Последние посты
RWB Тех
22 сент., 16:35
1️⃣ Как изменился TTM после раннего погружения в кодДаниил Тимонин, технический руководитель команды Resale, рассказал, как команда перенесла изучение кода на более ранний этап — до финализации ТЗ, макетов и оценки.2️⃣ Как мы сделали RAG, который почти не галлюцинируетНа Inside AI Meetup RWB коллеги из МТС — техлид, Артём Каледин и ML-инженер команды Customer Value Management B2B Александр Швайко — разобрали архитектуру RAG — системы, которая ищет ответы во внутренней базе знаний и подсказывает менеджерам, как готовиться к встречам с клиентами. Поделились, почему решение чаще всего ломается не на генерации ответа, а на поиске информации.3️⃣ Как разделить фронтенд на модули и связать их между собой: на примере маркетплейсаИван Некипелов, технический руководитель команды
RWB Тех
20 сент., 17:19
Разыгрываем билет на Podlodka Android Crew Новый сезон конференции посвящен AI в Android-проектах. Эксперты разберут, как встроить AI в Android-разработку: собрать харнес для агента, который пишет приложение и проверяет результат, настроить rules, lint, статическийRWB Тех
18 сент., 08:40
переслано из @rwb_delaet_ml
Теперь AI помогает собирать образы из ассортимента WildberriesВ карточке товара появилась функция «Идеи образов» — алгоритм подбирает до 10 сочетаний одежды, обуви и аксессуаров вокруг выбранной вещи. И помогает быстро решить: что купить и с чем это носить.⚙️ Алгоритм анализирует визуальные признаки товара: силуэт, длину и посадку, цвет, фактуру, сезонность, стиль и назначение. Затем перебирает миллиарды возможных комбинаций с другими товарами из ассортимента маркетплейса — одеждой, обувью и аксессуарами — и отбирает несколько лучших, которые образуют гармоничный, цельный сочетающийся образ. Модель регулярно обновляет рекомендации по мере появления новых товаров и старается не повторять одни и те же сочетания.На старте функция работает более чем для 1 млн популярных товаров в категориях одежды, обуви и аксессуаров. Доступна в мобильном приложении
RWB Тех
17 сент., 13:02
RWB Infra x Security Meetup — рассказываем, что ждёт участников 3 октябряЗнакомим вас с программой митапа ⬇️Трек Infra:⏹️«Тюнинг Gitlab CE как реакция на быстрый рост нагрузки» | Кирилл Мельников, DevOps-инженер, и Андрей Шмельков, руководитель направления DevTools, RWB⏹️«Путь баланса и компромиссов в DCIM» | Александр Васильев, Project Manager, и Дмитрий Сидоров, Tech Lead, RWB⏹️«Единая инфраструктура доверия: PKI на базе Vault» | Станислав Габенов, DevOps-инженер, RWB⏹️«Kubernetes vs Bare Metal: что может пойти не так» | Олег Семенов, руководитель направления Kubernetes, RWBТрек Security:⏹️«DevSecOps: от сканирования в пайплайне к платформе — и обратно» | Александр
RWB Тех
17 сент., 07:42изменён
Разыгрываем билет на Podlodka Android CrewНовый сезон конференции посвящен AI в Android-проектах. Эксперты разберут, как встроить AI в Android-разработку: собрать харнес для агента, который пишет приложение и проверяет результат, настроить rules, lint, статический анализ и CI, использовать AI для работы с UI и тестами через Figma MCP и IDE-инструменты.А мы разыгрываем один билет на весь Android-сезон. Победитель получит доступ к онлайн-сессиям, Telegram-сообществу и записям всех докладов.Чтобы участвовать: — подпишитесь на RWB Тех; — нажмите кнопку «Участвовать» под этим постом.Заявки принимаем до 19:00 мск 20 сентября. После этого случайным образом выберем победителя. Удачи!Участвуя в розыгрыше, вы соглашаетесь с правилами конкурса.
RWB Тех
16 сент., 16:40изменён
Локальные модели для iOS-разработки на Apple SiliconЭтим летом вышло поколение открытых моделей, которые по агентскому кодингу сопоставимы с передовыми облачными моделями начала года — и работают прямо на Mac.Иван Опарин, старший программный инженер, рассказал, какие модели реально запускаются на вашем железе, как встроить их в рабочий процесс и когда локальная модель окупается.➡️ Смотрите доклад на YouTubeКстати, в этом году RWB — генеральный партнёр осеннего сезона Podlodka iOS Crew, Podlodka Android Crew и Podlodka AI Crew. Уже завтра разыграем среди подписчиков билет на android-неделю — stay tuned!
RWB Тех
16 сент., 09:01
⭐️ Что делать, если до релиза три дня, а протестировать нужно вдвое больше, чем успевает команда?Олег Попов, руководитель отдела обеспечения качества, рассказывает: — Как расставлять приоритеты по формуле «Влияние × Вероятность»; — Какой набор проверок оставить, если сроки предельно сжаты; — Что обязательно фиксировать после сокращённого тестирования; — Почему любое изменение требований имеет свою цену.
RWB Тех
13 сент., 09:00
С днём дня, коллеги!
RWB Тех
10 сент., 11:01
💡Запустили корпоративного ИИ-помощника для продуктовых и QA-команд.Игорь Чирков — о том, зачем он нужен и как встроен в рабочие процессы.
RWB Тех
9 сент., 10:55
Петабайты данных, AI и вайб-кодингВ новом выпуске подкаста Tech Talks говорим о данных в масштабах RWB: как хранить петабайты информации, когда старые данные перестают быть полезными и как выбирать технологии для работы с ними.Вместе с Павлом Раваевым, CDO RWB, обсудили Data- и AI-платформы компании, использование LLM и вайб-кодинг. А ещё поспорили о том, можно ли доверять код нейросетям, что ждёт джунов на рынке и почему командам придётся формализовывать, что для них значит «хороший код».⏹️YouTube ⏹️VK
RWB Тех pinned a photo
3 сент., 11:27
RWB Тех
3 сент., 11:27
⭐️⭐️ Планы на 3 октября — прийти на RWB Infra x Security MeetupМы направим прожекторы на инфраструктуру и информационную безопасность — туда, где за привычными решениями скрываются сложные инженерные задачи, компромиссы и неочевидные риски.Будем разбирать реальные кейсы, искать узкие места, обсуждать и показывать решения, которые помогают инфраструктуре и безопасности выдерживать рост.Когда: суббота, 3 октября, старт в 13:00 Где: Москва + онлайнВ программе 8 докладов, разделенных по двум тематическим трекам ⬇️1️⃣ Трек Infra:• Тюнинг Gitlab CE как реакция на быстрый рост нагрузки • Путь баланса и компромиссов в DCIM • Единая инфраструктура доверия: PKI на базе Vault • Kubernetes vs Bare Metal: что может пойти не так
RWB Тех
2 сент., 12:00
Как поместить 1000+ моделей в один ансамбль?Отвечает Лев Нечаев, руководитель команды «Автоматическая модерация методами ИИ» в RWB. Лев рассказал, как команда успешно применяет детекторы на основе векторного поиска в модерации контента на маркетплейсе.В статье: • почему традиционные классификаторы и few-shot перестают работать при росте числа брендов;• как мы собрали и очистили датасет, избежав перекоса по категориям;• как выбрали YOLO для детекции и эмбеддеры CLIP/ArcFace для векторного представления;• как организовали высокопроизводительный инференс (Triton + TensorRT) и перешли с PGVector на Faiss;• как гибко настраиваем пороги срабатывания под разные сценарии;• и где ещё применяем эту архитектуру — от детекции лиц до каскадных решений и автоматической разметки.➡️ Подробнее — в канале RWB делает ML
RWB Тех
1 сент., 15:20
RWB Тех
1 сент., 11:14
Как оценивать сложность задач технических писателей и понимать реальную загрузку командыРассказала Евгения Красильникова, технический писатель в команде разработки документации и методик обучения ПО. Чтобы выработать единый подход к оценке задач, команда выделила два ключевых параметра — объем изменений и уровень исследования — и на их основе собрала матрицу сложности.Затем с помощью ИИ превратила её в простой калькулятор, который помогает определить сложность задачи и предварительную оценку в часах.Подробнее — на Хабре
RWB Тех
26 авг., 16:07
Что делать, если классический A/B-тест не работает из-за конфаундеров и сетевых эффектов?Рассказал Платон Попов, дата-аналитик в команде A/B-платформы RWB, на примере кейса оценки эффекта таргетированной рекламы в ПВЗ. Сначала использовали Propensity Score Matching (PSM), но метод не прошёл валидацию: доля ложноположительных результатов оказалась выше допустимого уровня.➡️ Тогда перешли к Double Machine Learning (DML) — и получили более устойчивую оценку.Читать статью на Хабре
RWB Тех
25 авг., 11:00
🟣Дайджест полезного🟣Через неделю осень — подводим итоги насыщенных месяцев работы. Мы много кодили, улучшали продукты и процессы, а ещё выступали на профессиональных мероприятиях и организовывали собственные, участвовали в хакатонах и проводили стажировки.Делимся полезными ссылками, а ещё больше летних событий — в каналах tech-команд Ecom.tech, MAGNIT TECH, Lamoda Tech, Data Fusion (ВТБ) и Купер.тех.1️⃣ BerryLM-XL вошла в топ-3 русскоязычного бенчмарка MERAДообученная командой RWB модель BerryLM-XL заняла 3-е место в общем лидерборде MERA с интегральной оценкой 0,835. Для сравнения, результат Human Benchmark на тех же задачах составляет 0,852. В топ-5 также вошла BerryLM-v2, занявшая 5-е место с оценкой 0,810.2️⃣ Saint HighLoad++ 2026Два дня
RWB Тех
21 авг., 08:55
переслано из @rwb_delaet_ml
Как мы внедрили AIOps для контроля GPU-утилизации и повысили её на 60 процентовВ RWB команда ML-платформы построила поверх мониторинга отдельный слой для управления такими кейсами на базе open source KeepHQ. Через систему прошло около 400 тысяч событий, а дедупликация составила ~99%.В новой статье на Хабре рассказываем, как устроили жизненный цикл алерта — от поиска владельца и сохранения контекста до автоматической проверки исправления и эскалации. И показываем, какие части Keep пришлось доработать и почему AI оказался далеко не главным элементом решения ⚙️Результат: +62% к средней месячной утилизации GPU на одном из кластеров@rwb_delaet_ml
RWB Тех
19 авг., 14:18
Запустили собственный сервис для сокращения ссылок WB LinkМожно сокращать длинные ссылки и мгновенно генерировать QR-коды. Без регистрации и СМС — пользуйтесь сами и отправляйте коллегам :)
RWB Тех
18 авг., 09:08
переслано из @rwb_delaet_ml
Учим небольшую LLM с нуля: гибридное внимание, XSA, доменные бленды и загадки роста онлайн-бенчмарковКоманда обучения и инференса RWB обучила текстовую версию Qwen3.5-2B с нуля — без pretrained-весов. В статье разбираем весь путь: от сборки доменных датасетов и Megatron-LM до online-оценки и экспериментов с архитектурой 👆Хайлайты: ⏹️ обучили модель сначала на 1, затем на 11 трлн токенов ⏹️ протестировали XSA и получили −0,009 val loss и +1,6 п. п. на MMLU ⏹️ разобрались, почему MMLU в разных форматах показывает совершенно разную динамику ⏹️ проверили, как меняется качество при разных доменных блендах ⏹️ нашли слабое место модели — математику и reasoningА ещё рассказали, как устроен наш
