AvitoTech
22.5K subscribers
1.86K photos
101 videos
1.67K links
Рассказываем, что у Авито под капотом, делимся инженерной экспертизой и зовём на митапы.

По всем вопросам: @direct_avitotech

Сайт: https://avito.tech
Хабр: habr.com/ru/company/avito
Гитхаб: github.com/avito-tech

Регистрация в РКН: https://clc.to/FOxC1A
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Фреймворк, с которым можно создать быстрые и эффективные пайплайны для моделей в продакшне

В нашей команде более 40 однотипных микросервисов для машинного обучения, и их число постоянно растет.

Для решения связанных с этим ежедневных задач появился фреймворк «Акведук»: легковесная python библиотека. Она позволяет описать пайплайн обработки данных с концентрацией на логическом устройстве, а не технических деталях.

Посмотреть и забрать себе «Акведук» можно на нашем гитхабе.
Расшифруйте аббревиатуру “БК”
Anonymous Poll
8%
Балка подкрановая
61%
Бургер кинг
31%
Бытовой компьютер
У нас всё просто отлично! Ответы на предыдущие вопросы вы найдёте в интервью с участниками ASP Corp (осн. 1985):

О, игрушки! Давайте писать игрушки!

Тут Макс Сапронов, технический директор Авито, вместе с товарищами из ASP Corp (группа разработчиков программ для советских компьютеров ДВК-1,2,3; БК-0010; «Союз-Неон») рассказывают о том, как начинали разработку игр в советское время, писали базы данных в тетрадках, покупали беляши за доступ в компьютерный класс, и что советуют молодым.

Послушать и посмотреть: http://bit.ly/2XqcDvy
Почитать: http://bit.ly/3hC9L6f
Avito Analytics meetup #4
30 сентября в 18:00 проводим новый митап для аналитиков.

В этот раз — об аналитике по Agile-процессам, её выстраивании с нуля без боли, улучшении результатов продавцов с помощью данных, грамотном ценообразовании, и о том, как поставить самую классную цену на шлем для курицы.

Выступают: аналитики из Авито, lead продуктовой аналитики в СберМаркете и руководитель группы исследования алгоритмов AliExpress Россия.

Смотреть можно будет тут: http://bit.ly/2XzRH63
Получить напоминание на почту можно, зарегистрировавшись на таймпаде: http://bit.ly/3tSVuHg
Хотим подробнее рассказать про наших менторов, которые присоединились к getmentor.dev
Интересно?
Anonymous Poll
17%
Нет, мне достаточно информации на сайте
Каждому эксперту Авито с getmentor.dev мы задали несколько вопросов. Надеемся, что так грань между менти и ментором станет тоньше, и вы как будто станете заочно знакомы. ;)

Сегодня знакомим вас с Михаилом Клюевым, руководителем отдела по связям с IT-сообществом.

К Мише можно обратиться по вопросам, которые связаны с коммуникацией с разрабами (DevRel), маркетингом, стратегиями и контентом: http://bit.ly/3lSDysD
Доклад «Разработка глазами продакта»

А вот и Аня Подображных, наш ведущий продакт. Она занимается гео-сервисами в Авито, основной продукт — карта.

В докладе на модуле «Продуктовый подход» Аня делится опытом и рассказывает, в какой картине мира живёт продакт, каким образом мы смогли удешевить разработку в 4 раза и как подружить последнюю с продуктом.

Всё это на борту Podlodka TeamLead Crew: https://www.youtube.com/watch?v=Zi9CbcJQYMw
Четвёртый Avito Analytics Meetup уже сегодня в 18:00: https://www.youtube.com/watch?v=l4f7XpA1YnU

В программе:

✔️ Успешность продавцов на Авито. Как с помощью аналитики можно улучшить результаты клиентов? — Алина Вельниковская, Авито:
• Факторы успешности профессиональных продавцов на Авито.
• Какое поведение у продавцов с меньшими результатами.
• Как аналитике помог ML.
• Как с помощью подсказок помочь увеличить продажи.

✔️ Как уберечься от боли, строя аналитику с нуля? — Шагане Мирзоян, СберМаркет:
• Найм по принципу “if it’s not ‘hell yeah’ then it’s no” и мотивация на долгосроке.
• Аналитика в инфраструктуре.
• Что такое «дата-дривенность» и как взаимодействует культура с процессами.

✔️ Свой инструмент в Tableau для SCRUM-команд с Bug Policy и Scope Drop — Анастасия Никонорова, Авито:
• Как построить аналитику по Agile для разработки по Jira и BI Tableau.
• Чем это будет лучше отчётов Jira.
• Как добиться индифферентности данных и приёмы визуализации.

✔️ Аналитика как базис ценообразования на товары собственного магазина в маркетплейсе — Регина Хазеева, AliExpress Россия
• Грамотное ценообразование товаров и его подводные камни.
• Зачем бизнесу метрики и как их измерять.
Модель зрелости: как оценивать и растить инженерные команды

Мы привыкли уделять много внимания развитию инженерных команд: находить зоны роста и системно их прокачивать. Для этого нужно было установить прозрачные и понятные правила.

Так появилась модель зрелости. Теперь у нас есть фиксированное ТЗ на инженерную культуру, одинаковые стандарты в технологиях и процессах. Благодаря этому за последний год
до ожидаемого уровня поднялись 20% команд компании. Бонусом улучшилось общение и взаимопонимание между ними.

Сам документ модели зрелости Авито и инструкция по использованию — внутри статьи: http://bit.ly/3B7cIUc
👍1
Для чего нужен Roadmap?

Виталий Туманов, наш руководитель пользовательского продукта, отвечает на этот вопрос так:
- спланировать активности по срокам;
- приоритизировать задачи друг между другом;
- синхронизировать порядок действий с другими командами;
- следить за прогрессом;
- прозрачно отразить план работы.

Окей, так понятнее! Но что вообще из себя представляет Roadmap, как им пользоваться, почему он не всегда отражает действительность и существует ли его “вечный” вариант — в одном посте и не расскажешь. Предлагаем вместо текста послушать, например, доклад Виталия на Podlodka TeamLead Crew в модуле «Продуктовый подход» http://bit.ly/3mnx45n или дискуссию в 165-м выпуске подкаста make sense: http://bit.ly/3B8SNnE

А вы часто составляете себе дорожные карты? 🤔
Эксперт Авито на getmentor.dev Андрей Свердлов — продакт-менеджер в кластере монетизации.

Андрей поможет со стратегией и тактикой развития продукта, go-to-market, общением со стейкхолдерами и командой, а также построением аналитики в продукте. С ним можно поговорить о маркетинге, монетизации, запусках и масштабировании B2B продуктов: http://bit.ly/2YtEcVZ
Как разогнать ML в проде?

У нас десятки сервисов с машинным обучением. В продакшне к ним предъявляются особенные требования: выдерживать определённую нагрузку, не переиспользовать попусту железо, собирать эксплуатационные метрики. Мы хотим поделиться некоторыми решениями этих задач. В частности, это наш open source фреймворк — Акведук.

Иван Санин, ведущий разработчик из Data Science SWAT в Авито, расскажет, как разогнать ML в проде, и ответит на интересующие вопросы. В итоге вы получите представление, с какими вызовами сталкиваются ML-инженеры при эксплуатации моделей в продакшне, а также узнаете об инструментах, с помощью которых эти вызовы преодолеваются.

12 октября
14:00

По-домашнему встречаемся в нашем Zoom: http://bit.ly/3Aq4aGN