Уважаемый будущий менеджер команды Яндекс.Маркета! Нам нужно, чтобы вы быстро (но вдумчиво) решили тестовое задание по ссылке и уже выходили на работу в наш московский офис, который особенно прекрасен летом в хорошую погоду. Вы будете заниматься технологически сложными проектами в одном из самых стратегически важных направлений Яндекс.Маркета — поиске товаров. Именно с вашим участием будет улучшаться качество ответов на запросы миллионов пользователей сервиса.
Мы ожидаем, что вы не менее двух лет управляли интернет-проектами и разрабатывали планы по реализации проектов со сложными зависимостями, любите и умеете решать сложные задачи, никогда не перестаете учиться и делаете это с жадностью. И, конечно, вы — хороший человек. https://yandex.ru/jobs/vacancies/proj_man/prman_goods

Воспоминания очевидцев о первых днях Великой Отечественной войны и подробную мультимедийную карту военных действий от плана «Барбаросса» до Победы — смотрите и слушайте на проекте http://www.pobediteli.ru и в специальном приложении «Победители» для iOS.
Помните своих Победителей.

Присоединяйтесь к трансляции #yacm2016. По традиции конференцию откроет секретный доклад.
https://www.youtube.com/watch?v=2fqG0rguXM4

Если вы проспали, были заняты, или еще по каким-то причинам пропустили прямую трансляцию Yet Another Conference on Marketing, не расстраивайтесь: мы уже опубликовали материалы выступлений (видео и PDF), презентации докладчиков можно скачать.
Все доклады доступны по ссылке — https://events.yandex.ru/events/yac/29-june-2016/

Важные платежи теперь не только под рукой, но и на руке — приложение Яндекс.Деньги для iOS поддерживает Apple Watch. Пополняйте «Тройку», спускаясь в метро, отправляйте переводы друзьям и коллегам или проверяйте баланс кошелька в любой удобный момент.
Для установки программы на Apple Watch достаточно загрузить в iPhone последнюю версию приложения Яндекс.Денег, а затем синхронизировать смартфон с часами — https://clck.ru/A2gqo

Яндекс.Навигатор начал предупреждать водителей о превышении скорости звуковым сигналом. Приложение знает о скоростных ограничениях не только на разных дорогах, но и на разных участках одной. Кроме того, ограничение скорости на участке теперь отображается на экране устройства. На российских дорогах предупреждающий сигнал по умолчанию раздаётся, когда скорость превышена на 15 км/ч. Порог превышения можно изменить в настройках Навигатора.
Значительную часть данных о скоростных лимитах Навигатор получил из Народной карты благодаря вам, нашим пользователям, отмечавшим дорожные знаки.
Новая возможность Навигатора работает в Москве, Санкт-Петербурге, Киеве, Московской, Ленинградской и Киевской областях, а также в Турции. В остальных городах и странах предупреждения работают в тестовом режиме.
https://mobile.yandex.ru/apps/navigator

Финляндия стала первой страной за пределами СНГ, в которой запущен Яндекс.Транспорт: сегодня приложение стало доступно в двух финских городах — Хельсинки и Тампере.
https://mobile.yandex.ru/apps/transport
https://vc.ru/n/ya-transport-finland

Яндекс.Музыка предлагает всем желающим снять свой собственный (ну, почти) музыкальный видеоклип: ищите брендированный контейнер на Пушкинской площади в Москве. «Ритм-бокс» работает с 12 дня до 12 ночи до 31 июля включительно.

Создать клип на любой из 20 миллионов треков из каталога сервиса можно сольно или с друзьями. Одновременно в «Ритм-боксе» могут танцевать до пяти человек, так что хор, к сожалению, провести не получится. Готовое видео можно будет получить по электронной почте и поделиться им с друзьями в социальных сетях с хэштегом #моямузыка и #московскиесезоны.

Команда Яндекс.Афиши рассказала о том, какие правила безопасности нужно соблюдать, чтобы мошенники не получили ваш электронный билет на музыкальный фестиваль и другие мероприятия.

Злоумышленники смогут использовать ваш билет, если скопируют штрихкод. Поэтому до начала концерта или спектакля не стоит показывать билет незнакомым людям или публиковать его фотографии в социальных сетях. Кроме того, нельзя покупать электронные билеты с рук, какой привлекательной ни показалась бы цена. Мошенники могут продать вам билет с поддельным штрихкодом — или настоящий билет, на который был оформлен возврат. В любом из этих случаев вы просто выбросите деньги на ветер.

Другие полезные советы: https://yandex.ru/blog/company/elektronnye-bilety-tekhnika-bezopasnosti

Летом 1799 года французский офицер нашёл в дельте Нила камень, которому суждено было сыграть главную роль в появлении новой науки.

Фрагмент каменной стелы с тремя версиями одного и того же текста, высеченного египетскими иероглифами, демотическим письмом и на древнегреческом языке, назвали Розеттским камнем. Он стал одним из важнейших археологических артефактов, распахнувшим окно в историю Древнего Египта.

Через пару десятилетий после обнаружения Розеттского камня (и нескольких безуспешных попыток его перевода) гениальное озарение востоковеда Жана-Франсуа Шампольона помогло раскрыть смысл иероглифов: учёный догадался, что они использовались для записи не слов, а отдельных звуков и слогов. Сравнение трех параллельных текстов позволило Шампольону не только расшифровать надпись, но и сформулировать общие принципы давно забытого языка. Его «Египетская грамматика» была опубликована 180 лет назад, в 1836 году. Так родилась египтология.

Спустя почти два века, в начале 2011 года, Яндекс, используя тот же подход, что и Шампольон, разработал собственную систему машинного перевода. Сравнивая миллионы текстов, содержащих одну и ту же информацию, но на разных языках, компьютер научился строить мощные статистические модели перевода. Совсем как делал Шампольон, только в сто тысяч раз масштабнее. Работа сервиса требует серьёзных ресурсов и основана на передовых разработках в области computer science.

С помощью Яндекс.Переводчика (https://ya.cc/0IXgI) можно переводить тексты, сайты и картинки на 85 языках, в том числе, на идиш, маори и эсперанто.

Урбанизация влияет не только на жизнь людей, но и меняет целые экосистемы. Температура в центре мегаполиса может быть на 10 градусов выше, чем на окраинах. Такая разница вместе с городским шумом и оживлённым дорожным движением ускоряет ход эволюции: в мегаполисах новые виды животных и растений появляются буквально у нас на глазах, отмечают биологи (http://nyti.ms/2aCUMoY).

Следить за изменением температуры в разных районах города можно уже сейчас. С декабря 2015 года Яндекс создаёт собственный прогноз погоды – умный, обучаемый, сочетающий в себе сильные стороны классического компьютерного моделирования погоды и машинного обучения. Подробнее о технологии Meteum: https://pogoda.yandex.ru/meteum

Композитор и большой поклонник новых технологий Алексис Кирке сделал ещё один шаг навстречу будущему: он применил квантовый компьютер для создания музыки.

Квантовые компьютеры не подчиняются законам классической физики, пишет Wired ((http://www.wired.com/2016/07/quantum-computers-dont-make-sense-one-makes-music/). Вместо привычных битов, кодирующих либо логическую единицу, либо ноль, в квантовых вычислениях используются кубиты – объекты, которые могут кодировать одновременно ноль и единицу. В решении ряда задач устройство из нескольких тысяч кубитов может оказаться мощнее суперкомпьютеров.

Кирке с коллегой разработали алгоритмы, которые позволили квантовому компьютеру D-Wave создавать звуки на основе голоса меццо-сопрано Джульетт Почин (на Яндекс.Музыке можно послушать её записи: https://music.yandex.ru/artist/442059). Идея заключалась в том, чтобы перевести квантовую суперпозицию в гармонию звуков.

Результат работы квантового композитора чем-то напоминает содержание сборников «Мелодии для релаксации»: https://soundcloud.com/alexiskirke/quantum-computer-creates-superposition-harmonies-live

К слову об экспериментах на стыке музыки и computer science: в конце июня сотрудники Яндекса использовали нейронную сеть для генерации текстов песен в стиле Егора Летова (https://www.facebook.com/kroniker/posts/1112179945508920).

Научная мысль не стоит на месте, и ученые порадовали нас очередным прорывом: американские исследователи придумали, как превратить селфи в настоящий портрет. Наконец-то отпускные фотографии на фоне моря и памятников обретут скромное обаяние профессиональных снимков.

Технология корректирует искажения объектива смартфонов, и селфи выглядит так, будто снято на портретный объектив. Программа исправляет изображение лица с помощью контрольных точек трёхмерной модели.При этом угол наклона и пропорции изменяются с учётом фокусного расстояния портретного объектива (https://birdinflight.com/ru/novosti/selfie-into-portrait.html).

Потестировать разработку на собственных селфи можно здесь: http://faces.cs.princeton.edu.

Команда Яндекс.Навигатора, как и все болельщики, с нетерпением ждёт открытия Олимпийских летних игр 2016 года и выпустила специальное обновление с голосом популярного спортивного комментатора Василия Уткина.

В финальную версию озвучки вошли 120 фраз, из которых Навигатор автоматически составляет подсказки. Ряд фраз — например, «Впереди опять всё перекопали» — Василий Уткин придумал сам. Некоторые из них – в частности, «Нам такой поворот не нужен» и «Да на этой дороге корова мениск получит» – не попали в стартовый состав.

Обновлённый Яндекс.Навигатор доступен для Android (https://ya.cc/0IvPM) и iOS (https://ya.cc/0IvzY).

Самые интересные моменты записи новой озвучки команда Навигатора собрала в коротком ролике: https://youtu.be/l8ZXrwOsjX0

Совсем скоро в Рио-де-Жанейро откроются Олимпийские летние игры 2016 года. Российские болельщики могут поддержать членов сборной и даже получить от них ответ с помощью приложения Яндекс (https://ya.cc/0JFN6), в котором появился блок «Дай пять Команде России».

На стойках в Доме Болельщиков в Рио-де-Жанейро отображается число людей, которые нажали на кнопку с ладошкой в приложении. Спортсмены могут дать пять в ответ — в таком случае пользователь получит уведомление о том, кто из атлетов ответил ему, и сможет поделиться этой новостью в соцсетях.

Ещё один способ поддержать сборную — отметить свой город на тепловой карте мира (https://ya.cc/0JFM6). Чем больше людей нажмут на кнопку «Зажечь!», тем ярче загорится метка города.

В начале 2016 года НИУ ВШЭ и Яндекс запустили первый русскоязычный курс «Введение в машинное обучение» (https://ya.cc/0Jj0i). Анализ данных и машинное обучение применяются во многих сервисах Яндекса, в том числе, при ранжировании результатов поиска, распознавании изображений и речи, составлении персональных рекомендаций в Музыке и Радио.

На занятиях нового набора курса, стартующего 8 августа, сотрудники
Яндекса покажут примеры задач, которые решает машинное обучение,
расскажут об алгоритмах и нейронных сетях.

Посмотрите ролик, в котором один из авторов курса, руководитель группы
анализа неструктурированных данных в Yandex Data Factory Евгений Соколов
объясняет, почему важно познакомиться с основами машинного обучения и чем может быть полезен онлайн-курс: https://youtu.be/YJFGuO7n_kY

Пока лето не закончилось, нужно успеть отдохнуть. Что выгоднее: приобрести готовый тур или самостоятельно купить билеты и забронировать отель? Аналитики Яндекса изучили цены на разные варианты отдыха и построили карту, которая поможет выбрать наиболее дешёвый вариант поездки. Спойлеры: на Бали и в Казань лучше ехать без путёвки.

Туры дешевле, если отправляться в Тунис и на некоторые курорты Израиля, ОАЭ, Таиланда и Средиземноморья. Самостоятельно ездить выгоднее в некурортные города (например, в Будапешт, Вену, Казань), на Бали, в Индию, на курорты Европы и Юго-Восточной Азии.

Полный текст исследования и интерактивные картинки смотрите здесь: https://ya.cc/0Jy7g

В будущем промышленность станет умнее: алгоритмы начнут оптимизировать технологические процессы, делая производство более эффективным. Хорошая новость в том, что будущее уже наступило.

Yandex Data Factory, подразделение Яндекса, которое специализируется на анализе больших данных, создало рекомендательный сервис для Магнитогорского металлургического комбината (ММК). Так большие данные приходят в материальный мир.

Технологии Яндекса в области машинного обучения позволили оптимизировать расход ферросплавов при производстве стали. Сервис принимает данные по исходному составу и массе материалов, требования по содержанию химических элементов в готовой стали и другие параметры плавки, после чего в реальном времени выдает оператору рекомендации по использованию ферросплавов и других добавок. Проект позволяет получать сталь заданного химического состава при минимальных затратах.

Решение Yandex Data Factory сокращает расход ферросплавов в среднем на 5% при сохранении показателей качества стали (https://ya.cc/0K04e). Это приведет к ежегодной экономии более чем в 4 миллиона долларов.

В ближайшие годы возможности математических моделей с применением машинного обучения и анализа больших данных изменят технологические процессы промышленных компаний. Нас ждет эффективное производство, которым управляют обучающиеся алгоритмы. Мечты фантастов становятся реальностью.