🧲 MAGNIT TECH — официальный партнер KARPOV.CONF 2026!

Уже 28 апреля эксперты ведущих компаний соберутся, чтобы обсудить, как внедрение нейросетей приносит бизнесу реальные результаты.

Техлид направления ИИ-инжиниринга MAGNIT TECH Карен Налчаджи выступит с докладом «Как мы превратили CRM в ИИ-движок управления ассортиментом». Он поделится опытом трансформации обычной базы данных в систему, способную самостоятельно принимать решения.

Регистрируйтесь, чтобы внедрить лучшие ИИ-практики в свои проекты.

До встречи на выступлении!

⭐ Для кого-то вселенная работает непредсказуемо, но для нас — это инженерный подход и четкий ритм.

Твой запрос в систему принят! Набор событий сформирован, а звезды сошлись в нужной конфигурации. Делай скрин и узнай свой сценарий на сегодня.

🐚 Возможно, это работа мечты в MAGNIT TECH? Ждем результаты в комментариях!

🫂Тот случай, когда фраза «чувствуйте себя как дома» — часть корпоративной стратегии!

В День пижамы на работе хотим напомнить, что в MAGNIT TECH любят и драйв офисных встреч, и уют домашней обстановки.

Настолько, что даже выпустили свои брендированные пижамы. Теперь частичка комфорта остается с командой в любой рабочий день.

Именно так (по нашему экспертному мнению) должен выглядеть уровень заботы о сотрудниках. Признавайтесь, вашей компании есть чем ответить? 😊

💻 Быстрый старт в ИТ с MAGNIT TECH!

Открыт прием заявок на оплачиваемую стажировку. Это возможность погрузиться в специфику технологий ритейла и работать над продуктами, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.

Что тебя ждет:

🟥Шесть месяцев интенсивной практики под руководством наставника
🟥 Конкурентная зарплата и официальное трудоустройство
🟥 Участие в митапах и корпоративных программах развития
🟥 Шанс перейти на постоянную роль в штате

Программа ориентирована на студентов ИТ-направлений, которые готовы уделять работе от 20 часов в неделю.

Прием заявок уже идет. Успей занять свое место в команде.

Бэкенд или фронтенд? 🧐

Никакого холивара — делимся экспертизой сразу по двум направлениям этой весной:

Уже завтра на DUMP выступят:

Андрей Смирнов, CTO поддержки бизнеса, с темой: «Антипаттерны фронтенда в полевых интерфейсах» ⚫️

Степан Ляхов, Senior Golang Software Engineer, с темой: «Как backend-разработчику понять ML» ❤️

А 29 апреля Рустам Курамшин, тимлид команды BackTech, выступит на JPoint c докладом

Мониторь это. Как писать свои метрики для Micrometer и Grafana🧲

До встречи на конференциях! Шерим экспертизу #без_предела

MAGNIT TECH — среда для тех, кто готов задавать новые стандарты ⚫️

Выходим за рамки привычных достижений: Ян Пиле, руководитель направления развития алгоритмов доступности, опубликовал статью “On Convergence of Different Bootstrap Approximations for Medians” (Lobachevskii Journal of Mathematics, Springer, 2025). Это полноценная рецензируемая работа в индексируемом журнале, а работа велась в MAGNIT TECH.

О чем статья:

Ян проверил, насколько корректно работают разные варианты bootstrap для оценки медианы. Bootstrap – это один из базовых инструментов, который используется для доверительных интервалов, оценки неопределённости и, по сути, в том числе в A/B тестах. При этом в практике (например, в подходах вроде Spotify) часто используют упрощение – аппроксимацию через биномиальное распределение на индексах отсортированной выборки, чтобы считать быстрее и без явной генерации bootstrap-выборок

И ключевой результат здесь неочевидный: оказалось, что разные bootstrap-подходы действительно ведут себя «правильно» по скорости сходимости, но при этом не сходятся к одному и тому же распределению даже при стремлении выборки к бесконечности. Более того, различие сохраняется на уровне констант - то есть это не про порядок ошибки, а про тонкую разницу в самой форме распределения.

При этом важный момент: это не про то, что bootstrap «ломается». На практике используемые приближения (включая биномиальное) остаются вполне рабочими. Но теперь есть строгий ответ, где именно они отличаются от точного решения и почему это отличие не исчезает асимптотически.

Это не теория ради теории. Такие эффекты стоит учитывать на практике, особенно в задачах с медианами и квантилями: A/B тесты, доверительные интервалы, оценка неопределённости через bootstrap. Различия обычно небольшие, но в чувствительных сценариях или при точной калибровке могут иметь значение.

Так фундаментальная математика помогает лучше понять повседневные инструменты аналитики и машинного обучения. Вникнуть до самой сути — подход команды MAGNIT TECH 🏆

Уже готовим контент, где разберем практическую сторону – как эти эффекты проявляются в реальных A/B тестах ❤️

Гордимся командой #без_предела!

⚫️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️ 1С DAY от MAGNIT TECH: погружение в практику и технологии!

️️️️Встречаемся 16 мая в 11:00 в Краснодаре!

Эксперты 1С community MAGNIT TECH и приглашенные спикеры на примере реальных кейсов разберут, как через 1С-разработку, управление командами и оптимизацию систем создаются ИТ-решения для масштабирования бизнеса.

Спикеры:
🧲 Екатерина Холодова, MAGNIT TECH
🧲 Андрей Ворона, MAGNIT TECH
🧲 Антон Саньков, MAGNIT TECH
🧲 Андрей Синев, MAGNIT TECH
🧲 Сергей Берлизов, MAGNIT TECH
🖤 Мария Петерикова, Lamoda Tech

Модератор: Александр Леонов, MAGNIT TECH

🎯Для гостей мы подготовили отличную атмосферу для общения и отдыха: активности, dj, мерч и фуршет🥂

Участие бесплатное, но количество офлайн-мест ограничено. Подробная программа митапа и регистрация по ссылке. ❤️

💻 Проектируем точность: как работает OSA в «Магните»

Масштаб в 21 000+ магазинов превращает мониторинг полок в сложный технологический вызов. В новой статье Ян Пиле, руководитель направления развития алгоритмов доступности, разбирает устройство OSA (On-Shelf Availability) – инструмента, который находит и устраняет пробелы в наличии товаров.

Материал описывает эволюцию системы: от простых правил до статистических методов и A/B-тестирования. Такой подход позволяет ежедневно обрабатывать миллионы операций и приоритизировать задачи для магазинов.

Внутри статьи:

🚩 Почему наличие товара в системе не гарантирует его присутствие на полке
🚩 Как отбирать приоритетные сигналы при ограниченных ресурсах
🚩 Какую роль играют контрольные проверки и фотоверификация
🚩 Как измерять эффект таких систем в ритейле

Для команды MAGNIT TECH это пример того, как данные трансформируют привычные процессы. Мы внедряем технологии, от точности которых зависит комфорт миллионов покупателей.

Читайте полный материал в нашем блоге на Хабре, поддерживайте статью и делитесь ей. Мы хотим, чтобы ИТ-сообщество узнавало больше об уровне экспертизы в MAGNIT TECH!