AI, кодинг-баттл и платформа будущего: как прошёл Platform Engineering Night
Что будет, если собрать большую встречу единомышленников из мира инженерии, чтобы обсудить, как AI меняет подход к разработке? Мы не стали гадать, а провели такое мероприятие — Platform Engineering Night — для сотни специалистов из мира AI.
23 апреля в штаб-квартире Т-Банка — T‑Space — прошло мероприятие Platform Engineering Night: Productivity & AI для ИТ-специалистов, которые работают с инженерными платформами, инфраструктурой и AI.
В этот вечер под одной крышей встретились более 250 ML- и MLOps-инженеров, SRE, тимлидов AI-команд, архитекторов инженерных платформ, Heads of AI и Infrastructure, разработчиков внутренних решений и open source-энтузиастов. Гостям также была доступна бесплатная онлайн-трансляция мероприятия по предварительной регистрации.
Со своими докладами выступили эксперты из Яндекса, VK, Сбера, Московской биржи и Т-Банка — от Heads of Infrastructure до разработчиков AI-ассистентов. Каждый поделился практическими кейсами из своей инженерной среды: как устроены платформы, как работают ассистенты, какие метрики действительно имеют значение, и как AI интегрируется в продакшен.
Программа включала не только деловую часть — доклады и дискуссии, — но и развлекательную, а именно:
- Кодинг-баттл, в котором участники могли проверить в действии нашего AI-ассистента Nestor — и сравнить, как решается задача с помощником и без.
- Platform Space — зона, где гости общались с инженерами Т-Банка и узнавали больше о наших технологиях: Spirit, Nestor, FineDog, Helicopter, ULabs AutoDesc, LLM Platform и Sage.
- Нетворкинг с единомышленниками и живые обсуждения с руководителями платформ из ведущих ИТ-компаний — от Яндекса до Сбера и Московской биржи.
Главное со сцены: о чём говорили эксперты
Игорь Маслов, вице-президент, директор разработки базовых технологий и инженерных практик Т-Банка, открыл встречу с обсуждения трансформации роли платформ в инженерной практике:
Возможно, нас ждёт мир, где AI и есть наш платформ-инженеринг. Мы не имеем других интерфейсов, не пишем код — всё решается через AI
Он обозначил сдвиг в инженерном мышлении: от ручной сборки инфраструктуры к взаимодействию с умным ассистентом, способным понимать задачу и предлагать решение. Такой подход меняет не только инструменты, но и саму логику разработки.
Евгений Колесников, технический менеджер продукта SourceCraft Code Assistant в команде Yandex Infrastructure, выступил с критическим взглядом на популярные метрики эффективности AI-инструментов:
Нельзя просто смотреть на цифры типа “повысили продуктивность на 55%” и думать, что это истина. Такие метрики — как средняя температура по больнице. Сначала надо договориться, что такое "польза", и только потом её считать
Он подробно разобрал, какие показатели действительно отражают пользу: удержание пользователей, доля автосгенерированных решений, количество отменённых действий и даже субъективное “счастье от кода”. Это выступление стало важным ориентиром в разговоре о реальной ценности AI в инженерной среде.
Денис Артюшин, технический директор продукта Nestor в Т-Банке, рассказал о том, как создавался наш собственный AI-помощник — Nestor — для написания кода, которым сегодня активно пользуются более 9500 инженеров в месяц:
Что-то в разработке ассистента — это спринт. Например, генерация коммитов по запросу появилась почти мгновенно. А что-то — это марафон: интеграция в observability, построение платформы агентов. Тут важна устойчивость
В докладе Денис показал, как Nestor прошёл путь от идеи до полноценной части инженерного процесса и какие решения команда принимала по ходу развития платформы.
Иван Юрченко, руководитель продукта FineDoog Growth в Т-Банке, представил кейс об использовании AI в инцидент-менеджменте через платформу FineDog ,которая помогает нам оперативно выявлять сбои в работе сервисов:
AI не просто реагирует. Он предсказывает инциденты, помогает с анализом логов и предлагает варианты решения до того, как началась паника
Он показал, как система находит аномалии в режиме реального времени, обучается на накопленных данных и помогает инженерным командам быстрее выявлять причины проблем — без ручного перебора логов.
На панельной дискуссии с участием экспертов Яндекса, Сбера, VK и Московской биржи обсуждали, как AI влияет на профессии, принятие решений и работу с неопределённостью. Один из спикеров привёл пример:
В одной из партий в Го нейросеть сделала странный ход. Сначала все подумали, что это ошибка. Но именно он стал поворотным и решил исход. AI смотрит иначе — и в этом сила, но и риск
Разговор затронул тему доверия к AI, когнитивных искажений и необходимости адаптировать не только технологии под людей, но и людей — под новые формы взаимодействия с умными системами.
Инженерные продукты и кодинг-баттл
Также у гостей была возможность пообщаться с командами Т-Банка и ближе познакомиться с нашими внутренними инженерными решениями в зоне Platform Space — стенде, где мы собрали ключевые AI-продукты, которые помогают нашим разработчикам в ежедневной работе.
В зоне были представлены:
- Nestor — AI-ассистент для разработчиков. Подсказывает код, помогает с автокомплишеном, собирает коммиты, умеет отвечать на вопросы по внутренней кодовой базе.
- FineDog — инструмент для предсказания и анализа инцидентов, который работает с логами в реальном времени и помогает SRE-командам быстрее реагировать на сбои.
- Spirit — внутренняя PaaS-платформа для разработки и развёртывания приложений.
- Sage — платформа для наблюдаемости: централизованный сбор и анализ телеметрии сервисов.
- Helicopter и ULabs Autodesc — решения для совместной аналитической разработки и работы с данными.
- LLM-платформа — технологическая основа для создания и обучения AI-ассистентов внутри Т-Банка, включая поддержку агентной архитектуры.
Гости могли пообщаться с командами, задать вопросы, узнать, как устроены решения изнутри, и обсудить инженерные практики. Platform Space стал одновременно и демо-зоной, и местом для нетворкинга — как между командами, так и между участниками митапа.
Финальной частью программы стал кодинг-баттл “Человек против ассистента”. Участникам предложили написать игру “5 букв” на Python. На сцену вышли разработчик с AI-ассистентом Nestor, участник без ассистентов, а также два разработчика, использующих AI-помощников от Яндекса и Amazon. После баттла участники совместно разобрали решения, сравнили подходы и обсудили, как именно ассистенты влияли на ход их работы — помогали или мешали, ускоряли или требовали адаптации. Из интересного — результаты всех участников показали, что быстрее и эффективнее кодить с помощью AI-ассистента, чем без него.
Больше, чем просто митап
Platform Engineering Night — это не просто событие из календаря. Это про то, как рождается инженерная культура: когда платформы становятся умнее, ассистенты — полезнее, а команды — смелее в своих решениях.
В этот вечер нам удалось собрать под одной крышей представителей разных направлений из мира AI. Именно за счёт такого разнообразия взглядов разговор получился живым, а опыт — по-настоящему уникальным.