Потестим в проде

Про важливе в технологіях та розробці.

– Github зарелізили co-pilot. Як працює і що з ним не так

https://github.blog/2022-06-21-github-copilot-is-generally-available-to-all-developers/

– Stack overflow велике опитування розробників

https://survey.stackoverflow.co/2022/

– Microsoft дослідження та перші уроки кібервійни росії проти України

https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2022/06/22/defending-ukraine-early-lessons-from-the-cyber-war/

– Twitter випустили notes для довгих текстів

https://twitter.com/twitterwrite/status/1539640956915290112 

Що нового в технологіях та розробці.

– Firefox запустили “Тотальний захист кукіс” по дефолту для всіх юзерів

https://blog.mozilla.org/en/products/firefox/firefox-rolls-out-total-cookie-protection-by-default-to-all-users-worldwide/

– Adobe випускає тулкіт для детекції оригінальності зображень та боротьби з місінформацією

https://techcrunch.com/2022/06/13/adobe-misinformation-cai-c2pa-open-source/

– MacPaw розширення для Chrome, щоб відстежувати куди йдуть ваші дані

https://telegraf.design/news/antyshpygunska-programa-vid-macpaw-vidteper-dostupna-dlya-google-chrome/

– Сумуєм та проводжаєм на пенсію Internet Explorer та Ipod

https://docs.microsoft.com/en-us/lifecycle/announcements/internet-explorer-11-end-of-support

– Coinbase звільнили приблизно 1100 співробітників через кризу та потенційну “крипто-зиму”

https://www.coindesk.com/business/2022/06/14/coinbase-will-layoff-around-1100-employees/

– Як впали акції tech компаній

– Andrew Ng розширив курс по Machine Learning до спеціалізації, що додано

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

– Amazon запускає доставку дронами

https://www.cnet.com/tech/computing/amazon-set-to-launch-drone-delivery-in-california/ 

– Маска звинувачують в “піраміді” через Dogecoin

https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-06-16/musk-tesla-spacex-are-sued-for-alleged-dogecoin-pyramid-scheme 

– Apple на WWDC випустили нові чіпи М2

https://www.apple.com/newsroom/2022/06/apple-unveils-all-new-macbook-air-supercharged-by-the-new-m2-chip/

https://www.anandtech.com/show/17431/apple-announces-m2-soc-apple-silicon-updated-for-2022 

– Telegram випустить платну преміум версію з додатковим функціоналом

https://t.me/durov/185 

https://xiaomiui.net/telegram-premium-features-are-leaked-29132/

– Роль Starlink’ів у війни проти росії

https://www.politico.eu/article/elon-musk-ukraine-starlink/

– Розслідування Reuters про відмивання >2млрд $ на криптобіржі Binance

https://www.reuters.com/investigates/special-report/fintech-crypto-binance-dirtymoney/

– Браузер екстеншн для маскування вашої гео-локації

https://github.com/z0ccc/Vytal

– Arduino підняли 32B$ в раунді B та будуть будувати low-code платформу для IOT

https://blog.arduino.cc/2022/06/07/ready-to-transform-the-enterprise-world-we-are/ 

– Ілон Маск та youtube premium

https://twitter.com/elonmusk/status/1534196611978383361

Що важливого трапилось в розробці та технологіях за останній тиждень?

– Google опублікував першу когорту українських стартапів, яку він обрав для фінансування

https://blog.google/around-the-globe/google-europe/spotlight-google-for-startups-ukraine-support/ 

– В Spotify забули оновити SSL-сертифікати і сервіс не працював 8 годин

https://www.theverge.com/2022/5/31/23148682/spotify-podcast-outage-ssl-joe-rogan-ringer-megaphone

– Мапи Leaflet https://github.com/Leaflet/Leaflet 

Мапа з обʼєктами з вікіпедії

https://wikishootme.toolforge.org/

Мапа злочинів рф

https://ukraine.bellingcat.com/ 

– Мозіла запустили новий машинний переклад який працює локально на вашій машині

https://blog.mozilla.org/en/mozilla/local-translation-add-on-project-bergamot 

– Персоналізований фід в гітхабі

https://github.blog/2022-03-22-improving-your-github-feed/ 

– Tesla хоче скоротити 10% працівників

https://techcrunch.com/2022/06/03/elon-musk-orders-hiring-freeze-warns-of-job-cuts-in-latest-leaked-email/

– Coinbase зупиняє найми та відкликає офери

https://www.cnbc.com/2022/06/02/coinbase-hiring-pause-for-foreseeable-future-and-will-rescind-offers.html 

– Apple прибрали флаги з перемикача мови

https://news.ycombinator.com/item?id=31518749

Бандера лейаут: https://github.com/muromec/bandera-layout 

– Upwork блокує акаунти на росії та біларусі

https://www.epravda.com.ua/news/2022/06/2/687731/ 

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

Поспілкувалися з CTO і кофаундером Uklon Віталієм Дятленко про те як розробляється проєкт, про кодову базу, архітектуру і як часто співробітники технічних команд таксують.

Віталій розповів про те які бувають пікові навантаження, як в цьому допомагають дощі і що таке індекс Монатика. Про команди розробки, розподіл замовлень і знаходження маршрутів.

Таймлайн:

00:00 - Intro

00:36 - На чому добирався

01:10 - Чи Таксує CTO компанії

06:13 - Чим займався до Uklon

09:16 - Перша версія продукту

15:10 - Роль IT-шників в розвитку Uklon

15:53 - Досвід роботи до Uklon

17:56 - Обов'язки CTO

21:03 - Коли останній раз писав код в продакшн

23:34 - Кількість інженерів

30:40 - Локальні конкуренти в маленьких містах

31:48 - Операція Напалм

33:50 - Структура команд розробки

43:48 - З чого складається продукт

48:12 - Кодова база і чи доводилося переписувати

50:45 - Devops хто відповідає за працездатність

53:06 - Які навантаження витримує сервіс

55:06 - Індекс Монатика

56:28 - Підготовка додатку до сезонних заходів

58:55 - Як додаток спілкується з бекендом

1:02:03 - Алгоритм розподілу замовлень

1:05:03 - Розрахунок маршрутів

1:12:17 - Ціноутворення

1:15:20 - AI фичи в продукті

1:22:39 - HR-бренд і чи легко наймати в Uklon

1:26:25 - Стан ринку кандидатів, зарплати

1:29:29 - Чи можна тестувати на проді