Данило Топчій

Андреас Флодстром переїхав в Україну зі Швеції у 2012 і в рамках своєї дипломної роботи у шведському університеті почав IT-компанію Beetroot разом зі своїм партнером.
Сьогодні в Beetroot працює більш ніж 600 людей, і компанія обслуговує близько 220 активних клієнтів з 25 країн. Beetroot Academy – IT-школа яка навчає понад 3000 студентів щороку.
Андреас розповів про те, як будувалась компанія: з перших клієнтів, простих сайтів на вордпресі та офісу з матрацами на підлозі, в якому вони і жили, до сотень клієнтів та офісів по всій країні. Розказав про культуру в компанії та те, як працює плоска організація. Про основну технічну експертизу, наймання та ринок розробників сьогодні.
Сайти компанії:
www.beetroot.co
www.beetroot.se

Таймлайн:

00:00 Intro

01:11 Про компанію

02:17 Цифри компанії

03:22 Переїзд Андреаса в Україну, початок компанії

06:53 Перший офіс

11:22 Про жигулі та запорожець

13:04 Основна технічна експертиза Beetroot

15:27 Що таке dedicated teams

16:48 Який проєкт

18:38 Про ринок розробників

30:40 Як зацікавлюють розробників

35:53 Зарплати розробникам та оплата клієнтів

37:42 Дія сіті

43:42 Обов'язки в CEO Beetroot

46:30 Академії та офіси у регіональних містах

50:40 Хто працевлаштовує випускників академії

52:32 Що в дефіциті: замовники чи спеціалісти

54:03 Як Андреас вивчав мову

55:15 Як розвиваєшся

Let's enhance – це український стартап, який покращує якість зображень за допомогою штучного інтелекту.

CTO Влад Пранскевичус розповів як покращення зображень працює зсередини. Як продукт виріс від однієї моделі до комплексного пайплайну. Як влаштована технологія всередині компанії, як ML інженери взаємодіють з розробкою, які Devops/MLops практики впроваджені, який процес навчання моделей, і за якими методологіями працюють команди.

Поговорили про конкуренцію з Photoshop, "гонку озброєнь" у технології, про відокремлення B2C від B2B напряму і про те, чи є у розробників частка в компанії.

Таймлайн:

00:00 - Intro

00:23 Чим займається Let's Enhance?

01:41 – Чому вирішили зробити ребрендинг?

03:29 - Чим займався до стартапу?

04:55 – Як давно почав займатися ML?

06:02 - Ти хороший програміст?

07:21 Що найскладніше при переході від кар'єри програміста до створення свого стартапу?

11:05 - Скільки людей займалося розробкою на початку

11:49 Синдром самозванця

13:08 - Що таке перший продукт

14:27 - Навчання алгоритму покращення картинок

17:50 - На пальцях як працює покращення зображень

18:34 - Які метрики покращення зображень

20:41 - Яка пропорція ML рішень до евристичних?

22:32 - Нейронки на майнерських ресурсах

26:00 – Інфраструктура проекту

27:26 - Які навантаження витримуєте

28:39 - DevOps/MLOps

31:51 - Свій DataCenter або Cloud рішення

32:51 - Цикл донавчання моделей

35:17 - ML команда

39:19 - Кількість B2B, B2C клієнтів

39:44 – Звідки AI-research команда бере знання?

40:15 - Патенти на ML рішення

40:32 - State of the art покращення зображень

42:08 - Чи буде енхансмент частиною кожного графічного редактора

43:41 - Конкуренція із Photoshop

44:49 Конкуренти Let's Enhance

45:05 - Пропозиції продати компанію

46:34 – Чим відрізняється алгоритм Photoshop від вашого?

47:53 - Ринок ML інженерів

48:44 – Український ринок IT

53:39 - Технологічний стек

56:15 - Процес роботи бекенду

59:25 - Окрема інфраструктура під великих клієнтів

01:00:32 - Python, Celery, C++

01:02:55 Що зберігається в БД

1:04:55 - Чи розробники займаються завданнями девопс

01:06:17 - Чому розробників потрібно більше, ніж MLщиків

01:07:58 - Як ML взаємодіють із розробниками

01:10:03 - Тести

01:12:20 Як інженери впливають на продукт

01:13:12 - Чи є опціони у розробників

01:13:51 - Чим займаєшся як CTO?

01:14:59 - У кого технічна експертиза у ML

01:15:50 - Пишеш зараз код?

01:17:19 - Що читаєш, слухаєш

01:18:36 - ТОП-3 українських стартапів

01:20:16 - Чи можна тестувати у продажу

Wantent – український стартап, який аналізує реакції людей за виразом обличчя за допомогою AI та на основі цього оцінює ефективність відео-контенту.

CTO компанії Артем Мельниченко розповів як це працює, за якими параметрами оцінюється залученість та "ефективність" контенту, скільки алгоритмів аналізують вираз обличчя тих, хто спостерігається, і який технологічний стак.

Поговорили з Артемом про те, яка команда працює над продуктом, як МЛ інженери взаємодіють із психологами (в рамках розвитку продукту), як навчаються моделі та як можна підвищити точність за допомогою нейрофізіологічних даних.

Сайт компанії

Олексій Сидоров розповів про роботу AI Researcher в Facebook, як туди потрапив і чому звільнився, про участь в акселераторі Entrepreneur First, про свій стартап і його алгоритми, також обговорили життя в Сінгапурі.

Поговорили про те, як Олексій почав самостійно займатися ML на магістратурі, про переїзд в США і роботу дослідником в Facebook, про синдром самозванця, вигоряння і стелю в кар'єрі.

Зараз Олексій працює над AI-first стартапом suggestr.co - додатком для магазинів Shopify, який за допомогою рекомендацій товарів допомагає продавцям збільшувати обсяги продажів. Поговорили про перехід від роботи дослідника до створення стартапу, про те, що важливіше продукт або вміння продавати, і про цифри проекту на сьогодні.

Канал Льоші

Канал подкасту в tg