TeamLead++ Conf · 30 ноября 2023
Как RnD появляется в крупных ИТ-компаниях
Моё личное мнение на основе публично доступной информации
/ RnD in Big Tech · TeamLead++ 2023
Моё личное мнение на основе публично доступной информации
Моё личное мнение на основе публично доступной информации
4 компании — 4 модели RnD
Google — whitepapers и RnD-философия
Amazon — customer-centric и AWS
Yandex — локальная экосистема
Тинькофф — RnD в финтехе
Исследования, whitepapers и модель RnD
Миссия: сделать информацию полезной
1997–1999 — домен, ads, PageRank
2004–2006 — IPO, Android, YouTube
2007–2008 — DoubleClick, Chrome, App Engine
2012–2023 — DeepMind, Fitbit, Bard
Платформа + network effect
Поиск намерения → реклама.
Рекламодатели получают точный таргетинг.
YouTube/Android/Chrome — точки контакта.
Google Cloud — третье крупное облако.
Портфель исследовательских проектов от фундаментальных до инфраструктурных
research.google/philosophy
Fundamental research
Ключевые научные или инженерные вопросы
Технологии, теории, новые открытия
Infrastructure
Переиспользуемые компоненты
Успех = внедрение внутренними командами
Также: New product и Product contributions
Проекты часто мигрируют между типами
Machine Translation: research → product
Robotics — ML + робототехника
Spanner: продуктовая БД → public service
Ключевые статьи, определившие индустрию
Хронология ключевых публикаций и open-source проектов
2003–2010
2003–2006 — GFS, MapReduce, BigTable
2007 — SRE (Site Reliability Engineering)
2010 — Dapper (distributed tracing)
2012–2020
2012 — Spanner (глобальная БД)
2015 — TensorFlow, Borg, Kubernetes
2019–2020 — auth → automation
Что видно в подходе Google
Первыми строят и описывают сложные системы
Open-source сначала появлялся как аналог
Внутренние инструменты ограничивали помощь community
Исключения: Android, Chrome, Kubernetes, TensorFlow
Клиентоцентричность и AWS как побочный продукт
Миссия: максимальная клиентоцентричность
1994–1997 — Cadabra → Amazon
1998–2000 — IMDB, Blue Origin
2002–2005 — AWS, Amazon Prime
2006+ — FBA, Video, Kindle, Music, Pay
Сейчас 2/3 активных пользователей Amazon имеют подписку Prime
Flywheel-эффект и платформенный подход
Marketplace flywheel: sellers → selection → buyers
AWS вырос из внутренних нужд
Prime — доставка, видео, музыка
FBA — логистика как платформа
Локальная экосистема и путь от поиска к суперприложению
Собственная инфраструктура и вертикальная интеграция
Поиск на собственных алгоритмах
Вертикаль: дата-центры → Такси/Маркет/Алиса
YTsaurus — MapReduce, open source
CatBoost/YandexGPT — ML/AI для поиска
Инженерная культура и RnD в финансовых технологиях
Практический подход к исследованиям и разработке
Инновации внутри product teams
Центры компетенций: Data, ML, Platform
Open source: найм, репутация, контрибьюции
Research от бизнеса; scale через платформу
Общие закономерности и различия
RnD всегда business-driven.
Whitepapers — влияние и найм.
Open source: от закрытости к стратегии.
Модель зависит от стадии и зрелости.
RnD — это не отдельная функция, а способ мышления организации
Публичные источники и авторская аналитика
Google Research / AI Blog
Amazon Builders' Library / AWS
Yandex Research / open source
Meta AI, PyTorch, Kubernetes, TensorFlow
tellmeabout.tech
Запись выступления: youtube.com/watch?v=cLwZ4ia6vN0 Все слайды и ссылки — в Telegram-канале
Александр Поломодов, Технический директор и Fellow, Т-Технологии
@ai4sdlc