Как сделать из TypeScript строгого, но справедливого товарища, который защитит тебя от неприятных ошибок и придаст больше уверенности в коде? Алексей Веселовский veselovskiyai рассмотрел несколько особенностей конфигурации TS, которые закрывают глаза на непростительные вольности. В докладе рассказывается о тех вещах, которых лучше избегать, и о тех, с которыми нужно быть предельно осторожным. Вы узнаете о замечательной библиотеке io-ts — она позволяет без труда обнаружить и даже пресечь попадание в код данных, которые могут вызвать ошибки в идеально написанных местах.

— Всем привет, меня зовут Лёша, я разработчик фронтенда. Начнем. Я немножко расскажу о себе и о проекте, в котором работаю. Флоу — это изучение английского от Яндекс.Практикума. Релиз состоялся в апреле этого года. Фронт был написан сразу на TypeScript, до этого никакого кода не было.

Что-то всегда идет не по плану. Приходится отвечать на вопросы, «Что сломалось?», «Почему тормозит?» и «Почему мы не увидели этого раньше?». На примере простого приложения Даниил Галиев zefirior из Яндекс.Путешествий показал, как отвечать на эти вопросы и какие инструменты в этом помогут. Настроим логирование, прикрутим трассировку, разложим ошибки, и все это в удобном интерфейсе.

— Давайте начинать. Я расскажу об удобном логировании и инфраструктуре вокруг логирования, которую можно развернуть, чтобы вам с вашим приложением и его жизненным циклом было удобно жить.

Когда нужно сделать мобильное приложение, вариант по умолчанию — это нативная разработка. Другие способы по-прежнему не всегда принимаются в расчет. Но альтернативы, в том числе сравнительно новые, правда существуют. О них в своем докладе рассказал Геннадий Евстратов, руководитель одной из команд в Яндекс Go. Вы узнаете, почему Flutter — наиболее перспективная кроссплатформенная технология, погрузитесь в детали безопасности, узнаете об основных архитектурах, о разнице между BLoC и React и о тестировании Flutter-приложений.

— Всем привет, меня зовут Гена, я руковожу iOS-разработкой партнерских продуктов Яндекс.Такси. Расскажу, почему мы выбрали для своего продукта flutter, через что мы проходили перед тем, как сделали этот выбор, и что из этого получилось. Доклад будет достаточно вводный. Поехали.

Прежде чем строить антифрод, надо понять, каким на сервисе бывает фрод — какие методы злоумышленники выбирают, чтобы получить выгоду и навредить пользователям. Алексей Савостин поделился опытом Яндекс.Маркета в исследовании способов фрода, рассказал о целях (порой изощрённых), которые преследуют фродеры, и о данных, по которым можно определять подозрительную активность.

— Всем привет, меня зовут Алексей Савостин. Я занимаюсь направлением антифрода в Яндекс.Маркете и сегодня расскажу, как мы строили антифрод для маркетплейса «Беру», который с октября стал частью Маркета.

Первая версия сервиса Яндекс.Драйв была запущена за два месяца после начала разработки, а затем практики пришлось постепенно менять. Руководитель мобильной разработки Драйва Кирилл Кожухар обсудил все шаги при создании и проработке дизайна, поделился своим видением того, как приложение должно эволюционировать, и проанализировал, как менялся UI.

— Всем привет, меня зовут Кирилл, я занимаюсь iOS-версией Яндекс.Драйва. Мы решили подготовить не совсем технический доклад, обсудить то, как развивается проект на самых ранних этапах, когда только все начинается, закладывается. Это так называемый этап MVP.

Доклад будет состоять из двух частей. В первой части поговорим о том, каких процессов мы придерживались на старте, какие у этих процессов были плюсы и минусы. Вторая часть — о том, как эти процессы повлияли на UI, который мы разработали в самой первой версии, какие у этого UI нашлись минусы и как мы их устраняли.

Все эксперты по сетям знакомы с принципом end-to-end, когда специфичные для конкретной задачи фичи реализовываются на конечных нодах, а промежуточные ноды должны только передавать данные, не взаимодействуя с ними. Но есть случаи, когда полезны вычисления внутри сети — с использованием устройств сети, занятых передачей трафика. Один из примеров таких задач — распределенный ML. В докладе Дмитрий Афанасьев дал краткое введение в особенности вычислений для распределенного ML, паттерны обмена данными и коллективные операции. Вторая половина доклада — о том, как редукция увеличивает производительность при обучении, и о некоторых реализациях.

— Меня зовут Дмитрий Афанасьев, я сетевой архитектор Яндекса. И я сегодня расскажу про достаточно экзотические — по крайней мере пока — технологии. Но думаю, что они будут становиться менее экзотическими, и шансы с ними встретиться возрастают.

Что влияет на скорость работы программ на C++ и как её добиться при высоком уровне кода? Ведущий разработчик библиотеки CatBoost Евгений Петров ответил на эти вопросы на примерах и иллюстрациях из опыта работы над CatBoost для x86_64.


— Всем привет. Я занимаюсь оптимизацией для CPU библиотеки машинного обучения CatBoost. Основная часть нашей библиотеки написана на C++. Сегодня расскажу, какими простыми способами мы добиваемся скорости.

Это конспект лекции Татьяны Денисовой tdenisova — бэкенд-разработчика в Яндекс.Учебнике. Вы узнаете, какие бывают базы данных, какие их особенности важно помнить, как в работе с данными учитывать характеристики системы и планы масштабирования, в какую из тем нужно углубиться для решения конкретной задачи. А также как при возникновении багов определить, является ли работа с БД источником проблемы (и если да, то в какую сторону копать).



— О чем именно мы будем говорить? Не о примитивных селектах и джойнах — о них, я думаю, большинство из вас уже знает.

Классический CDN — anycast, GeoDNS, веб-сервер с кешем — отлично работает с простыми файлами и небольшим количеством пользователей. Но если возникает необходимость раздавать потоковое видео, всё становится намного интереснее. Вместо одного короткого запроса появляется сессия, которая длится десятки минут. Без правильной балансировки пользователей и контента уже не прожить: кеша на всё не хватает, а когда Россия играет против Испании, это хотят смотреть сразу все. Руководитель разработки платформы видеостриминга Андрей Василенков рассказал, благодаря чему наш CDN позволяет обслуживать сотни тысяч пользовательских сессий одновременно и переживать отключения серверов и дата-центров. А в качестве бонуса показал на примере, как современная поп-культура мешает обучению.


— Всем привет! Расскажу, какие вопросы приходится решать, когда вам нужно подготовить ваш сервис к нагрузкам в несколько сотен гигабит, а то и терабит в секунду. Впервые мы с такой проблемой столкнулись в 2018 году, когда готовились к трансляциям чемпионата мира по футболу.

Перед вами доклад Марии Зеленовой zelma — разработчика в Едадиле. За час Маша рассказала, в чём состоит тестирование программ, какие тесты бывают, зачем их писать. На простых примерах можно узнать про библиотеки для тестирования Python-кода (unittest, pytest, mock), принципы их работы и отличия между ними.


— Добрый вечер, меня зовут Маша, я работаю в отделе подготовки анализа данных Едадила, и сегодня у нас с вами лекция про тестирование.

Cтандартные библиотеки распознавания речи и озвучки текста в iOS дают массу возможностей. Из доклада VolkovRoman вы узнаете, как за счёт минимального количества кода научить ваше приложение проговаривать текст и кастомизировать озвучку. Рома рассмотрел API распознавания речи, его ограничения и особенности, lifecycle запроса на распознавание и методы работы в офлайн-режиме. Вас ждут примеры UX, обход существующих багов и особенности работы с аудиосессией.


— Всем привет, меня зовут Роман Волков. Сегодня мы поговорим о том, как научить ваше мобильное приложение общаться с вашими пользователями.

Сегодня любой желающий может воспользоваться методами квантового программирования, написать простой код на Python и запустить его на реальном квантовом вычислителе. Ришат Ибрагимов rishat_ibrahimov разобрал основы квантовых вычислений на примерах с кодом, показал, как запускать программы на локальном симуляторе и удаленном квантовом компьютере.


— Всем привет, меня зовут Ришат. Я почти три года работаю над качеством поиска Яндекса. Но поговорить сегодня хочу не о работе, а о том, чем я занимаюсь в свободное время. Занимаюсь я квантовой информатикой, а на самом деле — самыми разными моделями вычислений, в том числе квантовыми.

Антифрод — сервис по поиску и нивелированию случаев эксплуатации других, общедоступных сервисов Яндекса. Три года назад мы начали проектировать платформу, позволяющую быстро и легко развернуть антифрод где угодно в компании. Сложность задачи в том, что многим сервисам нужны максимально строгие гарантии по скорости, надежности и качеству; часть из них оперирует очень большими объемами данных. Команде антифрода, в свою очередь, важна гибкость системы, простота поддержки и выразительность факторов, на которых будет строиться машинное обучение.


Руководитель антифрода Андрей Попов Nox_andry выступил с докладом о том, как мы смогли выполнить все эти противоречивые требования. Центральная тема доклада — модель вычисления сложных факторов на потоке данных и обеспечение отказоустойчивости системы. Также Андрей кратко описал следующую, еще более быструю итерацию антифрода, которую мы сейчас разрабатываем.

Команда антифрода, по сути, решает задачу бинарной классификации. Поэтому доклад может быть интересен не только специалистам по борьбе с фродом, но и тем, кто делает разнообразные системы, в которых нужны быстрые, надежные и гибкие факторы на больших объемах данных.

Релизные процессы в разных командах Яндекса (да и в любых больших IT-компаниях) устроены похожим образом, но отличаются во многих деталях. У мобильных разработчиков своя специфика: на их релизы влияет порядок выкладки в App Store и Google Play. Android-разработчик Дмитрий Поляков DmPolyakov рассказал о процессах вокруг себя — как его команда отправляет по расписанию релизный поезд, как запускать внеплановые релизы, добавлять вагончики в уже уехавший релиз и что делать, чтобы не сойти с рельс.


— Всем привет, я Дмитрий Поляков, Android-разработчик мобильного приложения Беру.

Хорошая спецификация к API помогает клиентам его использовать. Несколько месяцев назад на большом Pytup разработчик Яндекса Александр Брязгин bryazginnn выступил с докладом о том, что собой представляет спецификация REST API на примере OpenAPI + Swagger и зачем нужна такая связка. Из конспекта можно узнать, как мы прикручивали автоматическую генерацию спецификации в уже готовом сервисе, какие библиотеки нам пригодились и какой есть тулинг вокруг спецификации OpenAPI.


— Всем привет, меня зовут Александр. Я хотел бы поговорить с вами про спецификации.

Недавно мы провели двухчасовой стрим «пайки в домашних условиях»: разработчик аппаратной части Яндекс.Станции Геннадий «Крэйл» Круглов продемонстрировал, как он паяет в домашней лаборатории. Гена показал устройства в лаборатории и сам процесс пайки, а в перерывах ответил на десятки вопросов от зрителей. Вот запись стрима:


Гена разрабатывает электронику с 2002 года. За это время он поучаствовал более чем в двухстах железных проектах и начал преподавать в МГТУ им. Баумана. Сейчас он читает там два курса: «Цифровая обработка сигналов» и «Микропроцессоры и цифровые устройства». В Яндексе Гена с 2015-го.

CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data) — техника A/Б-экспериментов, которую стали применять в продакшене сравнительно недавно. Она позволяет увеличить чувствительность метрик за счёт использования данных, полученных ранее. Чем больше чувствительность, тем более слабые изменения можно замечать и учитывать в эксперименте. Первой компанией, внедрившей CUPED, была Microsoft. Теперь этой техникой пользуются многие международные фирмы. В своём докладе Валерий Бабушкин venheads объяснил, в чём заключается смысл CUPED и каких результатов можно достичь, а перед этим разобрал метод стратификации, который также улучшает чувствительность.


— Меня зовут Валерий Бабушкин, я директор по моделированию и анализу данных в X5 Retail Group и советник в Яндекс.Маркете. В свободное время преподаю в Высшей школе экономики и частенько летаю в Казахстан, преподаю в Нацбанке Казахстана.

Люди пользуются кнопкой возврата на предыдущую страницу в браузере очень часто — возможно, чаще, чем вы думаете. А если так, то зачем сразу выбрасывать страницу из памяти браузера, а спустя секунду тратить время и трафик на её повторное открытие? Чтобы пользователь мог быстро вернуться назад, была придумана технология BFCache, о которой важно помнить при разработке интерфейсов. Виктор Хомяков victor-homyakov разобрался в «кэшировании туда и обратно» и составил таблицу совместимости BFCache с разными API.


— Здравствуйте, меня зовут Виктор. Я работаю в составе довольно большой команды, которая занимается страницей поиска.

Картинки и видео — это «чёрные ящики», внутри которых лежит много интересного и непонятного. Но можно заглянуть внутрь некоторых форматов, всё там поменять и посмотреть, что из этого получится.

Полина Гуртовая из компании «Злые марсиане» выступила на нашей конференции «Я  Фронтенд» в феврале. При помощи эксперимента Полина разобралась, как превращать простые картинки в «эффективные изображения» с метриками. Инструменты, которые могут делать это за нас, Полина рассмотрела ближе к концу доклада. Получился большой экскурс во внутренности и принципы работы разных форматов: от PNG и JPEG до AV1 и экзотики.


— Всем привет. Меня зовут Полина, я фронт в компании «Злые марсиане».