Deep Tech Night: как «Яндекс» покажет инженерам будущее ИИ-разработки

Что такое Deep Tech Night и зачем она нужна инженерам

5 сентября 2026 года «Яндекс» проведёт конференцию Deep Tech Night. Мероприятие пройдёт в московском офисе компании, онлайн-трансляция будет доступна после регистрации. Тема встречи - практическое применение искусственного интеллекта в инженерии и разработке.

Это не лекция о далёком будущем. Организаторы собрали реальные кейсы, инструменты и архитектурные решения, которые уже работают в сервисах «Яндекса». Инженер, который придёт на конференцию, получит ответы на конкретные вопросы: как нейросети ускоряют продуктовую разработку, какую инфраструктуру строить под ИИ-нагрузки и как алгоритмы учатся действовать в физическом мире.

Формат сочетает доклады и живое общение. Офлайн-участники смогут посетить воркшопы и лично поговорить с командами, которые отвечают за ИИ-агентов и сервисы поддержки. Онлайн-зрители увидят трансляцию после регистрации.

Для тех, кто следит за событиями в мире ИИ, эта конференция дополняет картину: в августе прошёл Летний ТехФест в Петербурге, а 3 сентября состоится «Петербургский цифровой хаб». Deep Tech Night продолжает эту линейку, но с фокусом на глубокие технические темы.

Ключевые темы: от продуктовой разработки до алгоритмов в физическом мире

Программа разделена на три направления. Каждое затрагивает конкретный слой инженерной работы: создание продуктов, инфраструктуру и алгоритмы, которые взаимодействуют с реальностью.

Нейросети в продуктовой разработке: как ИИ улучшает сервисы

Рекомендательные системы - один из самых заметных примеров. Алексей Гусаков, руководитель направления рекомендательных систем «Яндекса», расскажет, как нейросети персонализируют контент и помогают пользователю быстрее находить нужное. Это не магия: за каждым рекомендательным блоком стоит обученная модель, которая анализирует поведение и предсказывает интересы.

Генеративные модели меняют и сам процесс разработки. Они берут на себя рутинное кодирование, генерацию тестов, подготовку документации. Инженер при этом смещается в сторону проектирования решений: он ставит задачу, проверяет результат, отвечает за архитектуру. На Deep Tech Night покажут, как это выглядит в рабочих процессах «Яндекса».

Инфраструктура для ИИ-нагрузок: что нужно знать инженеру

Нейросети требуют вычислительных ресурсов. Одно дело - запустить модель на ноутбуке, другое - обслуживать миллионы запросов в продакшене. На конференции обсудят реальные архитектуры, которые «Яндекс» использует для обработки ИИ-нагрузок: распределённые вычисления, хранение данных, оптимизацию моделей под конкретное железо.

Инженерам по бэкенду и DevOps этот трек даст ориентиры: как оценивать нагрузку, какие узкие места возникают при масштабировании и как их устранять. Без абстрактных советов - только практика, проверенная на высоконагруженных сервисах.

Алгоритмы в физическом мире: автономный транспорт и роботы

Сергей Мельник, руководитель направления автономного транспорта и симуляторов для роботов, объяснит, как ИИ выходит за пределы экранов. Автономный транспорт и робототехника - это алгоритмы, которые принимают решения в реальном времени, в условиях неполной информации и физических ограничений.

Ключевую роль здесь играют симуляторы. Прежде чем алгоритм попадёт на реальную дорогу или в руки робота, он проходит тысячи часов обучения в виртуальной среде. Симуляция позволяет безопасно отработать редкие и аварийные сценарии, которые невозможно воспроизвести на полигоне. Мельник покажет, как устроены такие симуляторы и какие задачи они решают.

Спикеры: кто расскажет о будущем ИИ-разработки

Состав докладчиков - руководители направлений «Яндекса» и приглашённый эксперт с мировым именем. Каждый выступает по своей специализации, поэтому разговор получается предметным.

Алексей Гусаков отвечает за рекомендательные системы. Иван Сапожков - за обучение с подкреплением, метод, который позволяет алгоритмам учиться на собственном опыте, получая награды за правильные действия. Сергей Мельник ведёт направление автономного транспорта и симуляторов для роботов.

Мо Гавдат: как генеративные нейросети изменят роль разработчика

Мо Гавдат, бывший директор Google X, выступит с отдельным докладом. Его тезис: генеративные нейросети возьмут на себя рутинное кодирование, а разработчик станет «архитектором решений». Это не означает исчезновение профессии. Меняется фокус: меньше времени на написание шаблонного кода, больше - на постановку задач, проверку гипотез и проектирование систем.

Для инженера это сигнал о том, какие навыки стоит развивать. Понимание архитектуры, умение формулировать требования к модели, способность оценивать качество результата становятся важнее скорости набора кода. Доклад Гавдата поможет увидеть эту траекторию.

Тем, кто хочет понять, как ИИ уже применяется в разных сферах, будет полезна статья об итогах первой премии «Сделано с ИИ» и о том, как Arm развивает ИИ на edge-устройствах.

Офлайн-программа: воркшопы и живое общение с командами

Офлайн-участники получат больше, чем просмотр докладов. В программе - воркшопы, на которых разберут практические задачи: как устроены ИИ-агенты, как они помогают в сервисах поддержки, где их внедрение даёт наибольший эффект.

Живое общение с командами «Яндекса» - отдельная ценность. Можно задать вопрос, который не попал в доклад, обсудить свою задачу, получить обратную связь. Для инженера, который уже работает с ИИ или только начинает, такой разговор часто даёт больше, чем несколько часов лекций.

Подобный формат уже доказал свою эффективность: в августе Инфостарт запустил флешмоб с фэнтези-аватарками, чтобы привлечь внимание к своим конференциям 2026 года. Deep Tech Night делает ставку на содержательную часть - воркшопы и прямой диалог.

Как принять участие: регистрация и формат

Участие бесплатное. Нужна регистрация - она открывает доступ и к онлайн-трансляции, и к офлайн-площадке. Количество мест в московском офисе может быть ограничено, поэтому офлайн-участникам стоит зарегистрироваться заранее.

Точное время начала и ссылку на регистрацию «Яндекс» публикует на официальных страницах анонсов. Следите за обновлениями компании, чтобы не пропустить открытие записи.

Почему это важно для инженеров уже сейчас

ИИ перестал быть отдельной дисциплиной. Он встроен в продуктовую разработку, инфраструктуру, робототехнику. Инженер, который понимает, как работают нейросети и как их применять, решает задачи быстрее и точнее.

Deep Tech Night даёт знания из первых рук. Доклады ведут люди, которые ежедневно работают с этими технологиями в масштабе крупной компании. Даже если вы не сможете посетить все сессии, понимание ключевых направлений поможет оставаться конкурентоспособным.

Есть вопрос или заметили неточность? Напишите нам - мы проверим информацию и обновим статью.