Масштабная конференция,
объединяющая IT-сообщество Казахстана
4 направления
35+ экспертов
Офлайн и онлайн
Только о полезном для IT-рынка Казахстана
Регистрация на мероприятие закрыта
Tech lead команды телефонии Kolesa Group
Амангелды Қадыл
Оптимизация работы колл-центра с голосовым роботом Kolesa Group
Представлю решение, которое позволило снизить нагрузку на операторов колл-центра почти на 80% с помощью внедрения голосового робота. Расскажу о его становлении и эволюции, начиная с первоначальных шагов разработки и заканчивая применением в реальных условиях. Вы узнаете, какие технологии использовались для его создания и какие сложности были преодолены. Поделюсь результатами и планами на будущее. Мой опыт будет полезен всем, кто интересуется внедрением голосовых технологий для повышения эффективности работы колл-центра.
Директор по QA
Kolesa Group
Әбілхайыр Ахет
Как организован Security Assurance в Kolesa Group или наш путь обеспечения безопасности
Поделюсь историей запуска программы Kolesa Bug Bounty на самой топовой площадке мира HackerOne, где более миллиона хакеров со всего света готовы этично хакать ваши продукты. Доклад будет полезен командам, которые хотят серьёзно заняться обеспечением безопасности своих продуктов, бизнеса и пользователей.
Senior frontend-разработчик
Kolesa Group
Алексей Павлов
Эволюция Vue.js в Kolesa Group
Lead Golang Developer
Руководитель веб-разработки
Samokat.tech
Head of IT Quality Assurance
BCC.KZ
Алексей Окружко
Олег Коровин
Данил Скворцов
Идемпотентность: что, где и как?
GraphQL: зачем на самом деле он нужен
Применение эвристического подхода к тестированию микросервисов
Расскажу, с чего начался путь Vue в Kolesa Group: какие были трудности и как мы их решали. Обсудим, почему именно Vue и не было ли ошибкой выбрать его в качестве основного фреймворка в продуктах. Разберем, из чего состоит технологический стек нашего фронтенда. И сложно ли искать суперзвёзд Vue в мире React-разработки.
Приходилось ли вам оплатить один и тот же заказ дважды? Или получить одновременно два такси? Или добавить товаров в корзину больше, чем вы хотели? Это могло произойти в случае, если эти операции не были реализованы с учетом идемпотентности. В докладе мы рассмотрим, что такое идемпотентность, а также варианты ее обеспечения на каждом уровне приложения.
Когда мы проектируем способ взаимодействия между клиентом и сервером, мы выбираем то, каким способом будет описан контракт взаимодействия. Каким языком, в каком месте, как он будет интерпретироваться. Есть разные подходы к решению этой задачи.

Наверное, все слышали про GraphQL и задумывались о том, а стоит или не стоит брать, а какие есть трудности его внедрения.

В своем рассказе я хочу честно сравнить его с OpenApi, показать не абстрактную пользу, а конкретные преимущества, которые особенно ярко раскрываются, когда мы начинаем говорить о микросервисной архитектуре, где существенный буст в разработке приносит Apollo Federation.

Я расскажу, почему мы в Samokat.tech начали смотреть в его сторону, какую пользу он нам приносит. Какую мы строим архитектуру. Какие блокеры были со стороны безопасности и эксплуатации, и как мы их преодолевали.
В рамках доклада поднимем тему изолированного тестирования микросервисов, построение эвристик вокруг процесса их тестирования и автоматизации. Приведу реальные примеры и базовые рекомендации.
Сооснователь онлайн-школы программирования Хекслет
Head of Engineering
STRONG
Senior Frontend Engineer
Media.Monks
Кирилл Мокевнин
Азамат Калмурзаев
Ardak Tileu
Конечные автоматы как способ значительно упростить логику и понимание кода
Бабка за дедку, дедка за монорепку
Qysqaşa Infinite Scroll tehnikasy
В этом докладе мы увидим, что практически любая бизнес-логика в коде укладывается в модель конечного автомата, то есть состоит из набора состояний и переходов между ними. Такой взгляд на происходящее позволит изменить подход к проектированию и реализации наших приложений. Для этого мы рассмотрим множество реальных примеров, поговорим про опыт внедрения, посмотрим на примеры реализации в разных языках программирования и для разных направлений (бекенд, фронтенд и т.п.)
Погружу вас в историю проекта, начатого в маленьком Spring Boot монорепозитории и выросшего в большой организм. Поговорим о том, как монорепо натурально порождает распределенный монолит и как выползти из него. Обсудим, как закон Конвея влияет на структуру проекта и почему монорепо — это всё-таки не анти-паттерн.
Peformance-ke qandai äserı bolady? Ne üşın qajet? Jäne oz praktikañyzda qalai qoldana alasyzdar. Mysal retınde kışıgırım jobada tolyqtai şolu jasaimyn.
Руководитель отдела ML & Operations Kolesa Group
PM Chapter Lead
Beeline Kazakhstan
Основатель и операционный директор
JET
Директор/CEO
Product Bee
Директор по аналитике Kolesa Group
Дмитрий Казаков
Хамбар Дусалиев
Алина Иванова
Мейрамбек Абелкасов
Бахытжан Жақажанов
Как правильно развивать продукт через исследования, поиск проблем и точек роста. Discovery в Kolesa Group
Расскажу, как мы пришли к discovery-процессам, через какие сложности прошли и какие проблемы Discovery помогает нам решать. Расскажу о важных артефактах, самих процессах и в целом о результатах применения этого подхода. Доклад будет полезен командам, которые хотят поставить на поток поиск и внедрение фичей в продуктовых командах и которые сталкивались с неэффективностью в этих процессах.
Product manager
ERG Kazakhstan
Product manager
2GIS
ex-Jusan
Как не упереться в тупик, внедряя ML-решения
Как решать процессные проблемы при росте числа команд через Чаптеры и ProdOps
Как масштабировать свой бизнес от Монголии до Флорианополиса
IT қауымдастық құрудағы басты қағидалар
Ажар Кадирова
Алина Бузинова
Андрей Гусаков
Когда мы начинали строить Machine Learning в Kolesa Group, актуальных исследований по проблемам внедрения ML не было. Многие проблемы, которые мешали выводу модели в продакшен и дальнейшей её работе, нам пришлось учиться решать на собственном опыте. Расскажу про то, на какие грабли мы наступили, как можно их обойти, и к чему надо быть готовым, если вам пришла идея «а давай-ка попробуем использовать ML в проектах».
Расскажу, как и зачем мы в Beeline пришли к созданию продуктового Чаптера и внедрению ProdOps, какие проблемы этим полечили, как их сочетать, а также как на практике можно применять продуктовый подход, не только непосредственно в разработке продукта, но и наложить его на процессы вокруг.
Расскажу о запусках в разных странах: как исследовали рынок, на какие условия обращали внимание при выборе страны и какие критерии успеха себе ставили.
- IT курстың completion rate-ты 30%-ға арттырған 5 басты қағида
- 8 айда Қазақстанның ең үлкен қауымдастықтың біріне қалай айналдық?
- Байланыс және сату арналары - пайдаланушыны 0 теңгеге қалай алуға болады
- 1-1 кездесудің күші және курстың мазмұны неліктен ең маңыздысы емес?
Внутренний маркетплейс: как ломаем классические закупки в корпорации
Как по-честному проверять огромные фичи за 2 недели
Менять продуктовую культуру в больших компаниях не просто, но очень интересно
- Как рыночные решения можно применять в больших компаниях

- Как продукт сократил сроки поставки в 10 раз

- Непечальная история о создании продукта с нуля за 3 месяца

- Как бизнес был частью команды, а не просто заказчиком
Личный опыт с фактами, честными цифрами и продуктовой болью.

На примере запуска фичи в сервисе бронирования отелей «Отелло» расскажу, как сделать качественный эксперимент дёшево.

Как эксперимент может стать инструментом для сокращения сроков доставки дорогих фичей.
Расскажу, как по шагам за несколько месяцев развернуть организацию лицом к клиенту и сотрудникам, а ещё сделать продукт, которым клиенты действительно захотят пользоваться.
iOS Engineer
inDrive
Руководитель направления тестирования
ВСС
Senior Android Engineer
Авито
Ex-iOS developer
Reddit Inc
Тимлид QA
Kolesa Group
Android-разработчик
Kolesa Group
iOS-разработчик
Kolesa Group
Николай Салмин
Руководитель группы разработки SuperApp Android
Яндекс
Избегая багов: как Type Driven Development может повысить надежность и качество кода
Азизбек Исмаилов
Алексей Голиков
Андрей Берюхов
Мейирбек Аширгазиев
Алексей Емелин
Философия архитектуры
Игорь Бучинский
Максим Рыбалов
Основные трудозатраты программиста — это обдумывание кода, своего и чужого. А можно ли снизить эти трудозатраты? Как устроен процесс мышления? Есть ли методологии, помогающие лучше понять код? Поможет ли знание Канта и Гегеля глубже осознать логику MV* архитектуры и предположить, что будет после MVI? На эти и многие другие философские вопросы об архитектуре ПО я постараюсь ответить в своем выступлении.
На кейсах продукта kolesa.kz рассмотрим, как использование TDD может сократить количество ошибок и обеспечивает более стабильное и надежное функционирование приложений.
Minimal Widget Product: путь к эффективной и гибкой реализации виджетов
TestOps. Жизнь после тест-кейсов
Вызовы масштабируемости Kotlin Multiplatform на большом проекте
Advanced iOS security
Бета-тестирование: легко ли внедрить и почему оно того стоит?
Наш опыт внедрения Compose в большой проект
В мире, где пользователи требуют мгновенного доступа к информации и функциям приложения, виджеты iOS стали незаменимым инструментом для создания ценного пользовательского опыта. Предлагаю погрузиться в мир виджетов, разработанных с помощью WidgetKit. Мы рассмотрим, какие типы виджетов доступны разработчикам и в каких случаях виджет может стать настоящим украшением вашего приложения. После доклада вы поймёте, нужен ли вашему приложению виджет, и если да, то какой именно.
Пока в Виллабаджо писали тест-кейсы, Вилларибо выкатились в прод. В докладе расскажу про сравнение двух подходов:
1. Ведение тестовой документации через тест-кейсы и боли, с которыми сталкивается каждый тестировщик.
2. Альтернатива-TestOps, которая объединяет подходы, используемые в разработке, devops и тестировании. Также поделюсь опытом внедрения TestOps и его использования.
Мы уже использовали Kotlin Multiplatform для разработки библиотек. Теперь решили попробовать приземлить его на продуктовые фичи — переиспользовать всё, кроме UI. Расскажу про постановку и результаты этого эксперимента: какие метрики мы смотрели, какие сложности встретили, как их можно решить.
Рассмотрим продвинутые способы взлома iOS-приложений и покажем, как эффективно противостоять им. На конкретном примере простого приложения рассмотрим сценарий применения методов взлома. Если вы всегда задавались вопросом о необходимости знания или изучения ассемблера, доклад для вас будет особенно интересным.
В докладе поделюсь опытом запуска бета-тестирования приложения kolesa.kz: какие шаги можно предпринять для привлечения бета-тестировщиков, зачем это нужно бизнесу и почему мы теперь делаем релизы по пятницам и спокойно спим по ночам.
У вас большой проект и вы не знаете, как начать писать на Compose?
Легко! Поделимся нашим опытом его интеграции в Kolesa Team.
Android-developer
Kolesa Group
Әлихан Бақытбек
Көз – қорқақ, қол – батыр. Kotlin Multiplatform.
Kolesa Group өнімдері кроссплатформаға қалай келгені және қандай кедергілерге кезіккені жайлы бөлісемін. Ірі жобаға Kotlin Multiplatform технологиясын енгізу тәсілдерін талқылаймыз.
Data-аналитик
Kolesa Group
Technical unit lead
Авито
CDO
Kaspi.kz
Руководитель ML-направления Яндекс Вертикали
R&D Team Lead
Verigram
Head of DS
TELE2/ALTEL
Data engineer
Itransition
Нуркен Адилбек
Олег Харатов
Думан Уватаев
Вадим Кохтев
Андрей Шадриков
Николай Калуженков
Қуаныш Бакиров
Тимлид команды DWH
Kolesa Group
Head of Data Science
Kazdream Technologies
Как ML помогает Krisha.kz оценивать эффективность монетизации и усиливать её
Повышение качества данных с использованием Zero Bug Policy
Большие нейросети для гибридной модерации
Эволюция подходов к персонализации в Авто.ру
Многоступенчатое тестирование и зоопарк моделей в ClearML
Многорукие бандиты в управлении маркетинговыми кампаниями
Databricks Lakehouse платформасын қолдану қазіргі заманның талабы
Айдын Исатаев
Артем Рычко
Расскажу о важности подсчета эффективности продвижения в продукте и почему ее замер не так просто осуществить. Мы используем ML для определения пользовательской ценности в платных услугах. Расскажу о полном цикле внедрения ML-модели: от определения продуктовой проблемы до анализа эффекта от внедрения. Обсудим бизнесовую пользу от этого проекта для всей Krisha.kz.
После того как вы запустили хранилище и в нем начало жить много данных, возникает вопрос о доверии к данным. Конечно, доверять можно только 100% правильным данным, но, к сожалению, не бывает систем, в которых не бывает ошибок.

Расскажу, как мы наладили системный подход по работе с проблемами в данных, какие метрики использовали для оценки этого подхода и как договаривались с владельцами данных.
Так много говорят об OpenAI ChatGPT: быть или не быть? Чем заменить, если не подходит?
- Large Language Models (LLM) и Computer Vision в одной коробке
- Факторы, влияющие на объективность оценок / отзывов / обратной связи
- Проверка "все и вся на лету".
Рекомендации в Авто.ру существовали уже давно, но за последнее время мы заметно продвинулись как технологически, так и в понимании предпочтений пользователей. Это привело ко многим продуктовым улучшениям, заметным каждому посетителю сервиса.

Расскажу, какой путь мы прошли в персональных рекомендациях, чем полезно построение платформенного решения и откуда у каждого пользователя появляется особая роль.
Зачем делать много разных тестов ML-моделей и изменять их со временем? Этот подход помогает проверять модели на скрытые байесы, но добавляет проблемы в отслеживании зоопарка моделей.

В докладе расскажу, как мы в Verigram это решаем, используя ClearML. И как в связке с отчётами и GitLab мы снижаем трение между командой разработки и бизнеса.
Как принимать решения в бизнесе при неопределенности, ограниченном бюджете и изменяющихся условиях? Расскажу подробнее о Data-Science-подходе, который поможет автоматизировать и сделать более гибким процесс принятия решений — многорукие бандиты. На примере кейсов Tele2 обсудим, как работают многорукие бандиты, в чем их преимущества и как эффективно применить метод на практике. Доклад поможет оценить, подходит ли стратегия многоруких бандитов для оптимизации ваших кампаний и с какими подводными камнями можно столкнуться при внедрении метода.
Құрылымы күрделі және ауқымды деректерді Apache Spark технологиясымен талдаудың қандай артықшылықтары бар? Ақпаратты Delta форматта сақтау неге қолайлы әрі үнемді?Datalake және Data warehouse жүйелерінің ең тиімді тұстарын ұсынатын Databricks Lakehouse платформасы ерекшеліктерімен бөлісемін.
Как управлять потоком данных в 1 петабайт: архитектура DWH в Kolesa Group
NLP по-казахски: от ASR до LLM
Расскажу, как мы в Kolesa Group построили архитектуру данных. Почему мы выбрали Google Cloud BigQuery хранилищем DWH, как и зачем мы внедрили Airflow 2.

Обсудим, как построение DWH и автоматизация цикла обновления дашбордов повлияли на бизнес и улучшили продукты.
Расскажу, как в нашей компании решали полный комплекс задач по NLP для казахского, русского, смешанного языков начиная с 2017 года.
* Как мы сделали лучший ASR для казахского языка с помощью русского языка и сколько человеко-часов разметки это стоило.
* Как делаем синтез, который вы слышите в call-center-ах.
* Путь от fine-tune LM BERT-а до fine-tune 70b llama2 для казахского, русского и смешанного языков
Вступление
10:00 – 10:10
Перерыв на обед
13:40 – 14:40
10:10 – 10:40
Эволюция Vue.js в Kolesa Group
16:55 – 17:35
Алексей Павлов,
Kolesa Group
Бабка за дедку, дедка за монорепку
Азамат Калмурзаев,
STRONG
10:45 – 11:20
Применение эвристического подхода к тестированию микросервисов
Данил Скворцов, BCC.KZ
12:15 – 12:55
Как организован Security Assurance в Kolesa Group или наш путь обеспечения безопасности
Абылхаир Ахет, Kolesa Group
13:00 – 13:40
Qysqaşa Infinite Scroll tehnikasy
Ardak Tileu, Media.Monks
14:40 – 15:15
Идемпотентность: что, где и как?
Алексей Окружко
15:20 – 16:00
Конечные автоматы как способ значительно упростить логику и понимание кода
Кирилл Мокевнин, Хекслет
16:10 – 16:50
Оптимизация работы колл-центра с голосовым роботом Kolesa Group
Амангелды Қадыл, Kolesa Group
11:25 – 12:05
GraphQL: зачем на самом деле он нужен
Олег Коровин, Samokat.tech
Вступление
10:00 – 10:10
Перерыв на обед
12:50 – 14:00
10:10 – 10:40
Как по-честному проверять огромные фичи за 2 недели
Алина Бузинова,
2GIS
10:45 – 11:20
Как правильно развивать продукт через исследования, поиск проблем и точек роста. Discovery в Kolesa Group.
Дмитрий Казаков, Kolesa Group
12:15 – 12:50
Как масштабировать свой бизнес от Монголии до Флорианополиса
Мейрамбек Абелкасов, JET
14:00 – 14:30
IT қауымдастық құрудағы басты қағидалар
Бахытжан Жақажанов, Product Bee
14:35 – 15:10
Как решать процессные проблемы при росте числа команд через Чаптеры и ProdOps
Алина Иванова, Beeline Казахстан
15:20 – 15:55
Как не упереться в тупик, внедряя ML-решения
Хамбар Дусалиев, Kolesa Group
16:05 – 16:40
Внутренний маркетплейс: как ломаем классические закупки в корпорации
Ажар Кадирова, ERG
11:30 – 12:05
Менять продуктовую культуру в больших компаниях не просто, но очень интересно
Андрей Гусаков, ex-Jusan
Вступление
10:00 – 10:10
Перерыв на обед
13:35 – 14:35
10:10 – 10:45
Бета-тестирование: легко ли внедрить и почему оно того стоит?
16:50 – 17:35
Игорь Бучинский,
Kolesa Group
Философия архитектуры
Алексей Емелин,
Яндекс
10:50 – 11:30
Advanced iOS security
Мейирбек Аширгазиев, ex-Reddit
12:20 – 12:55
Minimal Widget Product: путь к эффективной и гибкой реализации виджетов
Азизбек Исмаилов, inDrive
13:00 – 13:35
Көз – қорқақ, қол – батыр. Kotlin Multiplatform.
Әлихан Бақытбек, Kolesa Group
14:35 – 15:10
TestOps. Жизнь после тест-кейсов
Алексей Голиков, BCC.KZ
15:15 – 15:55
Избегая багов: как Type Driven Development может повысить надежность и качество кода
Николай Салмин, Kolesa Group
16:00 – 16:40
Вызовы масштабируемости Kotlin Multiplatform на большом проекте
Андрей Берюхов, Авито
11:35 – 12:10
Наш опыт внедрения Compose в большой проект
Максим Рыбалов, Kolesa Group
Вступление
10:00 – 10:10
Перерыв на обед
12:10 – 13:10
10:10 – 10:45
Многоступенчатое тестирование и зоопарк моделей в ClearML
Андрей Шадриков,
Verigram
10:50 – 11:25
Как ML помогает Krisha.kz оценивать эффективность монетизации и усиливать её
Нуркен Адилбек, Kolesa Group
13:10 – 13:45
Эволюция подходов к персонализации в Авто.ру
Вадим Кохтев, Яндекс Вертикали
13:50 – 14:30
Многорукие бандиты в управлении маркетинговыми кампаниями
Николай Калуженков, Tele2/ALTEL
14:40 – 15:15
Большие нейросети для гибридной модерации
Думан Уватаев, Kaspi.kz
15:20 – 15:55
Как управлять потоком данных в 1 петабайт: архитектура DWH в Kolesa Group
Айдын Исатаев, Kolesa Group
16:05 – 16:40
16:50 – 17:35
Databricks Lakehouse платформасын қолдану қазіргі заманның талабы
Повышение качества данных с использованием Zero Bug Policy
Қуаныш Бакиров, Itransition
Олег Харатов, Авито
11:35 – 12:10
NLP по-казахски: от ASR до LLM
Артем Рычко, Kazdream Technologies
инфопартнёры