Alfa Advanced Analytics

Что ждёт финтех в ближайшие годы? Мы попросили Вадима Аюева, руководителя дирекции моделей и методов продвинутой аналитики, выделить ключевые направления, которые будут влиять на развитие финансового сектора в ближайшие годы.

«Ответить на вопрос про тренды финансового сектора на горизонте 5 лет кажется задачей не прогнозирования, а футурологии. Напомню, ChatGPT появился 30 ноября 2022 — менее 3-х лет назад! Приведу несколько направлений, от которых, на мой взгляд, можно ожидать ощутимого влияния на финтех ландшафт»,

— рассказывает Вадим Аюев На карточках рассказываем про тренды, за которыми стоит будущее финансов 🔼 🔥 — согласен с трендами 😎 — думаю, тренды ещё несколько раз поменяются #aaa_hardposting #aaa_experts

Кажется, этой осенью челленджей больше, чем дождей ☔️ Хотите взломать карьеру и выиграть миллион? Тогда присоединяйтесь к студенческому Альфа-Будущее Хакатону, прокачайте технические навыки и создайте реальное ИИ-решение для бизнеса. Соберите команду и выберите трек:

1️⃣ Настройка RAG для вопросов и ответов 2️⃣ Разработка copilot-приложения для клиентов микробизнеса

Первый этап пройдёт онлайн, а финал — в Москве, куда мы отправим 20 лучших команд. Там вас ждут:

🔥

Нетворкинг и атмосфера хакатона

⚡️

Прокачка технических скиллов

🅰️

Фаст-трек в Альфа-Банк

🏆

Призы до 1 000 000 ₽

➡️ Успейте подать заявку до 10 ноября, 12:00

Ждём именно вас 🔥 Запускаем конкурс на Kaggle и приглашаем Junior, Middle и Middle+ Data Scientists пройти ускоренный отбор 🤝 Кого ищем:

Специалистов, которые умеют превращать данные в бизнес-результат. В команде предстоит улучшать аналитику продуктов Лояльности с помощью ML-моделей, строить модели склонности, регрессии, эластичности и uplift, запускать A/B-тесты, анализировать результаты пилотов и работать с данными в Hadoop и SQL.

Регистрируйтесь на сайте конкурса и решайте задачу Участвовать можно с 1 по 22 ноября, а 23 ноября в 9.00 мы откроем лидерборд. Авторов лучших решений позовём на собеседование. Скорее участвуйте ⚡️ #qatalks_career

Спросили у AI-продакта, как ИИ помогает в урегулировании 🔥 В Альфе урегулирование — полностью внутренний процесс. Все этапы процесса ведёт собственная команда банка, без привлечения внешних агентств. Это позволяет сохранять качество сервиса и выстраивать с клиентами честные, прозрачные отношения. А с 2024 года в этом направлении активно развивается ИИ, тогда в Альфе заложили фундамент и создали первые модели. Сейчас в бэклоге уже около 17 решений, которые планируется внедрить в 2026 году. О том, как технологии помогают собирать больше, снижать затраты и сохранять лояльность клиентов, рассказывает Антон Сметанин, AI-продакт. А на карточках делимся тремя направлениями развития, примерами решений и как ИИ делает урегулирование не только эффективнее, но и человечнее 🔼 #aaa_hardposting

Сегодня на Russia Risk Conference 📢 Руководитель разработки моделей рисков юридических лиц Никита Веселов выступает на крупнейшем профессиональном событии для риск-менеджеров — Russia Risk Conference. Никита рассказывает о внедрении моделей в работу с корпоративными клиентами с использованием нейросетей: как выстроить процессы, чтобы минимизировать модельные риски. Главные инсайты из выступления:

1️⃣ При работе со сложными архитектурами важно выстраивать кросс-функциональное взаимодействие и внедрять систему взаимного контроля — чек-листы, методики, единые точки ответственности 2️⃣ В период внешних изменений нужно проводить графический анализ всех компонентов моделей 3️⃣ Минимизировать риски внедрения стоит не только технически, но и процессно 4️⃣ Чтобы избежать неточной калибровки, важно учитывать внутренние и внешние факторы и работать точечно с зонами риска

А если вам интересна тема модельного риска и специфика рисковых моделей в банковской сфере, делимся презентацией с выступления 🔽 #aaa_experts

Открыт набор на Альфа-Будущее Кампус 🎓 Запустили бесплатную онлайн-программу по IT-направлениям, где можно прокачать востребованные навыки и применить их на практике. Преподаванием займутся ведущие разработчики — опытные специалисты научат создавать современные цифровые продукты. Выбирайте направление и шагайте к новой профессии: ⚡️ Системная аналитика

Обучение 6 месяцев, для начинающих. Научитесь проектировать системы от сбора требований до интеграции. Результат: готовая проектная документация для доработки системы.

⚡️ Бизнес-аналитика

Обучение 3 месяца, для начинающих. Разберётесь с требованиями, моделированием бизнес-процессов и оценкой рисков. Результат: первые шаги в профессии и понимание роли бизнес-аналитика.

⚡️ QA

Обучение 5 месяцев, уровень продвинутый (опыт от 6 месяцев). Освоите Java, автоматизацию тестирования и создадите проект с нуля. Результат: создадите проект с нуля и напишете автотесты на базовую функциональность.

⚡️ Android-разработка

Обучение 3 месяца, уровень Junior/Middle. Прокачаете навыки в Kotlin, архитектуре и безопасности. Результат: реализуете свой проект.

❗️ Заявки принимаем до 27 октября Заполните анкету и пройдите тестирование, эксперты оценят ваш уровень и пригласят на интервью. #aaa_career

ИИ становится частью команды 🔭 В Альфе каждый сотрудник может использовать ИИ для своих задач — генерировать изображения, анализировать данные, создавать собственные ИИ-приложения. За первые недели работы платформы Alfa AI, внутреннего сервиса с нейросетями, сотрудники сделали более 800 решений, которые уже применяются в работе. На карточках кратко рассказываем про сервис 🔼 А полностью читайте материал в статье 🔗 #aaa_hardposting

Станьте частью мира, где человек и ИИ работают вместе 🤖 Мы запустили игру «Альфа. Сердца. Технологии» о профессиях будущего. Вам предстоит стать психологом для ИИ, научить роботов правильно распознавать эмоции и запустить новое отделение Альфа-Банка на Сириусе. И это только часть сюжетов, пройдите игру, чтобы узнать остальные 🤩 Если уже смотрели наш мини-сериал о важности союза человека и технологий, то сразу узнаете героев игры. А если нет — погрузитесь в новый увлекательный мир. Играйте и побеждайте, а мы будем рады вашим ❤️ в Рейтинге лучших работодателей hh.ru. #aaa_events

Быстрый опрос перед выходными 🫣 🔥 — Использую ИИ в работе 🤔 — Никогда не пробовал У нас всё! Хороших выходных 🤝

Подводим итоги конкурса 🚀 Мы случайным образом выбрали трёх счастливчиков, которым отправим фирменный мерч и тематический стикерпак от A&Y Label Talk. Победители: 🔥 @PLMakeeva 🔥 @nafanyah 🔥 @nlunyaka Совсем скоро свяжемся с вами, чтобы отправить подарки, ждите сообщение 😠😠😠 #aaa_fun

Поможем вам не наступить на грабли при запуске ИИ 🤝 В Альфе активно развиваем внутренний ИИ, поэтому мы часто перенимаем знания коллег на встречах по обмену опытом. Мы заметили, что компании часто сталкиваются с похожими вопросами и вызовами — о них расскажем сегодня. На карточках делимся, чего лучше избегать при внедрении ИИ 🔼 А полностью читайте статью на vc.ru или Forbes 🔗 #aaa_hardposting

Устраиваем конкурс 🔥 A&Y Label Talk зарядил нас идеями, и мы решили поделиться этим настроением с вами. Поэтому решили устроить розыгрыш мерча с тематическим стикерпаком с мероприятия. А как прошла встреча, рассказали в посте выше. Чтобы участвовать, просто оставьте комментарий или скиньте любой стикер под постом. Мы выберем трёх победителей случайным образом и объявим их на следующей неделе. Мерч уже готов отправиться к новым владельцам 🚀 #aaa_fun

Встретились как-то за круглым столом… Лидеры команд по разметке данных из Альфа-Банка, Яндекса, Сбера, Т-Банка, OZON, AliExpress и других компаний. 💡 Говорили о будущем рынка, спорили про роль LLM и VLM, обсуждали, почему ручная разметка ещё долго никуда не исчезнет, и зачем теперь нужен экспертный крауд. Так прошёл A&Y Label Talk — первый закрытый митап, где разметка была не «в тени», а в центре внимания. На карточках делимся ключевыми инсайтами со встречи 🔼 А ещё хотим разыграть мерч со встречи для подписчиков. Ставьте 🔥, чтобы скорее рассказали условия. #aaa_experts

Готовьте резюме 🚀 Мы развиваем не только экспертизу в создании ИИ-моделей, но и активно ищем специалистов, которые помогут выстроить бизнес-логику внедрения моделей. Поэтому собрали вторую часть подборки вакансий, если пропустили первую, смотрите в посте. Чтобы узнать больше и откликнуться, переходите по ссылкам: 🔗 Data scientist модели скоринга юр.лиц

Что нужно: опыт от 3 лет в аналитике и построении статистических моделей; сильные знания ML, матстата и SQL; уверенный Python (pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm, pyspark); опыт работы с Hadoop (Hive, Impala, Spark) и Git; умение создавать признаки и внедрять модели в продакшн.

🔗 Data scientist Middle/Middle+

Что нужно: опыт от 3 лет в ML и аналитике; уверенный Python (pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm) и продвинутый SQL; хорошие знания алгоритмов; понимание матстата и статистических тестов; опыт работы с дисбалансом и калибровкой.

🔗 Data scientist Time Series Middle/Middle+

Что нужно: от 2 лет опыта в DS и выводе моделей в прод; уверенный Python, SQL и PySpark; сильный бэкграунд в Time Series задачах, бустингах, регрессии, классификации и ранжировании; опыт в оптимизационных задачах.

🔗 Руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики (AI-продакт в кибербезопасность)

Что нужно: опыт в кибербезопасности (AppSec, DevSecOps, MLsecOps) или готовность быстро погрузиться; внедрение безопасных практик в SDLC/CI/CD; интеграция AI/ML для поиска уязвимостей и выявления аномалий; опыт работы с кросс-функциональными командами и управление бэклогом.

🔗 Руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики среднего бизнеса (AI-продакт)

Что нужно: опыт в банковском секторе; работа с данными юр.лиц; опыт оптимизации бизнес-процессов и внедрения ИИ-сервисов с эффектом; понимание ML и бизнес-метрик; управление бэклогом и взаимодействие с кросс-функциональными командами.

🔗 Руководитель по развитию ИИ-решений

Что нужно: опыт в банке, бигтехе или консалтинге; внедрение ИИ-сервисов с бизнес-эффектом; управление бэклогом и приоритизация инициатив; понимание ML и бизнес-метрик; знание рыночных AI-решений; опыт подготовки и защиты презентаций.

🔗 Руководитель направления по развитию генеративного ИИ

Что нужно: успешное внедрение крупных AI-проектов; глубокое понимание LLM; опыт самостоятельной разработки и внедрения моделей приветствуется.

🔗 Бизнес-аналитик в AI команду

Что нужно: опыт внедрения крупных AI-проектов; глубокое понимание AI, особенно LLM; навыки создания инфраструктуры для аналитики и обработки больших данных; умение формализовать бизнес-требования и контролировать качество решений.

🔗 Senior Product AI

Что нужно: опыт управления AI-проектами от 3–4 лет в банках, финтехе или консалтинге; опыт внедрения AI-решений с измеримым эффектом; экспертиза в банковских и операционных процессах; лидерский опыт управления крупными кросс-функциональными командами.

A если вы сами не ищете работу, делитесь подборкой с друзьями 🤝 #aaa_career

«Я один» ➡️ «автоматизируем вместе» Четырехлетним опытом реализации делится Валентин Конюх, руководитель направления тестирования ML-моделей. В материале Валентин рассказывает про практики управления командой и выстраивания процессов с нуля, которые будут полезны не только тестировщикам, но и любым командам. Подробно разбирает подходы к автоматизации тестирования, а ещё рассказывает о своём личном пути от единственного тестировщика до руководителя. На карточках коротко разбираем основные идеи статьи. Чтобы узнать детали, переходите по ссылке и читайте. Читать статью 🔗 #aaa_habr

Сезон найма открыт 🔥 Сейчас мы активно запускаем проекты, поэтому ищем новых коллег, готовых решать задачи вместе. Собрали актуальные вакансии, вдруг одна из них именно для вас. Чтобы узнать больше и откликнуться, переходите по ссылкам: 🔗 Старший специалист направления мониторинга качества моделирования

Что нужно: опыт в валидации, разработке или мониторинге NLP-моделей; уверенное владение Python и SQL; знание Hadoop/Spark/Hive; опыт с BI-инструментами; навыки валидации и мониторинга моделей, формулировки гипотез и анализа данных.

🔗 Специалист по разработке нейронных сетей

Что нужно: опыт в ML и NLP от 1 года; знание архитектур и работа с GPT/BERT; уверенное владение Python, PyTorch, transformers; умение строить RAG-пайплайны и дообучать LLM; опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).

🔗 Data scientist рисковые модели РБ

Что нужно: знание теории вероятностей, статистики и ML; понимание Python (numpy, pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm/catboost); опыт работы с SQL и Hadoop (Hive, Impala, Spark).

🔗 Руководитель направления по разработке нейронных сетей

Что нужно: управленческий опыт и руководство DS-командой; глубокие знания в Deep Learning и NLP; работа с архитектурами GPT, BERT и др.; уверенный Python (PyTorch, transformers) с умением писать кастомный код; опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).

🔗 Senior data scientist модели для юр.лиц

Что нужно: знание классического ML; опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных, включая uplift-модели; уверенный Python (lightgbm/xgboost/catboost, scikit-learn, pandas, numpy); навыки работы с большими данными (Spark, Hadoop, Hive) и SQL.

🔗 Data scientist Geospatial Analyst

Что нужно: опыт от 2 лет в Data Science или геоаналитике; уверенный Python с библиотеками Geopandas, Osmnx; продвинутый SQL (Hadoop, Trino, Postgres) и PostGIS; опыт с GIS-системами и API картографических сервисов; знание теории графов и алгоритмов маршрутизации; опыт визуализации данных.

🔗 Senior ML engineer

Что нужно: опыт от 3 лет в ML и разработке; уверенный Python, PySpark, Hadoop, Kafka; опыт работы с Airflow/Argo, Mlflow, Jenkins; внедрение ML-моделей как сервисов; навыки бэкенд- и веб-разработки; работа с LLM и NLP; Docker и Kubernetes.

Это только первая часть подборки, продолжение скоро 👀 #aaa_career

Как мы распределяем бюджет на кэшбэк? Как сделать так, чтобы довольны остались и пользователи, и банк? За этим вопросом стоит непростая математическая задача. На Хабре вышла статья Нины Комаровой, руководителя направления интеллектуального анализа данных в продвинутой аналитике розничного бизнеса. В ней Нина подробно разбирает три подхода к распределению бюджета в категорийном кэшбэке. Читать статью 🔗 #aaa_habr

Китай, генеративные модели и наши ребята из Альфы ⚡️ В Харбине прошла международная школа SMILES 2025 — две недели лекций, хакатонов и прикладных исследований. Впервые школа вышла за пределы России. Главной темой стали генеративные модели для разномодальных данных. Участники из России и Китая провели две недели в совместной учёбе, обсуждениях и поиске новых решений. Среди преподавателей и студентов школы были наши ребята. Поговорили с ними и с Алексеем Зайцевым, руководителем Лаборатории прикладных совместных исследований Сколтех-Сбер в Центре ИИ Сколтеха. На карточках делимся, как всё прошло и какие инсайты привезли ребята из Альфы 👆 А ещё делимся ссылкой на запись лекций 🔗 #aaa_experts

Погнали на волну 🅰️🅰️🅰️🅰️ Если вы готовы решать таски и искать флаги — регистрируйтесь на первое соревнование по спортивному хакингу Capture The Flag (CTF) от Альфа-Банка 🚩 🕹️ Когда и где: 13–14 сентября, онлайн и на площадках в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге 🕒 Продолжительность: 30 часов Что нужно сделать:

⚡️ Собрать команду или подготовиться к игре в соло (если вы не можете найти напарников, мы вам поможем и объединим с другими игроками) ⚡️ Зарегистрироваться на соревнование ⚡️ Выбрать один из 3 треков (для IT-специалистов, для профи или для студентов) ⚡️ Решить как можно больше тасков

И самое приятное — это призовой фонд: 3 100 000 рублей ❤️ Ждём вас — будем вместе сёрфить на CTF! #aaa_events