Добавить в календарь 16.10.2025 18:30 16.10.2025 21:00 Europe/Moscow ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату

16 октября 2025 года в Москве (+ онлайн) пройдет митап «ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату».

Эксперты готовы рассказать, как повысить производительность расчётов кратно, сократить время выкатки A/B-тестов в два раза и заставить ИИ работать с контентом. Без теорий — только проверенные решения и рабочие хаки.

В программе:

  • «Здесь не будет слов про агентов: как мы Data-пайплайн меняли для классической ML-задачи»
    Как изменить принцип работы с Hadoop, добавить новых технологий и повысить производительность расчётов кратно. Сложности внедрения ClickHouse для хранения агрегированных данных, бустинг расчётов с GPU.
    Спикер: Павел Винар, Data Tech Lead, Билайн
  • «Как перестать тратить месяцы на добавление признаков и моделей и начать жить?»
    Как сократить время выкатки A/B-тестов с месяца до нескольких дней.
    Спикер: Дмитрий Русанов, Lead MLE и RecSys в Иви
  • «Самец с грустным лицом: как мы заставляли ИИ рассматривать фотографии». О том, как победить хаос тысяч папок и бесполезный поиск медиафайлов, когда стандартные DAM-системы с ручным тегированием уже не спасают.
    Спикер: Колосов Василий, CTO, Picvario

Кому будет полезно:

  • Дата-инженерам, которые хотят строить инфраструктуру, а не тушить пожары
  • Лидам, ищущим идеи для оптимизации процессов в своей команде
  • Всем, кто верит, что ML должен решать бизнес-задачи, а не создавать новые
Москва,

ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату

Иви.jpg

Дата проведения: 16.10.2025. Начало в 18:30

Место проведения: Москва

Организатор: Кинотеатр «Иви»
Будь в курсе всех мероприятий по теме ИТ-инфраструктура
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

16 октября 2025 года в Москве (+ онлайн) пройдет митап «ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату».

Эксперты готовы рассказать, как повысить производительность расчётов кратно, сократить время выкатки A/B-тестов в два раза и заставить ИИ работать с контентом. Без теорий — только проверенные решения и рабочие хаки.

В программе:

  • «Здесь не будет слов про агентов: как мы Data-пайплайн меняли для классической ML-задачи»
    Как изменить принцип работы с Hadoop, добавить новых технологий и повысить производительность расчётов кратно. Сложности внедрения ClickHouse для хранения агрегированных данных, бустинг расчётов с GPU.
    Спикер: Павел Винар, Data Tech Lead, Билайн
  • «Как перестать тратить месяцы на добавление признаков и моделей и начать жить?»
    Как сократить время выкатки A/B-тестов с месяца до нескольких дней.
    Спикер: Дмитрий Русанов, Lead MLE и RecSys в Иви
  • «Самец с грустным лицом: как мы заставляли ИИ рассматривать фотографии». О том, как победить хаос тысяч папок и бесполезный поиск медиафайлов, когда стандартные DAM-системы с ручным тегированием уже не спасают.
    Спикер: Колосов Василий, CTO, Picvario

Кому будет полезно:

  • Дата-инженерам, которые хотят строить инфраструктуру, а не тушить пожары
  • Лидам, ищущим идеи для оптимизации процессов в своей команде
  • Всем, кто верит, что ML должен решать бизнес-задачи, а не создавать новые