🔥 Разгоняемся вместе с CodeRun Summer Challenge С 1 по 17 июля на платформе CodeRun проходит Summer Challenge: здесь вас ждут 15 задач на 11 языках программирования, лидерборды для каждого из них и классные призы. А участники, которые войдут в топ-200, смогут скипнуть контест — первый из этапов отбора на стажировку в Яндексе. 🏎️ Более быстрый и эффективный код даёт больше баллов 📆 Стартовать можно в любой день периода 📦 Новый пак из 5 задач появляется каждые 5 дней 💫 Задачи достаточно сложные, чтобы прокачивать навыки даже мидлов 📎 Принять участие Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Developers
ЯнЯндекс для разработчиков
КатегорияOtherЯзыкRUДобавлен06 июл. 2026 г.КачествоПроверен
Подписчики4K
Сред. просмотры2.5K
ERR61.7%
Цена-- RUB
Цена / подписчик--
Цена / просмотр--
Метрики обновлены: 06 июл. 2026 г.
Последние посты
📕 Как мы сэкономили учёным 500 часов рутинного труда в месяц, что такое observability для AI-агентов и как защитить нейросеть до того, как её взломают. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers 🌎 Что случилось 🔴 Запустили карьерные консультации для разработчиков . На них поможем с резюме или профилем LinkedIn и расскажем, что можно улучшить (а главное — зачем) 📖 Что почитать 🔴 Семь раз подумай, один раз пошардируй . Рассказываем, как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемоста, как устроен путь запроса к нашим БД и какие архитектурные решения помогают держать нагрузку в 650 000 RPS 🔴 Когда кодом управляет контекст, а не логика: что такое observability для AI-агентов . Объясняем, какие особенности и метрики есть у AI-наблюдаемости, что такое evaluations и почему трейсы сменяют привычные логи 🔴 Компьютерное зрение против рутины: ускоряем эксперименты по анализу поведения лабораторных мышей . Рассказываем, как мы сэкономили учёным 500 часов монотонной ручной работы в месяц вместе с DeepLabCut, ML-эвристиками и OpenCV 📺 Что посмотреть 🔴 Как мы делали Yandex Monium — нашу систему мониторинга, которая выдерживает 3 миллиарда семплов в секунду. В подкасте Владимир Гордийчук, CTO Yandex Monium, расскажет, почему мы решили разработать платформу и какие архитектурные подходы позволяют справляться с такой нагрузкой. Слушайте подкаст на ютубе или на сайте linkmeup 🔴 Как аналитику сменить бизнес-домен. В новом выпуске «Доверительного интервала» разобрались, как правильно упаковать свой прошлый опыт для незнакомого рынка и с какими сложностями можно столкнуться в первые месяцы работы в новой области. Смотрите на ютубе и в VK Видео или слушайте в Яндекс Музыке Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Developers
🤖 Как узнать, когда агент сломался Привет! Меня зовут Даниэль Халиулин, я технический менеджер в Yandex Infrastructure. Сейчас AI-агенты развиваются и интегрируются в сервисы с огромной скоростью. Но если не контролировать их работу, последствия могут быть неприятными. Представьте ситуацию: очень важный AI-агент сломался прямо в проде. Как понять, почему случился инцидент? На какие данные смотреть и где их хранить? 👳♂️ В карточках я разобрал, какие особенности есть у observability AI-агентов, что такое evaluations и какие инструменты можно использовать для мониторинга. ⏩️ А полном выступлении на infra.conf’26 я рассказал обо всём подробнее. Смотрите доклад на сайте или на ютубе . Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Developers
🐁 Компьютерное зрение против рутины: ускоряем анализ поведения лабораторных мышей ДНК мыши и человека совпадают на 97,5% — у нас около 30 000 общих генов. По этой причине большая часть биомедицинских исследований в мире проводится на лабораторных грызунах. Мыши помогают находить лекарства от рака, исследовать болезнь Альцгеймера и проводить самые разные эксперименты. 🦠 Одно из таких исследований сейчас ведут учёные Института цитологии и генетики СО РАН в новосибирском Академгородке. Их цель — понять связь между хроническим стрессом, иммунитетом и патологической агрессией путём наблюдения за мышами. Но есть важный нюанс: чтобы оценить результаты экспериментов, нужно отсмотреть сотни часов видеозаписей поведения животных. Ручная обработка таких данных — долгий и кропотливый труд. На разметку 10 минут видео у научного сотрудника уходит около часа напряжённой работы: нужно сидеть с секундомером, ставить видео на паузу и фиксировать каждое действие мыши в таблицу. ✨ Команды Центра технологий для общества Yandex Cloud и Yandex Crowd Solutions решили помочь с автоматизацией этого процесса. В результате им удалось сэкономить учёным более 500 часов рутинной работы и освободить это время для настоящей науки. 👳♂️ Читайте в карточках, как ребята справились с этой задачей ⏩️ А больше технических подробностей об экспериментах учёных и обучении нашей модели рассказали на Хабре . Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Developers