AI как внутренний продукт технической команды: где работает, где мешает, что с этим делать
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
AI-агент стал нормой, но на масштабе команды быстро превращается в источник разнобоя и слепых пятен: пять стилей юнит-тестов в одном модуле, неконтролируемый расход на токены, и нет ответа на вопрос - реально ли стало лучше. Расскажу, как мобильная команда системно занимается AI, а не оставляет это на энтузиастов: инициативная группа со своим циклом брейншторм -> пилот -> оценка -> раскатка -> обратная связь; метрический фреймворк, который позволяет принимать и отменять решения по данным; и конкретные практики, которые мы выработали и доносим до команды - где AI работает, где не работает, когда задача целиком ложится в агента, а когда детерминированный инструмент лучше
Android Engineer с опытом более пяти лет, лидирую развитие AI в мобильном направлении — от культуры до harness и автоматизаций. Погружен как в мобильную инфру, так и в продукт, бэкенд и CI/CD.
AI-инженер по образованию, что вкупе помогает лучше понимать, что происходит в этом направлении и как затащить ту или иную вещь.
Видео
Другие доклады секции
Оптимизируй свою команду
