В гостях выпуска Антон Полднев - руководитель инфраструктуры Яндекс Рекламы. А разговариваем мы о том, как в рекламе работает ML в режиме высоких нагрузок, а также про разные интересные задачи, стоящие перед инженерами в контексте рекламных сетей. Жив ли ещё язык программирования PERL? Можно ли программировать, не используя массивы? Почему так сложно даётся тема указателей в C++? Как работает реклама в интернете в условиях AdBlock'а? Как должны работать рекомендательные системы, если у вас миллионы запросов в секунду? Как понять, что пользователь совершил целевое действие "покупка", перейдя на сайт по рекламе, если рекламодатель некорректно отдаёт метрики? Как рекламодателю понять, что у пользователя "баннерная слепота" или установлен блокировщик рекламы и не тратить ресурсы на бесполезные показы? Как генерация следующего токена LLM-кой может помочь в предсказании следующего действия пользователя? Как экономить железо, когда его не хватает? Когда деградация это хорошо? Можно ли вайбкодить серьёзные сервисы или этот подход годится только для пет-проектов? Зачем крупным компаниям выкладывать свои наработки в открытый доступ? Можно ли ускорить выполнение программы с помощью перфоратора? Обо всём этом в выпуске!
Ссылки выпуска:
Рекомендательная [RecSys Channel] - телеграм канал о рекомендательных системах, про который говорил Антон (https://t.me/RecSysChannel)
Yandex Neuro Ads - совокупность технологий, которая объединяет тяжёлые модели глубокого обучения и классические ML и технологии генеративного ИИ для работы с рекламой (https://ya.ru/project/yna)
Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru
Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!
Podden och tillhörande omslagsbild på den här sidan tillhör
Mikhail. Innehållet i podden är skapat av Mikhail och inte av,
eller tillsammans med, Poddtoppen.
