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!

⚡ MAGNIT TECH × НИУ ВШЭ: зовем на хакатон по машинному обучению!

Мы предлагаем студентам попробовать силы в задачах, с которыми регулярно сталкиваются наши команды. Никакой теории – только реальные кейсы крупнейшего ритейлера!

Что будем решать:

🏆 Прогнозирование продаж с учетом изменения данных и тенденций: построить модель, которая точно предскажет показатели новых магазинов и сохранит качество даже при резком изменении рыночных условий

🏆 Моделирование прироста отклика в маркетинговых кампаниях: определить клиентов и товарные категории, где небольшая награда с высокой вероятностью приведет к дополнительной покупке и максимальной отдаче на маркетинговые затраты

Приглашаем команды из 2-4 студентов бакалавриата и магистратуры ИТ-специальностей: инженеров машинного обучения, аналитиков данных и бэкенд-разработчиков.

Общий призовой фонд – 600 000 руб. Также победители получат возможность ускоренного отбора на стажировку в MAGNIT TECH.

Регистрация открыта до 17 мая. Все подробности и форма заявки – на лендинге.

⚡ ИТ-драйв, реальные вызовы и первый шаг к новым возможностям!

В КубГУ 28 апреля впервые прошел карьерный «День Магнита». Событие было посвящено запуску стажерских программ, а главной точкой притяжения стала станция MAGNIT TECH.

Как это было:

🔴 Мемо-баттл: проверяли знание нашего стека технологий в игровой форме
🔴 «У нас тут ситуация»: разбирали реальные кейсы из практики
🔴 Проектирование с нуля: собирали полноценную ИТ-архитектуру торговой точки

Также студентов ждала лекция от сотрудников MAGNIT TECH – Chief of AI/ML Алексея Четыркина, экспертов блока ИТ-логистики Александра Гусева и Александра Тищенко.

Более 600 активных студентов погрузились в технологии крупного ритейла и получили брендированный мерч за успешное прохождение заданий.

А если ты хочешь стать частью команды, то успей подать заявку на оплачиваемую стажировку. Начинай карьеру в ИТ вместе с нами!

🤖 Прогнозирование временных рядов: от наивного метода до мета-модели

Уже 20 мая в 19:00 – практический ML-воркшоп с главным инженером машинного обучения MAGNIT TECH совместно с karpovꓸcourses 🚀

На воркшопе разберем:

🟨 Ключевые компоненты временного ряда и как правильно ставить задачу прогнозирования
🟨 Линейку методов – от наивного прогноза и экспоненциального сглаживания до градиентного бустинга
🟨 Как объединять модели в ансамбль и оценивать качество прогноза на реальных данных
🟨 Практический чек-лист выбора первой модели для задач прогнозирования спроса

Спикер – Александр Солин, главный инженер машинного обучения в центре развития ML-решений логистики и R&D в MAGNIT TECH, отвечает за разработку и внедрение подходов машинного обучения

Регистрация здесь. До встречи на воркшопе!

❤️ Ты + MAGNIT TECH = работа мечты!

Если вы хотите, чтобы ваши проекты выделялись на рынке также как Оуэн Уилсон, то заглядывайте в наш дайджест вакансий:

🔴Главный Golang разработчик (Финансовые сервисы)
🔴Аналитик SOC (L1)
🔴Промышленный дизайнер
🔴Владелец продукта в направлении Финансы
🔴Главный дата аналитик (+ML)
🔴DevOps-инженер/Vault-инженер
🔴Старший инженер по ручному тестированию в команду перспективных технологий
🔴Ведущий разработчик .Net (Tessa)

Ждем классных коллег!

#MTech_вакансии

⚡ Врываемся на South HUB'26!

В этом году «Магнит» уже во второй раз станет участником South HUB. Мы с нетерпением ждем гостей на нашей беспредельно стильной вилле (все секреты концепции пока не раскрываем 😄).

Представлять MAGNIT TECH на кэмпе будет команда топ-менеджмента и CEO компании Вячеслав Кубаев. Он выступит спикером дискуссионной панели, а на open-talk лично ответит на вопросы участников и поделится инсайтами, которые не услышишь со сцены.

Что еще в программе:

🔴Развивающие сессии от C-level спикеров
🔴Практические воркшопы
🔴И, конечно, атмосферные дни - солнце, горы, нетворкинг

Кэмп завершится «инвентаризацией», где Вячеслав Кубаев вместе с участниками подведет итоги, обменяется личными впечатлениями и главными смыслами.

Мы не завидуем, мы не завидуем... Честно! 😄

👨‍🎨 Персонализируем промо-материалы с помощью ML!

В новой статье Сергей Чекменев, тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализации в MAGNIT TECH, рассказывает о PromoPersona – нашем сервисе автоматической генерации промо-коллажей.

Сергей показывает, как один и тот же продукт может получать три уникальных визуальных оформления для разных сегментов покупателей – и все это без ручного труда дизайнеров.

Сервис использует FLUX.2 и MagnitGPT, которые создают для каждого товара виртуальную рекламную картинку: продукт естественно вписывается в обстановку, с правильным светом и тенями, сохраняя форму и текстуру. PromoPersona уже умеет быстро генерировать такие коллажи и готова работать с реальными промо-кампаниями.

Так MAGNIT TECH создает инструменты, которые делают промо более персонализированным и актуальным для миллионов покупателей.

Читайте полный материал в блоге на Хабре, поддерживайте статью и делитесь ей с коллегами!