Ostrovok! Tech

#конференции

Продолжаем путешествие по ИТ-регионам России: сегодня и завтра мы в Новосибирске, на TeamLead Сибирь.

Стенд Островка уже вовсю работает — заходи знакомиться с нашими спецами, обсуждать технологии, инженерные задачи и карьеру!

А ещё у нас есть несколько способов переключиться с докладов на практику:

🎲Настолки, где все решают скорость и реакция

📱AR-игра: технологии Островка всегда рядом. Находи их с помощью камеры телефона, отвечай на вопросы и зарабатывай баллы

🧠Квиз с ИТ-задачами — как относительно простыми, так и хардкорными

За участие в активностях традиционно дарим мерч: от электрических кружек-шейкеров и мини-пылесосов до фирменных фонариков и бирок на чемодан.

А в конце каждого дня разыграем главные трофеи наших конференционных стендов — плюшевых гофера и питона🐍 Участвуют все, кто зарегался в боте и отметился в наших активностях.

Если ты на конференции, добавляй стенд Островка в свой маршрут — дальше всё покажем на месте!👆

#хакатон

О!Хакатон возвращается: на кону миллион⚡️

В третий раз мы собираем спецов, готовых испытать свои навыки в задачах тревел-теха — и побороться за денежные призы!

Редкая технологическая задача сегодня обходится без вопроса: «А что, если добавить сюда AI?» В тревел-техе особенно интересно искать новые направления. На этот раз мы предлагаем участникам хакатона переосмыслить привычные механики в сервисах для путешествий.

На выбор — два трека: 

✨«О!дин шаг до идеального отеля»: задача для специалистов уровней middle и senior — «переизобрести» опыт бронирования пользователя с помощью AI и новых интерфейсных механик.

🤖 «О!дин запрос». Цель для junior-специалистов — создать AI-агента для путешествий и отелей.

Участвовать могут не только разработчики (Python, Go), но и аналитики (SQL). Как и раньше, присоединиться к хакатону можно из любой точки мира. А а за самые классные решения — призы:

🥇1-ое место — 250 000₽
🥈2-ое место — 150 000₽
🥉3-е место — 100 000₽

Все подробности, FAQ и расписание — на сайте хакатона. Зарегистрироваться и задать вопросы можно через бота — @ostrovok_hackathon_bot.

Удачи на маршрутах всем будущим участникам!

#карьера

В тревел-техе мы привыкли строить маршруты — теперь один из них ведёт в рейтинг ИТ-работодателей ✈️

Хабр и ЭКОПСИ проводят исследование ИТ-брендов, и Островок снова участвует в нём.

Анкета позволяет оценить любые знакомые компании из списка. Во втором вопросе Островок можно быстро найти по названию через поиск. Весь опрос занимает около 5–10 минут.

👉Принять участие

Спасибо всем, кто поддержит!

#хабр #LLM

Счёт за API не приходит — значит, локальная LLM бесплатна? Только если не считать стоимость железа, скорость генерации и часы простоя GPU💸

Дмитрий Емец, тимлид отельного поиска в Островке, посчитал, во сколько обходится 1 млн выходных токенов на его домашней сборке, и сопоставил результат с тарифами API.

В посте:

📍 почему электричество — далеко не главная статья расходов
📍 как скорость генерации и загрузка GPU меняют стоимость токенов
📍 в каких случаях локальный запуск может конкурировать с API

Для задач с большим контекстом локальные модели пока не заменили автору облачную подписку: подходящее железо требует слишком больших вложений — и времени на настройку.

А у вас локальная LLM уже решает рабочие задачи или пока остаётся дорогим хобби? Читайте пост и подключайтесь к обсуждению в комментариях!

#вакансии

Пока пользователи собирают чемоданы и решают, брать ли отель с завтраком, у инженеров тревел-теха своя отпускная повестка🗺

Продукт не уходит на каникулы: команды продолжают выпускать изменения, разбирать сложные кейсы и усиливать инженерную базу.

Четыре новые вакансии для инженеров открыты в Островке:

⚙️ System Engineer в команду внутренних сервисов (DevOps/SRE)
Предстоит развивать внутренние сервисы, на которые опираются разработка, доставка кода и наблюдаемость: GitLab, VictoriaMetrics/Logs/Traces, Grafana, Sentry, ELK и другие инструменты. Среди задач — автоматизация контроля SLO, ускорение решения инцидентов и поддержка внутренних пользователей на уровне L3.

🧠 Senior MLOps Engineer
Задачи на стыке DevOps и ML: поддержка GPU/TPU-кластеров, контейнеризации и оркестрации, настройка мониторинга и алертинга, развёртывание ML-сервисов в production. В фокусе также CI/CD для ML-пайплайнов, оптимизация инфраструктуры и полный ML lifecycle — от training до serving.

🛠 Data Engineer
Нужно делать и поддерживать витрины для Data Science, настраивать ETL-процессы и работать над качеством данных. Среди задач — собирать и формализовывать требования DS-команды, а также настраивать мониторинг ETL. В стеке — Python, SQL, Spark, Airflow, HDFS, Hive, MPP-базы, dbt, Git и Docker.

📱Mobile QA Automation Engineer (iOS)
Вакансия для инженера, который будет разрабатывать и поддерживать UI-автотесты для нативных iOS-приложений на Swift, поддерживать CI/CD-процессы и интегрировать автотесты в пайплайн. Также предстоит работать с тестовой документацией, анализировать дефекты и частично заниматься ручным тестированием функционала приложения.

Детали — по ссылкам, ещё больше вакансий — на карьерном сайте Островка👈

#ии

В ИИ-проектах внутри компании сложности часто начинаются ещё до прототипа: нужно выбрать задачу, где ассистент действительно поможет и не добавит лишней ручной работы.

В Островке мы стараемся подходить к вопросу комплексно. Для сотрудников есть внутренний курс по ИИ, регулярное AI Demo, доступы к необходимым сервисам. А дальше всё решают люди в командах. Они знают процесс, видят, где теряется время, и могут быстро проверить, получился ли рабочий прототип.

В новой статье на Пикабу — четыре ИИ-кейса от наших коллег:

🎯 Рекрутмент
Ассистент помогает подготовить черновик оценки после интервью: работает с расшифровкой встречи и компетенциями роли.

🧩 Integration Support
Автоматизация забирает типовой запрос по логам: читает тикет, находит нужные данные и возвращает результат в задачу.

🗂 Бизнес-процессы
Бот поверх каталога процессов помогает быстрее найти владельца процесса и актуальные инструкции.

⚙️ Разработка
LLM разбирает описание новой фичи и предлагает черновую декомпозицию для команд, которые должны подключиться к работе.

Читай и делись с теми, кто каждый спринт обещает добить рутину, но почему-то снова отправляет её в бэклог!

#хабр #карьера

У технического интервью есть особенность, о которой легко забыть: внешне это одна встреча и один фидбек, а внутри — десятки решений интервьюера. Какие вопросы задать. Когда углубиться. Где уже хватает фактов, а где пока только впечатление. И как потом дать обратную связь, чтобы команда могла на неё опереться.

Если эти решения каждый принимает по-своему, технический этап начинает зависеть не только от кандидата, но и от конкретного формата интервью.

Чтобы работать с проблемой системно, мы в Островке запустили внутреннюю школу технических интервьюеров. Об этом кейсе Павел Шлюпкин, наш Recruitment Team Lead, рассказал в новой хабр-статье:

📍 почему сигнал из одного направления вырос в проект на уровне компании
📍 как кастдев с командами помог собрать программу обучения
📍 что разбирали на занятиях: матрицы компетенций, парные интервью, когнитивные искажения, читерство и спорные кейсы
📍 какими были результаты первых потоков — и как школа стала для нас полноценным внутренним продуктом в процессе рекрутмента

Если проводишь технические интервью или отвечаешь за наём — точно будет что сверить со своей практикой!

Читай и делись ссылкой 📣

🎉 Результаты розыгрыша:

🏆 Победитель:
1. Victoria (@toribru)

✔️Проверить результаты

#хабр #разработка #менеджмент

Задача понятна. Код тоже. Решение можно сделать.

Но код лежит в сервисе другой команды — и фича упирается не в сложность реализации, а в ожидание места в чужом бэклоге.

В новой статье рассказываем, как мы в Островке решали эту проблему через иннерсорсинг: сами вносили изменения в кодовую базу другого сервиса, но оставляли за командой-владельцем архитектурный контроль, ревью и финальное слово по качеству.

Внутри:

📍 почему «поставить задачу в чужой бэклог» часто недостаточно
📍 как дать доступ к репозиторию и не потерять контроль над качеством
📍 какие правила нужны до первых MR, чтобы процесс не превратился в хаос
📍 что меняется для разработчика, который работает на стыке команд

За два года через иннерсорсинг в Островке прошли 22 проекта: от небольших доработок до изменений в интеграциях и границах между сервисами.

Материал для тех, кто хоть раз ждал чужой бэклог и думал: «Мы же можем сделать это сами!».

Читай на Хабре👈

#доклады #javascript #frontend

ADR, чистая архитектура, TDD, автотесты — всё это давно известно, но часто упирается в одно и то же: руками дорого, долго и не всегда хочется.

В новом докладе на Moscow JS 70 Вадим Царегородцев, наш Frontend Guild Lead, разбирает, как ИИ меняет эту экономику.

Не заменяет инженерные практики и не отменяет базу, а делает их удобнее в ежедневной работе. Например:

📌ADR становится хорошим контекстом для LLM: код показывает, что изменилось, а документ объясняет, почему команда выбрала именно такое решение;

📌архитектура с явными слоями, контрактами и ограничениями даёт ИИ понятную траекторию: модели проще воспроизводить стабильную структуру, чем угадывать правила в хаосе;

📌рефакторинг ускоряется, когда правила проекта разложены на короткие инструкции для агента: так код легче переносить в новую архитектуру шаг за шагом.

И напоминаем о записях прошлых выступлений Вадима. В них тот же фокус на современные инженерные практики во фронтенде:

— «Мифы о “толстых” клиентах»
— «Git Submodules: монорепозиторий из коробки»
— «Я прочитал 100 статей про серверные компоненты — я что-нибудь понял?»
— «Observability Passport: что, где, когда в моем приложении»
— «Хроники Valibot: сага о безупречных данных в мире JS» + статья на Хабре

Ещё больше видео с выступлениями наших инженеров — здесь🙌

Ostrovok! Tech pinned a photo

#вакансии #data

У Островка много сценариев, где без сильной дата-инженерии далеко не уехать. Например, человек ищет отель: ему важно быстро увидеть подходящие варианты, а нашим командам — опираться на корректные данные, витрины для DS, ML-инфраструктуру, понятные метрики и удобные инструменты.

За успешным опытом пользователей стоит целый дата-контур. И сейчас мы в поиске спецов, которые помогут нам ещё эффективнее работать с данными в тревелтехе👇

🧭 Data Engineering Group Lead
Предстоит развивать дата-инжиниринг на уровне нескольких команд: выстраивать процессы, менторить лидов, участвовать в найме, принимать архитектурные решения по highload- и real-time-системам обработки данных, ML-платформам и A/B-тестированию.

🛠 Data Engineer
Позиция для инженера, который будет создавать и поддерживать витрины для Data Science, настраивать ETL-процессы и работать над качеством данных. В стеке — Python, SQL, Spark, Airflow, HDFS, Hive, MPP-базы, dbt, Git и Docker.

🧩 Data Tools Team Lead
Роль в команде, которая развивает инструменты для работы с данными: SQL-редактор, дата-портал, DataHub, админку и ingest-инструменты. Нужно руководить командой, отвечать за архитектуру, взаимодействовать со стейкхолдерами и развивать Developer Experience.

🏗 Data Platform Team Lead
Ищем тимлида, который будет развивать единую платформу данных: архитектуру, технологическую унификацию, новый движок хранения и обработки, ETL/ELT-инструменты и надежную основу для DWH, ML, Data Governance и веб-аналитики.

Если хочется чуть больше контекста о дата-задачах в Островке, советуем почитать материалы команды:

📍про Data Quality Platform и open-source-инструменты для контроля качества данных
📍про DataHub и самописный дата-каталог
📍про DataHub + MCP и ИИ в управлении метаданными

А если хочешь посмотреть, кого мы ещё ищем, заглядывай на карьерный сайт Островка — там вакансии по разным ИТ-направлениям🔎

Есть вещи, которые сложно игнорировать: интересная инженерная задача, странный баг и механика, где всё решает рандом👀

Поэтому решили не сопротивляться и добавить немного случайности в Ostrovok Tech.

Среди подписчиков канала разыграем промокод на 50 000 ₽ для бронирования жилья на Островке. Никаких дополнительных квестов: для участия достаточно подписаться на канал и нажать кнопку под этим постом. Победителя выберем случайным образом.*

Не забудь поделиться постом с коллегами и друзьями. Впереди сезон отпусков — вдруг чьё-то путешествие начнётся с твоего сообщения✈️

Новым участникам канала советуем также заглянуть в закреп: там Хабр, GitHub, записи докладов, вакансии и остальные ссылки Ostrovok Tech. Материалов точно хватит, чтобы скоротать время до 30 июня в ожидании итогов.

Всем удачи!

*подробные условия розыгрыша

#дваивана #архитектура

🎙Чем больше проект, тем больше разработка состоит не только из кода: требования, документация, модели, ревью, релизные циклы, согласования. И где-то между всем этим появляется функциональный архитектор.

В новом выпуске два Ивана позвали Пашу Рязанцева из ГНИВЦ и поговорили про архитектурную работу в госсистемах — процессы, инструменты и роли, на которых всё держится.

В выпуске:

📌функциональный vs системный архитектор — различия ролей и ответственности

📌почему налоговые процессы оказываются сложной инженерной задачей

📌как Archimate на самом деле используют в архитектурном дизайне

📌автоматизация документации и тестирования: какие инструменты работают

Слушай там, где удобно 👇

✅Плеер в ТГ
✅Mave
✅YouTube
✅VK

#доклады #python #backend

Новинка в плейлисте с выступлениями спикеров Островка👇

Вышла запись доклада о том, как мы автоматизировали часть процессов разработки: рутину вокруг задач, ревью, тестирования, деплоя, on-call и аналитики.

Ранее Senior Python-разработчица Алёна Тямейкина уже рассказывала на Хабре, как устроен наш внутренний инструмент для автоматизаций. Выступление на Moscow Python Meetup №110 стало развернутой версией этого кейса: в докладе Алёна показывает, как автоматизации на разных этапах помогают нам выстраивать более управляемый инженерный процесс.

К слову, у истории есть продолжение. На базе платформы автоматизаций мы собрали DORA-контур — и с его помощью заметно прокачали стабильность прода. Об этом написали в статье про DORA-метрики. Сейчас материал конкурирует в шорт-листе хабровского Технотекста-8 (номинация «Инженерный подход»). Если ещё не читали, советуем ознакомиться вслед за докладом!🔎