Архив рубрики ‘ml’

Обзор изменений в новой версии Yttri

Что изменилось с 0.85.0-beta.2

Как C-level команда за три дня собрала мультиагентного AI-аналитика и выиграла хакатон

В июне в Красной Поляне прошёл пятый South HUB, ежегодный кэмп для C-level в ІТ, который собрал более 500 CTO, CEO, CIO и CPO крупнейших российских компаний. В этом году добавили новый формат – хакатон AI South Hack, оператором которого выступила GIGASCHOOL. Участниками стали руководители, которые в своих компаниях принимают решения о внедрении AI и […]

Как MAGNIT TECH превращает ритейл в технологическую платформу: роботы, собственное ПО и ML-решения

MAGNIT TECH – это технологическое ядро крупнейшей розничной сети страны. Более 5 000 инженеров, аналитиков и продуктовых команд разрабатывают, поддерживают и масштабируют свыше 260 ИТ-продуктов и проектов, а также 800 информационных систем – от алгоритмов прогнозирования спроса в 33 000 магазинах до касс самообслуживания с собственным ПО.  Мы ИТ-компания, создающая собственные продукты с высоким уровнем […]

Performance Review — прозрачная методика роста в компании или фикция?

Привет! Меня зовут Алина Бабенко, я тимлид команды Auction Efficiency в Авито. Под моим руководством 12 DS, и мы отвечаем за то, чтобы в поиске и рекомендациях Авито корректно учитывались разные целевые действия продавцов — клики, сделки, звонки. Этой зимой я, как менеджер, провела четвёртый цикл перформанс ревью и решила рассказать, как устроен этот процесс. Статья будет интересна DS и ML‑инженерам, а также DS‑менеджерам […]

Как приоритизировать проекты в AI‑командах: наши ошибки и выстраданный фреймворк

Привет! Я Сеня, в лидирую AI‑команду в Точка Банке, которая работает с продажами и маркетингом. Наши модели и сервисы решают, какой менеджер должен ответить клиенту, кому дать промокод, кому показать ремаркетинг, что сказать клиенту на его возражение. Моя команда появилась, когда ChatGPT ещё не существовала, а в моде был катбуст… По сути, в самом начале мы наняли несколько джуна и сказали: «придумайте, чем заняться, и попробуйте заработать денег». Заказчиков мы […]

AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей

В декабре я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос от прототипа до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Хабр для этого хорошее место. Если коротко: строим и обучаем собственную модель GROM, развиваем GraphRAG, Creative Lab, vibe-coding, работаем над оркестрацией 100+ моделей […]

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения.

Как мы в CodeScoring модель для поиска секретов готовили

TLDR; За счёт новой модели удалось улучшить качество распознавания истинных секретов с 0.70 до 0.90 PR AUC.

5 ошибок при разработке продукта с LLM под капотом – разбор реальных болей живого проекта

Привет, Хабр! Примерно год назад наша команда загорелась идеей создать продукт, который позволил бы «поговорить с кодом». Мы, как и многие, находились под впечатлением от возможностей LLM. Казалось, что ещё немного – и нейросеть возьмёт на себя всю рутину по анализу легаси, аудиту систем и онбордингу новых разработчиков.

7 дней на AI-продукт: как мы автоматизировали подготовку к международным экзаменам

Представьте, что у вас всего неделя, чтобы сделать AI-продукт, который превращает рутинные учебные планы для международных экзаменов в персональные траектории для каждого ученика. При этом ваш бэкграунд больше в образовании и аналитике, чем в технической разработке. Звучит фантастически? Сейчас, когда интенсив закончился, мне и самому так кажется.

123