Что происходит, когда AI выходит за пределы прототипа? Обсудили на Inside AI Meetup 20 мая ⭐️⭐️

«Внедрение ИИ в production на большом масштабе — это не магия, а постоянные компромиссы, ограничения и инженерный вкус, позволяющий сказать «нет» нейросетям там, где достаточно хороших данных и простой метрики», — Павел Раваев, CDO Wildberries & Russ

Эксперты из Wildberries & Russ, VK, Avito, МФТИ, M2, MWS, red_mad_robot, Альфа-Банка, Сбера поделились реальными кейсами из своего опыта: от высоконагруженной модерации с векторным поиском и AIOps-подходов к управлению ML-сервисами до практики построения RAG-систем, тонкостей реранкинга и реальных этапов запуска LLM-продуктов.

Фотографии с мероприятия смотрите здесь 🖥

Ждем вас на следующих митапах Wildberries & Russ! Следите за анонсами в @wb_space

⭐️ Что важнее: устойчивость или сложность?

Владислав Пушкин, технический руководитель отдела заказов WB, объясняет, почему каждая новая синхронная зависимость — это скрытые риски для стабильности всей системы.

⏹️В карточках:

— Что реально происходит, когда добавляешь один лишний запрос в критичный флоу

— Как криптографически подписанные данные убирают лишние запросы

— Когда проверки лучше выносить в асинхронный режим

— Как зависимости усложняют observability и почему это важно

— Чек-лист вопросов перед тем, как добавить новый вызов в критичный путь

🟣 Технический руководитель команды фронтенд-инфраструктуры в Wildberries & Russ Иван Некипелов расскажет про путь его команды от монолита к микрофронтендам: как решали ключевые проблемы и с какими сложностями столкнулись во время миграции.

В карточках узнаете:

– Почему монолитный SPA перестал масштабироваться и какие проблемы возникли

– Архитектура микрофронтендов: Module Federation, Nx-монорепозиторий, DI-контракты

– Как безопасно переиспользовать бизнес-логику между микрофронтендами

– Управление версиями, совместимостью и shared dependencies

– Ключевые уроки и результаты миграции

➡️ Читать на Хабре