🔥 Wildberries & Russ на Saint HighLoad++

Уже на следующей неделе встречаемся Saint Highload++ 2026!

Наши спикеры на конференции:

⏹️Антибот без боли: защита от автоматизации без вреда для пользователей | Александр Краснов, Ведущий разработчик

Как устроена антибот-защита в Wildberries & Russ и как бороться с автоматизацией, не ухудшая опыт реальных пользователей.

⏹️Путь CTO | Павел Соломин, CTO Маркетплейса

Личный опыт о том, как становятся CTO, с какими вызовами сталкиваются и что остаётся за пределами красивого названия должности.

⏹️Fail Meetup | Павел Лакосников, СТО RWB Media

Разбор реального ML-инцидента, в котором сервисы были здоровы, мониторинг молчал, а проблема оказалась совсем не там, где ее искали.

⏹️Вынос функционала из монолита | Алексей Лосев, Руководитель управления, WB Банк

Практический мастер-класс о том, как выделять критичный функционал из монолитной системы и на какие архитектурные компромиссы приходится идти.

Заглядывайте к нам на стенд и приходите слушать выступления 💜

⭐️⭐️ Тестирование вёрстки и layout на Android

В новой статье Роман Бобков, тестировщик из проекта Wibes, поделился личным опытом тестирования вёрстки и layout на Android и теми инструментами, которые можно использовать для этого.

— Как включить режим «показывать границы» и не сойти с ума;
— Чем полезен Grid Tool для поиска кривых отступов;
— Как использовать инспектор в Android Studio, чтобы подсмотреть свойства элемента.

В конце мини-приложение и методичка для практики!

➡️ Читать

Открыли набор на «Лабс» — командные ИТ-стажировки Wildberries & Russ

Это не учебные задачи в стол: вы собираете команду из трёх человек и работаете в связке с техническим ментором — с доступом к данным и инфраструктуре. На выходе — готовое портфолио, оплачиваемая стажировка и шанс остаться в команде.

Есть два формата на выбор:
🟣 Исследовательский — берёте готовый кейс и решаете реальную бизнес-задачу WB.
🟣 Инновационный — развиваете собственный ИТ-проект при менторской поддержке.

Вы можете выбрать 4 трека для решения:

1️⃣ Диффузионные модели в рекомендательных системах: исследуем диффузионные модели для рекомендаций, ставим эксперименты на открытых датасетах, готовим статью и репозиторий.

2️⃣ WB-FM: базовая модель пользователя для электронной коммерции. Одна модель вместо десятков энкодеров — ранжирование, поиск, антифрод, маркетинг.

3️⃣ Internship DevOps: четырёхмесячное погружение в работу дежурного инженера: Linux, Kubernetes, мониторинг, алертинг, непрерывная интеграция и доставка, разбор инцидентов.

4️⃣ Fit-the-Look: капсульные образы. Повышаем качество образов через гипотезы машинного обучения и компьютерное зрение на реальном пользовательском опыте.

Как попасть: до 30 июня собрать команду из трёх человек → подать заявку от капитана → пройти отбор и собеседование с техническим специалистом.

Заявки и подробности по всем трекам — на лендинге 🖥

@wb_delaet_ml

BerryLM-XL вошла в топ-3 русскоязычного бенчмарка MERA

Дообученная командой RWB модель BerryLM-XL заняла 3-е место в общем лидерборде MERA с интегральной оценкой 0,835. Для сравнения, результат Human Benchmark на тех же задачах составляет 0,852. В топ-5 также вошла BerryLM-v2, занявшая 5-е место с оценкой 0,810 ✅

«Мы дообучаем модели под конкретные сценарии маркетплейса — от поиска и сравнения товаров до инструментов для продавцов — и измеряем их влияние на продуктовые и бизнес-метрики. Результат MERA показывает, что мы предоставляем продавцам и покупателям доступ к решениям мирового уровня для автоматизации процессов и решения повседневных задач», — прокомментировал директор по данным RWB Павел Раваев

Модели семейства BerryLM уже используются в поиске и сравнении товаров, ИИ-ассистенте для покупателей, инструментах для продавцов и ряде внутренних сервисов компании.

Делаем подробный пост про BerryLM? Ставьте реакции 👀

Кстати, больше про ML в Wildberries & Russ — в @wb_delaet_ml. Подписывайтесь!