beetech conf 2026 Speakers KZ

RU

KZ

Бізбен байланысу

Спикер болу

Өтінімдер 2026 жылғы 13 наурызға дейін қабылданады

23 мамыр 2026 жылғы

Үш стримдер:

Engineering

Бұл стрим — AI SDLC-ке барған сайын белсендірек еніп жатқан жағдайда әзірлеу, тестілеу, DevOps және қауіпсіздік туралы. Мұнда AI-ды процестерді бұзбай қалай енгізу керек, оның қай жерде өнімділікті арттыратыны, ал қай жерде тәуекел тудыратыны және неге метрикалар сезімнен маңыздырақ екені талқыланады.

AI дәуіріндегі инженерлік шынайылық туралы

Data & AI

Біз нақты тәжірибеге негізделген баяндамаларды жинап жатырмыз:
AI мен Big Data-ны енгізу, тірі кейстер, MLOps, инфрақұрылым, сәтсіздіктер және шынайы қорытындылар.
Бізді күрделі тапсырмаларды шешу, технологиялардың өнімдер мен процестерге әсері және түсінікті, өлшенетін нәтиже қызықтырады — сахнада сирек айтылатын жасырын қиындықтарды қоса алғанда.

Нақты жұмыс істейтін деректер туралы

Management

Мұнда өнімдердің өсуі, күрделі шешімдер, нақты бизнес-кейстер және қымбатқа түскен, бірақ көп нәрсе үйреткен қателіктер туралы айтылады. Продакт-ойлау, микроменеджментсіз лидерлік, стартаптар, менеджер жұмысындағы AI және ішкі әзірлемеден нарықтық өнімнің қалай өсіп шығатыны туралы.

Өнімдерді, командаларды және хаосты басқару туралы

Бұл стрим — AI SDLC-ке барған сайын белсендірек еніп жатқан жағдайда әзірлеу, тестілеу, DevOps және қауіпсіздік туралы.

Біз нақты тәжірибеге негізделген баяндамаларды жинап жатырмыз:
AI мен Big Data-ны енгізу, тірі кейстер, MLOps, инфрақұрылым, сәтсіздіктер және шынайы қорытындылар.

Мұнда өнімдердің өсуі, күрделі шешімдер, нақты бизнес-кейстер және қымбатқа түскен, бірақ көп нәрсе үйреткен қателіктер туралы айтылады.

Бізге төмендегідей тақырыптар қажет

Data & AI

Engineering

Management

AI енгізудегі қателіктер мен салдары

AppSec / DevSecOps / MLSecOps: технологиялар, құралдар және процестер

Software supply chain-дегі AI тәуекелдері

Engineering productivity: құралдар мен процестер

Observability және продакшндегі эксплуатация

Инциденттермен жұмыс және postmortem

Өнімдерді әзірлеу фреймворктері мен әдістері

Scrum, Kanban, масштабтау фреймворктері және өнімді әзірлеудің басқа тәсілдерін тәжірибелік қолдану

Жоғары тиімді өнімдік командаларды құру

Командалық жұмыс, көшбасшылық, коучинг, менторлық, мотивация, Management 3.0 және ойындық тәжірибелер

Ішкі өнімнен нарықтық шешімге дейін

Ішкі дамытуды сыртқы нарыққа арналған толыққанды өнімге айналдыру: тәсілдер, қателіктер және сәтті кейстер

Продакт менеджердің жұмысында AI

Өнімдік процестерде AI қолдану тәжірибесі: AI продакт-менеджердің рөлін қалай өзгертеді және технология мен адамның факторын теңестіру

Стартаптар және кәсіпкерлік тәжірибе

Қазақстандық стартаптар мен қазақстандықтар құрған стартаптардың кейстері: іске қосу, өсу, қателіктер және қорытындылар

Продакт-менеджментте софт-скилдер

Soft skills-тің продакт жұмысындағы рөлі: нәтижеге әсері, дағдыларды дамыту, менеджменттегі алғашқы қадамдар

Бизнес-кейстер және өнімнің өсуі

Жетістік тарихтары, сәтті өнімдік пивоттар, алғашқы сатылым кейстері, қызықты және алдын ала көрінбейтін нарықтарға шығу

Near real-time режиміндегі деректер

Жылдамдық маңызды болатын сценарийлер: оқиғаларды өңдеу,
стриминг архитектурасы, мониторинг, антифрод, жедел витриналар

Аналитика — бизнесті дамыту құралы

Аналитика командаларға шешім қабылдауға қалай көмектеседі:
метрикалар, эксперименттер, A/B тесттер, өнім көрсеткіштерінің өсуі

MLOps: модельдерді іске қосу және қолдау

«Оқыту → продакшн» процесі қалай құрылған: деплой, сапаны бақылау, модельдің нашарлауымен жұмыс, жаңарту
және өзгерістерді бақылау

Data Engineering және тұрақты пайплайндар

Деректер инфрақұрылымын қалай құрып, қолдап жүрсіз:
дерек жүктеу, витриналар, масштабтау, жүйенің тұрақтылығы
және дерек сапасын бақылау

AI-агенттер және процестерді автоматтандыру

AI тек жауап беріп қана қоймай, нақты әрекет жасайтын кейстер: қызметкерлерге көмектеседі, құралдармен жұмыс істейді және
процестерді жылдамдатады

LLM және GenAI: қолданбалы пайдалану

Үлкен тілдік модельдерді өнімдерде немесе ішкі жұмыстарда қалай қолданасыз: автоматтандыру, ассистенттер, мәтінмен жұмыс, құжаттар мен білім базасынан іздеу

AI/ML нақты өнімдерде

Модельдерді жұмыс жүйелеріне қалай енгіздіңіздер: не нәтиже берді,
не іске аспады, әсерін қалай өлшедіңіздер және іске қосылғаннан кейін шешімдерді қалай қолдап отырсыздар

AI-ды қолданыстағы корпоративтік SDLC-ке процестерді бұзбай қалай енгізуге болады

AI-ды әзірлеуге енгізудегі anti-pattern-дер

Әзірлеу мен автоматтандырудағы multi-agent тәсілдер

AI тиімділігін өлшеу: сезім емес, нақты метрикалар

Қай кезде AI код пен тест жазуға қолданылмауы тиіс

On-prem vs Cloud LLMs: әзірлеудегі trade-off-тар

Егер сіз басқа өзекті тақырыпта сөз сөйлеуді қаласаңыз, біз оны міндетті түрде қарастырамыз

Келiсiм

Сіздің баяндамаңыз beetech conf бағдарламасына өте ме, жоқ па — бұл шешімді бағдарламалық комитет қабылдайды. Комитет құрамына QazCode және Beeline Қазақстан сарапшылары кіреді

Бірегейлік

Баяндама жаңашылдығымен ерекшеленеді және бұрын ұсынылмаған немесе конференцияларда, я болмаса ашық жарияланбаған

Сыйымдылығы

Баяндама тақырыбы толық және терең ашылуы тиіс. Меншікті кейсті және аудиторияға пайдалы 1 мәселені шешу. Жалпылама тақырыптардан және жарнамадан аулақ болыңыз. Тайминг: 20 минут + 10 минут Q&A

Сараптылығы

Әдемі лауазым – бізге ең маңыздысы ол емес. Сіз өз бағытыңыздың майын ішкен мамансыз, көпшілік алдында сөйлей аласыз және таныстырып тұрған нәрсеңізді түсінесіз

МА-ға түсу

Баяндаманың пайдасы түсінікті және конференция аудиториясына өзекті (Қазақстандық middle-мамандар)

Өзектілігі

Баяндама Қазақстан нарығындағы көптеген маманға өзекті мәселелердің жаңа қырын ашады. Егер мұндай тақырыптағы баяндама жалпыға қолжетімді болса (сәлем, гугл), сіздікінің қандай айырмашылығы бар екенін түсіндіріңіз