VK Team
Пишем код, тюним рекомендации, чистим вёрстку, делаем ВКонтакте, ОК, Дзен, Почту, VK Play и ещё более 200 проектов. • Технологии • Дропы вакансий • Бэкстейджи проектов • Мемы и общение Вступить в клуб: vk.cc/vacancy Реестр РКН: vk.cc/cIuwAn #PHEXV
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel VK Team
Channel VK Team (@vkjobs) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 25 908 subscribers, ranking 375 in the Marketing & PR category and 25 081 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 25 908 subscribers.
According to the latest data from 23 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 167 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Verified (Officially confirmed by Telegram)
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.61% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 008 views. Within the first day, a publication typically gains 934 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 28.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as архитектура, тайм, хабре, discovery, backend.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Пишем код, тюним рекомендации, чистим вёрстку, делаем ВКонтакте, ОК, Дзен, Почту, VK Play и ещё более 200 проектов.
• Технологии
• Дропы вакансий
• Бэкстейджи проектов
• Мемы и общение
Вступить в клуб: vk.cc/vacancy
Реестр РКН: vk.cc/cIuwAn
#PHEXV”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 24 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Marketing & PR category.
👉 Backend VK Hub In-process базы данных: libSQL, DuckDB и LanceDB In-process базы работают внутри процесса приложения и позволяют читать локальные данные без сетевых задержек: libSQL подходит для обработки транзакций, DuckDB — для аналитики, LanceDB — для векторного поиска. В карточках разбираем архитектуру, результаты бенчмарков и ограничения каждого решения. Алгоритмы вытеснения кеша: как выбрать, какие данные оставить Кеш не может хранить всё, поэтому приходится выбирать, какие данные важнее прямо сейчас. Разработчик Сергей Лебедев разбирает основные алгоритмы вытеснения и объясняет, как они помогают находить баланс между долей попаданий в кеш и расходом памяти. JDK 27: компактные заголовки объектов и экономия памяти В JDK 27 компактные заголовки объектов включены по умолчанию. Они могут сократить объём живых данных в куче на 10–20% — эффект зависит от нагрузки. В статье разбираем, как работает механизм, какие у него ограничения и что стоит учитывать перед использованием на проде.
👉 Frontend VK Hub Архитектурные векторы: мейнстрим Серверные шаблоны, jQuery, SPA, SSG, SSR, islands и Server Components — веб-разработка не движется к единственной универсальной архитектуре. Разбираем, как развивались основные подходы, какие задачи они решают и почему новые решения не всегда вытесняют старые. Архитектурные векторы: альтернативы Не все веб-приложения должны строиться вокруг SPA на JavaScript или TypeScript с клиентским состоянием и JSON API. Продолжаем разбор архитектур и рассматриваем альтернативные подходы, которые предлагают по-другому организовать фронтенд. text-box-trim: как избавиться от лишних отступов вокруг текста Почему при одинаковых отступах сверху и снизу заголовок всё равно выглядит смещённым? Дело в особенностях текстовых метрик и half-leading. В статье разбираем, как свойства CSS text-box-trim и text-box-edge помогают точнее управлять вертикальными отступами, какие значения использовать и на какую поддержку браузеров рассчитывать.
👉 Mobile VK Hub Android 17: изменения, которые могут незаметно сломать работу приложения После повышения targetSdk до 37 некоторые привычные сценарии могут перестать работать без ошибок компиляции и предупреждений в логах. Разбираем 6 изменений Android 17, которые затрагивают рефлексию, работу с SMS и другие механизмы, и рассказываем, как проверить их влияние на приложение. kotlinx-coroutines-test: 6 инструментов для стабильных тестов корутин В карточках разбираем возможности kotlinx-coroutines-test: виртуальное время, runTest, разные диспетчеры, backgroundScope и подмену Dispatchers.Main. iOS 27: что изменилось в поведении @State При сборке в Xcode 27 экземпляры классов, которые инициализируются прямо в объявлении свойства @State, создаются лениво и не пересоздаются при каждом обновлении родительского View. Разбираем, как это влияет на инициализацию моделей, какие ограничения сохраняются и что проверить при переходе на новый SDK.
👉 AI VK Hub Hamiltonian Spectral Recommender: динамическая модель интересов пользователя Как предсказывать развитие интересов пользователя в рекомендательных системах? Исследователи предложили модель Hamiltonian Spectral Recommender. Исследователь AI VK Александр Тараканов разбирает устройство модели и результаты экспериментов. Lean: как устроена машинная проверка математических доказательств В статье разбираем, как работает Lean, почему машинная проверка важна и чем проверенное формальное доказательство отличается от признанного научным сообществом решения задачи. Как работают товарные рекомендации в ленте ВКонтакте Для товарных публикаций, или шопсов, команда AI VK разработала отдельную рекомендательную систему Рассказываем, как работают эти рекомендации.
