Малвид — IT компания полного цикла

Быстрые релизы — фактор выживания. Если команда выпускает продукт раз в месяц, а конкурент — каждые два дня, рынок выберет конкурента. Ниже пять типовых ошибок, которые мы часто видим у компаний‑«единорогов» на аудитах. Исправьте их — ускорите поставку кода, снизите баги и сэкономите ресурсы. Что происходит Все коммиты стекаются в один убежавший pipeline: линтер → юнит‑тесты → сборка → Docker‑образ → интеграционные тесты → деплой в стейдж. Любая проблема в конце убивает весь конвейер, блокируя других разработчиков...

Два-три года назад крупные банки считали искусственный интеллект «интересной лабораторией». Сегодня он перешёл в разряд обязательной инфраструктуры. Причина проста: новые языковые модели — GPT-4o, Gemini 1.5, Claude — стабильно работают через публичные API и обрабатывают финтех-кейсы без длинной предварительной разметки. McKinsey отмечает, что именно эти модели впервые дали банкам чёткий рост прибыли, а не экспериментальные «пилоты». Более сильные модели. GPT-класс разбирает отчёты, создаёт тематические...

Ещё несколько лет назад создание чат-бота или голосового ассистента требовало внушительного штата лингвистов, data-сайентистов и DevOps-инженеров. Проект растягивался на месяцы: нужно было вручную разметить интенты, настроить речевые сервисы, собрать инфраструктуру, а потом долго «учить» диалоги на реальном трафике. Ситуация радикально изменилась. К 2025 году разговорные технологии пережили два взаимосвязанных скачка. Во-первых, крупные языковые модели—GPT-4o, Gemini 1.5, Claude Opus—привнесли out-of-the-box понимание естественного языка на уровне, близком к человеческому...

Каждый раз, когда мы вспоминаем 8-битные домашние компьютеры, бесшумные мэйнфреймы 70-х или первые рабочие станции Unix, в голову приходит слово «ретро». Кажется, что место этим машинам — в витринах музеев и на полках коллекционеров. Но стоит присмотреться внимательнее, и мы замечаем любопытный парадокс: идеи и приёмы, придуманные в эпоху килобайтной оперативки и медленных шин, сегодня возвращаются в самые передовые проекты. Устройства «интернета вещей» снова живут в условиях строгих ограничений...

Машинное обучение (ML) давно перестало быть сферой исключительно для учёных-исследователей. Существует много инструментов и подходов, позволяющих разработчикам без математического бэкграунда погружаться в эту область. Но чтобы действительно освоить ML и уметь применять его в реальных проектах, нужно смотреть на задачу не только с точки зрения кода, но и понимать рабочий цикл моделей, особенности данных и подходы к деплою. Ниже представлена расширенная дорожная карта — с точки зрения эксперта, знакомого с промышленными ML-системами...