«Лето в Яндексе»


21 февраля представители команд рассказали об устройстве сервисов компании и поделились секретами прохождения собеседований по всем направлениям.

Программа мероприятия:

Рекламная система приносит Яндексу массу денег. Но может ли разработка системы подобного масштаба быть интересной, динамичной и не обременённой излишней паранойей? Да, и мы покажем, как.

На конкретных примерах рассмотрим, как начинающие разработчики рекламной системы самостоятельно решают и внедряют серьёзные задачи, которые, в свою очередь, влияют на продуктовые метрики компании. Заодно поговорим о роли опытных коллег и про инструменты тестирования.

Помимо того, что поиск Яндекса — это самые большие нагрузки, самые большие данные и самый передовой ML, это ещё и самый настоящий инкубатор стартапов. Мы умеем делать сложные и большие проекты, поэтому новые амбициозные внутренние проекты компании мимо нас не проходят.

В нашей службе мы строим поисковую базу на MapReduce, обеспечиваем выдачу данных вёрстке для рендеринга, формируем алгоритмы и структуры данных и не стесняется решать ML-задачи роста качества. Я расскажу, что значат слова «рантайм поиска», как у нас устроена жизнь стажёра, чему вы можете научиться и что сделать за время стажировки.

Яндекс.Дзен — это сервис персональных рекомендаций, который должен предлагать интересные пользователю статьи, видео и прочий контент.

Важнее всего для сервиса — развивать и поддерживать платформу, которая соединяет аудитории с авторами — от любителей до крупных блогеров и СМИ. Чтобы быть привлекательной платформой для хороших авторов, Дзен должен уметь находить релевантную аудиторию для каналов, пишущих на любые темы, в том числе на самые узкие.

Я расскажу про автороцентричное ранжирование, которое подбирает для авторов наиболее релевантных пользователей. Также поговорим о том, чем такой подход отличается от подбора релевантных айтемов, более популярного в рекомендательных системах.

Помимо этого, я буду рад ответить на вопросы о нашем сервисе и о том, что ждёт у нас стажёров.

16:45 – 17:10 Анна Вероника Дорогуш, Константин Лахман
«Искусственный интеллект, машинное обучение, умные колонки и всё такое» 
В управлении машинного интеллекта и исследований мы решаем массу задач, соответствующих нашему названию. Можем работать над ключевыми технологиями для основных AI-приложений (компьютерным зрением, распознаванием и синтезом речи, машинным переводом и диалогами), фундаментальными алгоритмами и исследованиями (от CatBoost до статей в ведущих конференциях), над продуктами (Переводчиком, Алисой и устройствами с ней). В этом докладе мы расскажем про несколько сложных проектов, которые мы обычно поручаем стажёрам.
Расскажу, чем занимаются аналитики в Яндексе — как команда антифрода борется со злонамеренными действиями пользователей в поиске, рекламе и других наших сервисах. Покажу примеры задач, для решения которых надо уметь ориентироваться в предмете, знать машинное обучение и иметь навыки работы с большими данными. Поговорим про инструменты, которые упрощают и автоматизируют работу аналитика. В завершении рассмотрим задачи, которыми занимаются аналитики в других командах Яндекса.
Поиск Яндекса — не просто сайт в интернете. Это огромный и сложный сервис с высокими требованиями к скорости и качеству. В нашей службе мы делаем фронтендную часть Поиска для десятков миллионов пользователей. Я расскажу, какие задачи решают стажёры в команде и как за три месяца получить бесценный опыт промышленной веб-разработки.
Роман Нефёдов

«Как мы поддерживаем высокий темп и качество разработки в Яндексе»

В Яндексе работает более четырёх тысяч разработчиков, которые каждый день создают тысячи коммитов и пулл-реквестов. При этом, основная часть кода находится в общем репозитории. Я расскажу, как мы поддерживаем огромную кодовую базу, как обеспечиваем высокую производительность большого числа разработчиков, а также о роли, которую могут сыграть стажёры.

Вячеслав Нечепуренко

«Анализ данных в Яндексе: подходы, инструменты, значение»

Мы считаем аналитику одной из составляющих успеха проектов и целых компаний. При наличии качественных данных и хороших инструментов она помогает понимать текущее состояние дел и строить прогнозы на будущее. Я расскажу о наших наработках в этой сфере и о том, как с их помощью из сырых данных получаются ключевые показатели кампании.

19:05 – 19:30 Константин Заикин
«Когда мобильный браузер — это Rocket Science» 
Я расскажу о звёздной команде Яндекс.Браузера для Android — самого большого мобильного проекта Яндекса, в котором вы сможете попробовать себя во всех сферах мобильной разработки и узнать, насколько всё серьёзно (шутка). Мы умело включаем новых разработчиков в работу, учим писать хороший код быстро и на собственных примерах показываем, как устроена промышленная мобильная разработка.

Если вам интересна какая-то из тем, но вы не смогли присутствовать лично, ничего
страшного — посмотрите  запись выступлений.

Команда стажировок в прямом эфире ответила на вопросы о программе.