Экс-руководитель инновационной лаборатории Google X Мо Гавдат станет хедлайнером конференции Deep Tech Night, которую 5 сентября проведёт "Яндекс" в своём московском офисе. Мероприятие посвятят ключевым технологическим трендам в области сложных IT-систем, искусственного интеллекта и развития профессии разработчика.
Главная тема выступления Мо Гавдата - влияние генеративных нейросетей на индустрию создания программного обеспечения. Он планирует обсудить, как меняется сам процесс разработки: от проектирования архитектуры до тестирования и поддержки кода. Отдельный акцент будет сделан на трансформации роли программиста: от исполнителя рутинных задач к инженеру, который ставит цели, формулирует запросы к ИИ и отвечает за качество конечного продукта.
Гавдат, много лет занимавшийся развитием экспериментальных проектов в Google X, поделится взглядом на то, как крупные технологические компании интегрируют генеративный ИИ в свои внутренние процессы. Речь пойдёт о том, какие этапы традиционного цикла разработки можно делегировать нейросетям уже сейчас, а какие по‑прежнему критично зависят от человеческой экспертизы. Отдельно он затронет вопросы безопасности, конфиденциальности данных и ответственности разработчиков при использовании ИИ-инструментов.
Помимо ключевого доклада, программу Deep Tech Night сформируют выступления экспертов "Яндекса" и приглашённых специалистов. Алексей Гусаков разберёт современные рекомендательные системы: как они анализируют поведение пользователей, какие модели лежат в основе персонализации и почему тонкая настройка таких алгоритмов напрямую влияет на выручку и удержание аудитории. Он объяснит, как объединяются сигналы из десятков и даже сотен источников, чтобы для каждого пользователя сформировать уникальную ленту контента или выдачу товаров.
Иван Сапожков сосредоточится на обучении больших моделей с подкреплением. Он расскажет, как в таких системах выстраивается механизм вознаграждения, почему выбор метрики может полностью изменить поведение модели и как инженеры ищут компромисс между сложностью алгоритма, качеством результата и скоростью работы. Отдельная часть доклада будет посвящена оптимизации вычислительных ресурсов: какие ухищрения позволяют запускать требовательные модели в продакшене без астрономических затрат.
Сергей Мельник представит направление, которое он называет "физический ИИ" - применение алгоритмов машинного обучения для управления коптерами, роботами и другими автономными устройствами в реальном мире. В отличие от чисто цифровых задач, здесь ИИ сталкивается с шумными датчиками, непредсказуемой средой и жёсткими ограничениями по времени реакции. Спикер раскроет, как сочетаются классическое управление, симуляции и нейросетевые модели, чтобы дроны и роботы могли безопасно и надёжно выполнять задачи без участия человека.
Важный блок программы посвящён симуляторам, которые позволяют разработчикам "проезжать" в виртуальной среде миллионы километров и заранее отрабатывать редкие и опасные дорожные ситуации. Участникам расскажут, как создаются такие цифровые полигоны, насколько реалистично в них моделируется поведение пешеходов, автомобилей и погоды, и почему без симуляций развитие беспилотного транспорта было бы практически невозможно. Будет показано, как данные из виртуального мира совмещаются с реальными поездками, помогая улучшать алгоритмы восприятия и принятия решений.
Конференция пройдёт в гибридном формате. Желающие смогут лично посетить московский офис "Яндекса", пообщаться со спикерами и коллегами по отрасли, а также поучаствовать в дискуссиях после выступлений. Для тех, кто не может присутствовать офлайн, предусмотрена бесплатная онлайн-трансляция: организаторы подготовят полноценный эфир с докладами и сессиями вопросов и ответов.
Тематика Deep Tech Night ориентирована на разработчиков, инженеров по машинному обучению, системных архитекторов, продакт-менеджеров и всех, кто работает с высоконагруженными и интеллектуальными системами. При этом доклады обещают сделать понятными и для тех, кто только начинает погружаться в ML и генеративный ИИ: акцент будет не только на теории, но и на практических кейсах, ошибках и ограничениях реальных проектов.
Отдельная часть обсуждений затронет будущее профессии разработчика. Спикеры рассмотрят, как уже сегодня меняются требования к специалистам: почему недостаточно просто знать один язык программирования, как растёт значимость умения формулировать задачи для моделей и интерпретировать их результаты, и почему "инженерия запросов" перестаёт быть модным словом и становится частью повседневной работы. Планируется дискуссия о том, какие навыки помогут разработчику чувствовать себя уверенно в мире, где значительную часть кода генерируют алгоритмы.
Организаторы намерены показать, что генеративный ИИ - не замена программистам, а мощный инструмент, который при грамотном использовании снимает рутину и открывает дорогу к более сложным, творческим задачам. На примерах реальных сервисов объяснят, как меняется структура команд: появляются роли, отвечающие за качество данных, интеграцию ИИ-сервисов, дизайн диалоговых интерфейсов и оценку итоговых моделей с точки зрения бизнеса.
Будут затронуты и прикладные аспекты внедрения нейросетей в крупные продукты: как организовать эксперименты, не рискуя основной выручкой; какие метрики действительно отражают пользу ИИ, а какие могут вводить в заблуждение; с какими техническими и юридическими барьерами чаще всего сталкиваются компании. Часть докладов посвятят тому, как балансировать между инновациями и стабильностью, не превращая продукт в бесконечный "бета-тест".
Отдельное внимание планируется уделить этическим вопросам: что делать, если модель ведёт себя непредсказуемо, как выстроить процесс аудита и контроля, кто несёт ответственность за ошибки ИИ в реальных системах - от рекомендательных алгоритмов до роботов на дорогах. Спикеры обсудят, почему прозрачность и объяснимость моделей становятся не просто академической темой, а практической необходимостью для бизнеса и регуляторов.
Deep Tech Night задуман как площадка, где крупные технологические идеи соединяются с практикой: от генеративного кода и рекомендательных систем до автономных дронов и симуляторов городов. Участники смогут не только послушать доклады, но и сформировать собственное представление о том, как ИИ уже меняет индустрию и к каким изменениям в своей карьере стоит готовиться в ближайшие годы.
