Yandex for Developers
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Yandex for Developers analitikasi
Yandex for Developers (@yandex4developers) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 28 506 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 557-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 551-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 28 506 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -14 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlangan (Telegram tomonidan rasmiy tasdiq)
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.69% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.99% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 617 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 424 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 11 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent yandex, опенсорс, llm, браузер, infrastructure kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 16 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
28 506
Obunachilar
+324 soatlar
-177 kun
-1430 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+105
1 kanalda
Avgust '26
+177
4 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+265
6 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+176
3 kanalda
Get PRO
May '26
+334
4 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+260
3 kanalda
Get PRO
Mart '26
+396
2 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+378
2 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+409
11 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+254
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+387
3 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+487
5 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+492
10 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+389
5 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+154
2 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+12 834
13 kanalda
Get PRO
May '25
+368
8 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+339
8 kanalda
Get PRO
Mart '25
+28 550
22 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+1 689
4 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+206
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+358
4 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+370
5 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+369
5 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+12 037
10 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+674
6 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+2 558
6 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+2 079
5 kanalda
Get PRO
May '24
+887
5 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+768
9 kanalda
Get PRO
Mart '24
+618
2 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+1 541
11 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+263
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+3 037
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '230
2 kanalda
Get PRO
Oktabr '230
3 kanalda
Get PRO
Sentabr '230
0 kanalda
Get PRO
Avgust '230
0 kanalda
Get PRO
Iyul '230
0 kanalda
Get PRO
Iyun '230
0 kanalda
Get PRO
May '230
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+61
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+75
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+58
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+55
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+77
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+72
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+48
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+46
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+79
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+57
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+101
0 kanalda
Get PRO
May '22
+570
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+110
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+39
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+42
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+48
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+434
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+222
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+433
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+1 079
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+1 219
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+1 743
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+98
0 kanalda
Get PRO
May '21
+147
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+84
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+133
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+206
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+70
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+7 237
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 16 Sentabr | +2 | |||
| 15 Sentabr | +10 | |||
| 14 Sentabr | +13 | |||
| 13 Sentabr | +8 | |||
| 12 Sentabr | +8 | |||
| 11 Sentabr | 0 | |||
| 10 Sentabr | +3 | |||
| 09 Sentabr | +2 | |||
| 08 Sentabr | +7 | |||
| 07 Sentabr | +13 | |||
| 06 Sentabr | +3 | |||
| 05 Sentabr | +4 | |||
| 04 Sentabr | +7 | |||
| 03 Sentabr | +14 | |||
| 02 Sentabr | +7 | |||
| 01 Sentabr | +4 |
Kanal postlari
🏆 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 |
