Detectando fraudes no Scale: hashing sensível à localidade na engenharia da Uber

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Detectando fraudes no Scale: hashing sensível à localidade na engenharia da Uber

Neste artigo, vamos demonstrar como essa poderosa ferramenta é usada pela Uber para detectar viagens fraudulentas em escala.

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Estabilidade de engenharia em migrações: movendo para immutable collections em aplicativos Android da Uber

Neste artigo, nós exploramos como os modelos nos apps Android da Uber acabaram sendo mutáveis apesar do uso de AutoValue.

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Construindo o futuro com a plataforma de desenvolvimento da Uber

Charlyn Gonda discute como a plataforma de desenvolvimento da Uber empodera os engenheiros para construir experiências dinâmicas in-app.

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Abrindo o código do Deck.gl 4.0: o framework da Uber Engenharia para visualização avançada de dados

Abrimos o código do deck.gl 4.0, capacitando qualquer pessoa, em qualquer lugar, para visualizar rapidamente e explorar conjuntos de dados.

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Impulsionando UberEATS com React Native e Uber Engenharia

Com o UberEATS, nosso objetivo é fazer pedidos de alimentos dos seus restaurantes favoritos tão perfeitos quanto solicitar um passeio com uberX ou uberPOOL.

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Criando segurança com a verificação de identidade em tempo real da Uber

Aqui está história de como a equipe de engenharia da Uber construiu a ferramenta de verificação de motoristas.

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Reescrevendo o app Android de motorista da Uber Engenharia com hierarquias de escopo profundo

Quando reescrevemos os aplicativos de motorista do Uber para iOS e Android, o subdividimos em uma profunda hierarquia de escopos de injeção de dependência.

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Hoodie: framework de processamento incremental da Uber Engenharia em Hadoop

Hoodie é um framework de processamento incremental para alimentar todos os pipelines de dados críticos de negócios em baixa latência e alta eficiência.

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Mastermind: utilizando a engenharia do Uber para combater fraudes em tempo real

Neste artigo, veja como o Mastermind funciona e por que o Uber escolheu um motor de regras para lhe ajudar a se prevenir contra fraudes.