Рубрика «Блог компании Яндекс»

Приглашаем на about:cloud — первое мероприятие про облачные технологии от команды Яндекс.Облака - 1

Встреча about:сloud — первое крупное мероприятие для широкой аудитории от команды Яндекс.Облака. Если вы интересуетесь облачными технологиями, администрируете системы и сети или разрабатываете ПО, то приходите к нам в гости! Вы сможете пообщаться с техническими руководителями всех сервисов облака, многие из которых подготовили доклады о том, как они создают платформу, и о планах на ближайшее будущее.
Читать полностью »

Раньше для вызова такси приходилось звонить на разные номера диспетчерских служб и ждать подачу машины полчаса или даже больше. Теперь сервисы такси хорошо автоматизированы, а среднее время подачи автомобиля Яндекс.Такси в Москве около 3-4 минут. Но стоит пойти дождю или закончиться массовому мероприятию, и мы вновь можем столкнуться с дефицитом свободных машин.

Меня зовут Скогорев Антон, я руковожу группой разработки эффективности платформы в Яндекс.Такси. Сегодня я расскажу читателям Хабра, как мы научились прогнозировать высокий спрос и дополнительно привлекать водителей, чтобы пользователи могли найти свободную машину в любое время. Вы узнаете, как формируется коэффициент, влияющий на стоимость заказа. Там всё далеко не так просто, как может показаться на первый взгляд.

Динамическое ценообразование, или Как Яндекс.Такси прогнозирует высокий спрос - 1
Читать полностью »

Несколько недель назад в офисе Яндекса прошло специальное мероприятие сообщества CocoaHeads — более масштабное, чем традиционные митапы. Разработчик Антон Сергеев выступил на этой встрече и рассказал о модели микроинтеракций, которой обычно пользуются UX-дизайнеры, а также о том, как применить заложенные в ней идеи на практике. Больше всего внимания Антон уделил анимации.

— Для меня очень важно, что именно мне выпала честь встречать гостей. Я вижу здесь тех, с кем я знаком очень давно, тех, с кем знаком совсем недавно, и тех, с кем еще не знаком. Добро пожаловать на CocoaHeads.Читать полностью »

Поддержка огромной кодовой базы с одновременным обеспечением высокой производительности большого числа разработчиков — это серьезный вызов. В течение последних 5 лет в Яндексе идет разработка особой системы непрерывной интеграции. В данной статье мы расскажем про масштаб кодовой базы Яндекса, про перенос разработки в единый репозиторий с trunk-based подходом к разработке, про то, какие задачи должна решать система непрерывной интеграции для эффективной работы в таких условиях.

Continuous integration в Яндексе - 1

Много лет назад в Яндексе никаких особенных правил в разработке сервисов не было: каждый отдел мог использовать любые языки, любые технологии, любые системы деплоя. И как показала практика, такая свобода не всегда помогала двигаться вперед быстрее. В то время для решения одних и тех же задач часто существовало несколько собственных или open-source разработок. С ростом компании такая экосистема работала всё хуже. При этом мы хотели остаться одним большим Яндексом, а не разделиться на множество независимых компаний, потому что это дает массу преимуществ: много людей делают одни похожие задачи, результаты их труда можно использовать повторно. Начиная от разнообразных структур данных, типа распределённых хеш-таблиц и lock-free очередей, и заканчивая множеством разного специализированного кода, который мы написали за 20 лет.

Читать полностью »

В 2018 году мы провели три конкурса Яндекс.Блиц — по машинному обучению, мобильной разработке и фронтенду. Третий конкурс состоялся совсем недавно — поздравляем победителей! Мы тем временем хотим вернуться ко второму из них, где предлагались задачи на стыке алгоритмов и написания софта для Android/iOS. Кандидатам на позицию мобильного разработчика в Яндексе пригодится опыт решения таких задач. Почитайте подробные разборы некоторых из них.

Мобильный Яндекс.Блиц: разбираем задачи - 1

Задача «Газоснабжение»

Ввод Вывод Ограничение времени Ограничение памяти
стандартный ввод или input.txt стандартный вывод или output.txt 15 секунд 15 мегабайт

Ника разрабатывает приложение для топ-менеджеров одной крупной газовой компании, которое поможет им планировать добычу.Читать полностью »

В крупных сервисах решить какую-нибудь задачу с помощью машинного обучения — означает выполнить только часть работы. Встраивать ML-модели не так уж просто, а налаживать вокруг них CI/CD-процессы еще сложнее. На конференции Яндекса «Data & Science: программа по заявкам» руководитель направления data science в компании YouDo Адам Елдаров рассказал о том, как управлять жизненным циклом моделей, настраивать процессы дообучения и переобучения, разрабатывать масштабируемые микросервисы, и о многом другом.

— Начнем с вводных. Есть data scientist, он в Jupyter Notebook пишет какой-то код, делает фиче-инжениринг, кросс-валидацию, тренирует модельки. Скор растет.Читать полностью »

Почему некоторыми API удобнее пользоваться, чем другими? Что мы как фронтендеры можем сделать на своей стороне, чтобы работать с API приемлемого качества? Сегодня я расскажу читателям Хабра как о технических вариантах, так и об организационных мерах, которые помогут фронтендерам и бэкендерам найти общий язык и наладить эффективную работу.

Бэкенд для фронтенда, или Как в Яндекс.Маркете создают API без костылей - 1

Этой осенью Яндекс.Маркету исполняется 18 лет. Все это время развивается партнерский интерфейс Маркета. Если кратко, то это админка, с помощью которой магазины могут загружать каталоги, работать с ассортиментом, следить за статистикой, отвечать на отзывы и т.д. Специфика проекта такова, что приходится очень много взаимодействовать с различными бэкендами. При этом данные не всегда можно получить в одном месте, из одного конкретного бэкенда.

Читать полностью »

Меня зовут Андрей Поляков, я руководитель группы документирования API и SDK в Яндексе. Сегодня я хотел бы поделиться с вами докладом, который я и моя коллега, старший разработчик документации Юлия Пивоварова, прочитали несколько недель назад на шестом Гипербатоне.

Светлана Каюшина, руководитель отдела документирования и локализации:
— Объемы программного кода в мире в последние годы сильно выросли, продолжают расти, и это влияет на работу технических писателей, которым приходит все больше задач на разработку программной документации и документирования кода. Мы не могли обойти стороной эту тему, посвятили ей целую секцию. Это три взаимосвязанных доклада, посвященных унификации разработки программной документации. Я приглашаю наших специалистов по документированию программных интерфейсов и библиотек Андрея Полякова и Юлию Пивоварову. Передаю им слово.Читать полностью »

В работе часто встречаются долгие и однообразные задачи, для решения которых нужно много людей. Например, расшифровать несколько сотен аудиозаписей, разметить тысячи изображений или отфильтровать комментарии, число которых постоянно растет. Для этих целей можно содержать десятки штатных сотрудников. Но всех их нужно найти, отобрать, мотивировать, контролировать, обеспечить развитие и карьерный рост. А если объем работы сократится, их придется переобучать или увольнять.

Во многих случаях, особенно если не требуется специального обучения, такую работу могут взять на себя исполнители Толоки, краудсорсинговой платформы Яндекса. Эта система легко масштабируется: если заданий от одного заказчика станет меньше, толокеры пойдут к другому, если число задач увеличится, будут только рады.

Под катом – примеры того, как Толока помогает Яндексу и другим компаниям развивать свои продукты. Все заголовки кликабельны – ссылки ведут на записи докладов.

Как краудсорсинговая платформа Яндекса помогает обучать беспилотники и оценивать качество сервисов - 1

Читать полностью »

В сентябре прошёл шестой Гипербатон — конференция Яндекса обо всём, что связано с технической документацией. Мы опубликуем несколько лекций с Гипербатона, которые, на наш взгляд, могут быть наиболее интересны читателям Хабра.

Светлана Каюшина, руководитель отдела документирования и локализации:

— Кажется, в мире уже не осталось людей, которые переводят вручную. Сегодня мы хотим поговорить об инструментах и подходах, которые помогают компаниям организовывать эффективный процесс локализации, а переводчикам облегчают решение их повседневных задач. Сегодня мы поговорим о машинном переводе, об оценке эффективности машинных движков и о системах автоматизированного перевода для переводчиков.

Начнем с доклада наших коллег. Приглашаю Ирину Рыбникову и Анастасию Пономарёву — они расскажут об опыте Яндекса по внедрению машинного перевода в наши процессы локализации.Читать полностью »