Yandex for Developers
Відкрити в Telegram
Канал Яндекса о технологиях и людях, которые их создают. События: https://events.yandex.ru/ Каналы Яндекса по стекам разработки: https://t.me/addlist/Hrq31w2p1vUyOGZi ________________________________________________ Номер заявления в РКН: 4962241172
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Yandex for Developers
Канал Yandex for Developers (@yandex4developers) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 28 506 підписників, посідаючи 4 557 місце в категорії Технології та додатки та 22 551 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 506 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -14, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Верифікований (Офіційно підтверджено Telegram)
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.69%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.99% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 617 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 424 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 11.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як yandex, опенсорс, llm, браузер, infrastructure.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Канал Яндекса о технологиях и людях, которые их создают.
События: https://events.yandex.ru/
Каналы Яндекса по стекам разработки: https://t.me/addlist/Hrq31w2p1vUyOGZi
________________________________________________
Номер заявления в РКН: 4962241...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
28 506
Підписники
+324 години
-177 днів
-1430 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+105
в 1 каналах
серпень '26
+177
в 4 каналах
Get PRO
липень '26
+265
в 6 каналах
Get PRO
червень '26
+176
в 3 каналах
Get PRO
травень '26
+334
в 4 каналах
Get PRO
квітень '26
+260
в 3 каналах
Get PRO
березень '26
+396
в 2 каналах
Get PRO
лютий '26
+378
в 2 каналах
Get PRO
січень '26
+409
в 11 каналах
Get PRO
грудень '25
+254
в 2 каналах
Get PRO
листопад '25
+387
в 3 каналах
Get PRO
жовтень '25
+487
в 5 каналах
Get PRO
вересень '25
+492
в 10 каналах
Get PRO
серпень '25
+389
в 5 каналах
Get PRO
липень '25
+154
в 2 каналах
Get PRO
червень '25
+12 834
в 13 каналах
Get PRO
травень '25
+368
в 8 каналах
Get PRO
квітень '25
+339
в 8 каналах
Get PRO
березень '25
+28 550
в 22 каналах
Get PRO
лютий '25
+1 689
в 4 каналах
Get PRO
січень '25
+206
в 1 каналах
Get PRO
грудень '24
+358
в 4 каналах
Get PRO
листопад '24
+370
в 5 каналах
Get PRO
жовтень '24
+369
в 5 каналах
Get PRO
вересень '24
+12 037
в 10 каналах
Get PRO
серпень '24
+674
в 6 каналах
Get PRO
липень '24
+2 558
в 6 каналах
Get PRO
червень '24
+2 079
в 5 каналах
Get PRO
травень '24
+887
в 5 каналах
Get PRO
квітень '24
+768
в 9 каналах
Get PRO
березень '24
+618
в 2 каналах
Get PRO
лютий '24
+1 541
в 11 каналах
Get PRO
січень '24
+263
в 1 каналах
Get PRO
грудень '23
+3 037
в 2 каналах
Get PRO
листопад '230
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '230
в 3 каналах
Get PRO
вересень '230
в 0 каналах
Get PRO
серпень '230
в 0 каналах
Get PRO
липень '230
в 0 каналах
Get PRO
червень '230
в 0 каналах
Get PRO
травень '230
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+61
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+75
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+58
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+55
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+77
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+72
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+48
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+46
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+79
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+57
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+101
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+570
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+110
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+39
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+42
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+48
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+434
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+222
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+433
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+1 079
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+1 219
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+1 743
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+98
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+147
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+84
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+133
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+206
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+70
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+7 237
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 16 вересня | +2 | |||
| 15 вересня | +10 | |||
| 14 вересня | +13 | |||
| 13 вересня | +8 | |||
| 12 вересня | +8 | |||
| 11 вересня | 0 | |||
| 10 вересня | +3 | |||
| 09 вересня | +2 | |||
| 08 вересня | +7 | |||
| 07 вересня | +13 | |||
| 06 вересня | +3 | |||
| 05 вересня | +4 | |||
| 04 вересня | +7 | |||
| 03 вересня | +14 | |||
| 02 вересня | +7 | |||
| 01 вересня | +4 |
Дописи каналу
🏆 Международное соревнование для разработчиков
Young&&Yandex открывает регистрацию на Yandex Cup 2026 — международный чемпионат Яндекса по программированию с призовым фондом 9 млн рублей. Принять участие смогут разработчики любого уровня, от юниоров до опытных специалистов.
Выбирайте одно из трёх направлений:
🔴 Машинное обучение
🔴 Алгоритм
🔴 Аналитика
Что вас ждёт:
🔴 Призовой фонд 9 млн рублей и денежные призы в каждом направлении
🔴 Офлайн-финал в Москве для 120 лучших участников и 36 призовых мест
В прошлом году соревнование собрало свыше 21 тысячи заявок от разработчиков из 60 стран. В 2026-м можно вновь проверить свои силы, познакомиться с сильными разработчиками из разных городов и побороться за призовой фонд.
⏩️ Успейте зарегистрироваться до 1 ноября.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers
| 2 |  📎 Делимся записями с deep tech night
5 сентября прошла масштабная конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми сталкиваются разработчики и инженеры в эпоху AI. Здесь эксперты мирового уровня рассказали о нетривиальных задачах в работе: от Physical AI до продуктовой агентской разработки.
💓 Спасибо, что были с нами!
📺 Записи докладов экспертов уже доступны на лендинге конференции. А вот некоторые из выступлений, которые мы особенно рекомендуем посмотреть:
🔴 Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer Google X: «За пределами LLM: что дальше после первого поколения AI-систем»
🔴 Андрей Попов, руководитель общепортальных компонент Яндекса: «AI-продуктивность разработки в Яндексе: новый мир и чего ждать дальше»
🔴 Павел Капля, руководитель продуктовой разработки Алисы: «От поиска к агентам: путь Алисы»
🔴 Дискуссия «Когда код стал дешёвым: где теперь ценность, ответственность и экспертиза?»
📹 А ещё доклады можно посмотреть на ютубе:
🔴 Hard
🔴 Experiment
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 1 760 |
| 3 |  📺 «Нерешённые задачи» — премьера к празднику
Сегодня, 13 сентября, мы отмечаем День программиста, а ещё этот праздник совпадает с днём рождения Ильи Сегаловича, сооснователя Яндекса. Так что это идеальный день для премьеры нашего документального фильма «Нерешённые задачи» на Кинопоиске.
🔴 О чём картина
Это 30-минутная история о разработчиках Яндекса, которые каждый день берутся за задачи без готовых решений. Герои из команд Автономного транспорта, Алисы, Yandex Infrastructure и Yandex Cloud расскажут об экспериментах, ошибках и моментах, когда неудача становилась шагом к большому открытию.
Обсудим, почему некоторых пассажиров автономного транспорта укачивает, как подготовить инфраструктуру к трафику, который каждый год растёт вдвое, и что делать программисту, если модели уже пишут код быстрее него.
Готовых инструкций нет. Есть гипотезы, эксперименты, ошибки и новые попытки разобраться. Поэтому если вы не знаете, что делать, — это нормально. Вы просто оказались перед настоящей задачей.
🍿 Смотрим фильм на Кинопоиске или на YouTube
💓 Приятного просмотра и с Днём программиста!
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 2 186 |
| 4 | 📕 Восстанавливаем голос Льва Толстого, экономим свыше 1000 ядер в PHP-монолите и открываем претрейн Alice AI Search. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 19 сентября — Practical ML Conf 2026. Хардовая конференция для экспертов и практиков. В программе: экономически эффективный инференс LLM, Agentic Vision, query-based-модель в автономном транспорте и end-to-end генеративная модель рекомендаций в Музыке. Подписывайтесь на канал конференции, чтобы быть в курсе новостей.
🌎 Что случилось
🔴 Открыли набор экспертов для обучения Алисы AI. Тренеры применяют знания в своих профессиональных областях, чтобы сделать ответы нейросети точнее и глубже. Читайте подробнее об условиях работы и смотрите трансляцию с первой в России конференции, посвящённой AI-тренерам
🔴 Восстановили голос Льва Толстого к его 198-му дню рождения. В службе синтеза речи Яндекса нашли самый чистый оригинальный фрагмент и отдали модели как начало её собственной речи. Тогда она продолжила начатую фразу и подхватила оригинальную интонацию и тембр голоса
📖 Что почитать
🔴 Как сэкономить более 1000 ядер на ровном месте. Разобрали, куда уходили CPU в PHP-монолите, что не так с getRoutePattern, как мы охотились на инфраструктурных полтергейстов и как в итоге нам удалось сократить число выделенных ядер в 5 раз
🔴 Открываем претрейн Alice AI Search. Рассказали, как устроена модель быстрых ответов Алисы в Поиске, как мы ускорили ответы за счёт коротких инфоконтекстов и зачем совместили Encoder-Decoder с разреженной MoE-архитектурой
🔴 «Уже больше чем хобби». Аня Мельникова, руководитель отдела аналитики в Поисковых сервисах и ИИ, рассказала, как нашла себя в хастл-комьюнити RedRose: чем живёт сообщество и как танцы помогают ей руководить большой командой
📺 Что посмотреть
🔴 Яндексоиды и их пет-проекты. Здесь ребята уже рассказали про робота, который рисует красками на холсте, плагин Screen Ready для создания доступных интерфейсов на Figma, а также Ktoml и diktat — два бэкендерских проекта из экосистемы языка Kotlin. Смотрите на ютубе и в VK Видео
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 848 |
| 5 |  🔎 Как научить тесты ловить баги доступности до мержа
Всем привет, это Владислав Шиляев, я разрабатываю Android-приложение Яндекс Почты и отвечаю за то, чтобы Почта оставалась в топе рейтинга доступности. Почта — массовый продукт, и мы хотим, чтобы приложением было удобно пользоваться всем, в том числе и людям с особенностями зрения.
На телефонах с Android за доступность для людей с особенностями зрения отвечает TalkBack — функция озвучивания экрана, которая зачитывает текст, роль и состояние всех размеченных элементов и позволяет с ними взаимодействовать. Если разметка сломается, приложением будет пользоваться очень сложно.
Ручные проверки здесь — незаменимый инструмент. Но они обходятся дорого ресурсам QA-отдела, поэтому запускать их на каждое изменение не получается. Сломать разметку для скринридера легко: достаточно обновить дизайн-систему или сделать рефакторинг компонента.
На код-ревью такую проблему часто не видно, поэтому нам нужен был способ ловить такие регрессии автоматически, до того как код попадёт в продакшен. Для этого мы построили снапшот-тесты доступности поверх готовой инфраструктуры скриншот-тестирования и уже поймали с их помощью два бага до мержа PR.
⏩️ В статье на Хабре я разобрал:
🔴 Что такое доступность приложения в понимании разработчика
🔴 Почему недостаточно просто сохранить семантику в файл
🔴 Сколько времени занимает интеграция и поддержка нашего подхода
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 259 |
| 6 | 📕 Омнимодель для Alice AI, аналитическая геометрия на чипсах и миграция без права на ошибку. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 5 сентября — deep tech night. Уже сегодня пройдёт онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI. Успейте зарегистрироваться — ссылку на трансляцию пришлём на почту сразу после регистрации
🔴 17 сентября — Architecture Club Яндекс 360. Приглашаем в открытое сообщество для архитекторов, разработчиков и инженеров. В этот раз мы разберём, как устроен AI-агент, который работает с корпоративными данными и остаётся управляемым
🔴 24 сентября — Yandex Scale 2026. Конференция для разработчиков, тимлидов и создателей продуктов, на которой мы расскажем о новых технологиях и анонсах Yandex Cloud. В программе более 30 выступлений в пяти треках, 15 воркшопов и более 60 экспертов
🔴 26 сентября — Data Driven. Приглашаем всех, кто работает с данными, на флагманскую конференцию для аналитиков от бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ. В этом году сделаем акцент на будущем: какой станет аналитика, когда данные и AI будут неразделимы
🌎 Что случилось
🔴 AI в Яндексе: главное за август. Рассказали о школах, поликлиниках и других локациях, где искусственный интеллект Яндекса нашёл себе новые применения
📖 Что почитать
🔴 Миграция без права на ошибку: как перенести 70 кластеров MongoDB в 7 и не сломать продакшен. Разобрали, как мы в Яндекс 360 ушли от модели «одна организация — одна база», сократили число бэкенд-кластеров и снизили потребление ресурсов в 2 раза
🔴 Омнимодель для Алисы AI. Рассказали, как нам удалось подружить VLM и LLM, что изменила MoE‑архитектура, почему омнипретрейн пришлось собирать с конца и почему один вид RL переезжает на большую модель легко, а другой рассыпается прямо на глазах
🔴 От аналитической геометрии на чипсах к поиску трендов в ML. Валя Бронер, руководитель ML-направления в ШАДе, рассказала, за что она полюбила преподавание, почему решила уйти из вуза в ШАД и как ML-разработчики помогают создавать образовательную программу и делать её актуальнее
🔴 «Как я первый раз выступил на конфе и что из этого вышло». Андрей Шукшов, старший разработчик в команде оптимизаций инференса Яндекс R&D, рассказал, в чём ценность конференций в эпоху нейросетей, которые могут выдать практически любой технический разбор
📺 Что посмотреть
🔴 «Теневой AI» в компании и новые риски для ИБ. В новом выпуске подкаста «Безопасно говоря» обсуждаем, как компаниям управлять рисками, если внедрение нейросетей опережает обновление процессов безопасности. Смотрите на ютубе и в VK Видео и слушайте в Яндекс Музыке
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 373 |
| 7 |  🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night
Уже 5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к архитектуре и инфраструктуре.
Это событие для ML-разработчиков, бэкендеров, фронтендеров, тимлидов, аналитиков, продактов и всех, кто работает в IT-индустрии, внедряет AI в процессы, проектирует сложные системы и ищет новые решения.
🔥 Вас ждут темы от инфраструктуры и железа для нейросетей до AI-агентов и внедрения AI в разработку и два формата:
🔴 Hard — доклады о сложных и масштабных задачах для тех, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне сферы.
🔴 Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.
Среди спикеров — Мо Гавдат, десять лет руководивший бизнес-развитием в Google X, Алексей Гусаков, CTO Поисковых сервисов и ИИ, Сергей Мельник, руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов, и другие эксперты из Яндекса и других IT-компаний.
💫 Чтобы подключиться к онлайн-трансляции, нужна предварительная регистрация. Она также даст возможность задать вопросы экспертам в прямом эфире и первыми посмотреть запись после события.
⏩️ Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night.
До встречи!
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 285 |
| 8 |  🎓 Как преподаватель математики стала руководителем ML-направления в ШАДе
Привет, это Валя Бронер. Я 11 лет преподавала студентам математику в Томском государственном университете, а затем перешла в бигтех. Последние три года я руковожу ML-направлением в ШАДе Яндекса и создаю курсы по машинному обучению.
Сегодня я расскажу, что мне нравится в преподавании, почему решила уйти из вуза в ШАД и как ML-разработчики помогают мне создавать актуальную программу в одной из самых динамичных современных индустрий.
🅰️ Всё началось ещё в магистратуре
Однажды я заменяла преподавателя на курсе матанализа. Объясняла тему и вдруг, прямо посреди семинара, чётко осознала её место в общей структуре предмета. Картинка будто сложилась целиком, и я испытала такой восторг, что захотела одного: чтобы мои студенты чувствовали то же самое.
Так я поняла, что мы с образованием друг друга любим. И сейчас я уверена, что, как бы ни менялась траектория моей жизни, она всегда будет с ним связана.
🅰️ 11 лет преподавала на любимой кафедре
Я работала в ТГУ на творческой кафедре теории вероятностей и математической статистики: здесь все делали и продолжают делать больше, чем от них ожидается. Вместе с коллегами мы организовывали конференции, занимались наукой, экспериментировали с подходами к преподаванию и старались сделать занятия понятными, осязаемыми и наглядными.
Например, на курсе аналитической геометрии, чтобы студенты лучше понимали сечения поверхностей и тел, мы демонстрировали их на овощах, фруктах и даже чипсах. Ломтик Pringles — это гиперболический параболоид, разрезанный огурец — модель цилиндра, картошка — эллипсоид. А после занятий студенты съедали наглядные пособия и были всем довольны.
🅰️ Но в университете мне становилось тесно
Что-то кардинально менять я могла только в рамках кафедры, и мне не хватало кого-то, кто бы поддержал мои сумасшедшие идеи в большом масштабе.
Окончательно уйти из вуза решила после ковида. Я обожала живое взаимодействие со студентами, но все перешли на удалёнку, и общения очень не хватало. А когда карантин закончился, студенты привыкли быть аватарками в зуме и просто молча писали конспекты. Это был очень тяжёлый опыт.
Когда я решила расстаться с вузом, один из моих студентов-дипломников передал моё резюме руководителю Академии Яндекса. А через месяц после собеса я переехала в Москву и начала работать в ШАДе.
🅰️ С ML я познакомилась ещё до Яндекса
Когда я работала в ТГУ, ко мне обратилась студентка, которая хотела писать диплом по ML. Это не было моей специализацией, но я согласилась стать её научруком: вместе мы разобрались в теме, и студентка успешно защитилась.
Со временем ML стал частью моей работы, но я всё равно остаюсь математиком, а не разработчиком. Математический бэкграунд помогает мне разбираться в техническом содержании, а преподавательский опыт — понимать студентов и преподавателей.
🅰️ Теперь я шуршу по Яндексу и ищу идеи для новых курсов
Одна из моих задач в ШАДе — следить за актуальностью ML-программы и развивать её. Поэтому я хожу в разные ML-команды, зову разработчиков на кофе и спрашиваю, чем они занимаются, что интересного происходит в их области и что обсуждают на конференциях. Часто ребята приходят к нам с идеями сами: так было с курсом по рексистемам, который полностью пересобрали тимлид из Лавки и его команда.
Потом я собираю или пересматриваю программу, решаю, какой курс будет внутри неё, и приношу ML-разработчикам на уточнение, а параллельно ищу преподавателя, который будет вести курс. Затем — запуск, занятия и сбор фидбэка от студентов.
Есть и особый формат курсов — открытые интенсивы на широкую аудиторию. Тут я тоже решаю много задач: ищу темы, подбираю команды, готовлю преподавателей к съёмкам и взаимодействую с аудиторией.
⏩️ Читайте мою историю целиком в блоге о работе в Яндексе. Там я рассказала, кто помогает мне в проектах, почему мне нравится курировать студентов и какими образовательными проектами я занимаюсь помимо ШАДа.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 168 |
| 9 |  🚀 Yandex Scale 2026: ключевые IT-анонсы года
24 сентября пройдёт Yandex Scale 2026 — конференция для разработчиков, тимлидов и создателей продуктов, на которой мы расскажем о новых технологиях и анонсах Yandex Cloud.
Что вас ждёт:
🔴 DeepTech — новый трек, где мы расскажем, как устроены технологии, исследования и разработки, на которых живут сервисы Яндекса. Обсудим мониторинг AI-агентов в «чёрных ящиках» LLM, экономически эффективный инференс для агентных сценариев и особенности распределённого векторного поиска
🔴 AI — ключевые обновления Yandex AI Studio, новая философия Yandex SpeechSense и голосовые агенты
🔴 Hybrid Infrastructure & DevOps — изменения в подходах с появлением AI-сотрудников, единая платформа для любых контуров, путь в гибрид и Kubernetes® в тысячи нод
🔴 Security — безопасность без границ инфраструктуры, методы защиты при использовании LLM и AI-приложений, новые подходы к аутентификации и управлению доступом
🔴 Data — анонсы платформы данных, истории клиентов о миграции и доклад о движении к самоуправляемым базам данных
В программе более 30 выступлений в пяти треках, 15 воркшопов и более 60 экспертов из Yandex Cloud, Азбуки вкуса, Альфа-Банка, Додо Инжиниринга, ИТМО, Красцветмета, Mindbox и других компаний.
📆 24 сентября
📍 Москва, Большой бульвар, 40 (БЦ «Амальтея»), и онлайн
⏩️ Зарегистрироваться на Yandex Scale 2026
🎉 До встречи на конференции!
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 2 793 |
| 10 | 📕 Защищаем пользователей Яндекс Карт, разбираемся, как AI меняет аналитику, и делимся впечатлениями с ICML 2026. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 5 сентября — deep tech night. А у нас новости программы! Конференция пройдёт в двух форматах: Hard — технические доклады с акцентом на сложность и масштаб задач, и Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об опытах с AI-агентами
🔴 9 сентября — Data Dojo в Санкт-Петербурге. Соберёмся сообществом ML-специалистов: обсудим тренды, разберём реальные задачи из соревнований и поделимся прикладными кейсами
🔴 19 сентября — Practical ML Conf в Москве и онлайн. Расширяем программу и анонсируем вторую волну спикеров: поговорим о диффузионном драфтинге в спекулятивном декодинге, инфраструктуре для массового инференса LLM и других кейсах прикладного ML
📖 Что почитать
🔴 Как мы защищаем пользователей Яндекс Карт. Рассказываем, как построили классификацию фрода, обучили модели для анализа новых точек и ужесточили модерацию, чтобы бороться с мошенниками и геоспамом
🔴 Несём впечатления с ICML 2026. Делимся инсайтами: как устроена ICML изнутри, чем запомнилась программа этого года, какие исследования Яндекса вызвали наибольший ажиотаж и почему в центре внимания оказались AI-агенты
🔴 От разработчика до СТО: Спорт, Погода и ML. Саша Южаков, СТО Meteum, рассказал, какой он прошёл путь, прежде чем стать лидом, как управлял тремя сервисами одновременно и как они с командой одними из первых в мире начали применять ML в прогнозе погоды
🔴 Поиск картинок, 3D-кино и автономный транспорт. Игорь Хураськин, руководитель группы ML-инференса в Автономном транспорте, рассказал, как никогда не заскучать в одной компании, почему он ушёл из лидов в разработчики стартапа и чем ему пригодился этот опыт, когда он вернулся в руководители
📺 Что посмотреть
🔴 Как AI меняет аналитику (и аналитиков). Обсудили это в новом выпуске подкаста «Доверительный интервал» с Сашей Исаковым, руководителем группы разработки аналитических AI-решений в Яндекс Лавке. Смотрите на ютубе и в VK Видео или слушайте в Яндекс Музыке
🔴 Доклады с ML Global Recap’H1 2026. Здесь мы подвели ключевые итоги ICML и других международных конференций и разложили по полочкам самое важное, что произошло в ML-индустрии в первом полугодии 2026 года. Смотрите на ютубе и в VK Видео
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 930 |
| 11 |  +8🚀 «Первыми применили ML в прогнозе погоды»
Всем привет, это Саша Южаков, СТО Яндекс Погоды. В 2013 году я отправил резюме в Яндекс и переехал в Екатеринбург. В итоге меня взяли фронтендером. Я сделал ровно одну задачу в этой роли, а потом ушёл в инфраструктуру и бэкенд, которыми занимаюсь до сих пор.
👳♂️ В карточках я рассказал, как прошёл путь от разработчика до руководителя, как управлял тремя сервисами одновременно и как мы одними из первых в мире начали применять ML в прогнозе погоды.
⏩️ А полный материал читайте по ссылке: там я делюсь деталями, которые не поместились в карточках, и объясняю, что значит быть руководителем на самом деле.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 644 |
| 12 |  +5🔥 Новости программы deep tech night
На конференции deep tech night вас ждут два формата:
• Hard — технические доклады о сложных и масштабных задачах. Формат подойдёт тем, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне темы.
• Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Этот формат для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.
👳♂️ В карточках рассказываем о новых спикерах и их темах. Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night, которая пройдёт 5 сентября. Присоединиться к конференции онлайн можно по предварительной регистрации.
⏩️ Зарегистрироваться
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 190 |
| 13 | 📕 Генерируем и редактируем картинки в одной модели, используем AI в аналитике и смотрим доклады с главных ивентов Яндекса за первую половину 2026-го. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 12–13 сентября — Weekend Offer ML. Это формат быстрого найма для ML-специалистов. Приглашаем за выходные пройти все этапы собеседований, познакомиться с командами и затем получить офер, если всё пройдёт хорошо
🔴 3 октября — «Я про бэкенд» в Москве и онлайн. На конференции разберём хардовые кейсы из разработки и челленджи на серверной стороне AI: хранение и стриминг данных, работу на стыке с железом и другие вызовы на бэкенде
🌎 Что случилось
🔴 Yet Another BugBounty Meetup 2026 прошёл, а впечатления остались. 17 июля мы встретились сообществом багхантеров: в постмит-посте собрали ключевые инсайты и оставили ссылку на фотографии. Ищите себя, если вы тоже принимали участие 📸
📖 Что почитать
🔴 Alice AI ART 2.0: генерируем и редактируем. Рассказываем, как мы объединили генерацию по тексту и редактирование по картинке в одной модели, что пришлось изменить в архитектуре и как наше решение смотрится на фоне аналогов
🔴 «Мне всегда больше всех надо»: как расти в условиях неопределённости. Евгений Ширанков, руководитель платформенных сервисов в Яндекс 360, поделился историей своего карьерного пути и рассказал о запуске Биллинга и техрадара
🔴 Чем полезен AI для бизнеса и аналитики. Показываем, как можно облегчить себе жизнь с помощью ассистентов: ускорять A/B-тесты, автоматизировать логирование, описывать таблицы и многое другое
📺 Что посмотреть
🔴 Доклады с ивентов за первое полугодие 2026-го. Собрали прикладные и хардовые кейсы в одной подборке: как оптимизировать нейросети под слабое железо, строить observability для AI-агентов, выдерживать сотни гигабит входящего трафика и многое другое
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 534 |
| 14 |  🔎 Как мы объединили фичи картиночной Алисы
На связи команда генеративных моделей в компьютерном зрении Поисковых сервисов и ИИ. Вместе с коллегами мы делаем мультимодального ассистента «Алиса AI». У модели Alice AI ART, которая отвечает за визуальную генерацию, есть два базовых сценария:
🔴 Text-to-Image (T2I) — генерация фото по текстовому описанию
🔴 Image-to-Image (I2I) — редактирование по картинке с инструкцией
Всё это время эти сценарии жили как два разных стека: свои базовые модели, данные, метрики и своя отдельная боль в разработке и поддержке. Поэтому мы решили объединить их в одну модель, которая одинаково хорошо умеет и в T2I, и в I2I.
🅰️ Как мы проводили обучение
➕ I2I-задача редактирования требует от модели понимания референса: входное изображение всегда содержит конкретный объект, который нужно сохранить, трансформировать или дополнить.
➕ T2I-задача сильно прокачивает релевантность. Промпты для генерации с нуля, как правило, детальнее editing-инструкций: они описывают всё, что должно быть на изображении.
Ключевая особенность обучения uni-модели — общий для обеих задач претрейн. T2I- и I2I-данные перемешаны, чтобы визуальный и текстовый прайоры были едиными.
🅰️ Как мы провели показательный эксперимент
Взяли набор концептов, которые отсутствовали в наших данных для редактирования, но которые ранее собирались для T2I. Затем смешали данные и провели совместное обучение, а после проверили, что станет с I2I.
Результат оказался такой, на какой мы и надеялись: концепты, выученные из T2I, становятся доступны в редактировании по инструкции. Специфические запросы начинают работать без необходимости повторять работу по сбору узких срезов данных.
📖 А в статье на Хабре мы рассказали:
🔴 На каких метриках мы измеряем качество моделей
🔴 Что изменилось в самой модели
🔴 Что планируем реализовать в будущем
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 2 925 |
| 15 | 📺 Оптимизируем нейросети под слабое железо, строим observability для AI-агентов и выдерживаем сотни гигабит входящего трафика. Всё это — в подборке записей докладов за первые шесть месяцев 2026 года
🔴 Выжимаем из железа максимум — Я.Железо. Как инженеры перешли от инференса на чистом C к TFLite, батчингу и квантизованным моделям, чтобы одновременно запускать на умной колонке несколько нейросетей и укладываться в жёсткие ограничения по CPU и RAM. Смотрите этот и другие доклады с Я.Железо на ютубе и в VK Видео
🔴 Как узнать, когда агент сломался — infra.conf’26. Разбираем, что такое observability для агентов, какие у неё есть особенности, зачем нужны evaluations и какие инструменты помогают контролировать работу агентов в проде. Смотрите доклад на ютубе или на сайте
🔴 Учим PostgreSQL хранить оргструктуру на 500 тысяч пользователей — Backend Talks. Рассказываем про эволюцию балансировки загрузок в Яндекс Диске: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма. Этот и другие доклады с Backend Talks смотрите на ютубе и в VK Видео
🔴 Интерфейсы, ассистенты и локальный AI в браузере — «Я 💛 Фронтенд». Рассказываем, как запускать модели прямо на устройстве пользователя, создавать по-настоящему адаптивные интерфейсы, применять веб-компоненты и внедрять новую дизайн-систему без вреда для команды. Собрали всё это в плейлистах на ютубе и в VK Видео
🔴 AI, архитектура и производительность — Yandex Mobile Runtime. Доклады на конференции разделили на две части: в треке AI (ютуб, VK Видео) поговорили об агентной разработке и внедрении нейросетевых фич в приложения, а в Not so AI (ютуб, VK Видео) разобрали архитектуру, производительность, нативную и кросс-платформенную разработку
🔴 Внедряем AI в разработку — AI Dev Day. Обсудили, как измерять эффективность AI-инструментов и масштабировать их на всю компанию. В программе — мультиагентные системы, внутренние продукты и рабочие решения. Смотрите доклады на ютубе и в VK Видео
🔴 Практический ML и рекомендательные системы — Data Fest. Рассказали про прикладное машинное обучение: от AgentOps в проде до генерации видео в реальном времени. А ещё разобрали, как устроен Грифон — гибридная генеративно-ранжирующая модель в рекомендациях Яндекс Музыки. Смотрите плейлисты по трекам на ютубе: Practical ML, ODS в Москве и ODS в Сербии
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 085 |
| 16 | 📕 Обсудили безопасность LLM, конфликты в переговорах и границы вайбкодинга — всё это в новом дайджесте Yandex for Developers
🚙 Куда сходить
🔴 5 сентября — deep tech night. Обсудим переход к генеративным моделям в RecSys, Physical AI, инфраструктуру RL-обучения, облако в эпоху AI, современную архитектуру NPU и другие темы
🔴 9 сентября — Data Dojo. Приглашаем тех, кто уже владеет основами ML и хочет двигаться дальше. Будем общаться с единомышленниками и разбирать реальные кейсы от экспертов Яндекса
🔴 12–18 сентября — Week Offer Security. Это формат быстрого найма для ИБ-специалистов. Приглашаем за одну неделю пройти все этапы собеседований, познакомиться с командами и получить офер, если всё пройдёт хорошо
🔴 19 сентября — Practical ML Conf. В программе хардовые доклады, дискуссии и активности. Вот только часть тем: экономически эффективный инференс LLM, Agentic Vision, query-based-модель в автономном транспорте и end-to-end генеративная модель рекомендаций в Музыке
🔴 26 сентября — Data Driven 2026. Нашей флагманской конференции для аналитиков исполнилось 10 лет. В этот раз сделаем акцент на AI-first-аналитике и будущем профессии в эпоху искусственного интеллекта
🌎 Что случилось
🔴 Начался новый сезон тренировок по алгоритмам. Рассказывайте знакомым джунам, которые хотят попрактиковаться в формате технических собеседований или подтянуть теорию по алгоритмам
📖 Что почитать
🔴 Как мониторить Java-приложения. В статье советы о том, какие метрики стоит взять за основу, как выбирать полезные алерты и что такое правило 80/20
🔴 Мультимодальное ранжирование в Яндекс Картинках. Рассказали про архитектуру, которая позволяет модели одновременно смотреть на изображение и читать текст
🔴 Что на самом деле умеет AI в разработке, а что ещё нет. Паша Сухóв, ведущий разработчик в Яндекс Доставке, поделился своим опытом использования кодовых ассистентов, агентов и MCP
🔴 Как злоумышленники из безопасной LLM за пару часов делают модель без цензуры. Причём не «уговаривают» модель через промпт, а хирургически убирают из неё сам механизм отказа
📺 Что посмотреть
🔴 Как превратить конфликт в пользу для продукта. Игорь Рубанов, руководитель аналитики в Яндекс Go, рассказал, когда в переговорах нужно искать союзника, а когда лучше эскалировать проблему. Послушать можно на ютубе, в VK Видео или в Яндекс Музыке
🔴 Доклады с Back to Back. 1 августа бэкендеры посмотрели 25 выступлений в трёх городах. Мы сложили их в удобные плейлисты: C++ Zero Cost в Москве и C++ Zero Cost в Белграде, Architecture&Performance в Москве и Architecture&Performance в Ереване
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 346 |
| 17 |  🤖 Что на самом деле умеют AI-ассистенты в разработке
Вокруг AI в разработке всё ещё ходит довольно много мифов. Кто-то боится, что нейросети вот-вот заменят программистов, а другие уже представляют, как навайбкодят стартап за пару вечеров. Реальный опыт оказывается куда сложнее.
На связи Паша Сухов, ведущий разработчик в Яндекс Доставке. Сегодня я поделюсь своим опытом: как я пытался использовать кодовых ассистентов, агентов и MCP, что понял в процессе и где AI может помочь вам.
🅰️ Рутина правда ускорялась
Однажды я писал код для скрипта. Написал шесть строк, добавил в контекст нужные файлы и сказал: «Вынеси параметры, сделай --help, напиши доку». Мои шесть строк превратились в полтораста — с проверкой аргументов, созданием папок, логами каждого шага, справкой, примерами запуска и прочими вещами, которые я терпеть не могу делать сам.
Кроме того, здорово помогало автодополнение: не по принципу «допиши вот эту строчку», а «смотри, вот ещё полфункции». Агент со временем понимает, что и как вы пишете, и начинает предлагать более точные варианты: оптимизирует структуру, проводит рефакторинг, находит и вставляет нужную лямбду.
🅰️ Но на сложных задачах вся магия рассеивалась
Стоило мне взяться за что-то объёмное и нестандартное — например, собрать демку с геокартами или написать что-то на игровом движке Bevy, — начинался цирк. Агент путал версии API и после каждой правки бодро уверял, что теперь-то всё точно исправил, хотя на деле ломал ещё сильнее.
Похожая история была и при работе с готовым кодом. Просишь перенести функцию из одного файла в другой — получаешь раздутый код с недописанными кусками. Иногда агент и вовсе попадал в цикл: поочерёдно откатывал и вносил одну и ту же неработающую правку.
🅰️ Модели стали лучше, но с нюансами
Со временем они действительно стали писать код качественнее, особенно на локальных, быстрых и относительно изолированных задачах. Но вместе с тем они стали хитрее прятать баги. Цель моделей — написать не код, который работает, а код, который выглядит правдоподобно.
Но всё же думать «А правильно ли это?» в среднем и продуктивнее, и приятнее, чем бесконечно думать «А как это вообще написать?», чтобы к моменту готового текста на проверку не осталось сил.
🅰️ AI помогает быстрее погрузиться в контекст
По работе мне регулярно приходится копаться в чужих проектах. Я постоянно сталкиваюсь с проблемой: с какого файла вообще начинать читать? Тут и пригождается нейросеть: я даю ей задачу такой, какая она есть. Главное тут — не её результат, а размышления: она найдёт нужную часть системы, я пойму, куда смотреть, и код станет читать проще.
🅰️ LLM нужно использовать правильно
Нейросети не сняли с человека ответственность, не отменили необходимость думать и не научились стабильно писать серьёзные системы без присмотра. Зато они забрали то, что разработчики любят меньше всего: рутину, бойлерплейт, механические правки, поиск по чужому коду, черновую документацию, однотипные задачи и страх чистого листа.
⏩️ А полную статью читайте по ссылке. В ней я рассказал про эволюцию ассистентов и про то, как изменилась производительность разработчиков благодаря LLM.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 117 |
| 18 |  +5🔥 Делимся первыми спикерами на deep tech night
В карточках рассказываем, кто и на какие темы будет выступать на конференции 5 сентября. А чтобы получить доступ к эфиру, задать вопросы экспертам в прямом эфире и первыми посмотреть запись после события, зарегистрируйтесь на сайте.
⏩️ Подробности о докладах и форма регистрации
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 451 |
| 19 | 📕 Разбираемся, как устроен прайсинг Яндекс Go, рассказываем про графовую foundation-модель, которая взяла Best Paper Award на воркшопе ICML, и изучаем опыт инженеров Яндекса в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 22 августа — Welcome Times для аналитиков в Москве. На встрече вы познакомитесь с ребятами из команд Яндекс Поиска и Независимого Ecom, узнаете больше об их проектах и пройдёте диагностику навыков. Кстати, результаты диагностики действуют два года и могут заменить один из этапов собеседования в Яндекс.
🌎 Что случилось
🔴 ИИ в Яндексе: главное за июль. Рассказали, как ИИ помогает забронировать столик в ресторане, приглядывать за домашними животными и найти репетитора для школьника.
🔴 ICML: итоги и победы Яндекса. Команда Yandex Research представила графовую foundation-модель GraphPFN, а работа получила Best Paper Award на тематическом воркшопе.
🔴 Новости Yandex Cloud за июль. Международная сертификация ISO/IEC 42001 для Alice AI, новые сертификаты ГОСТ и лидерские позиции на рынке IaaS по надёжности и технологичности.
📖 Что почитать
🔴 Как мы вынесли алгоритм ценообразования из кода Яндекс Go. Объяснили, почему не взяли готовый скриптовый язык, что такое цепочка преобразований цены и зачем нам понадобился формальный верификатор.
🔴 Как подготовиться к собеседованию. Старший аналитик-разработчик Сослан Табуев собрал пять советов, которые помогут чувствовать себя увереннее на интервью и лучше понять ожидания собеседующего.
🔴 Главные итоги ICRA 2026. Команда автономного транспорта Яндекса поделилась ключевыми темами ICRA — одной из крупнейших конференций по робототехнике. Среди них — Reinforcement Learning, генерация редких edge-кейсов и другие направления, которые сегодня определяют развитие робототехники.
🔴 Как мы проапгрейдили робота-доставщика. Руководитель службы системной разработки в Автономном транспорте и роботах рассказал, почему модель R4 пришлось основательно пересобрать и как это помогло сделать роботов умнее, дешевле и проще в масштабировании.
🔴 Как выжать из железа максимум: эволюция инференса в Алисе. Виктор Хаймоненко рассказывает, как команда прошла путь от инференса на чистом C и пайплайна на корутинах до современных движков и квантизованных моделей.
📺 Что посмотреть
🔴 1×1 с Димой Александровым на ютубе и в VK Видео. Что Дима понял о яндексоидах за годы работы в компании, как устроена внутренняя ротация, каково управлять большой командой и почему автомобили стали для него больше чем хобби.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 819 |
| 20 |  🥹 Как выжать из железа максимум: эволюция инференса в Алисе
Привет, меня зовут Витя Хаймоненко, я разработчик в команде голосовой активации Алисы. Сегодня я расскажу, как мы прошли путь от инференса на чистом C корутинами до современных движков и квантизованных моделей — и какой инженерный опыт из этого вынесли.
🅰️ Железо фиксировано, а модели растут
На колонке одновременно крутится несколько нейросетей:
🔴 Активационные модели, которые реагируют на слова «Алиса» или «Яндекс»
🔴 Командные споттеры — модели, которые поддерживают набор популярных команд, например, для управления музыкой или умным домом
🔴 Интонационные споттеры, которые делают общение с ассистентом более естественным и понимают, когда вы обращаетесь к колонке без слова «Алиса»
Все они работают в реальном времени и должны укладываться в жёсткие лимиты по latency, CPU и RAM. Докинуть ресурсы на устройство нельзя, поэтому единственный путь — оптимизация инференса.
🅰️ Как ситуация обстояла раньше
В 2014 году не было ни готовых инференс-фреймворков, ни повсеместной поддержки C++ на чипах. Мы писали на чистом C, а пайплайн описывали корутинами. Композиция получалась гибкой, но за это мы расплачивались накладными расходами на переключение контекстов и динамическими аллокациями памяти на каждом шаге.
Уже тогда появились оптимизации, которые живут до сих пор. Во-первых, батчинг: вместо обработки одного фрейма звука за раз мы ждём, пока накопится батч из нескольких фреймов, и обрабатываем их разом. Это позволяет эффективно использовать SIMD-инструкции процессора и даёт серьёзный выигрыш по скорости, жертвуя лишь примерно полусотней миллисекунд latency.
Во-вторых, стриминг: мы не пересчитываем целиком всё «окно» заново, а только обновляем его с приходом новых фреймов. Для матричных умножений использовали одну из реализаций BLAS, которая отлично утилизирует кеш процессора.
🅰️ Переезд на C++ и библиотеки инференса
С появлением нормальной поддержки C++ на чипах мы стали переписывать рантайм. На смену корутинам пришла наша внутренняя библиотека YNMT, изначально сделанная для моделей перевода. Она представляет модель как статический вычислительный граф, из-за чего отпала необходимость в корутинах. А потом, когда YNMT стала уступать по скорости опенсорсному TFLite, мы переехали на него. Он поддерживает встроенные оптимизации под разные архитектуры чипов.
🅰️ Два захода в квантизацию
Первый подход был простым и безопасным: мы сжимали веса модели с FP32 до INT8, но перед вычислением разжимали их обратно. Затем научились квантовать и активации. Теперь мы на лету сжимаем вход до INT8, перемножаем матрицы в INT16 и деквантизуем выход. Выигрываем и по памяти, и по скорости за счёт более быстрых целочисленных SIMD-инструкций.
🅰️ Ещё одна инфраструктурная оптимизация — мультиспоттер
Раньше каждая модель тащила за собой свои буфера и предобработку звука, что вело к дублированию вычислений. Теперь общая часть вынесена в отдельную сущность, и все модели пользуются ею совместно.
🅰️ Главные уроки
Не стоит бояться использовать опенсорс-решения и адаптировать их под своё железо. Мы взяли стандартную реализацию свёртки в TFLite, переработали её под конкретный чип и получили огромный прирост производительности. К тому же у опенсорсных подходов есть неплохой плюс: зачастую они поддерживаются широким сообществом.
Сейчас мы в процессе миграции на TFLite, готовимся использовать встроенную квантизацию вместо ручной и продолжаем пилить кастомные операции. Всё это позволяет делать колонки умнее и при этом сохранять доступность для пользователей.
⏩️ А больше технических деталей можно узнать в полной записи доклада с Я.Железо. Смотрите на ютубе и в VK Видео.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 416 |
