Запись трансляции: YouTube Live: Data Halloween Almaty 2026 (aNqqpqmLGZE)
Организатор: Владислав Заболотский & Data Community Almaty
Площадка: inDrive Hub, Алматы, Казахстан
Хронометраж:06:05:41(Полная трансляция)
Полная стенограмма с таймкодами
Архитектура и таймлайн митапа
Подробный конспект докладов
1. Открытие и вступительное слово (00:00:00 – 00:15:00)
- Ведущий: Владислав Заболотский (Senior Data Engineer, организатор Data Halloween Almaty).
- Площадка inDrive Hub в Алматы собрала инженеров, аналитиков и Data-специалистов города в хэллоуинской атмосфере.
- Анонс плотной программы: 7 докладов, большой Fireside-чат с открытыми вопросами из зала и розыгрыш призов.
2. Секция 1: Анатолий Карпов (CEO karpov.courses, ex-VK, ex-Stepik) (00:15:00 – 01:20:00)
Формат: Fireside Chat & Q&A с залом.
- Путь предпринимателя в EdTech & Data:
- Опыт создания одного из ведущих образовательных проектов по анализу данных и машинному обучению в СНГ.
- Успешная M&A-сделка: продажа контрольного пакета компании группе компаний «Просвещение» и как устроен процесс выхода (Exit) для фаундера.
- Карьера в аналитике:
- Чем отличается мышление исследователя от мышления продуктового аналитика и предпринимателя.
- Почему умение жить в условиях неопределенности и считать риски — главный навык специалиста высокого уровня.
- Розыгрыш: Анатолий разыграл среди участников, задавших лучшие вопросы, книги Андрея Дороничева о технологическом предпринимательстве.
3. Секция 2: Алексей Драль (Основатель BigData Team, ex-Amazon, ex-Yandex, ШАД) (01:20:00 – 01:54:00)
Тема: «Хэллоуинские кошмары запуска собственного бизнеса в Data / AI: как выжить и не прогореть».
- Ошибки первого года основателя:
- Иллюзия того, что отличная техническая экспертиза автоматически обеспечивает продажи и клиентов.
- «Кассовые разрывы-убийцы»: почему консалтинг и заказная разработка требуют жесткого контроля дебиторской задолженности.
- Баланс оптимизма и реализма:
- Важность наличия кофаундера с дополняющим мышлением (бизнес/продажи vs глубокий инжиниринг).
- Ответы на вопросы участников о найме первых сотрудников, международных контрактах и сохранении ментального здоровья.
4. Секция 3: Егор (Data Platform & Governance Lead) (01:54:00 – 02:23:00)
Тема: «Ужасы платформы данных: переход на Unity Catalog, безопасность, контракты данных и governance».
- Эволюция хранилищ данных (Data Lakehouse):
- Проблема фрагментации прав доступа и схем при росте команды аналитиков до сотен человек.
- Опыт внедрения Databricks Unity Catalog: унификация метаданных, каталогизация таблиц, аудит доступа и дата-линедж (Data Lineage).
- Практические грабли миграции:
- Как не сломать критические ETL-пайплайны при смене модели прав и разделении слоев данных (Bronze, Silver, Gold).
5. Секция 4: Дарья Воронкина (AI Шипучка, ex-Unicell, ИТМО) (03:10:00 – 03:47:00)
Тема: «Слоп как переобучение: построение Go-to-Market движка на LLM».
- Феномен «AI-слопа» (AI Slop):
- Почему бездумная автоматическая генерация постов и аутрич-сообщений в LinkedIn/email приводит к деградации доверия и банам, действуя аналогично оверфиттингу модели.
- Архитектура честного GTM-движка:
- Разделение на Outbound (поиск релевантных ЛПР) и Inbound (создание глубокого экспертного контента).
- Использование детерминированных проверок и правил валидации перед отправкой любого контента: человек в цикле (HITL) против слепого доверия LLM.
6. Секция 5: Мелс (inDrive, Data Architecture) (03:47:00 – 04:32:00)
Тема: «Кошмары легаси-систем и архитектура современных пайплайнов данных: как пережить технический долг».
- Реалии масштабирования данных в глобальном райдхейлинге:
- С какими легаси-решениями сталкиваются быстрорастущие международные компании.
- Как безболезненно выводить из эксплуатации устаревшие Spark/Airflow DAG-пайплайны, на которые завязаны сотни финансовых и операционных дашбордов.
- Принципы Data Contracts:
- Закрепление формальных контрактов между командами-продюсерами данных (бэкенд сервисы) и командами-потребителями (аналитики, ML).
7. Секция 6: Сергей и Георгий (EY / Ernst & Young) (04:32:00 – 05:27:00)
Тема: «Проклятые сценарии в корпоративном ML: риски, агентная разработка, human-augmented архитектуры и аудит моделей».
- Регуляторные и операционные риски ML в Enterprise:
- Кредитный скоринг, макромоделирование, расчет резервов в банках и стресс-тестирование.
- Почему модели нельзя запускать в production без интерпретируемости (Explainable AI) и жесткого контроля смещения (bias).
- Агентная разработка и Human-Augmented подход:
- Переход от последовательного водопадного цикла разработки к параллельной генерации кода, тестов и архитектуры агентами под контролем старших инженеров.
8. Секция 7: Андрей Шадриков (Организатор DataFest Almaty, R&D в Verigram) (05:27:00 – 06:04:00)
Тема: «Призраки на картинках: дипфейки, биометрия и компьютерное зрение».
- История манипуляции изображениями:
- От фотомонтажа XIX века (спиритические фото призраков Уильяма Мамлера, ретушь в СССР) до современных генеративных диффузионных сетей и Live Deepfakes.
- Биометрическая защита и Liveness Detection:
- Как камеры и нейросети определяют, что перед объективом находится живой реальный человек, а не распечатка, экран смартфона или силиконовая маска (Presentation Attack Detection).
- Физические артефакты съемки, спектральный анализ и микромимика как барьер против подделок.
🧭 Навигатор по экосистеме: TengriMap
Что такое TengriMap?
TengriMap — первая интерактивная платформа-карта технологической и исследовательской экосистемы Центральной Азии (Казахстан, Узбекистан, Кыргызстан, Таджикистан).
Ключевой фокус: превращение научных статей (arXiv) и смелых технических идей в работающие прототипы и стартапы вместе с создателями и инженерами региона.
Возможности платформы:
- 🗺️ Интерактивная карта: стартапы, IT-хабы, сообщества и коворкинги Алматы, Астаны, Ташкента и Бишкека.
- 📄 Research-to-Artifact: каталог научных исследований региона с возможностью запустить прототип в коллаборации с авторами.
- 👥 Сообщество Builders & Founders: прямой контакт с инженерами, фаундерами и исследователями.
👉 Исследовать экосистему: app.tengrimap.com