📕 Ускоряем разработку ПО, ностальгируем по Winamp и открываем порталы в темы Поиска. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers

🚕 Куда сходить

🔴 28 марта — Я.Субботник по JVM-языкам. Ивент уже сегодня! Подключайтесь к трансляции на сайте, ютубе или в VK Видео

🔴 16 апреля — about:cloud — infrastructure в Москве и онлайн. Приглашаем на ежегодный митап для разработчиков, инженеров и архитекторов. Заглянем под капот наших продуктов, разберём технические кейсы, обсудим ошибки и честно поговорим про инфраструктуру

🔴 16 апреля — Cloud Security Day в Москве и онлайн. Это ежегодная конференция Yandex Cloud о защите информации, веб‑приложений, инфраструктуры и учётных данных пользователей в любых средах. Мы разберём современные кибератаки, покажем, как им противостоять, и поделимся практическими кейсами

🌎 Что случилось

🔴 Yandex AI Studio Boost: гранты для тех, кто планирует внедрить нейросети в свой продукт. Компании смогут получить до 1 млн рублей на разработку AI-приложений и агентов. Главное условие — вы создаёте цифровой продукт для внешнего рынка

🔴 Yandex B2B Tech развернула Stackland для ускоренной разработки ПО. Это платформа для быстрого запуска и масштабирования ИТ-приложений, в том числе на базе AI. С помощью неё можно снизить затраты на разработку цифровых продуктов в 1,5 раза

🔴 «Моя волна» стала доступна офлайн. Система персональных рекомендаций в Яндекс Музыке теперь работает локально. Она будет воспроизводить музыку и формировать рекомендации, даже если у вас сейчас нет доступа в интернет: в самолёте, лифте или на природе

📖 Что почитать

🔴 Избыточность WAL в Postgres. Рассказываем, какие причины привели к этому инциденту и что мы с ним сделали. А также делимся кейсом, как понимание работы WAL поможет вам спроектировать ваши сервисы с учётом специфики подсистемы

🔴 Как YDB спас Восьмое марта. С точки зрения бэкенда заказ уникальных букетов — нетривиальная инженерная задача синхронизации складских запасов. Объясняем, как мы её решали с помощью PostgreSQL и YDB

🔴 Приключения красного фургончика. Рассказываем, как мы сделали игру весом в 5 Мб и внедрили её в приложение Яндекс Маркета, а также какие этапы прошла наша идея и как выглядит готовый продукт

🔴 Пет-проекты наших подписчиков: Wampy. Анонимный разработчик опенсорса создал аддон, который позволяет поставить культовый стиль Winamp 2 на современные модели плееров Sony Walkman. Внутри есть кассетные скринсейверы, гибкая настройка звука и даже запись FM-радио

🔴 Как мы делали темы в Яндекс Поиске. Наши разработчики создавали их практически с нуля. Для этого команда научилась пользоваться новым типом данных, построила DWH и единые дашборды

📺 Что посмотреть

🔴 Новый выпуск подкаста «Доверительный интервал». Во втором эпизоде лиды аналитики Саша, Ксюша и Дима обсудили, как устроена аналитическая культура в компаниях, от чего зависит её зрелость и почему даже в соседних командах одного бигтеха процессы могут существенно различаться. Смотрите на ютубе и в VK Видео или слушайте в Яндекс Музыке

🔴 Доклады AI Dev Day 2026. Собрали выступления с митапа, на котором обсудили, как в бигтехах внедряют АІ в разработку. А также продемонстрировали мультиагентные системы, внутренние продукты и рабочие инструменты. Смотрите на ютубе и в VK Видео

⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

👀 Как мы обучаем трансформерные модели

Во многих сервисах есть RecSys, которая учится на действиях пользователя. Когда вы послушали песню и поставили лайк — AI порекомендует вам следующий трек по вашим предпочтениям. Кажется, что всё просто, но есть подводные камни.

Для RecSys раньше использовали BERT-подобные системы, которые неудобны в обучении: у каждого вопроса о прошлом пользователя — например, «С какой вероятностью он выбрал бы этот трек день назад?» — модель приходилось прогонять заново для каждого момента.

Сейчас мы используем ARGUS, который решает это на этапе обучения: модель прогоняется один раз, но сразу на все вопросы о прошлом пользователя. Это ускоряет обучение и помогает обучать модели чаще и в большем количестве, а значит, позволяет использовать модели большего размера и проводить намного больше экспериментов с архитектурой.

➕ Подробнее о том, как устроена RecSys сейчас и как работает авторегрессивное обучение, рассказал Даня Бурлаков, руководитель группы рекомендательных продуктов.

⏩️ Смотрите полный выпуск на ютубе или в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

📕 Находим борщевик по спутниковым снимкам, следим за показателями артериального давления и изучаем самые необычные атаки на приложения. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers

🚕 Куда сходить

🔴 11 апреля — Welcome Times для аналитиков в Москве. В гости приглашает команда R&D Яндекса, чтобы поделиться своими знаниями и найти новых коллег. Ждём дата-сайентистов, продуктовых и дата-аналитиков с опытом на Python и LLM/VLM

🔴 25 апреля — Я.Субботник по Go в Санкт-Петербурге и онлайн. Это митап для разработчиков и энтузиастов языка. В уютной атмосфере обсудим всё, что волнует сообщество: от свежих релизов и инструментов до архитектурных решений и производительности сервисов

🌎 Что случилось

🔴 Открыли приём заявок в ШАД. Подать их можно до 3 мая включительно. Для разработчиков с опытом от трёх лет предусмотрен альтернативный трек с четырьмя направлениями. А 11 апреля в 13:00 пройдёт день открытых дверей в Москве и онлайн

🔴 Разработали AI-сервис, который находит заросли борщевика по спутнику. Рассказываем, как мы автоматизировали процесс с помощью CatBoost, и разбираем технический пайплайн: от нормализации GeoTIFF‑файлов до извлечения признаков (индекс CIVE)

📖 Что почитать

🔴 Новые способы хранения тайлов в Картах. Рассказываем, как один сервер выдерживает 80 тыс. RPS, и делимся опытом того, как мы отказались от сложного рендеринга на бэкенде, упростили инфраструктуру, а заодно перестали бояться пиковой нагрузки

🔴 Итоги встречи ISO C++ в Кройдоне. В этот раз всё внимание было сосредоточено на C++26... и теперь он готов! В нём будут: reflection, контракты, SIMD, линейная алгебра, hardening, Hazard Pointer и RCU и не только

🔴 Пет-проекты наших подписчиков: «Здоровье». Рассказываем о приложении, которое помогает людям с сердечно-сосудистыми заболеваниями контролировать показатели свёртываемости крови и давления

🔴 Лучшие техники атак на веб-приложения в 2025 году. Обзор самых интересных номинаций из рейтинга Top 10 web hacking techniques, который составляют в сообществе исследователей инфобеза по инициативе компании PortSwigger

📺 Что посмотреть

🔴 Выступления на Saturday ML Party 2026. Делимся записями докладов с нашего митапа для ML-инженеров, на котором мы обсудили практические кейсы в работе с генеративными моделями. Смотрите на ютубе и в VK Видео

🔴 Доклады с Dream → Teamlead. Собрали для вас выступления с главной конференции Яндекса для руководителей в IT. Посмотреть их можно на ютубе и в VK Видео

⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🔎 CTF-приключение для разработчиков

Что, если бы город стал огромной IDE, а каждая улица — строкой кода, которую нужно отладить? 👀

Во время очередного сканирования сети мы наткнулись на архивный FTP-сервер. Внутри — код масштабного проекта и дневник неизвестного разработчика. Релиз был почти готов, но в последний момент система вошла в бесконечную рекурсию: тесты падают, пул-реквесты конфликтуют, а финальный merge так и не происходит.

⚡️ Приглашаем вас на командную офлайн-игру «Рекурсия по городу»

Это CTF-приключение, которое пройдёт прямо на улицах Москвы. Вы исследуете вечерний город, поймаете флаги, разберёте архитектуру проекта и постепенно почините реальность. В игре доступно более 30 локаций, но какой маршрут выбрать и по какой стратегии двигаться — решать только вам.

Сервисы Яндекса станут частью механики. А в ряде заданий вам помогут сотрудники Яндекса: problem solving и решение интересных задач — их командный спорт.

Если всё сделать правильно — релиз наконец состоится.

Когда и где:

📆 23 мая с 17:00 до 01:00
📍 Москва, «Красная Роза»

Как принять участие:

1️⃣ Соберите команду из 2–5 человек. Если не знаете, кого позвать, просто зарегистрируйтесь — мы сформируем команду на старте

2️⃣ Заполните форму регистрации

3️⃣ Дождитесь подтверждения участия. Мы вернёмся с ответом не позднее 15 мая

⏩️ Присоединиться к приключению

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🤖 Как управлять флотом из тысяч автономных роботов

Привет, это Дмитрий Ивахненко, старший разработчик сервисов удалённого управления из команды Автономного транспорта Яндекса. Сегодня я хочу рассказать, как работает система управления нашим флотом. Речь про единую инфраструктуру для тысяч устройств: роботов-доставщиков, роботакси и беспилотных грузовиков. Все они ездят в реальных городских условиях среди непредсказуемых пешеходов и водителей.

Иногда робот не может справиться с ситуацией на дороге сам. Поэтому мы реализовали сразу два режима управления конкретным юнитом.

🅰️ Во-первых, мы можем напрямую передавать команды

В случае с роботом-доставщиком всё как в компьютерной игре: нажал стрелку, юнит поехал. Интуитивно, понятно и быстро. Но с машинами или грузовиками такая история уже не работает: нужно учитывать наличие прицепа, массу и инерцию движения. При этом стрелочки чувствительны к задержкам связи. Например, если несколько пакетов потеряется по дороге, то картинка начнёт тормозить, действия рассинхронизируются с реальностью, и после нескольких => => машина может оказаться в кювете.

🅰️ Во-вторых, мы можем задавать траекторию

Оператор рисует в интерфейсе зелёную линию, по которой должен проехать юнит. Дальше её обрабатывают ML-модель и алгоритмы, а после она идёт в финальный контур безопасности. Он проверяет, что мы не нарушаем ПДД, не ведём к коллизиям и вообще предлагаем безопасный путь. И если маршрут дошёл до юнита, машина ещё раз проверит, что мы не заставляем её сделать что-то странное. Например, что грузовик действительно сможет корректно объехать препятствие, а не уткнётся в дорожный знак.

🅰️ Команды и траектории нужно как-то передать на устройство

Мы стремимся минимизировать потери данных. Конечно, нельзя полностью от этого защититься: грузовик может оказаться далеко от базовой станции, а роботакси часто ездит по городу, где сигнал нестабилен. Роботы-доставщики маленькие и могут прятаться от вышек за киоском или машиной. При этом мы не можем буферизировать команды: если очередь переполнится, то при восстановлении связи может начаться конфликт с новыми инструкциями из других источников. А кроме всего прочего, сигнал может потеряться на юните: автоматика на устройстве получит поручение и не успеет никак ответить.

➕ Поэтому мы придерживаемся золотого правила: единственный источник правды о выполнении команд — это сам робот. Только он сам знает, что уже сделал, а что нет. Аудит мы делаем асинхронно: команды, которые проходят через наши прокси, отправляются в Kafka, а уже оттуда асинхронно записываются в PostgreSQL. Так можно разбирать инциденты и смотреть историю, не влияя на скорость доставки команд.

⏩️ Больше интересного читайте в статье на Хабре. Там я показываю, как роботы видят окружающее пространство, какими способами мы оптимизируем видеостриминг и какую архитектуру мы в итоге построили.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers