True Tech Hub в Иннополисе

26 октября приглашаем на True Tech Hub в Иннополисе — площадку для обмена опытом среди лидеров IT-индустрии и начинающих специалистов. Программа мероприятия будет интересна аналитикам, продакт-менеджерам, ML-инженерам, DS-инженерам и не только.

В первой части мероприятия расскажем про метрики, помогающие оптимизировать Agile-процессы команды разработки, расскажем, как подружить отдел аналитики с остальной командой, и поделимся своим видением того, как User Stories упрощает жизнь аналитикам и владельцам продуктов.

Во второй части коснемся более хардовых историй: углубимся в тему экстремальной оптимизации моделей машинного обучения и векторных данных, расскажем как в МТС проверяют гипотезы в задачах генеративного искусственного интеллекта для потребностей бизнеса. А наши коллеги из red_mad_robot на примере разработанной умной базы знаний поделятся, как RAG-концепция помогает повысить точность и качество генерируемого контента.

Программа

11:00 — 12:00

Сбор гостей

12:00 — 12:30

«Метрики, помогающие оптимизировать Agile-процессы команды разработки»

Спикер: Алия Хазиева, delivery lead / Project Manager, Сбер

Как удалось сократить Lead Time на 22% путем оптимизации Agile-процессов команды. Каким образом настройка мониторинга продуктовых и производственных метрик позволила выработать решения для оптимизации процесса

12:30 — 13:00

«Как наладить работу аналитики с остальной командой»

Спикер: Никита Цыбин, ведущий аналитик, МТС

В докладе будет рассмотрен процесс аналитики от исследования до разработки, включая участников, события и артефакты. Обсудим важность ревью перед разработкой, коридорные тесты и их результаты, а также правила оформления артефактов и их связь с Jira для более структурированного подхода.

13:00 — 13:30

«Что такое пользовательская история и как она помогает PO/BA и SA»

Спикер: Эвита Шарафутдинова, ведущий аналитик, МТС

Рассмотрим, почему понимание и применение User Stories является инструментом для эффективной работы между PO/BA и SA. Мы обсудим, как правильно формулировать User Stories, их плюсы и минусы. А также как внедрить их в свою команду.

13:30 — 14:00

Перерыв

14:00 — 14:30

«Экстремальная оптимизация моделей машинного обучения и векторных данных: как комбинировать прунинг, квантование и снижение размерности»

Спикер: Альберт Насыбуллин, ведущий разработчик, МТС

Поговорим об экстремальной оптимизации моделей машинного обучения и векторных данных: как комбинировать прунинг, квантование и снижение размерности. На десерт — аугументация текстовых данных для задач классификации

14:30 — 15:00

«Адаптация Open Source-моделей генеративного ИИ: как с минимальными ресурсами получить приемлемое качество дообучения»

Спикер: Анна Щеникова, аналитик центра RnD TechGov, МТС Диджитал

В МТС Анна проверяет гипотезы в задачах генеративного искусственного интеллекта для потребностей бизнеса. В докладе расскажет про то, как собрать датасет, обучить модель и оценить ее, чтобы получить достаточное качество. Поговорим про подходы и идеи как повысить качество.

15:00 — 15:30

«Управлении знаниями на базе AI и LLM технологий»

Спикер: Владислав Шевченко, руководитель backend-практики, red_mad_robot

На примере разработанной умной базы знаний поделимся, как RAG-концепция помогает повысить точность и качество генерируемого контента. Расскажем про основные подходы в разработке и настройке LLM, выбор архитектурного решения, обеспечение качества и управление документами и embedding.

15:30 — 17:00