Alfa Advanced Analytics

Как прошёл Alfa DS Meetup #4 🤝 На связи снова команда общекорпоративных функций. Мы только пришли в себя после нашего большого митапа, на который заглянули 300+ человек! Закрутились между выступлениями, но спасибо коллегам — они подсняли для нас немного контента. Делимся кружками, чтобы вы тоже могли почувствовать атмосферу события 👇 Записи докладов появятся чуть позже, следите за новостями. А если вы были на митапе, можете оставить ОС в форме. Спасибо всем, кто пришел, слушал, задавал вопросы — было супер ❤️

Вы когда-нибудь хотели заглянуть к нам в офис? Вместе с Яндексом мы создали виртуальный офис Альфа-Банка. Здесь вы можете переключаться между этажами, кликать на «плюсы» и узнавать больше о нас. В режиме онлайн мы рассказываем: 😸 Что такое Alfa Research Center и зачем сотрудникам приложение Alfa People 😸 Что такое pet-friendly пятница 😸 Как начать карьеру в Альфе А ещё мы спрятали приятные бонусы: подборки книг, фильмов, чек-листы по составлению резюме и подготовке к собеседованию. Скорее отправляйтесь в виртуальный офис — исследуйте этажи, знакомьтесь с Альфой, узнавайте, как мы работаем и чем живём ❤️ #aaa_career

Всем привет! Меня зовут Эдуард Голубов, я тимлид третьей команды ОКФ. Если бы вы читали это текст на нашем сайте, то до того, как моргнёте, под постом были бы уже готовы персонализированные рекомендации продуктов нашего банка 😎 Кроме этого мы знаем, где открыть точку, сколько клиентов её посетит и, как проложить оптимальный маршрут куда угодно 🗺️ Наша команда состоит из 6 человек.

Постоянными нашими заказчиками являются: • Департамент управления сетью • Дирекция технологического развития • Цифровой бизнес Приведу примеры решаемых нами задач: Гео-направление: мы реализуем задачи в области геоаналитики, разрабатываем маршруты для представителей банка, занимающихся доставкой продуктов, создаём витрины с геоданными (гео-фичесторы) для поддержки других бизнес-процессов. Персонализация на сайте: мы разрабатываем модели, которые персонализируют предложения на сайте для неидентифицированных клиентов, адаптируя разделы с рекомендациями в соответствии с предполагаемыми интересами и потребностями пользователя. Недавно у нас выходил пост об этом.

На митапе мы расскажем об оптимизации при формировании маршрута для представителей банка. Бонусная секция: Сегодня расскажу о ролях дата-инженера и датасайентиста в наших командах. Для начала похвалюсь — в Альфе есть крутой Feature Store, в котором собраны тысячи фич, которые мы переиспользуем от задачи к задаче. Но при разработке моделей всё равно появляются новые источники данных, которые мы добавляем в наши модели. Помимо этого, иногда возникает потребность в горячих данных. Тут-то в дело и вступают наши дата-инженеры. Они обеспечивают интеграцию систем банка с нашими базами данных, выводят в prod новые витрины, обеспечивают стабильность процесса. Датасайентист прорабатывает гипотезы и ML-дизайн вместе с аналитиками заказчика. Его задача — убедиться и помочь придумать сценарии применения, которые раскроют весь потенциал ML. После того как мы располагаем данными и определились с дизайном внедрения, остаётся лишь построить модель высокого качества 🤌

Мы успели! На связи из Сапсана Вячеслав Носов, руководитель направления интеллектуального анализа данных. Мы в пути, едем в Питер на Alfa DS Meetup #4 ❤️

Привет! Меня зовут Женя Гаврилин, я тимлид следующей команды ОКФ, о которой расскажу сегодня. Именно мы разработали модель, которая за считанные миллисекунды проверяет платежи из приложения на предмет кражи средств. Мы — самая многочисленная команда ОКФ: нас 8! Но собраться вместе так сложно, что у нас нет ни одной общей фотографии 😔 Мы растём, так что, если хотите присоединиться, оставляйте заявку по ссылке.

Наши заказчики: • Кибербезопасность • Маркетинг • Департамент развития цифровых каналов физических лиц • Операционный департамент Чем занимаемся: 1. Антифрод. Оцениваем операции клиентов на предмет мошенничества в реальном времени и детектируем дропов — клиентов, которые обналичивают средства из мошеннических схем. Наши модели заранее выявляют такие случаи, снижая риски и защищая банк с клиентами. 2. Мобильное приложение. Создаём модели для приложения: рекомендации провайдеров ЖКХ, определение подписочных транзакций и другие полезные функции, которые делают использование банка удобнее. 3. Реферальная программа. Анализируем эффективность бонусов, оптимизируем вознаграждения для привлечения новых клиентов. Наши модели помогают находить баланс между затратами и результатом.

Бонусная секция 🔥 Помимо рабочих задач мы любим делиться знаниями. Поэтому устраиваем хакатоны, проводим лекции и семинары в вузах, а так же участвуем в митапах. На митапе в пятницу мы расскажем, как положить деньги в банкомат, чтобы хватило всем желающим 💸

Всем привет! В ОКФ три команды — у каждой свои постоянные заказчики и специфические компетенции. Меня зовут Слава Носов, я тимлид одной из команд, и сегодня расскажу немного о нас 🔥 Сейчас в нашей команде три крутых специалиста: я, Миша Бородай и Володя Курситыс. Но мы растём, так что, если хотите к нам присоединиться, пишите! Кстати, Альфа-Банк — не первое место, где мы работаем вместе таким составом. Я очень рад, что нам удаётся сочетать рабочее взаимодействие с дружеским общением и совместным досугом.

🎯 Примеры задач, которые мы решаем: 1. HR-направление: Мы создаём модели для: - Поддержки подбора персонала - Удержания текущих сотрудников - Рекомендации подходящих обучающих курсов Это помогает точнее управлять человеческими ресурсами и способствовать их развитию. 2. Compliance: В рамках этого направления мы разрабатываем решения для: - Обнаружения юридических лиц, обладающих высоким уровнем комплаенс-риска - Прогнозирования будущего объема сомнительного оборота в банке и управления им Эти инструменты позволяют банку вовремя принимать превентивные меры. 3. Оптимизация графиков работы: Для повышения операционной эффективности мы создаём модели, которые: - Оптимизируют графики сотрудников в отделениях - Помогают грамотно распределять нагрузку и улучшать качество обслуживания клиентов 4. Прогнозирование нагрузки на колл-центр: Наши модели позволяют точно прогнозировать нагрузку на колл-центр. Сейчас мы проводим пилотные проекты в этом направлении.

Бонус: Обсудим, как устроены процессы в командах и роли тимлидов. Тимлид управляет бэклогом, сроками, занимается ML-дизайном и работает с заказчиком: от проработки гипотезы до согласования бизнес-метрик. Иногда мы сами инициируем задачи и приносим команде новые интересные проекты, поэтому нас считают дипломатами и добытчиками!) 🚀 Alfa DS Meetup #4 На митапе в пятницу мы расскажем об оптимизационной составляющей в HR-задачах и при планировании графиков работы. Ждём вас ❤️

А как проходит ваше утро? Привет! На связи команда продвинутой аналитики общекорпоративных функций Альфа-Банка и я, Салават Муллабаев, руководитель этой команды. 🎯 Что вам стоит знать о нас? Во-первых, нас 18! 12 датасаентистов 2 инженера данных 4 руководителя 16 парней 2 девушки 🎯 Чем мы занимаемся? Занимаемся мы интеграцией машинного обучения во все те бизнес-процессы банка, которые не входят в традиционные банковские направления моделирования. Наши бизнес-заказчики это: — HR — Дирекция технологического развития — Маркетинг и онлайн-продажи — Цифровой бизнес — Кибербезопасность — Compliance И это далеко не полный список, ведь, проще говоря, мы берём на себя всё, за что не берутся наши коллеги-датасаентисты, занимающиеся клиентами банка. 🎯 Почему мы здесь? На неделю мы захватываем канал, чтобы рассказать про нашу команду, а заодно — свозить на наш митап в Питер. 🔥 — и мы начинаем!

🔥 Материалы для подготовки к собеседованиям от Start Career in DS и Alfa Advanced Analytics Добавляем в избранное! Вместе с Telegram-каналом Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка подготовили для вас гайд по собеседованиям для Data Scientist’ов 🔥 В подборке — советы и инсайты от экспертов, а также примеры реальных заданий, которые могут встретиться вам на интервью в Альфа-Банк и не только. Будут полезны как новичкам в DS, так и опытным специалистам! Сохраняйте подборку и заглядывайте в канал Alfa Advanced Analytics 🙂 А в канале Start Career in DS вы сможете найти много полезных материалов для развития в Data Sceince, а также регулярные квизы с призами! Материалы для подготовки. Сохраняйте, чтобы не потерять: 🔗 Как вспоминать базовую математику - часть 1, часть 2 🔗 Пет-проекты для начинающего Data Scientist'а - ссылка 🔗 Открытый курс по прикладной статистике от Академии Аналитиков Авито - ссылка 🔗 Deep Learning: теоретический справочник по базовым концепциям - ссылка 🔗 Классический ML – база: справочник основных алгоритмов - ссылка 🔗 Учебник Школы анализа данных — смотреть   🔗 Семестровый курс DLS — смотреть 🔗 Искусственный интеллект в финтехе — смотреть 🔗 Kaggle — смотреть 🔗 GitHub курса ML-1 в ВШЭ — смотреть

Почему мы «наняли» ARTEM(L) 🕵 Уже познакомили вас с ANNA и AMELIA, теперь рассказываем про ARTEM(L). Модели в проде теряют до десятков процентов точности в год, обновлять их вручную — долго, утомительно и не всегда эффективно. Мы упростили этот процесс: теперь DS почти не пишет код, а просто создает конфиги с нужной информацией. Всё стало быстрее и проще. А ещё с ARTEM(L) у нас: 🎯 Постоянный мониторинг моделей и обратная связь, чтобы всегда быть в курсе их состояния 🎯 Полная автоматизация — от подбора фичей до замены старой модели на новую прямо в бизнес-системе, и минимум ручного вмешательства 🎯 Новая модель сразу идёт в пром — никакого возвращения в среду разработки и повторного прохождения всех этапов Больше про ARTEM(L) и его возможности рассказала Анастасия Бондарева, senior Data Scientist в Хабе Юридических Лиц, — читайте в статье 🖇 #aaa_hardposting

Ищем лучшие Open Source базы данных для проектов 🤝 Влад Шевченко, старший инженер данных, в новой статье рассказал о трёх интересных Open Source базах данных, которые выбрал для своего пет-проекта. 🎯 Dolt — база данных с ветвлением, как в Git, что помогает безопасно тестировать данные. Но сложности могут возникнуть при работе с большими объёмами 🎯 YugabyteDB — распределённая БД на базе PostgreSQL, масштабируемая и удобная для SQL и NoSQL. Подходит для задач с высокой нагрузкой 🎯 MeiliSearch — лёгкий поисковый движок, удобный для быстрого внедрения поиска. Отличается простотой интеграции и настройки Подробный разбор каждого решения — в статье. #aaa_hardposting

А вы уже начали проходить наш курс? Преподаватель «AutoML in Practice» на платформе 🦜 ods.ai, Лёша Рязанцев — да-да, герой нашего прошлого поста — напоминает: 30 ноября мы покажем рейтинг курса и наградим тех, кто забрался выше всех. У вас есть время, смотрите видео-уроки и решайте тесты 🎯

Об этом невозможно молчать 🎤 Делимся историей успеха Лёши Рязанцева, младшего специалиста по разработке нейронных сетей. По окончании второго курса университета он пришёл в Альфу на позицию стажёра и случился метч. На карточках Лёша рассказывает о своём пути в Альфе, о создании AutoML-сервиса AMELIA, о росте в компании и поддержке коллег. И отвечает на главный вопрос — как получается совмещать учёбу и работу. 👏 — Вдохновился, теперь точно уверен, что у меня всё получится 😎 — Вот это успех! Тоже так хочу 🙈 — Вспоминаю себя в 20… #aaa_experts