Руководит разработкой автоматической генерации рекламы в Яндексе, уже 5 лет делает сервис быстрее и надёжнее. Разрабатывает систему, которая в течение суток обрабатывает миллиарды товаров со всего интернета и превращает их в рекламные объявления. Благодаря современному С++ и алгоритмическим оптимизациям у неё получилось соединить потоковую обработку миллиардов объектов на фреймворке BigRT и тяжёлые GPU-вычисления: для генерации используются не только CPU-intensive-алгоритмы, но и тяжёлые нейросети YandexGPT. Вела курс алгоритмов в НИУ ВШЭ у первокурсников.

Разработчик компиляторов для различных аппаратных архитектур.

Разработчик и фанат системного ПО (компиляторов, рантаймов, инструментов верификации и т. п.).

Выпускник МГТУ имени Н. Э. Баумана по направлению «Ракетостроение».

Любит C++ и умеет его готовить. В зоне интересов — метапрограммирование, многопоточное и асинхронное программирование. Энтузиаст распространения корутин.

Работает над компиляторами с 2010 года. Сейчас — над компилятором для RISC-V в Syntacore.

Контрибутит в Open Source, пакетные менеджеры C++ и их базы пакетов, контрибутит в cmake (например, добавил команду cmake_language (EXIT)), (со)автор проползала на stacktrace (в С++23)

Представитель России в Международной рабочей группе по стандартизации C++ (WG21 ISO). Автор многих принятых предложений к стандарту языка C++.

Председатель Российской рабочей группы по стандартизации С++. Разрабатывает и поддерживает стандартную библиотеку GCC, библиотеки Boost. Автор Boost-библиотек PFR, TypeIndex, DLL, StackTrace и активный maintainer Any, Conversion, LexicalCast, Variant.

Написал книгу Boost C++ Application Development Cookbook.

Написал самое быстрое в мире B-дерево, бинарный поиск, факторизацию целых чисел, парсинг целых чисел, алгоритм Флойда, префиксную сумму и поиск и аргминимум на массиве.

Автор «Algorithms for Modern Hardware» и «Алгоритмики». В прошлых жизнях ML-разработчик (в том числе в Яндексе) и спортивный программист.

Разрабатывал софт для анализа видео с использованием GPU и векторизации, работая в лаборатории МГУ. Лаборатория до сих пор выпускает ряд топовых бенчмарков и статей. В настоящий момент работает в Яндекс Лавке и занимается курьерским бэкендом на userver. В качестве старшего автора драйвил создание курса по C++ в Яндекс Практикуме, рассказывал на открытых вебинарах про C++20 и GPU. Автор статей о C++ на Хабре с 20+ тысячами просмотров.

Vitaly Aksenov currently is a Lecturer at City, University of London. His research focuses on practice and theory of concurrent systems and algorithms and data structures. Before City, Vitaly was an Assistant Professor at City, University of London, a post-doc in IST Austria under the guidance of professor Dan Alistarh and received his PhD from Paris 7 Diderot and ITMO University under the guidance of professor Petr Kuznetsov.

Программирует программы, командует командами, докладывает доклады. Работает в Авито, присматривает за инфраструктурой поиска, пилит поисковой движок Sphinx. А так всякое бывало.

Разрабатывает общие системные компоненты и фреймворк специализированной 3D‑CAD‑системы.

Ранее разработал систему реалтайм-мониторинга пациентов, а также систему сбора и обработки данных для беспилотного автомобиля. Участвовал в проекте Squid Proxy.

В области интересов — вопросы надёжности ПО, компиляторостроения и системного программирования.

Эксперт в области санитайзеров. Серийный спикер на С++ Russia. Ведущий подкаста Pure Virtual Cast.

Инженер инфраструктуры в трейдинге (высокочастотный (HFT), хедж-фонды (MFT)), инженер low latency и оптимизаций времени симуляции (backtesting).

Опытный инженер-программист со стажем более 12 лет, специализирующийся на разработке передовых решений для Embedded проектов.

Владеет навыками работы со встроенными системами на основе искусственного интеллекта, протоколами кибербезопасности и энергоэффективным программированием.

Руководил межфункциональными командами, которые адаптировали код к аппаратной платформе ускорив его в 100 раз за ту же мощность, оптимизировав производительность на устройствах с ограниченными ресурсами.

Специализируется на интеграции новых технологий, таких как периферийные вычисления, подключение к сети 5G и нейронные сопроцессоры (NPU), во встроенные платформы.

Более 10 лет занимается исследованием новых подходов и созданием решений в областях adtech, fintech и ML. В область интересов входят вопросы разработки распределённых систем, параллельной и конкурентной обработки информации. Улучшает мир посредством опенсорса

Лид команды эффективности Яндекс Доставки. Собирает заказы в маршруты и раздает курьерам. Любит Доктора Кто, читать полезную литературу, гулять с дочкой, а по выходным петь в рок-караоке.

В настоящее время Тарас занимается разработкой распределенных систем хранения и обработки поисковых данных Ozon. В свободное от работы время проводит исследования методов синхронизации в конкурентных структурах данных на программе аспирантуры Университета ИТМО.

Руководит командой каталога в бэкенде Яндекс Лавки. Между делом занимается образованием, ведёт телеграм-канал this‑>notes и играет в сквош. Может жонглировать четырьмя мячами и таким же количеством задач одновременно. Любит C++ за необъятность.

На работе поддерживаю несколько высоконагруженных инфраструктурных компонентов и немного занимаюсь верификацией. Вне работы, много занимаюсь верификацией конкурентных структур данных

Участвую в разработке и внедрении инфраструктурных решений, обеспечивающих функционирование одного из самых высоконагруженных проектов рунета. Курирую студенческие проекты в департаменте инфраструктурной разработки VK. Получаю PhD в области верификации недетерминированных структур данных.