Конференция завершена.

Ждем вас

на AiConf

в следующий раз!

Панельная дискуссия «AI в производственном процессе»

Прочее

Code Review
Совместная работа, система контроля версий, организация веток
Методологии и процессы разработки ПО; Сроки и приоритеты
Большие проекты/команды
Оценка сложности проекта
Управление / другое
Управление командой
Управление разработкой
Управление проектами
Трансформационные изменения
Аудит

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Главная ценность панели — разнообразие компетенций и ролей участников. Это позволит покрутить хайповую проблематику LLM-автоматизации под разными проекциями бизнеса/техники и показать zoom in/out, что хайп здесь уже трансформируется в реальную пользу для компаний и их сотрудников.

Целевая аудитория

PM, PO, CTO, CPO, team lead и т.п.

Тезисы

Сo-pilot в разработке — тренд последних лет. Однако этот трек не единственный в ландшафте AI-оптимизации внутренних процессов в бигтехе.

Вместе c коллегами из Яндекса, VK, Т-Банк, Truffle и Авито обсудим:
1. как в целом можно замерять эффективность производственного процесса — овервью и типичные трудности;
2. как вовлечь разработчиков в использование новых инструментов, какие механики использовать для масштабирования внутри компании;
3. как можно использовать AI в разных ролях: поддержки, дизайна, аналитики, солюшн-архитектуры, тестирования;
4. когда это становится cost-effective.

Поищем общие и конфликтующие позиции, послушаем success-stories из первых рук.

Привет-привет!

Я Арюткин Артём - СРО платформы для разработчиков в Авито, то есть занимаюсь developer expirience, а в прошлом
руковожу продуктовым и проектным офисом платформы для девелоперов в Яндексе в райдтех и е-ком.

А до того, я 8+ лет я помогал сделать Сбербанк онлайн надежнее.
Началось все с того, что нужно было написать маленькое ТЗ на внедрение Circuit breaker, а дальше все как в тумане:
рост с 7 млн.пользователей до 79 млн., уникальные вопросы (посмотрим, как вы отнесетесь, если вам не хватает денег на карте, чтобы оплатить покупку, а сервис пополнения недоступен. Это вам не сломавшиеся фоточки), проектирование отказоустойчивой архитектуры, масштабирование всего и вся.
И вот, я уже Head of PMO, за спиной распил того самого монолита СБОЛа, который столько лет пилил, 500+ микро сервисов и 180 тыс.входов клиентов в минуту.

И тут бы сказать себе - все офигенно, наконец-то можно расслабиться, но так дела не делаются.

Поэтому я стал директором по технологическому развитию в департаменте данных и рекомендательных систем. Ага, это те самые, которые вам рекомендуют купить чехол, когда вы купили iPhone или присылают смс с предложением по кредитной карте или рекомендуют вам фильмец на вечер.

А еще у нас в обойме MDM система на 107+ млн.клиентов, кросс продуктовый кэш для всего банка - это когда у тебя никто не ходит в процессинг и другие АБС на прямую, а ходит к тебе: 70 + тыс.запросов в секунду.

А что там делал я?
1. Отвеча за техническую повестку: переход на новый тех.стек (отказ от Oracle, OSE и т.п.)
2. Повышение эффективности разработки: новые практики, расшивание узких мест и т.п.
3. AI-фикация производства: использование AI на всех этапах производственного конвейера.

Head of ML, Mail.

Закончил МФТИ, ранее занимался машинными обучением и продуктовой разработкой в компаниях Samsung и Parallels и Voximplant. Сейчас возглавляет NLP направление в AI-центре Т-Банка.

Вице-президент по технологиям и разработке.

Руководит разработкой юнита рекомендаций и ML-платформы в Авито. Юнит рекомендаций отвечает за стабильность и качество рекомендаций в любых уголках Авито, в том числе на Главной странице. ML-платформа выстраивает MLOps-процессы в компании.

Видео