженеров по всему миру. Dagster дает больше гибкости и позволяет строить более сложные пайплайны.Практические навыки: Решите более 60 задач из различных бизнес-сфер, которые станут частью вашего портфолио и усилят ваше резюме для международного рынка.Современные технологии: Освойте работу с Software D…

1 month, 1 week назад @ t.me
Труба данных Труба данных
последний пост 22 часа назад
Две важные новости в канале:- с сегодняшнего дня в нем появится реклама, мне надо ипотеку в России закрыть- это последний пост, на который можно будет поставить 💩
Две важные новости в канале:- с сегодняшнего дня в нем появится реклама, мне надо ипотеку в России закрыть- это последний пост, на который можно будет поставить 💩

Две важные новости в канале:- с сегодняшнего дня в нем появится реклама, мне надо ипотеку в России закрыть- это последний пост, на который можно будет поставить 💩

22 часа назад @ t.me
https://buf.build/product/bufstreamКакое-то время назад говорил про "немного медленней и сильно дешевле" альтернативу Kafka - Warpstream. Потому что данные в объектном хранилище.Так вот еще одно похожее решение, еще и с Iceberg - Bufstream.@ohmydataenginee
https://buf.build/product/bufstreamКакое-то время назад говорил про "немного медленней и сильно дешевле" альтернативу Kafka - Warpstream. Потому что данные в объектном хранилище.Так вот еще одно похожее решение, еще и с Iceberg - Bufstream.@ohmydataenginee

https://buf.build/product/bufstreamКакое-то время назад говорил про "немного медленней и сильно дешевле" альтернативу Kafka - Warpstream. Потому что данные в объектном хранилище.Так вот еще одно похожее решение, еще и с Iceberg - Bufstream.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" опять радуется прикольным незнакомым инструментам!

1 day, 21 hours назад @ t.me
https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И
https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И

https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И его исключили.https://www.linkedin.com/posts/roy-lee-goat_i-just-got-kicked-out-of-columbia-for-taking-activity-7310834407433453568-tqAm@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

2 days, 20 hours назад @ t.me
Astronomer (это который главный контрибуток в Airflow) заопенсорсил новые декораторы:➡️ @task.llm: Define a task that calls an LLM ➡️ @task.agent: Define a task that calls an agent➡️ @task.llm_branch: Control flow of a DAG based on LLM outputs.По ссылке в
Astronomer (это который главный контрибуток в Airflow) заопенсорсил новые декораторы:➡️ @task.llm: Define a task that calls an LLM ➡️ @task.agent: Define a task that calls an agent➡️ @task.llm_branch: Control flow of a DAG based on LLM outputs.По ссылке в

Astronomer (это который главный контрибуток в Airflow) заопенсорсил новые декораторы:➡️ @task.llm: Define a task that calls an LLM ➡️ @task.agent: Define a task that calls an agent➡️ @task.llm_branch: Control flow of a DAG based on LLM outputs.По ссылке в репе https://github.com/astronomer/airflow-ai-sdk есть примеры1️⃣ Deep research: Use duckdb to generate a research report2️⃣ Email generation: Generates personalized email prospects3️⃣ Github changelog: Summarize the commits to the Airflow project4️⃣ Product Feedback Summarization: The project's name says it all5️⃣ Support Ticket Routing: Routes support tickets to the correct department@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

3 days, 20 hours назад @ t.me
Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

4 days, 18 hours назад @ t.me
Команда ClickHouse наконец-то выпустила официальный коннектор к Tableau!Проверено - работает! Правда не верьте тексту в официльном блоге (ниже), коннектор работает только с JDBC драйвером версии v0.4.6, а не с последней версией, как указано в инструкции ни
Команда ClickHouse наконец-то выпустила официальный коннектор к Tableau!Проверено - работает! Правда не верьте тексту в официльном блоге (ниже), коннектор работает только с JDBC драйвером версии v0.4.6, а не с последней версией, как указано в инструкции ни

Команда ClickHouse наконец-то выпустила официальный коннектор к Tableau!Проверено - работает! Правда не верьте тексту в официльном блоге (ниже), коннектор работает только с JDBC драйвером версии v0.4.6, а не с последней версией, как указано в инструкции ниже. https://clickhouse.com/blog/announcing-clickhouse-connector-tableau#what-about-tableau-cloud

5 days, 16 hours назад @ t.me
https://x-x.codes/posts/100-tips-on-how-to-use-me/Если вам удалось попробовать заниматься разработкой с агентами, то вот прекрасный набор советов о том, как этот процесс ускорить и улучшить.По себе могу заметить, как изменился flow разработки, в очень инте
https://x-x.codes/posts/100-tips-on-how-to-use-me/Если вам удалось попробовать заниматься разработкой с агентами, то вот прекрасный набор советов о том, как этот процесс ускорить и улучшить.По себе могу заметить, как изменился flow разработки, в очень инте

https://x-x.codes/posts/100-tips-on-how-to-use-me/Если вам удалось попробовать заниматься разработкой с агентами, то вот прекрасный набор советов о том, как этот процесс ускорить и улучшить.По себе могу заметить, как изменился flow разработки, в очень интересном мире мы живем 🤪@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

1 week, 4 days назад @ t.me
https://blog.2minutestreaming.com/p/apache-kafka-4-0-releaseЧто касается изменений в 4.0 у Кафки (релиз состоялся), уход на покой Zookeeper не самый горячий пирожочек.А вот это - да.KIP-932: Queues (EA) 🚇Perhaps the hottest new feature, Queues introduces a
https://blog.2minutestreaming.com/p/apache-kafka-4-0-releaseЧто касается изменений в 4.0 у Кафки (релиз состоялся), уход на покой Zookeeper не самый горячий пирожочек.А вот это - да.KIP-932: Queues (EA) 🚇Perhaps the hottest new feature, Queues introduces a

https://blog.2minutestreaming.com/p/apache-kafka-4-0-releaseЧто касается изменений в 4.0 у Кафки (релиз состоялся), уход на покой Zookeeper не самый горячий пирожочек.А вот это - да.KIP-932: Queues (EA) 🚇Perhaps the hottest new feature, Queues introduces a new type of consumer group - the Share Consumer - that gives you queue-like semantics:1. per-message acknowledgement/retries 2. ability to have many consumers collaboratively share progress reading from the same partition (previously, only one consumer per consumer group could read a partition at any time)@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

1 week, 5 days назад @ t.me
ZooKeeper DeprecationWith the release of Apache Kafka 3.5, Zookeeper is now marked deprecated. Removal of ZooKeeper is planned in the next major release of Apache Kafka (version 4.0), which is scheduled to happen no sooner than April 2024. During the depre
ZooKeeper DeprecationWith the release of Apache Kafka 3.5, Zookeeper is now marked deprecated. Removal of ZooKeeper is planned in the next major release of Apache Kafka (version 4.0), which is scheduled to happen no sooner than April 2024. During the depre ZooKeeper DeprecationWith the release of Apache Kafka 3.5, Zookeeper is now marked deprecated. Removal of ZooKeeper is planned in the next major release of Apache Kafka (version 4.0), which is scheduled to happen no sooner than April 2024. During the depre

ZooKeeper DeprecationWith the release of Apache Kafka 3.5, Zookeeper is now marked deprecated. Removal of ZooKeeper is planned in the next major release of Apache Kafka (version 4.0), which is scheduled to happen no sooner than April 2024. During the deprecation phase, ZooKeeper is still supported for metadata management of Kafka clusters, but it is not recommended for new deployments.Пересаживаемся на KRaft. И слава богу. https://kafka.apache.org/documentation/#kraftP.S. Зукипер был главнюком 14(!!) лет в деплойментах Кафки.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" никогда не любил зукипер!

2 weeks, 1 day назад @ t.me
@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" и очередной пятничный юмор!
@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" и очередной пятничный юмор! @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" и очередной пятничный юмор!

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" и очередной пятничный юмор!

2 weeks, 4 days назад @ t.me
https://arrow.apache.org/blog/2025/01/10/arrow-result-transfer/. и https://arrow.apache.org/blog/2025/02/28/data-wants-to-be-free/Хорошая парочка технических статей (и будет потом еще несколько) про Apache Arrow и вообще как оно там под капотом.@ohmydataen
https://arrow.apache.org/blog/2025/01/10/arrow-result-transfer/. и https://arrow.apache.org/blog/2025/02/28/data-wants-to-be-free/Хорошая парочка технических статей (и будет потом еще несколько) про Apache Arrow и вообще как оно там под капотом.@ohmydataen

https://arrow.apache.org/blog/2025/01/10/arrow-result-transfer/. и https://arrow.apache.org/blog/2025/02/28/data-wants-to-be-free/Хорошая парочка технических статей (и будет потом еще несколько) про Apache Arrow и вообще как оно там под капотом.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" про Apache, но не Airflow!

3 weeks, 1 day назад @ t.me
https://github.com/deepseek-ai/smallpondТам из каждого утюга уже написали про новый фреймворк который использовал DeepSeek для себя, где они сделали мультинодовый DuckDB и какие-то фантастические цифры якобы показали по обработке (https://github.com/deepse
https://github.com/deepseek-ai/smallpondТам из каждого утюга уже написали про новый фреймворк который использовал DeepSeek для себя, где они сделали мультинодовый DuckDB и какие-то фантастические цифры якобы показали по обработке (https://github.com/deepse

https://github.com/deepseek-ai/smallpondТам из каждого утюга уже написали про новый фреймворк который использовал DeepSeek для себя, где они сделали мультинодовый DuckDB и какие-то фантастические цифры якобы показали по обработке (https://github.com/deepseek-ai/3FS?tab=readme-ov-file#2-graysort)Ну и я тоже напишу об этом 😁@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" почти вовремя пишет новости!

3 weeks, 3 days назад @ t.me
Это что за новый зверь?Были Data Engineers, потом MDS популяризировал лычку Analytics Engineer. А это что за зверь?https://efds.fa.em5.oraclecloud.com/hcmUI/CandidateExperience/en/sites/CX_1/job/42523@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" говорит об Dat
Это что за новый зверь?Были Data Engineers, потом MDS популяризировал лычку Analytics Engineer. А это что за зверь?https://efds.fa.em5.oraclecloud.com/hcmUI/CandidateExperience/en/sites/CX_1/job/42523@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" говорит об Dat Это что за новый зверь?Были Data Engineers, потом MDS популяризировал лычку Analytics Engineer. А это что за зверь?https://efds.fa.em5.oraclecloud.com/hcmUI/CandidateExperience/en/sites/CX_1/job/42523@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" говорит об Dat

Это что за новый зверь?Были Data Engineers, потом MDS популяризировал лычку Analytics Engineer. А это что за зверь?https://efds.fa.em5.oraclecloud.com/hcmUI/CandidateExperience/en/sites/CX_1/job/42523@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" говорит об Data Software Developers!

3 weeks, 4 days назад @ t.me
Мы выяснили много классных инсайтов, например:👉 Главные выводы👉 Какие задачи решают аналитики👉 Что с релокацией у аналитиков👉 Где работают и как работают (удалёнка/офис)👉 ЗАРПЛАТЫ: как менялись за год и сколько получают аналитики + мы дополнили исследовани
Мы выяснили много классных инсайтов, например:👉 Главные выводы👉 Какие задачи решают аналитики👉 Что с релокацией у аналитиков👉 Где работают и как работают (удалёнка/офис)👉 ЗАРПЛАТЫ: как менялись за год и сколько получают аналитики + мы дополнили исследовани

Мы выяснили много классных инсайтов, например:👉 Главные выводы👉 Какие задачи решают аналитики👉 Что с релокацией у аналитиков👉 Где работают и как работают (удалёнка/офис)👉 ЗАРПЛАТЫ: как менялись за год и сколько получают аналитики + мы дополнили исследование нашей экспертизой: что повышает или снижает стоимость аналитиков 👉 Откуда пришли в профессию и куда идут дальше👉 Как ищут работу👉 ТОП и Анти-ТОП компаний для аналитиков👉 Что ценят в аналитической культуре👉 Каких экспертов котируют и за кем следятВот такое вот большое исследование у NewHR вышло по аналитикам данных, которое я когда-то вас давно просил помочь заполнить.▶️ Ссылка на сайт с полными результатамиhttps://newhr.org/data/research…

3 weeks, 5 days назад @ t.me
https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/trimodalОбновленная версия той самой известной статьи про три-модальную категоризацию компаний и зарплат в них.Теперь дополнена данными из levels.fyiОгромное и наглядное чтиво!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Дан
https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/trimodalОбновленная версия той самой известной статьи про три-модальную категоризацию компаний и зарплат в них.Теперь дополнена данными из levels.fyiОгромное и наглядное чтиво!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Дан

https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/trimodalОбновленная версия той самой известной статьи про три-модальную категоризацию компаний и зарплат в них.Теперь дополнена данными из levels.fyiОгромное и наглядное чтиво!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" подсказывает про зарплаты!

4 weeks назад @ t.me
enthusiastech enthusiastech
последний пост None
data будни data будни
последний пост 1 month, 1 week назад
🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналит
🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналит 🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналит

🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналитику зарплат — на скрин вынес кусочек деша с фильтром по аналитике.что мне нравится в подобных проектах: 1. проактивность — сам придумал, сам спроектировал, сам затащил, сам отчитался в блог 2. коллаборация — организоваться вдвоём гораздо сложнее, чем сделать одному, но эффект может быть круче 3. полезность, направленная наружу: когда решал свою задачу, а польза — всемв общем, смотрите деш и ставьте лайки Саше с Никитой)

1 month, 1 week назад @ t.me
🦆 прилетят орлы и поднимут продкогда в работе встречаю какую-то проблему, то первым делом хочется написать в командный чатик, типа «ребята, там на дисках место заканчивается» со стороны это читается как «там на дисках место заканчивается … кто-нибудь сдела
🦆 прилетят орлы и поднимут продкогда в работе встречаю какую-то проблему, то первым делом хочется написать в командный чатик, типа «ребята, там на дисках место заканчивается» со стороны это читается как «там на дисках место заканчивается … кто-нибудь сдела

🦆 прилетят орлы и поднимут продкогда в работе встречаю какую-то проблему, то первым делом хочется написать в командный чатик, типа «ребята, там на дисках место заканчивается» со стороны это читается как «там на дисках место заканчивается … кто-нибудь сделайте что-нибудь!»получается, что я привлекаю внимание всех коллег к проблеме и тогда один из коллег (кстати, кто?) должен оторваться от своего текущего контекста и пойти расследовать эту проблему, потратить своё время и внимание, и найти причину и потенциальное решениено если я уже видел проблему, почему бы самому не посмотреть глубже, потратить какое-то время на расследование и прикинуть варианты решений. и в результате прийти в чатик уже …

1 month, 1 week назад @ t.me
2/2в общем, много чего для нужд аналитики в удб уже есть, но чего там нет — надо додумывать самому)из озвученного — нет поддержки триггеров и хранимых процедур. плюс конечно как у любого нового инструмента нет такого богатого набора аддонов и инструментов
2/2в общем, много чего для нужд аналитики в удб уже есть, но чего там нет — надо додумывать самому)из озвученного — нет поддержки триггеров и хранимых процедур. плюс конечно как у любого нового инструмента нет такого богатого набора аддонов и инструментов

2/2в общем, много чего для нужд аналитики в удб уже есть, но чего там нет — надо додумывать самому)из озвученного — нет поддержки триггеров и хранимых процедур. плюс конечно как у любого нового инструмента нет такого богатого набора аддонов и инструментов как у того же постгреса, то же относиться и к коммьюнити.плюс в документации есть отдельная сноска чего пока нет в колоночных таблицах> В настоящий момент реализована не вся функциональность колоночных таблицhttps://ясубд.рф/docs/ru/concepts/datamodel/table.html#column-oriented-tables(надеюсь, документация просто чуток отстаёт от новых фич)⌘⌘⌘в теории звучит хорошо — один инструмент лучше, чем пять разных (при прочих равных)если задачи пос…

1 month, 1 week назад @ t.me
📦 YDB + OLAP = ?ydb — это отлп-база данных от Яндекса. основная характеристика — нативная распределённость с поддержкой транзакции. из свойства распределённости следует высокая доступность и гибкая масштабируемость. помимо олтп-базы там есть ещё такая сущн
📦 YDB + OLAP = ?ydb — это отлп-база данных от Яндекса. основная характеристика — нативная распределённость с поддержкой транзакции. из свойства распределённости следует высокая доступность и гибкая масштабируемость. помимо олтп-базы там есть ещё такая сущн

📦 YDB + OLAP = ?ydb — это отлп-база данных от Яндекса. основная характеристика — нативная распределённость с поддержкой транзакции. из свойства распределённости следует высокая доступность и гибкая масштабируемость. помимо олтп-базы там есть ещё такая сущность как топики, с кафка-совместимым апи.и вот недавно ребята объявили, что ещё они идут в сторону олап-нагрузки. собирая эдакую всё-в-одном базу: с одной стороны у вас сервисы, с другой аналитика, а между ними нативный сдс-процесс, прямо не выходя из контура бд. https://yandex.cloud/ru/blog/posts/2024/12/ydb-dwh⌘⌘⌘интересно посмотреть со стороны аналитики и нашего двх-мира.→ очереди настраиваются через SQL-команды (кажется, в кликхаусе мо…

1 month, 1 week назад @ t.me
🗿 подкасты про карьеру специально для постоянной читательницы этого блога — Натальи — ни к чему не обязывающая подборка подкастов на тему карьеры, её смены и всякого такого >_>подкасты хороши тем, что можно слушать на фоне, удобно чтобы ненапряжно на
🗿 подкасты про карьеру специально для постоянной читательницы этого блога — Натальи — ни к чему не обязывающая подборка подкастов на тему карьеры, её смены и всякого такого >_>подкасты хороши тем, что можно слушать на фоне, удобно чтобы ненапряжно на

🗿 подкасты про карьеру специально для постоянной читательницы этого блога — Натальи — ни к чему не обязывающая подборка подкастов на тему карьеры, её смены и всякого такого >_>подкасты хороши тем, что можно слушать на фоне, удобно чтобы ненапряжно набраться чужого опыта. пока остальные процессы ещё только готовятся или обдумываются⌘⌘⌘первым делом, конечно, стоит упомянуть про подкаст «собес» — в последнем сезоне они делают эпизоды в формате мок-собесов. это когда реальный рекрутер под реальную вакансию собесит кандидата прямо в эфире, а потом дают обратную связь и говорят что можно подкрутить. на своём опыте ощутил, что полезно послушать со стороны как звучит все эти привычные фразы и что и…

1 month, 2 weeks назад @ t.me
так! пора поговорить о действительно важных вещах, о которых почему-то все молчат — об оптимизации процесса загрузки посудомоечной машинычто же там оптимизировать, спросите вы? сейчас расскажу: ⁃ есть куча грязной посуды в раковине ⁃ надо её загрузить в п
так! пора поговорить о действительно важных вещах, о которых почему-то все молчат — об оптимизации процесса загрузки посудомоечной машинычто же там оптимизировать, спросите вы? сейчас расскажу: ⁃ есть куча грязной посуды в раковине ⁃ надо её загрузить в п

так! пора поговорить о действительно важных вещах, о которых почему-то все молчат — об оптимизации процесса загрузки посудомоечной машинычто же там оптимизировать, спросите вы? сейчас расскажу: ⁃ есть куча грязной посуды в раковине ⁃ надо её загрузить в посудомойку ⁃ чтобы всё влезло ⁃ и чтобы всё промылосьвот мы всё загрузили, оно помылось, настал финальный этап — разгрузка посуды и её раскладка по своим местам в ящиках и шкафах. и вот тут всплывает ещё одно — неявное — требование к процессу: упорядочивание. ведь (когда они не в мойке и не в раковине) вилки живут с вилками, ложки — с ложками; глубокие тарелки с одной стороны, отдельно от плоских. у кастрюль и плошек тоже есть свои места.и …

1 month, 3 weeks назад @ t.me
🏦 новый_план(2)_finalв 2021 у меня был план, который потом пришлось спешно править и вот спустя всего год снова пришлось пере-пере-придумывать план.в шведской Кларне нотис-период был два месяца, было время подумать-подготовиться. исходный план был максимал
🏦 новый_план(2)_finalв 2021 у меня был план, который потом пришлось спешно править и вот спустя всего год снова пришлось пере-пере-придумывать план.в шведской Кларне нотис-период был два месяца, было время подумать-подготовиться. исходный план был максимал

🏦 новый_план(2)_finalв 2021 у меня был план, который потом пришлось спешно править и вот спустя всего год снова пришлось пере-пере-придумывать план.в шведской Кларне нотис-период был два месяца, было время подумать-подготовиться. исходный план был максимальной широкий: «посмотреть всех» — включая иностранные компании.сперва готовился, искал зарубежом (чтобы работать из рф), но в итоге сузил поиск до стандартного варианта — находиться в Москве и работать на местную компанию.конечно, сразу в голове был вариант с Яндексом — благо для бывших сотрудников есть опция фаст-трека, и (ожидаемо) некоторое количество людей, готовых поработать вместе или же посоветовать таких.но я решил воспользоваться …

1 month, 4 weeks назад @ t.me
😭 как я не прошёл «собес» в ABBYсходил на подкаст к Кире Кузьменко, поговорили в формате мок-интервьюhttps://t.me/kirafound/1861ещё год назад я бы точно не рискнул публично собеситься — да ну его! но в последнее время стал спокойнее ко всему относиться: да
😭 как я не прошёл «собес» в ABBYсходил на подкаст к Кире Кузьменко, поговорили в формате мок-интервьюhttps://t.me/kirafound/1861ещё год назад я бы точно не рискнул публично собеситься — да ну его! но в последнее время стал спокойнее ко всему относиться: да

😭 как я не прошёл «собес» в ABBYсходил на подкаст к Кире Кузьменко, поговорили в формате мок-интервьюhttps://t.me/kirafound/1861ещё год назад я бы точно не рискнул публично собеситься — да ну его! но в последнее время стал спокойнее ко всему относиться: даже «отказ» это тоже новый опыт. тем более в этом случае была полезная обратная связь от Киры и Татьяны.было интересно поговорить и ещё более интересно узнать «как надо».→ главный вывод, который я для себя сделал — надо готовиться к собесам (ваш кэп!) и хотя бы гуглить непонятные слова из вакансии. по своим другим вакансиям я обычно знал ключевые технологии и их особенности, но конкретная эта вакансия была чуть в стороне: про обработку данн…

4 months, 2 weeks назад @ t.me
⚖️ собесы: дисбаланс за столомбывало на собесе сижу-пыхчу над задачкой, отбрасывая варианты один за другим, в итоге в муках порождаешь вроде-ничего-такое решение… только для того, чтобы интервьюер на той стороне нашёл там несколько критичных багов, и не ос
⚖️ собесы: дисбаланс за столомбывало на собесе сижу-пыхчу над задачкой, отбрасывая варианты один за другим, в итоге в муках порождаешь вроде-ничего-такое решение… только для того, чтобы интервьюер на той стороне нашёл там несколько критичных багов, и не ос

⚖️ собесы: дисбаланс за столомбывало на собесе сижу-пыхчу над задачкой, отбрасывая варианты один за другим, в итоге в муках порождаешь вроде-ничего-такое решение… только для того, чтобы интервьюер на той стороне нашёл там несколько критичных багов, и не особо запариваясь при этом. в такие моменты я чувствовал себя совсем тупым. ну или как минимум тупее интервьюера (а значит, тупее среднего сотрудника целевой компании!) 🤦‍♂️и хотя интервьюер действительно может быть умнее собеседуемого, в конечном итоге в этом вся идея: лиды собесят к себе в команду, синьоры собесят миддлов и т.д.; всё-таки не стоит забывать что человек на той стороне скорее всего проводит не первый собес, а значит уже набил…

4 months, 3 weeks назад @ t.me
🦖 как вытаскивали динозавра в опенсорскаджый яндексоид знаком с «ытём» — система хранения данных с sql-подобным доступом. я бы сказал, что YT находится в центре всех процессов яндекса, которые завязаны на анализ данных (это получается, практически всех?)(н
🦖 как вытаскивали динозавра в опенсорскаджый яндексоид знаком с «ытём» — система хранения данных с sql-подобным доступом. я бы сказал, что YT находится в центре всех процессов яндекса, которые завязаны на анализ данных (это получается, практически всех?)(н

🦖 как вытаскивали динозавра в опенсорскаджый яндексоид знаком с «ытём» — система хранения данных с sql-подобным доступом. я бы сказал, что YT находится в центре всех процессов яндекса, которые завязаны на анализ данных (это получается, практически всех?)(недавно осознал, насколько это внушительный буст для команды, когда у тебя по дефолту уже есть данные в нужном месте и доступная инфра, чтобы быстро начать ими пользоваться)а с не давних пор, посмотреть на этого дивного зверя могут все желающие — теперь YTsaurus доступен в опенсорс. ↓ доклад с прошлогоднего хайлоада с отчётом и рефлексией команды по итогам первой фазы этого эпического движа (да-да, с офф. релизом работа только началась))⌘ о…

5 months назад @ t.me
🤑 как я искал валютную удалёнкукогда я понял (ещё будучи в Стокгольме), что где-то осенью уже точно буду менять работу, я начал прикидывать варианты.на тот момент (и с той стороны границы) самым выгодным казался вариант «валютной удалёнки»: когда платят в
🤑 как я искал валютную удалёнкукогда я понял (ещё будучи в Стокгольме), что где-то осенью уже точно буду менять работу, я начал прикидывать варианты.на тот момент (и с той стороны границы) самым выгодным казался вариант «валютной удалёнки»: когда платят в

🤑 как я искал валютную удалёнкукогда я понял (ещё будучи в Стокгольме), что где-то осенью уже точно буду менять работу, я начал прикидывать варианты.на тот момент (и с той стороны границы) самым выгодным казался вариант «валютной удалёнки»: когда платят в валюте европейского уровня зарплату, а я сам буду попивать смузи у себя в Москве. в уме я рисовал себе картину как буду получать на руки 5-7к долларов хе-хе-хеда, схема подразумевает, что у меня будет открыто грузинское или армянское ип, куда будут переводить оклад. насколько я понимаю налоги там что-то порядка 1% и открыть можно условно за несколько дней пребывания на месте. звучит несложно и вполне легально.⌘я начал искать вакансии, откл…

5 months назад @ t.me
за время своей безработности я поговорил-познакомился с десятком компаний: посмотрел как там устроен процесс собесов, как общается команда на встречах, что за стэк используют и какие планы у команды.среди всех начатых процессов мне запоминалась команда Куп
за время своей безработности я поговорил-познакомился с десятком компаний: посмотрел как там устроен процесс собесов, как общается команда на встречах, что за стэк используют и какие планы у команды.среди всех начатых процессов мне запоминалась команда Куп

за время своей безработности я поговорил-познакомился с десятком компаний: посмотрел как там устроен процесс собесов, как общается команда на встречах, что за стэк используют и какие планы у команды.среди всех начатых процессов мне запоминалась команда Купера (они же Sbermarket до июня 2024, а ещё раньше это был Instamart)начнём с того, что это был самый быстрый процесс: обратная связь после каждой встречи буквально на следующий день и минимальный интервал между встречами. можно считать, что зачёт на отсутствие бюрократии получен «автоматом».сам процесс был тоже без лишних этапов — быстрый скрининг и две секции: поговорить по душам за технику и потом за твой опыт и мотивациюв целом осталось…

5 months назад @ t.me
🤓 подгтовка к собесам: список техвопросов в мой прошлый заход по поиску работы я исходил из довольно наивного подхода: вот я такой красивый работу работаю, по пути что-то узнаю новое, вот это и буду отвечать на собесах! если чего-то не знаю, то так тому и
🤓 подгтовка к собесам: список техвопросов в мой прошлый заход по поиску работы я исходил из довольно наивного подхода: вот я такой красивый работу работаю, по пути что-то узнаю новое, вот это и буду отвечать на собесах! если чего-то не знаю, то так тому и

🤓 подгтовка к собесам: список техвопросов в мой прошлый заход по поиску работы я исходил из довольно наивного подхода: вот я такой красивый работу работаю, по пути что-то узнаю новое, вот это и буду отвечать на собесах! если чего-то не знаю, то так тому и быть; типа за два часа не стану профи во всех вопросах.в итоге на интервью на вопрос «какую базу выберешь под задачу» отвечал «хехехе, постгрес!». и хотя по всё нарастающей универсальности последнего ещё можно было бы дожать ответ, если бы я был наглее и увереннее; но по факту интервьюеры прекрасно понимали по ответу, что других баз я просто не в курсе.в этот раз я решил подготовиться заранее: сделать список потенциальных тем, которые обыч…

5 months назад @ t.me
👋 Саша Михайлов, безработныйпочти год назад я писал, как устроился в шведский финтех Klarna и уехал жить в Стокгольм. Раз уж написал начало истории, напишу и её окончание 😭что же случилось? не прошел перфоманс ревью? очередные лейоффы? Кларна закрылась? вс
👋 Саша Михайлов, безработныйпочти год назад я писал, как устроился в шведский финтех Klarna и уехал жить в Стокгольм. Раз уж написал начало истории, напишу и её окончание 😭что же случилось? не прошел перфоманс ревью? очередные лейоффы? Кларна закрылась? вс

👋 Саша Михайлов, безработныйпочти год назад я писал, как устроился в шведский финтех Klarna и уехал жить в Стокгольм. Раз уж написал начало истории, напишу и её окончание 😭что же случилось? не прошел перфоманс ревью? очередные лейоффы? Кларна закрылась? всё гораздо проще: семья не прижилась в новой стране и мы решили вернуться назадне зря говорят, что основная сложность при эмиграции приходится именно на плюсодинов. В отличие от супруги, у меня был и клёвый офис, куда можно было ходить, и живые люди с кем можно было пообщаться за жизнь; поэтому мне было гораздо проще адаптироваться и в целом я чувствовал себя на своём месте.в итоге семья уехала «на лето к бабушкам на родину», откуда потом р…

5 months, 2 weeks назад @ t.me
🥴 Reverse ETL — антипаттерн или норм?у меня тут недавно наконец-то сложилась картинка в голове! до этого краем уха слышал этот новый термин, но никак не мог переложить его на реальность. А потом увидел схемку где помимо стандартного направления источник →
🥴 Reverse ETL — антипаттерн или норм?у меня тут недавно наконец-то сложилась картинка в голове! до этого краем уха слышал этот новый термин, но никак не мог переложить его на реальность. А потом увидел схемку где помимо стандартного направления источник →

🥴 Reverse ETL — антипаттерн или норм?у меня тут недавно наконец-то сложилась картинка в голове! до этого краем уха слышал этот новый термин, но никак не мог переложить его на реальность. А потом увидел схемку где помимо стандартного направления источник → двхбыла дополнительная стрелочка:источник → двх → (обратно) источник в итоге понял, что видел уже два таких кейса и пока ощущения смешанные:1) считать бонусы определённому срезу сотрудников. был кейс когда ставка зависит от количества и статуса лидов например (или других штук, которые можно посчитать только в двх)2) сейчас есть задача передавать данные между микросервисами (разные команды): микросервис А производит данные, их сгружаем в ДВ…

7 months, 3 weeks назад @ t.me
под капотом Яндекс.Такси под капотом Яндекс.Такси
последний пост None
🎧 Podcasts
Data Engineering Podcast Data Engineering Podcast
последний пост 9 months назад
Improve Data Quality Through Engineering Rigor And Business Engagement With Synq
Improve Data Quality Through Engineering Rigor And Business Engagement With Synq

Summary

This episode features an insightful conversation with Petr Janda, the CEO and founder of Synq. Petr shares his journey from being an engineer to founding Synq, emphasizing the importance of treating data systems with the same rigor as engineering systems. He discusses the challenges and solutions in data reliability, including the need for transparency and ownership in data systems. Synq's platform helps data teams manage incidents, understand data dependencies, and ensure data quality by providing insights and automation capabilities. Petr emphasizes the need for a holistic approach to data reliability, integrating data systems into broader business processes. He highlights the rol…

9 months назад @ dataengineeringpodcast.com
Stitching Together Enterprise Analytics With Microsoft Fabric
Stitching Together Enterprise Analytics With Microsoft Fabric

Summary

Data lakehouse architectures have been gaining significant adoption. To accelerate adoption in the enterprise Microsoft has created the Fabric platform, based on their OneLake architecture. In this episode Dipti Borkar shares her experiences working on the product team at Fabric and explains the various use cases for the Fabric service.

Announcements

Hello and welcome to the Data Engineering Podcast, the show about modern data management

Data lakes are notoriously complex. For data engineers who battle to build and scale high quality data workflows on the data lake, Starburst is an end-to-end data lakehouse platform built on Trino, the query engine Apache Iceberg was designed for, w…

9 months, 1 week назад @ dataengineeringpodcast.com
Being Data Driven At Stripe With Trino And Iceberg
Being Data Driven At Stripe With Trino And Iceberg

Summary

Stripe is a company that relies on data to power their products and business. To support that functionality they have invested in Trino and Iceberg for their analytical workloads. In this episode Kevin Liu shares some of the interesting features that they have built by combining those technologies, as well as the challenges that they face in supporting the myriad workloads that are thrown at this layer of their data platform.

Announcements

Hello and welcome to the Data Engineering Podcast, the show about modern data management

Data lakes are notoriously complex. For data engineers who battle to build and scale high quality data workflows on the data lake, Starburst is an end-to-end …

9 months, 2 weeks назад @ dataengineeringpodcast.com
X-Ray Vision For Your Flink Stream Processing With Datorios
X-Ray Vision For Your Flink Stream Processing With Datorios

Summary

Streaming data processing enables new categories of data products and analytics. Unfortunately, reasoning about stream processing engines is complex and lacks sufficient tooling. To address this shortcoming Datorios created an observability platform for Flink that brings visibility to the internals of this popular stream processing system. In this episode Ronen Korman and Stav Elkayam discuss how the increased understanding provided by purpose built observability improves the usefulness of Flink.

Announcements

Hello and welcome to the Data Engineering Podcast, the show about modern data management

This episode is supported by Code Comments, an original podcast from Red Hat. As someo…

9 months, 3 weeks назад @ dataengineeringpodcast.com
Data Brew by Databricks
последний пост 5 days, 10 hours назад
Age of Agents | |E41
Age of Agents | |E41 Age of Agents | |E41

In this episode, Michele Catasta, President of Replit, explores how AI-driven agents are transforming software development by making coding more accessible and automating application creation. Highlights include: - The difference between AI agents and copilots in software development. - How AI is democratizing coding, enabling non-programmers to build applications. - Challenges in AI agent development, including error handling and software quality. - The growing role of AI in entrepreneurshi...

5 days, 10 hours назад @ buzzsprout.com
Reward Models | |E40
Reward Models | |E40 Reward Models | |E40

In this episode, Brandon Cui, Research Scientist at MosaicML and Databricks, dives into cutting-edge advancements in AI model optimization, focusing on Reward Models and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Highlights include: - How synthetic data and RLHF enable fine-tuning models to generate preferred outcomes. - Techniques like Policy Proximal Optimization (PPO) and Direct Preference Optimization (DPO) for enhancing response quality. - The role of reward models in improving ...

1 week, 5 days назад @ buzzsprout.com
Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | |E39
Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | |E39 Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | |E39

In this episode, Andrew Drozdov, Research Scientist at Databricks, explores how Retrieval Augmented Generation (RAG) enhances AI models by integrating retrieval capabilities for improved response accuracy and relevance. Highlights include: - Addressing LLM limitations by injecting relevant external information. - Optimizing document chunking, embedding, and query generation for RAG. - Improving retrieval systems with embeddings and fine-tuning techniques. - Enhancing search results using re-...

1 month, 1 week назад @ buzzsprout.com
The Power of Synthetic Data | |E38
The Power of Synthetic Data | |E38 The Power of Synthetic Data | |E38

In this episode, Yev Meyer, Chief Scientist at Gretel AI, explores how synthetic data transforms AI and ML by improving data access, quality, privacy, and model training. Highlights include: - Leveraging synthetic data to overcome AI data limitations. - Enhancing model training while mitigating ethical and privacy risks. - Exploring the intersection of computational neuroscience and AI workflows. - Addressing licensing and legal considerations in synthetic data usage. - Unlocking private dat...

1 month, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Secret to Production AI: Tools & Infrastructure | |E37
Secret to Production AI: Tools & Infrastructure | |E37 Secret to Production AI: Tools & Infrastructure | |E37

In this episode, Julia Neagu, CEO & co-founder of Quotient AI, explores the challenges of deploying Generative AI and LLMs, focusing on model evaluation, human-in-the-loop systems, and iterative development.Highlights include:- Merging reinforcement learning and unsupervised learning for real-time AI optimization.- Reducing bias in machine learning with fairness and ethical considerations.- Lessons from large-scale AI deployments on scalability and feedback loops.- Automating workflows wi...

2 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Mixture of Memory Experts (MoME) | |E36
Mixture of Memory Experts (MoME) | |E36 Mixture of Memory Experts (MoME) | |E36

In this episode, Sharon Zhou, Co-Founder and CEO of Lamini AI, shares her expertise in the world of AI, focusing on fine-tuning models for improved performance and reliability.Highlights include:- The integration of determinism and probabilism for handling unstructured data and user queries effectively.- Proprietary techniques like memory tuning and robust evaluation frameworks to mitigate model inaccuracies and hallucinations.- Lessons learned from deploying AI applications, including insigh...

2 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Mixed Attention | |E34
Mixed Attention | |E34 Mixed Attention | |E34

In this episode, Shashank Rajput, Research Scientist at Mosaic and Databricks, explores innovative approaches in large language models (LLMs), with a focus on Retrieval Augmented Generation (RAG) and its impact on improving efficiency and reducing operational costs.Highlights include:- How RAG enhances LLM accuracy by incorporating relevant external documents.- The evolution of attention mechanisms, including mixed attention strategies.- Practical applications of Mamba architectures and their...

4 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Kumo AI & Relational Deep Learning | |E34
Kumo AI & Relational Deep Learning | |E34 Kumo AI & Relational Deep Learning | |E34

In this episode, Jure Leskovec, Co-founder of Kumo AI and Professor of Comuter Science at Stanford University, discusses Relational Deep Learning (RDL) and its role in automating feature engineering. Highlights include:- How RDL enhances predictive modeling.- Applications in fraud detection and recommendation systems.- The use of graph neural networks to simplify complex data structures.

5 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
«Ничего такого» by Dodo Enginnering
последний пост None
Запуск завтра Podcast Запуск завтра Podcast
последний пост 5 days, 13 hours назад
Заменит ли ИИ программистов?
Заменит ли ИИ программистов?

Самат Галимов и Егор Хмелев — два технических директора. У них в компаниях работают десятки людей, чья основная работа — писать код. При этом многие адепты ИИ убеждены, что совсем скоро с этой задачей будет лучше справляться машина. В этом эпизоде Самат и Егор обсуждают, как применять ИИ в работе и не облажаться, что такое «вайб-кодинг» и каким они видят будущее профессии программиста.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjdkRA4cКонтур — эко-система продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПодкаст «Никакого правильно»: https://pc.st/1488479498Эпизод про микробиом: https://pc.st/e/6U9su2556…

5 days, 13 hours назад @ share.transistor.fm
Власть над вниманием. Как нами управляют в цифровой среде
Власть над вниманием. Как нами управляют в цифровой среде

Почему так сложно перестать листать шортсы? Соцсети и сервисы управляют вниманием пользователей и таким образом удерживают их на платформах. За счет чего это получается? Самат Галимов говорит о закономерностях работы психики и разбирает примеры из пользовательского опыта с Еленой Горбуновой — исследовательницей цифровых интерфейсов.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjdjAFoSКонтур — эко-система продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkМатериалы, которые мы упоминали в эпизоде: Телеграм-канал HSE UX LAB: https://t.me/hse_ux_lab Видео с невидимой гориллой: https://clck.ru/3Hunwr Подкаст «С…

1 week, 5 days назад @ share.transistor.fm
Наши устройства способны на большее? Говорим о программных ограничениях
Наши устройства способны на большее? Говорим о программных ограничениях

Функции одного и того же устройства меняются в зависимости от того, в каких условиях его используют. Так происходит из-за программных ограничений. Откуда они берутся? На что распространяются? И как пользователям не позволить себя обмануть? Самат Галимов разбирается в этих вопросах вместе с редакторкой подкаста Машей Агличевой.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeLHht8 Контур — эко-система продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПодкаст «Почему мы еще живы»: https://pc.st/1568720773Слушайте бонусные эпизоды «Запуск++», а еще другие бонусы студии «Либо/Либо» по подписке ЛибоЛибо+ в Apple…

2 weeks, 6 days назад @ share.transistor.fm
Интероперабельность. Как подружить сервисы между собой
Интероперабельность. Как подружить сервисы между собой

Устройства и программы, которыми мы пользуемся, умеют намного больше, чем мы можем себе представить. В США и других странах активисты борются за то, чтобы технологии были более совместимыми, а производители давали покупателям больше свободы решать, как пользоваться их продуктами. Почему это важно и какие крутые возможности появятся в интероперабельном будущем? Обсуждаем с активистом в сфере цифровых прав Кори Доктороу. 6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjdDJ444Контур — экосистема продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jk Полная версию разговора на английском языке доступна по подписке. …

3 weeks, 5 days назад @ share.transistor.fm
Как россияне остались без YouTube
Как россияне остались без YouTube

Еще несколько месяцев назад YouTube смотрели около 100 миллионов россиян. В июле пользователи начали жаловаться на медленную загрузку видео, сейчас их вообще не получается запустить. Как блокировка такого популярного сервиса стала возможна? И что значил YouTube для россиян? Самат Галимов говорит с исследовательницей интернета Полиной Колозариди и одним из ведущих специалистов по блокировкам в рунете Филиппом Кулиным.Сайт проекта «Эшер II»: https://usher2.club/ Телеграм-канал «Эшер II A+»: https://t.me/usher2«Эшер II». Рассказ из книги Рея Брэдбери «Марсианские хроники»: https://usher2.club/usher2 Ссылка на бесплатный VPN-сервис: https://vpngen.org/ Подкаст «Закат империи»: https://pc.st/149…

1 month назад @ share.transistor.fm
GDPR. Как устроена защита персональных данных
GDPR. Как устроена защита персональных данных

GDPR — это регламент Евросоюза о персональных данных, изменивший цифровое пространство во всем мире. Из-за него компании могут собирать данные о пользователях только по определенному алгоритму, а люди — влиять на то, какой информацией делятся. По каким правилам собирают наши данные? Кто их придумал? И как обезопасить себя? Самат Галимов говорит с Сергеем Сайгановым — сооснователем юридической фирмы Comply.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjchXZZvКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПоддержите студию подкастов «Либо/Либо», которая выпускает этот …

1 month, 1 week назад @ share.transistor.fm
Как работает спутниковый интернет
Как работает спутниковый интернет

Спутники в космосе надежнее, чем кабели на дне океана? Можно ли заблокировать спутниковый интернет? Как Starlink вырвался вперед на рынке? В этом эпизоде разбираемся, как устроен и как регулируется спутниковый интернет. Гости эпизода — киберадвокат и основатель общественной организации «Роскомсвобода» Саркис Дарбинян и популяризатор космонавтики Виталий Егоров.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeLHht8Контур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkБлог Виталия: https://www.youtube.com/@egorovkot Подкаст «На каком основании»: https://pc.st/1735291623Выпуск …

1 month, 2 weeks назад @ share.transistor.fm
Что означает появление DeepSeek
Что означает появление DeepSeek

На рынке искусственного интеллекта появился новый игрок. Китайская нейросеть DeepSeek сравнима по качеству с моделями OpenAI, Anthropic и Google, но на ее разработку потратили в десятки раз меньше. Вместе с Артемом Родичевым из стартапа Ex-Human разбираемся, как у DeepSeek это получилось, что это значит для лидеров индустрии и как отразится на обычных пользователях.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeQu4bvКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkСсылка на курс студии «Либо/Либо» по подкастам: https://course.libolibo.me/ Выпуск с участием Артема про …

1 month, 3 weeks назад @ share.transistor.fm
Как приложения оказываются на наших устройствах
Как приложения оказываются на наших устройствах

Купить телефон с хорошим дизайном или возможностью скачать приложение банка? Это выбор, перед которым оказываются пользователи и у которого нет технических причин. Как приложения попадают в AppStore? Что свободнее: телефоны или компьютеры? И кто решает, как пользователям распоряжаться своими устройствами? Самат Галимов ищет ответы вместе с редакторкой подкаста Машей Агличевой.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjbt4aGLКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПодкаст «Это непросто»: https://pc.st/1437512522 Выпуск «Это непросто» про лимонады lapochka: …

2 months назад @ share.transistor.fm
Почему Telegram стал центром цифровой жизни
Почему Telegram стал центром цифровой жизни

Продуктовые решения больших площадок влияют на то, как мы общаемся с близкими, взаимодействуем с контентом и сами его создаем. Телеграм — уникальный продукт, в котором все такие решения принимаются одним человеком. Что в нем сделано иначе и как от этого меняется пользовательский опыт? Разбираемся вместе с Йованом Савовичем, создателем Лепрозория и dirty.ru.16+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeWaYMAКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jk Ссылка на прошлый эпизод с Йованом: https://pc.st/e/28UiJE1hweX Слушайте бонусные эпизоды «Запуск++», а еще друг…

2 months, 1 week назад @ share.transistor.fm
Пространство (не)свободы: как развивался интернет
Пространство (не)свободы: как развивался интернет

Запуск завтра возвращается с новыми эпизодами! 12-й сезон — о власти в цифровом пространстве. В первом выпуске Самат пытается проследить, как менялся интернет по мере прихода туда новых пользователей, больших технологических компаний и государств. Сбылись ли надежды его создателей? Кто на самом деле контролирует цифровое пространство? И есть ли место для технооптимизма в 2025 году? На эти вопросы помогает ответить Алёна Епифанова, исследовательница в германском Совете по международным отношениям.16+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnje73pCUКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании:…

2 months, 2 weeks назад @ share.transistor.fm
Блокчейн, AR/VR и искусственный интеллект — что изменилось за пять лет? [онлайн-трансляция]
Блокчейн, AR/VR и искусственный интеллект — что изменилось за пять лет? [онлайн-трансляция]

«Запуску завтра» исполнилось пять лет! Неделю назад мы провели праздничную трансляцию, на которой обсудили, что происходило в самых горячих областях индустрии всё это время и куда движется мир технологий теперь. Помогали нам в этом гости наших прошлых эпизодов: Кирилл Пименов рассказал про блокчейн, Артем Родичев порассуждал про будущее искусственного интеллекта, а Ольга Нова — про виртуальную и дополненную реальность. Для тех, кто не смог к нам присоединиться — трансляцию можно послушать в записи в этом эпизоде. Спасибо, что вы с нами!Эпизоды «Запуска завтра» с Кириллом Пименовым и другими экспертами про блокчейн:Эпизод про NFT: https://pc.st/e/9Cx1gPfMK5yЭпизод про криптовалюты: https://p…

3 months, 3 weeks назад @ share.transistor.fm
Приходите праздновать пятилетие «Запуска завтра» — онлайн-трансляция 28 ноября
Приходите праздновать пятилетие «Запуска завтра» — онлайн-трансляция 28 ноября

В конце ноября нашему подкасту исполняется ПЯТЬ лет. Мы очень благодарны, что вы все это время слушаете нас, и хотим отпраздновать пятилетие вместе! В четверг 28 ноября в 19:00 по Москве мы проведем праздничную трансляцию. Самат вместе с гостями будет обсуждать главные технологические события и открытия последних пяти лет: крипту, блокчейн, виртуальную реальность, искусственный интеллект, большие лингвистические модели. Мы расскажем про самые горячие темы из мира технологий, попробуем построить прогнозы на будущее и, конечно, дадим возможность вам задавать свои вопросы! Трансляция пройдет в телеграм-канале студии «Либо/Либо», которая выпускает этот подкаст. Подпишитесь, чтобы не пропустить:…

4 months, 1 week назад @ share.transistor.fm
Под колпаком: как наши данные используют против нас | Подкаст «На каком основании»
Под колпаком: как наши данные используют против нас | Подкаст «На каком основании» Под колпаком: как наши данные используют против нас | Подкаст «На каком основании»

Это эпизод другого подкаста студии Либо/Либо — «На каком основании». В этом выпуске ведущая Полина Агаркова рассказывает историю о том, как Cambridge Analytica и Facebook поставили под угрозу весь демократический процесс в США и Великобритании. Другие эпизоды подкаста «На каком основании» можно послушать тут: https://podcast.ru/1735291623

5 months, 1 week назад @ share.transistor.fm
Поделитесь с нами своим мнением и идеями. Короткий опрос по итогам 11 сезона «Запуска завтра»
Поделитесь с нами своим мнением и идеями. Короткий опрос по итогам 11 сезона «Запуска завтра»

Недавно мы закончили 11-й сезон подкаста, и нам очень интересно узнать, что вы думаете о нем и о подкасте в целом — что вам нравится, что не нравится и какие эпизоды вы бы хотели услышать в новом сезоне. Для этого мы подготовили небольшой опрос и очень просим вас его пройти. Это займет примерно 7 минут и поможет нам сделать «Запуск завтра» еще лучше. Ссылка на опрос: https://form.typeform.com/to/W2dUygOZ

5 months, 2 weeks назад @ share.transistor.fm
Moscow Python Podcast Moscow Python Podcast
последний пост 1 week, 3 days назад
Для чего пишут на Python в Meta
Для чего пишут на Python в Meta

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

1 week, 3 days назад @ learnpython.podbean.com
Новости мира Python за февраль 2025
Новости мира Python за февраль 2025

https://python-day.python.ru — CFP Python Day

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Первая бета LTS-релиза Django 5.2 - https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/5.2/ PEP 772 – Packaging governance process https://peps.python.org/pep-0772/ Official Django MongoDB Backend Public Preview - https://www.mongodb.com/blog/post/mongodb-django-backend-now-available-public-preview Poetry — https://python-poetry.org/blog/announcing-poetry-2.0.0/ Проекты на PyPI теперь можно помечать как архивные https://blog.pypi.org/posts/2025-01-30-archival/

Отклонили PEP 2026 – Calendar versioning for Python - https://peps.python.org/pep-2026/

Developer philosophy — https://qntm.org/devp…

3 weeks, 1 day назад @ learnpython.podbean.com
Заменит ли AI разработчиков / ждет ли нас AGI / зачем агентские системы разработчику
Заменит ли AI разработчиков / ждет ли нас AGI / зачем агентские системы разработчику

Предварительная запись на офлайн-курс Learn Python в Москве — https://forms.gle/wE7Lit97U9Q2q3oT9 CFP Python Day — https://python-day.python.ru Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки от Александра Храмогина:

RAG — https://github.com/langgenius/dify - https://dify.ai/ База по промтингу — https://learnprompting.org/docs/introduction Релевантный Roadmap — https://roadmap.sh/ai-engineer 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 — htt…

1 month, 1 week назад @ learnpython.podbean.com
Итоги года мира Python 2024
Итоги года мира Python 2024

Предварительная запись на офлайн-курс Learn Python в Москве — https://forms.gle/wE7Lit97U9Q2q3oT9 Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: Safe external debugger interface for CPython — https://peps.python.org/pep-0768/

результат опроса Facebook об аннотациях типов в Python — https://engineering.fb.com/2024/12/09...

возможность указывать SBOM-файлы в pyproject.toml — https://peps.python.org/pep-0770/

Сравнение Django и FastAPI — https://www.david-dahan.com/blog/comp...

предложение по добавлению выравнивания в PEP 8 — https://discuss.python.org/t/pep-8-mo... Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_pyt…

1 month, 3 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Итоги года мира Python 2024
Итоги года мира Python 2024

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Обсудили в выпуске: Релиз Python 3.13 Top Python Libraries 2024 — https://tryolabs.com/blog/top-python-libraries-2024 Фичи для обеспечения безопасности PyPI (обязательный 2FA, trusted publishers) Релиз нового менеджера пакетов UV Завершение поддержки Python 3.8 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

2 months, 4 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Новости Python за ноябрь 2024
Новости Python за ноябрь 2024

Предварительная запись на офлайн-курс Learn Python в Москве — https://forms.gle/wE7Lit97U9Q2q3oT9

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска Python сместил Javascript с первого места по используемости — https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/ PEP 750 – Template Strings — https://peps.python.org/pep-0750/ Эксперементальная поддержка partial validation в Pydantic 2.10 — https://pydantic.dev/articles/pydantic-v2-10-release#support-for-partial-validation-with-experimental_allow_partial PyPI теперь поддерживает цифровую сертификацию — https://blog.pypi…

3 months, 2 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес

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/

4 months, 1 week назад @ learnpython.podbean.com
3.13 и другие новости за октябрь 2024
3.13 и другие новости за октябрь 2024

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска:

Python 3.13 — https://pythoninsider.blogspot.com/2024/10/python-3130-final-released.html Jacob Kaplan-Moss рассказал о финансах Django Software Foundation — https://jacobian.org/2024/oct/8/dsf-one-million/ PEP 735 — https://peps.python.org/pep-0735/ PEP 758 — https://peps.python.org/pep-0758/ PEP 761 — https://peps.python.org/pep-0761/ PEP 760 — https://peps.python.org/pep-0760/ Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Teleg…

5 months назад @ learnpython.podbean.com
Релиз 3.13 и когда перестать использовать 3.8 / Python Developers Survey 2023 / Дискуссия про uv
Релиз 3.13 и когда перестать использовать 3.8 / Python Developers Survey 2023 / Дискуссия про uv

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Никита Соболев и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Релиз 3.13 перенесли на 7-е октября — https://discuss.python.org/t/incremental-gc-and-pushing-back-the-3-13-0-release/65285 Время перестать использовать 3.8 — https://pythonspeed.com/articles/stop-using-python-3.8/ Когда пора апргрейдиться до 3.13 — https://pythonspeed.com/articles/upgrade-python-3.13/ Python Developers Survey 2023 — https://lp.jetbrains.com/python-developers-survey-2023/ Большая дискуссия про uv в хвиторе — https://simonwillison.net/2024/Sep/8/uv-under-discussion-on-mastodon/ Каналы Никиты Соболева: https:/…

5 months, 3 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Django 5.1 / Релиз uv / PyPI реагируют на Malware в течение суток / Рейтинг популярности ЯП от IEEE
Django 5.1 / Релиз uv / PyPI реагируют на Malware в течение суток / Рейтинг популярности ЯП от IEEE

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска:

Вышла Django 5.1

Большой релиз uv PyPI снизили время реагировании на mailware до 24 часов

IEEE опубликовали очередной рейтинг популярности языков, python на первом месте 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

6 months, 2 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Зачем гуманитариям изучать Python?
Зачем гуманитариям изучать Python? 7 months, 2 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Новости Python за июль 2024
Новости Python за июль 2024

Спонсор подкаста — https://learn.python.ru/advanced

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: Утечка токена для полного доступа к GitHub-репозиториям проекта Python

Запущен сайт про nogil-питон

Python grapples with Apple App Store rejections

Вышел Polars 1.0 PEP 751 общий формал для lock-файлов зависимостей 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

7 months, 4 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Новости Python за июнь 2024
Новости Python за июнь 2024

Спонсор подкаста — https://learn.python.ru/advanced

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: Должен ли Python использовать календарную нумерацию версий Релиз NumPy 2.0

Как устроена инфраструктура работы с уязвимостями в Python

Современные практики для разработки на Python 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

8 months, 3 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Яндекс и Python: Взгляд изнутри с Сергеем Яхницким
Яндекс и Python: Взгляд изнутри с Сергеем Яхницким

В этом выпуске встретились с Сергеем Яхницким и обсудили: Python в Яндекс.Такси

как в Яндексе организована разработка Python кода

как организован CI/CD

какие линтеры используют

борются ли как-то с использованием типов

используют ли в Яндексе ruff

про PiterPy

про поиск спикеров

что нравится Сергею в конференциях

9 months назад @ learnpython.podbean.com
Что нового в Python 3.13 и 3.14 c Никитой Соболевым
Что нового в Python 3.13 и 3.14 c Никитой Соболевым

Спонсор подкаста: продвинутые курсы для разработчиков — https://vk.cc/cxi9FL

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев https://github.com/sobolevn/ship-it-b... - настолка от Никиты / @sobolevn — видео от Никиты

9 months, 1 week назад @ learnpython.podbean.com
Podlodka Podcast Podlodka Podcast
последний пост 2 days, 4 hours назад
Podlodka #418 – Профессия: системный аналитик
Podlodka #418 – Профессия: системный аналитик Podlodka #418 – Профессия: системный аналитик

Системный аналитик — тот самый невидимый связующий элемент между бизнесом и технологиями. В новом выпуске вместе с Ольгой Пономарёвой, основательницей онлайн-школы по системному анализу, разбираемся, чем эта роль отличается от бизнес-аналитики, как распределяются зоны ответственности между продактами, системными аналитиками и архитекторами, и какие конфигурации команд самые эффективные. Обсуждаем, что ждёт системных аналитиков в эпоху AI, куда можно расти дальше и как понять, что эта сфера — твоя и как вкатиться в айти через системный анализ. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanew…

2 days, 4 hours назад @ soundcloud.com
Podlodka #417 – Swift
Podlodka #417 – Swift Podlodka #417 – Swift

Большинство из вас знает Swift как нишевый язык для iOS разработки. Но на самом деле – это очень круто задизайненный язык программирования общего назначения, который по многим параметрам выигрывает у C++ или Rust. Swift избегает крайностей и находит качественный баланс, оставаясь консервативным там, где это нужно, и при этом привнося много новых идей. Про историю развития, ключевые фичи и необычные технические концепции в языке нам рассказал Глеб Лукьянец. Партнер эпизода — экосистема для бизнеса Контур. Каждая третья компания в России пользуется их продуктами. 2500+ разработчиков развивают сервисы и инфраструктурные решения на C# под .NET, Python, Java, Go. Все iOS-приложения написаны на S…

1 week, 2 days назад @ soundcloud.com
Podlodka #416 – Node.js
Podlodka #416 – Node.js Podlodka #416 – Node.js

Node.js начинался с невинного вопроса: «А что будет, если запустить Javascript вне браузера?». Несмотря на предубеждения и скепсис, отрицать бессмысленно – эксперимент удался, ведь миллионы разработчиков используют Node.js каждый день. Почему так вышло – разбираемся с Игорем Антоновым! 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/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Блог «Про JavaScript и разработку» в телеграм — https://t.me/antonovjs

Блог «Про JavaScript …

2 weeks, 2 days назад @ soundcloud.com
Podlodka #415 – Лямбда исчисление
Podlodka #415 – Лямбда исчисление Podlodka #415 – Лямбда исчисление

Лямбда исчисление — база! Или нет? Разбираемся в новом выпуске с Виталием Брагилевским! Как лямбда исчисление появилось и почему эта формальная система так мощна и изящна? Как связаны между собой Чёрч и Тьюринг? И как в конце-концов труды Чёрча повлияли на Lisp, Haskell, и другие функциональные языки? История, математика, теория языков программирования и щепоточка отборного юмора — скорее включайте новый выпуск, чтобы насладиться всем и сразу! Партнёр эпизода — компания YADRO. YADRO — это крупнейшая технологическая компания, которая создает фундаментальные для российского рынка продукты, начиная от серверов, и заканчивая собственной базовой станцией. Большое инженерное сообщество, амбициозн…

3 weeks, 2 days назад @ soundcloud.com
Podlodka #414 – Высшее образование для программиста
Podlodka #414 – Высшее образование для программиста Podlodka #414 – Высшее образование для программиста

Вместе с Иваном Углянским, разработчиком виртуальных машин и одним из авторов профиля “Системное программирование” в ММФ НГУ, обсуждаем вечные вопросы про программистов и высшее образование. Нужна ли вышка для того, чтобы стать хорошим программистом? А если да, то чему вообще нужно учить студентов, как удерживать баланс между необходимой теорией и прикладными знаниями, и одновременно с этим готовить выпускников к будущей реальной жизни? 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/PodlodkaPodcast В…

1 month назад @ soundcloud.com
Podlodka #413 – IT в логистике
Podlodka #413 – IT в логистике Podlodka #413 – IT в логистике

Как работает логистика на уровне IT-продукта? CTO X5 Александр Костин объясняет, почему управление поставками — это не просто оптимизация маршрутов, а сложная оркестрация физических процессов, данных и автоматизированных решений. Поговорим о том, какие системы помогают прогнозировать запасы, как строится маршрутизация курьеров, почему внедрение фич идет медленно, а A/B-тесты — редкость. 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: https://facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Стас Цыганов, Катя Петрова

1 month, 1 week назад @ soundcloud.com
Podlodka #412 – Как создаются истории
Podlodka #412 – Как создаются истории Podlodka #412 – Как создаются истории

В этом выпуске мы вместе с Алексеем Поляриновым – автором таких книг, как Кадавры и Риф – разбираемся в непростых вопросах из мира писательства. Например, для кого писать – для себя, или для читателя? Должно ли читателю всегда быть приятно? Открытые концовки – это хорошо, или автору просто лень? Все ответы – 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: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Telegram-канал Алексея

https://t.me/Polyarinov Инстаграм А…

1 month, 2 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #411 – Открытие зарплаты
Podlodka #411 – Открытие зарплаты Podlodka #411 – Открытие зарплаты

Информация о зарплатах в компаниях чаще всего скрыта; в лучшем случае известны вилки. При этом зарплата — это одна из главных метрик, по которой сотрудник оценивается работодателем. Но если зарплаты закрыты, можно ли быть уверенным в справедливом распределении фонда оплаты труда? И возможна ли вообще справедливость в таких условиях? Некоторые компании решаются на радикальный шаг — открывают информацию о зарплатах для всех сотрудников. Зачем они это делают? Какие плюсы и риски несет эта практика? Включайте выпуск! В гостях — Антон Бевзюк, который рассказал об опыте внедрения открытых зарплат на примере MindBox. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegra…

1 month, 3 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #410 – SexTech
Podlodka #410 – SexTech Podlodka #410 – SexTech

В этом выпуске мы погружаемся в мир секстеха вместе с Таней Дмитриевой — секс-просветительницей, предпринимательницей и терапевткой. Обсуждаем, какие инновации уже существуют: от виртуальных партнеров и AI до теледильдоники и иммерсивного опыта. Разбираемся, как развивается рынок секс-игрушек, какие приложения помогают в планировании сексуальной жизни и чем сексологи отличаются от классических психотерапевтов. Ну и конечно говорим о будущем индустрии, вопросах этики, цензуры и маркетинга. 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/ T…

1 month, 4 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #409 – Релокация в США, часть 2
Podlodka #409 – Релокация в США, часть 2 Podlodka #409 – Релокация в США, часть 2

Снова в гостях Артем Зиннатуллин и снова трехчасовой хронометраж, а что это значит? Все верно – это вторая часть выпуска про релокацию в США! Как никогда вовремя: в стране большие перемены, и совершенно непонятно, что это значит для релокантов. Поговорили и про это, и про бытовые нюансы, начиная от жилья и налогов, и заканчивая автомобилями. 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/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Аня Симонова Полезные ссылки: Твиттер Артема

https://x.com/abstra…

2 months назад @ soundcloud.com
Podlodka #408 – Смена профессии в IT
Podlodka #408 – Смена профессии в IT Podlodka #408 – Смена профессии в IT

Смена профессии в IT – сложный, но увлекательный процесс, который прошел каждый из ведущих Podlodka. В этом выпуске обсуждаем личные истории переходов, стандартные треки смены ролей и мотивацию, которая движет такими решениями. Разбираем, как грамотно организовать внутренний или внешний переход, подготовить резюме, избежать ошибок и не сжечь мосты. Делимся лайфхаками как прокачиваться для новой роли без рабочих задач, а уже после перехода преодолевать синдром самозванца и справляться с трудностями на новом месте. 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.fac…

2 months, 1 week назад @ soundcloud.com
Podlodka #407 – Self-hosting
Podlodka #407 – Self-hosting Podlodka #407 – Self-hosting

Одно из самых айтишных хобби – селфхостинг. Вместо того, чтобы полагаться на ненадежных облачных провайдеров, которые могут вас забанить в любой день по цвету паспорта, перед этим случайно слив ваши приватные данные, вы поднимаете свой собственный домашний сервер и разворачиваете на нем все, что нужно для комфортной жизни. Роман Богданов, инженер с огромным опытом системного администрирования и селфхостинга, рассказал нам о том, как правильно вкатиться в селфхостинг и собрать свой сетап. 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/ Tw…

2 months, 2 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #406 – Нутрициология
Podlodka #406 – Нутрициология Podlodka #406 – Нутрициология

Как разобраться в мире современных подходов к питанию и не потеряться среди популярных диет, инста-советов и исследований? В этом выпуске мы поговорили с Марией Кардаковой — ученым-нутрициологом, которая живет и работает в Великобритании, руководит IT-стартапом по планированию меню и продвигает доказательный подход к здоровому питанию. 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: https://facebook.com/podlodkacast/

Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Екатерина Петрова, Стас Цыганов, Аня Симонова Полезные ссылки:

Профессиональный с…

2 months, 3 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #405 – Итоги года 2024
Podlodka #405 – Итоги года 2024 Podlodka #405 – Итоги года 2024

Это запись нашего новогоднего стрима 🎅🏼 Выходить в прямой эфир перед новым годом — наша давняя, любимая традиция! На стриме мы подводим итоги года, обсуждаем любимые выпуски, отвечаем на вопросы слушателей, делимся открытиями, достижениями и провалами года. Ну и как же без новогоднего чуда? Традиционно, мы устроили квиз среди зрителей лайва на знание лора вселенной Подлодки. Если хотите посмотреть, как прошел квиз, а так же заценить наши новогодние наряды — приглашаем посмотреть запись стрима на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=9t_kb1-z7ag Всех с новым годом! Спасибо, что были с нами в 2024, и до встречи в 2025 ❤️ Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсе…

3 months назад @ soundcloud.com
Podlodka #404 – Системы эффектов в языках программирования
Podlodka #404 – Системы эффектов в языках программирования Podlodka #404 – Системы эффектов в языках программирования

Что общего у скорости вычислений, мутабельности, кеширования и исключений? Все это – сайд-эффекты, которые сопровождают результаты вычислений. Виталий Брагилевский показал нам невероятно прекрасную картину, которая открывается, если рассматривать все возможные эффекты как часть одной системы – программирование становится более простым, контролируемым и выразительным! 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/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Книга про…

3 months, 1 week назад @ soundcloud.com
Проветримся! Проветримся!
последний пост 3 months, 3 weeks назад
Александр Мерзликин: чемпионат по сну
Александр Мерзликин: чемпионат по сну

Александр Мерзликин — основатель стартапа Sleeptery, который предлагает игровой подход для улучшения сна.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

3 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Надежда Бей: Фиджитал Искусство
Надежда Бей: Фиджитал Искусство

Надежда Бей — VR-художница и резидент фиджитал галереи Охра.Канал Нади: https://t.me/irrealartКанал Охры: https://t.me/phygitalgalleryПолезные книги:Ната Покровская и Антон Уткин: Белое зеркало. Учебник по интерактивному сторителлингу в кино, VR и иммерсивном театре.Cyane Tornatzky, Brendan Kelley "An Artistic Approach to Virtual Reality"Curtis Hickman "Hyper-reality: The art of designing impossible experiences"Кристиана Пол "Цифровое искусство"Support the showApplePodcasts: https://apple.co/...

4 months назад @ buzzsprout.com
Никита Калинин: петербургская математическая школ
Никита Калинин: петербургская математическая школ

Никита Калинин — Associate Professor в Технионе в Гуанджоу и автор канала Tropical Saint-Petersburg. Мы поговорили с ним про Петебругскую математику и математиков.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

4 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Елена Доброхотова: как сказать смерти "не сейчас"
Елена Доброхотова: как сказать смерти "не сейчас"

Елена Доброхотова — сооснователь стартапа Not Yet. Мы поговорили с ней о рынке медицинских носимых устройств, о здоровье и старении.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

4 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Игорь Кузьмичев: чудаки города Ленинграда
Игорь Кузьмичев: чудаки города Ленинграда

Игорь Кузьмичёв исследует "вторую культуру" Ленинграда и ведёт телеграм-канал "Здесь был Майк" Telegram: t.me/mikewashereSupport the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

4 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Геннадий Асиньяров: "Марсианин" из Красноярска
Геннадий Асиньяров: "Марсианин" из Красноярска

Геннадий Асиньяров — кандидат биологических наук, участник проекта БИОС-3 в рамках которого исследовались возможности замкнутых систем жизнеобеспечения. Такие системы гипотетически могли бы использоваться для колонизации Марса.Геннадий Захарович также один из создателей методики НООГЕН. Книга: https://shorturl.at/vC2vwSupport the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months назад @ buzzsprout.com
Сергей Нурк: как и зачем читают геном
Сергей Нурк: как и зачем читают геном

Сергей Нурк руководит командой разработки биоинформатических инструментов в Oxford Nanopore technologies.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Александр Гечис: "GTA" на автозаводе
Александр Гечис: "GTA" на автозаводе

Александр Гечис разрабатывает алгоритмы для немецкого стартапа Kopernikus Automotive. Благодаря работе Александра автомобили сами могут перемещаться по фабрике от цеха к цеху в процессе производства.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Артём Родичев: эмпатия искусственного интеллекта
Артём Родичев: эмпатия искусственного интеллекта

Артём Родичев — основатель и CEO стартапа ex-Human. ex-Human создаёт искусственный интеллект, способный поддерживать беседу на любую, даже очень личную, тему.Ex-human AI: https://exh.ai/Support the Show.ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd GooglePodcasts: https://shorturl.at/finK1 Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

8 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Наталья Шагарина: ИИ для семьи
Наталья Шагарина: ИИ для семьи

Наталия Шагарина — серийная предпринимательница. Её новый стартап Аврора - виртуальный помощник для семей. Аврора помогает координировать расписание и справляться с рутиной, осовобождая силы и время, - чтобы все могли заниматься самым важным.Support the Show.ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd GooglePodcasts: https://shorturl.at/finK1 Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

8 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Иван Курилла: рабство и крепостное право
Иван Курилла: рабство и крепостное право

19 февраля (по старому стилю) или 3 марта (по новому) 1861 года в Российской Империи указом императора Александра Второго отменили крепостное право.Это вторая серия двухсерийного разговора. Сегодня мы говорим с историком Иваном Куриллой, специалистом по русско-американским отношениям о схожем и различном между рабством в США и крепостничеством в России.Support the Show.ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd GooglePodcasts: https://shorturl.at/finK1 Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатрео...

9 months назад @ buzzsprout.com
Воля и свобода
Воля и свобода

19 февраля (по старому стилю) или 3 марта (по новому) 1861 года в Российской Империи указом императора Александра Второго отменили крепостное право.Это первая серия двухсерийного разговора. Сегодня мы говорим с историком Владимиром Коршаковым, автором канала Русские Летописи про то, как древнерусский человек понимал понятия "воля" и "свобода".Ютуб Владимира: @letopisirus Телеграм: https://t.me/letopisi_rusТвиттер: https://twitter.com/letopisi_rusSupport the Show.ApplePodcasts: htt...

9 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Вы находитесь здесь Вы находитесь здесь
последний пост None
Comand Line Heroes by RedHat Comand Line Heroes by RedHat
последний пост None
Python Bytes Python Bytes
последний пост 1 day, 20 hours назад
#426 Committing to Formatted Markdown
#426 Committing to Formatted Markdown #426 Committing to Formatted Markdown

Topics include mdformat, pre-commit-uv, , and Serie books.

1 day, 20 hours назад @ pythonbytes.fm
#425 If You Were a Klingon Programmer
#425 If You Were a Klingon Programmer #425 If You Were a Klingon Programmer

Topics include Why aren't you using uv, Python Developer Tooling Handbook, Calling all doc writers: blacken-docs, and Reinventing notebooks as reusable Python programs.

1 week, 1 day назад @ pythonbytes.fm
#424 We Will Test in Production
#424 We Will Test in Production #424 We Will Test in Production

Topics include The weird quirk with rounding in Python, Python interpreter adds tail calls, Remove punctuation from a string with translate and maketrans, and.

2 weeks, 1 day назад @ pythonbytes.fm
#423 Traveling the Python Universe
#423 Traveling the Python Universe #423 Traveling the Python Universe

Topics include pysqlscribe, A map of Python, Rust, C++, and Python trends in jobs on Hacker News 2025), and The features of Python's help() function.

3 weeks, 1 day назад @ pythonbytes.fm
#422 You need 4 spaces
#422 You need 4 spaces #422 You need 4 spaces

Topics include My 2025 uv-based Python Project Layout for Production Apps, aiolimiter, A peek into a possible future of Python in the browser, and Reloadium.

4 weeks, 1 day назад @ pythonbytes.fm
#421 22 years old
#421 22 years old #421 22 years old

Topics include httpdbg, PyPI Now Supports iOS and Android Wheels for Mobile Python Development, Arcade Game Platform, and PEP 765 – Disallow return/break/continue that exit a finally block.

1 month назад @ pythonbytes.fm
#420 90% Done in 50% of the Available Time
#420 90% Done in 50% of the Available Time #420 90% Done in 50% of the Available Time

Topics include PEP 772 – Packaging governance process, Official Django MongoDB Backend, Developer Philosophy, and Python 3.13.2.

1 month, 1 week назад @ pythonbytes.fm
#419 Is your back end popular?
#419 Is your back end popular? #419 Is your back end popular?

Topics include content-types package, Wagtail 6.4, Build It Yourself, and Build backend popularity over time.

1 month, 3 weeks назад @ pythonbytes.fm
#418 I'm a tea pot
#418 I'm a tea pot #418 I'm a tea pot

Topics include In memoriam: Michael Foord 1974-2025, Valkey Replacement), 30 best practices for software development and testing, and mimetype.io.

2 months назад @ pythonbytes.fm
#417 Bugs hide from the light
#417 Bugs hide from the light #417 Bugs hide from the light

Topics include LLM Catcher, , RESPX, and Unpacking kwargs with custom objects.

2 months, 1 week назад @ pythonbytes.fm
#416 A Ghostly Episode
#416 A Ghostly Episode #416 A Ghostly Episode

Topics include , Winloop, , and uv-secure.

2 months, 2 weeks назад @ pythonbytes.fm
#415 Just put the fries in the bag bro
#415 Just put the fries in the bag bro #415 Just put the fries in the bag bro

Topics include dbos-transact-py, Typed Python in 2024: Well adopted, yet usability challenges persist, RightTyper, and Lazy self-installing Python scripts with uv.

3 months, 1 week назад @ pythonbytes.fm
#414 Because we are not monsters
#414 Because we are not monsters #414 Because we are not monsters

Topics include New project to shorten django-admin to django because we are not monsters, django-unicorn sparkles, Testing some tidbits, and The State of Python 2024 article.

3 months, 2 weeks назад @ pythonbytes.fm
#413 python-build-standalone finds a home
#413 python-build-standalone finds a home #413 python-build-standalone finds a home

Topics include jiter, A new home for python-build-standalone, moka-py, and uv: An In-Depth Guide.

3 months, 3 weeks назад @ pythonbytes.fm
#412 Closing the loop
#412 Closing the loop #412 Closing the loop

Topics include Loop targets, asyncstdlib, Bagels: TUI Expense Tracker, and rloop:

4 months назад @ pythonbytes.fm
Software Engineering Daily Software Engineering Daily
последний пост 19 часов назад
Sourcegraph and the Frontier of AI in Software Engineering with Beyang Liu
Sourcegraph and the Frontier of AI in Software Engineering with Beyang Liu

Sourcegraph is a powerful code search and intelligence tool that helps developers navigate and understand large codebases efficiently. It provides advanced search functionality across multiple repositories, making it easier to find references, functions, and dependencies. Additionally, Sourcegraph integrates with various development workflows to streamline code reviews and collaboration across teams. Beyang Liu is the CTO

The post Sourcegraph and the Frontier of AI in Software Engineering with Beyang Liu appeared first on Software Engineering Daily.

19 часов назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with Jeffrey Ullman
Turing Award Special: A Conversation with Jeffrey Ullman

Jeffrey Ullman is a renowned computer scientist and professor emeritus at Stanford University, celebrated for his groundbreaking contributions to database systems, compilers, and algorithms. He co-authored influential texts like Principles of Database Systems and Compilers: Principles, Techniques, and Tools (often called the “Dragon Book”), which have shaped generations of computer science students. Jeffrey received the

The post Turing Award Special: A Conversation with Jeffrey Ullman appeared first on Software Engineering Daily.

5 days, 19 hours назад @ softwareengineeringdaily.com
Knowledge Graphs as Agentic Memory with Daniel Chalef
Knowledge Graphs as Agentic Memory with Daniel Chalef

Contextual memory in AI is a major challenge because current models struggle to retain and recall relevant information over time. While humans can build long-term semantic relationships, AI systems often rely on fixed context windows, leading to loss of important past interactions. Zep is a startup that’s developing a memory layer for AI agents using

The post Knowledge Graphs as Agentic Memory with Daniel Chalef appeared first on Software Engineering Daily.

1 week назад @ softwareengineeringdaily.com
React Remix with Ryan Florence
React Remix with Ryan Florence

Remix is a full-stack, open-source web framework that was developed by the creators of the popular React Router library. It focuses on features such as server-side rendering and efficient data loading, and it emphasizes developer experience. Ryan Florence is a co-creator of React Remix and in this episode he speaks with Josh Goldberg about the

The post React Remix with Ryan Florence appeared first on Software Engineering Daily.

1 week, 5 days назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with Jack Dongarra
Turing Award Special: A Conversation with Jack Dongarra

Jack Dongarra is an American computer scientist who is celebrated for his pioneering contributions to numerical algorithms and high-performance computing. He developed essential software libraries like LINPACK and LAPACK, which are widely used for solving linear algebra problems on advanced computing systems. Dongarra is also a co-creator of the TOP500 list, which ranks the world’s

The post Turing Award Special: A Conversation with Jack Dongarra appeared first on Software Engineering Daily.

2 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
Quantum Computing at Rigetti with David Rivas
Quantum Computing at Rigetti with David Rivas

Rigetti Computing is an American company specializing in quantum computing, founded in 2013. The company develops quantum processors and hybrid quantum-classical computing systems, and aims to make quantum computing more accessible for research and commercial applications. David Rivas is the CTO at Rigetti Computing. He joins the podcast with Kevin Ball to talk about the

The post Quantum Computing at Rigetti with David Rivas appeared first on Software Engineering Daily.

2 weeks, 5 days назад @ softwareengineeringdaily.com
The State of the Ethereum Blockchain with Andrew Koller
The State of the Ethereum Blockchain with Andrew Koller

Ethereum is a decentralized blockchain platform that was created by Vitalik Buterin and Gavin Wood in 2015. It uses a cryptocurrency called Ether as its native token to power transactions and operations on the Ethereum network. Ethereum’s proponents envision a future where the network forms the foundation for a second platform layer, called L2, where

The post The State of the Ethereum Blockchain with Andrew Koller appeared first on Software Engineering Daily.

3 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
StackHawk and Shift-Left API Security with Scott Gerlach
StackHawk and Shift-Left API Security with Scott Gerlach

APIs are a fundamental part of modern software systems and enable communication between services, applications, and third-party integrations. However, their openness and accessibility also make them a prime target for security threats, and this makes APIs a growing focus on software teams. StackHawk is a company that scans and monitors source code to obtain the

The post StackHawk and Shift-Left API Security with Scott Gerlach appeared first on Software Engineering Daily.

3 weeks, 5 days назад @ softwareengineeringdaily.com
NVIDIA RAPIDS and Open Source ML Acceleration with Chris Deotte and Jean-Francois Puget
NVIDIA RAPIDS and Open Source ML Acceleration with Chris Deotte and Jean-Francois Puget

NVIDIA RAPIDS is an open-source suite of GPU-accelerated data science and AI libraries. It leverages CUDA and significantly enhances the performance of core Python frameworks including Polars, pandas, scikit-learn and NetworkX. Chris Deotte is a Senior Data Scientist at NVIDIA and Jean-Francois Puget is the Director and a Distinguished Engineer at NVIDIA. Chris and Jean-Francois

The post NVIDIA RAPIDS and Open Source ML Acceleration with Chris Deotte and Jean-Francois Puget appeared first on Software Engineering Daily.

4 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
Browser Security with Jeswin Mathai
Browser Security with Jeswin Mathai

Browser security aims to protect users from cyber threats encountered online, such as phishing, malicious extensions, and malware. It’s a complex, multifaceted challenge that’s increasingly important as cloud-based tools, SaaS platforms, and collaborative applications become the backbone of modern workflows. Jeswin Mathai is the Chief Architect at SquareX which is a cybersecurity company focused on

The post Browser Security with Jeswin Mathai appeared first on Software Engineering Daily.

1 month назад @ softwareengineeringdaily.com
Troubleshooting Microservices with Julia Blase
Troubleshooting Microservices with Julia Blase

A distributed system is a network of independent services that work together to achieve a common goal. Unlike a monolithic system, a distributed system has no central point of control, meaning it must handle challenges like data consistency, network latency, and system failures. Debugging distributed systems is conventionally considered challenging because modern architectures consist of

The post Troubleshooting Microservices with Julia Blase appeared first on Software Engineering Daily.

1 month назад @ softwareengineeringdaily.com
Vercel’s Developer Frameworks with Ary Khandelwal and Max Leiter
Vercel’s Developer Frameworks with Ary Khandelwal and Max Leiter

The availability of high-quality AI model APIs has drastically lowered the barriers developing AI applications. These tools abstract away complex tasks such as model deployment, scaling, data retrieval, natural language processing, and text generation. Vercel has developed a complementary set of tools for building AI web applications, including their AI SDK, v0, and the shadcn/ui

The post Vercel’s Developer Frameworks with Ary Khandelwal and Max Leiter appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 1 week назад @ softwareengineeringdaily.com
Docusign for Developers with Dan Selman and Larry Jin
Docusign for Developers with Dan Selman and Larry Jin

Agreements and contracts are a fundamental innovation and govern everything from personal commitments to major financial decisions. They function as trusted artifacts to capture the nature of a commitment and provide clarity and accountability. Software has revolutionized many business functions, including the basic mechanics of digitally signing an agreement. However, the process of managing agreements

The post Docusign for Developers with Dan Selman and Larry Jin appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 1 week назад @ softwareengineeringdaily.com
The Subsea Cable Network with Josh Dzieza
The Subsea Cable Network with Josh Dzieza

Subsea cables are high-capacity fiber-optic lines laid along the ocean floor to enable global communication by transmitting data between continents. Spanning thousands of miles, they carry an estimated 95% of international internet, phone, and data transmissions. Critically, these cables are vulnerable to sabotage by state actors, as they form critical infrastructure for global communication and

The post The Subsea Cable Network with Josh Dzieza appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 2 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
LangChain and Agentic AI Engineering with Erick Friis
LangChain and Agentic AI Engineering with Erick Friis

LangChain is a popular open-source framework to build applications that integrate LLMs with external data sources like APIs, databases, or custom knowledge bases. It’s commonly used for chatbots, question-answering systems, and workflow automation. Its flexibility and extensibility have made it something of a standard for creating sophisticated AI-driven software. Erick Friis is a Founding Engineer

The post LangChain and Agentic AI Engineering with Erick Friis appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 2 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
Habr Podcasts Habr Podcasts
последний пост None
Мысли и Методы Мысли и Методы
последний пост None
⌨ Coding
Martin Fowler
последний пост 7 часов назад
I've been kidnapped by Robert Caro
I've been kidnapped by Robert Caro I've been kidnapped by Robert Caro

I've always enjoyed reading, and for most of my life I've particularly enjoyed reading history.

My wife is a structural engineer (well “was”, as she's now retired) and long urged me to read one of her favorite books: The Power Broker, by Robert Caro.

He's a highly regarded writer, so I might try something else, but his other work is a biography of Lyndon Johnson.

It was the best book I've read for many years.

Reviewers I've read say the next in the series, Master of the Senate, is the best volume.

7 часов назад @ martinfowler.com
The role of developer skills in agentic coding
The role of developer skills in agentic coding The role of developer skills in agentic coding

As agentic coding assistants get more capable, Birgitta Böckeler is trying them to change existing codebases. This has led to some impressive collaboration sessions, but she's needed to intervene, correct and steer all the time. In her latest post, she describes examples of these interventions, giving ideas of the types of skills we currently need to correct the tools' missteps. more…

1 week назад @ localhost:1963
Comments on US passport applications
Comments on US passport applications Comments on US passport applications

Martin Fowler: 26 Feb 2025The new US administration has decided to eliminate the “X” option for gender/sex on passports.

I have several non-binary friends, and I don’t see why they should have to select an option that makes no sense for them.

I also don’t see how an “X” option on identity documents causes a material problem for anyone else.

There are three such pages:DS-11 new passport application: (deadline 3/17/25) https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/14/2025-02648/30-day-notice-of-proposed-information-collection-application-for-a-us-passportDS-82 passport renewal: (deadline 3/20/25) https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/18/2025-02697/30-day-notice-of-…

1 month назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Fine Tuning
GenAI Patterns: Fine Tuning GenAI Patterns: Fine Tuning

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

This is even more apparent with using LLMs, where rephrasing a question often leads to significantly different answers.

LLM models are constantly improving so it is important to have these prompt evals in our build pipeline to track progress.

1 month назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Guardrails and RAG overview
GenAI Patterns: Guardrails and RAG overview GenAI Patterns: Guardrails and RAG overview

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

Provide a comprehensive, accurate, and coherent response to the user query, using the provided context.

Hybrid Retriever Minimalistic user query Not all users are able to clearly articulate their intent in a well-formed natural language query.

However, for vector search on description we have to explicitly add an additional field to store its corresponding embedding.

1 month, 1 week назад @ martinfowler.com
What role does LLM reasoning play for software tasks?
What role does LLM reasoning play for software tasks? What role does LLM reasoning play for software tasks?

So I asked the AI tools to not mock the input object, and instead set up reasonable test data for it.

(After about 1 hour of fiddling with Maven, which the AI tools could not help me with.)

There is a mindset shift we have to make when using Generative AI tools in general.

When you adjust these expectations, and give yourself some time to understand the behaviours and quirks of the eager donkey, you’ll get more out of AI coding assistants.

LLM-based AI coding assistants perform best when they divide-and-conquer problems, and TDD is how we do that for software development.

1 month, 1 week назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Reranker
GenAI Patterns: Reranker GenAI Patterns: Reranker

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

This is even more apparent with using LLMs, where rephrasing a question often leads to significantly different answers.

1 month, 2 weeks назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Query Rewriting
GenAI Patterns: Query Rewriting GenAI Patterns: Query Rewriting

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

However, for vector search on description we have to explicitly add an additional field to store its corresponding embedding.

This is even more apparent with using LLMs, where rephrasing a question often leads to significantly different answers.

1 month, 2 weeks назад @ martinfowler.com
The DeepSeek Series: A Technical Overview
The DeepSeek Series: A Technical Overview The DeepSeek Series: A Technical Overview

All four papers revolve around a singular challenge: building ever-larger language models with minimal cost, memory overhead, and training instability.

Emergent Reasoning: In R1, large-scale Reinforcement Learning (RL) unlocks advanced chain-of-thought capabilities, culminating in “R1-Zero” and its purely RL-driven approach to reasoning tasks.

DeepSeek-R1: Reinforcement Learning for Deeper Reasoning It's worth noting that both DeepSeek R1 and DeepSeek R1-Zero are architecturally identical to DeepSeek V3 (but uses the “only-pretrained” base version).

This led them to DeepSeek-R1: an alignment pipeline combining small cold-start data, RL, rejection sampling, and more RL, to “fill in the g…

1 month, 3 weeks назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: RAG Limitations and Hybrid Retriever
GenAI Patterns: RAG Limitations and Hybrid Retriever GenAI Patterns: RAG Limitations and Hybrid Retriever

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

While model context lengths are increasing, current research indicates that accuracy diminishes with larger prompts.

1 month, 3 weeks назад @ martinfowler.com
Panel at goto Copenhagen: "Where is SW development Going
Panel at goto Copenhagen: "Where is SW development Going Panel at goto Copenhagen: "Where is SW development Going

was on a panel at goto Copenhagen last September with Holly Cummings, Trisha Gee, Dave Farley, and Daniel Terhorst-North. We discussed the current state of software development and where it was heading. Given the timing, there was much discussion about the role AI would play in our profession's future.

more…

1 month, 3 weeks назад @ youtube.com
GenAI Patterns: Retrieval Augmented Generation (RAG)
GenAI Patterns: Retrieval Augmented Generation (RAG) GenAI Patterns: Retrieval Augmented Generation (RAG)

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

While model context lengths are increasing, current research indicates that accuracy diminishes with larger prompts.

1 month, 3 weeks назад @ martinfowler.com
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) Retrieval Augmented Generation (RAG)

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

An embeddings model can take several pages of text, and convert them into a vector space for comparison.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

1 month, 3 weeks назад @ martinfowler.com
Bliki: Forest And Desert
Bliki: Forest And Desert Bliki: Forest And Desert

The Forest and the Desert is a metaphor for thinking about software development processes, developed by Beth Anders-Beck and her father Kent Beck.

The desert is the common world of software development, where bugs are plentiful, skill isn't cultivated, and communications with users is difficult.

It is possible to change Desert into Forest, but it's difficult - often requiring people to do things that are both hard and counter-intuitive.

In this framing I'm definitely a Forest Dweller, and seek with Thoughtworks to cultivate a healthy forest for us and our clients.

I work to explain The Forest to Desert Dwellers, and help my fellow Forest Dwellers to make their forest even more plentiful.

2 months назад @ martinfowler.com
Embeddings in GenAI Products
Embeddings in GenAI Products Embeddings in GenAI Products

As we move software products using generative AI technology from proof-of-concepts into production systems, we are uncovering a range of common patterns.

The pattern description ends with “✣ ✣ ✣”These patterns are our attempt to understand what we have seen in our engagements.

Running the Evals As with testing, we run evals as part of the build pipeline for a Gen-AI system.

An embeddings model can take several pages of text, and convert them into a vector space for comparison.

Embeddings in LLM LLMs are specialized neural networks known as Transformers.

2 months назад @ martinfowler.com
Антон Жиянов Антон Жиянов
последний пост 4 months назад
Say It in Russian
Say It in Russian Say It in Russian

Эмодзи-пак с текстовыми реакциями для телеграма.

4 months назад @ antonz.ru
Курс «Многозадачность в Go»
Курс «Многозадачность в Go» Курс «Многозадачность в Go»

Осваиваем многозадачное программирование на практике.

8 months, 2 weeks назад @ antonz.ru
Таймеры в Go 1.23
Таймеры в Go 1.23 Таймеры в Go 1.23

Тут прям детективная история приключилась.

В Go есть таймер (тип Timer ), а в нем — поле с каналом ( Timer.C ), в который таймер тикает спустя указанное время.

В коде стдлибы таймер создается так:Такая реализация привела к проблемам с time.After и Reset , от которых многие страдали.

И вот в Go 1.23 решили это исправить, для чего сделали канал в таймере небуферизованным:Вот только если вы посмотрите на фактический код, то канал-то остался буферизованным 😁Из комментариев к коммиту выясняется, что канал действительно остался буферизованным, но притворяется, что никакого буфера у него нет:Specifically, the timer channel has a 1-element buffer like it always has, but len(t.C) and cap(t.C) are sp…

8 months, 4 weeks назад @ antonz.ru
Полносрезное выражение в Go
Полносрезное выражение в Go Полносрезное выражение в Go

Меняем емкость при нарезке.

9 months, 1 week назад @ antonz.ru
Пустой срез vs. nil-срез в Go
Пустой срез vs. nil-срез в Go Пустой срез vs. nil-срез в Go

Чем отличаются и как с ними работать.

9 months, 1 week назад @ antonz.ru
Запускаем 100К горутин в Go
Запускаем 100К горутин в Go Запускаем 100К горутин в Go

Сколько можно запустить горутин и от чего это зависит.

9 months, 2 weeks назад @ antonz.ru
Приемчики форматирования в Go
Приемчики форматирования в Go Приемчики форматирования в Go

Несколько приемов форматирования, о которых вы, возможно, не слышали.

➊ Закавыченная строкаИспользуйте %q , чтобы вывести строковое значение в кавычках.

➋ Названия полей структурыИспользуйте %+v , чтобы вывести названия полей структуры, а не только значения.

➌ Тип значенияИспользуйте %T , чтобы вывести тип значения.

9 months, 2 weeks назад @ antonz.ru
range по функциям в Go
range по функциям в Go range по функциям в Go

В Go 1.23 (август 2024) появится цикл range по функциям.

Сделали ему конструктор и метод Set :Хорошо, а как теперь итерироваться по карте?

Стоило ли оно тогоСтоило ли добавлять в язык range-over-func?

С появлением дженериков в 1.18 по простоте языка был нанесен серьезный удар (вероятно, оправданный).

Ждут нас и корутины, и стримы, и паттерн-матчинг.

9 months, 3 weeks назад @ antonz.ru
Go Generics
Go Generics Go Generics

Урок по дженерикам в Go.

9 months, 3 weeks назад @ antonz.ru
nil-получатель метода в Go
nil-получатель метода в Go nil-получатель метода в Go

Раз уж мы заговорили о пустых значениях — вы же в курсе, что метод можно вызвать даже на пустом указателе?

type english struct { name string } // e может быть nil!

func ( e * english ) greet () { if e == nil { fmt .

Println ( "I'm nil" ) return } fmt .

Println ( "Hello" , e . name ) }

9 months, 3 weeks назад @ antonz.ru
Интерфейсы и nil в Go
Интерфейсы и nil в Go Интерфейсы и nil в Go

Интерфейсы и nil в GoВнутри Go переменная типа interface представлена как пара (type, value) , где value — конкретное значение, а type — тип этого значения (на самом деле все чуть сложнее, но совсем уж в дебри не будем погружаться).

Пока интерфейсной переменной не присвоено значение, у нее и type , и value равны nil , поэтому сама переменная считается равной nil :var ivar any // type == nil, value == nil // поэтому ivar == nil fmt .

Println ( ivar == nil ) // trueНо как только интерфейсной переменной присвоили значение, type перестает быть nil .

Println ( e == nil ) // true ivar = e // type == *english, value == nil // поскольку type != nil, то ivar != nil fmt .

Println ( ivar == nil ) // f…

9 months, 4 weeks назад @ antonz.ru