Alfa Advanced Analytics

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

Будущее DE за автоматизацией 💡 AutoDE — не просто тренд, а следующий шаг зрелости работы с данными. Мы уже тестируем разные подходы: автоматическую репликацию источников, генерацию фич с помощью LLM и другие. Подробнее про AutoDE рассказывает Юрий Краснов, ведущий эксперт по инжинирингу данных. В карточках вы узнаете, что такое AutoDE, зачем это нужно бизнесу и куда движется эта область 📈 А какие практики автоматизации DE вы применяете у себя в компаниях? Давайте обсудим в комментариях, интересно послушать про ваш опыт 👇 #aaa_hardposting #aaa_DE

Финансовое предсказание 🔮 Как банки принимают решение, выдавать ли кредит бизнесу, когда данных мало, а рынок нестабилен? В сегменте малого и среднего бизнеса каждый прогноз на вес золота, а ошибки могут стоить миллионов. На летней школе от ВШЭ «IT-сеанс: погружение в мир данных» об этом расскажет Андрей Дзись, Team Lead Data Scientist.

Спикер поделится опытом, как строятся модели для оценки заёмщиков, где искать данные и как работать с неполной информацией, какими методами можно снизить риски и повысить точность прогнозов, а также как такие решения внедряются в банковские процессы.

Когда: 23 августа, 14:15 Где: Москва, Покровский бульвар, 11, Центр Культур НИУ ВШЭ, DS-трек Школа для тех, кто хочет начать развиваться в аналитике, Data Science и Data Engineering или планирует перейти в сферу данных. Для участия успейте зарегистрироваться до 19 августа 🔗 #aaa_events

Подход Альфы к управлению данными 🔥 Чтобы они действительно работали на бизнес, а не создавали хаос, нужна системная работа. Сегодня знакомим с Data Governance. Коллеги рассказывают, зачем подход банку, как он помогает аналитике и какую роль в нём играет сообщество и его символ — Бобр Борис 🦫 Скорее читайте карточки 🔼 Переходите по ссылкам, чтобы присоединиться к нашей команде:

🔗 MLops для направления AI-контроля качества данных — смотреть 🔗 Product Owner «Каталог данных» — смотреть 🔗 Руководитель направления по повышению зрелости функции управления данными — смотреть

🔥 — если хотите знать про инструменты Data Governance больше #aaa_hardposting

6 месяцев, один студент и стажировка в Альфе 🤓 У нас для вас хорошая история! Кирилл Збуривский, будучи студентом 3 курса, пришёл к нам на стажировку backend-разработчиком и остался работать в Альфе. В статье на Хабр Кирилл рассказал, как искал первую стажировку, как проходил собеседования (спойлер: не с первой попытки), а главное, какими задачами занимался. P.S. Удивляемся знаниям асинхронного программирования у студента 3 курса 😳 #aaa_habr

Это вы точно не знали Собрали новую подборку новостей из мира искусственного интеллекта вместе с Вадимом Аюевым, руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики, знаток и энтузиаст ИИ. На карточках коротко о главном, а чтобы подробнее изучить, кликайте на ссылку: 📌 Отчёт Стэнфорда — читать 📌 Открытый набор данных от Essential AI — изучить 📌 Отчёт от Menlo Ventures по потребительскому ИИ — читать 📌 Интервью Джеффри Хинтона — смотреть 📌 Подкаст OpenAI — слушать 📌 Самая большая открытая MoE модель — узнать больше 📌 Открытая модель T-pro 2.0 от Т-Банка — узнать больше #aaa_hardposting

Первая LLM, которую мы успешно дообучили в Альфе 🔥 LLM не всегда справляются с задачами «из коробки». В ряде случаев им необходимо предоставить данные из базы знаний с помощью RAG-подхода. Однако для более сложных задач этого может быть недостаточно, тогда требуется дообучение модели. Мы начали с задачи оценки ответов операторов.

«Дообучение LLM — неизбежный шаг при создании современных, качественных AI-систем. Когда все «низковисящие фрукты» уже собраны, наступает момент, когда модель необходимо дообучать напрямую, чтобы продолжать улучшать её качество. К счастью, существуют легковесные методы, которые позволяют делать это эффективно и без серьёзных затрат на инфраструктуру. Особенно важно, что даже этих облегчённых подходов оказалось достаточно, чтобы достичь более высокого качества по сравнению с классическими решениями на базе BERT, которые долгое время считались золотым стандартом в задачах классификации. Это значимый прецедент успешного дообучения LLM в Альфе, который меняет подход: теперь LLM применимы не только для генерации текста, но и для более узких задач, которые раньше решались отдельными моделями, обученными на большом объёме размеченных данных»,

— Александр Сенин, руководитель Центра компетенций Natural Language Processing На карточках рассказываем, какие методы дообучения выбрали, с какими моделями начали и к каким результатам пришли 👆 Спойлер: удалось добиться стабильной высокой точности без перехода на внешние решения. #aaa_hardposting

Геймификация в рабочих процессах? А почему бы и да 👀 Роман Кузнецов, руководитель проектов разметки данных, рассказывает, как с помощью простых инструментов удалось выстроить прозрачную систему управления командой, повысить эффективность процессов и вовлечённость 💥 В новой статье на Хабре делимся, как превратили баллы в мотивацию, зачем добавили ачивки, а ещё показываем результаты и цифры. #aaa_habr

Карьерный зигзаг, который привёл в Альфу Павел Трещалин сменил десяток ролей, не боялся искать, пробовать новое и накапливать опыт. И в итоге оказался в Альфе, где всё это пригодилось. Сейчас Павел отвечает за монетизацию «Голограммы», проекта, в котором данные помогают бизнесу расти. Делимся его историей о поиске, адаптации, работе в Альфе и балансе между технологиями и творчеством на карточках 👆 #aaa_experts

🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩 🔥 СКОРЕЕ СКАЧИВАЙТЕ ПРИЛОЖЕНИЕ АЛЬФА-БАНКА НА АЙФОН 🔥 СКАЧИВАЙТЕ ПРЯМО СЕЙЧАС. И пользуйтесь всеми функциями, как раньше. Кто не успеет, тот опоздает. Установите на айфон приложение Делим вместе как можно скорее. Редактор канала: на старт, внимание, СКАЧИВАЕМ БЫСТРЕЕ 🏃‍♂️ @alfabank

Как упростить поиск данных 🔍 Александр Симонов, системный аналитик, вместе с командой развивает платформу для дата-специалистов — Feature Store. Недавно он задумался: как упростить поиск данных, если классический поиск по точному совпадению уже не справляется? На карточках коротко рассказываем, как Александр подошёл к решению задачи, чтобы находить данные не по точному совпадению, а по смыслу 👆 А в статье читайте, как собрать MVP без лишней боли, и почему разработка «на коленке» — это не минус, а плюс. #aaa_habr

Стажировка, после которой уже не стажёр ✅ В Альфе стажёры с первых дней работают с реальными задачами и часто с такими, которые потом попадают в прод. А ещё защищают модели перед заказчиками и быстро растут внутри команды. Сегодняшние специалисты по интеллектуальному анализу данных Кирилл и Ксения когда-то пришли на стажировку, а теперь делятся историями, с чего началась их карьера. На карточках говорим про их первые проекты, трудности и то, что запомнилось больше всего 📌 Если тоже хотите начать карьеру в Альфе — выбирайте направление и отправляйте заявку. #aaa_career

Как мы строим продвинутую аналитику в Альфе 💡 Ведём Alfa Advanced Analytics уже несколько лет, а нас всё ещё спрашивают: «А над чем вы вообще работаете?». Рассказываем 👇 Одна команда ищет данные, другая размечает, третья запускает модель в прод. Так работает Центр продвинутой аналитики (ЦПА), здесь мы собираем и развиваем экспертизу по машинному обучению. 10 команд, 250 человек, десятки проектов: от скоринга клиентов до автоматического переобучения моделей. Всё это помогает делать сервисы умнее, процессы быстрее, а решения точнее. На карточках рассказываем, чем занимаются команды, как устроена работа и как всё это складывается в единую систему. А чтобы узнать больше, читайте статью по ссылке. 🔥 — хочу быть частью такой команды #aaa_experts

Хотите к нам в команду? Тогда ловите шанс! Запускаем конкурс на Kaggle и приглашаем вас пройти ускоренный отбор 🤝 Кого ищем: Junior и Middle специалистов в области Data Science, которые умеют превращать данные в бизнес-результат. Предстоит строить модели (склонность, uplift, регрессия), работать с данными в Hadoop и SQL, общаться с продактами, тестировать гипотезы и внедрять ML в прод. Регистрируйтесь на сайте конкурса и решайте задачу Дедлайн подачи решений — 10 июля. Авторов лучших решений позовём на собеседование. Скорее участвуйте 🚀 #aaa_career

Делимся ответом 🤫 Такой комментарий мы получили в рейтинге работодателей на Хабр Карьере. Если вы давно следите за нами в канале, и вам близок наш подход к работе, вы тоже можете нас оценить 🤝 Переходите по ссылке, регистрируйтесь или авторизируйтесь на сайте и нажимайте кнопку «Дать оценку».

Что же мы скрываем? В рейтинге лучших IT-работодателей от Хабр Карьеры мы регулярно получаем оценки и отзывы. Один из них решили показать вам, но пока не полностью. Сможете угадать, что мы спрятали? «Круто, что… за 1,5 года.» 🔥 — с джуновской позиции дорос до мидла 🤯 — заработал на первый взнос по ипотеке 😎 — попал в лабу машинного обучения 👨‍💻 — поступил в магистратуру Альфы по DS ❤️ — нашёл свою любовь в офисе #aaa_fun

Хочешь управлять ИИ-продуктами? Начни с магистратуры 👩‍🎓 Недавно мы рассказывали, почему роль AI-продакта — уникальная и новая для финтеха. Мы одними из первых соединили работу с данными и моделями с прикладным пониманием бизнеса. Теперь делаем следующий шаг: вместе с ИТМО открыли магистратуру по управлению ИИ-продуктами. Это программа, где техническое и продуктовое не просто идут рядом — они работают в паре 🔥 Во время обучения IT-специалисты смогут больше узнать про менеджмент и прокачать soft-skills, а менеджеры глубже поймут, как устроены AI-модели и как внедрять их в бизнес. Обучать будем на реальных кейсах, которыми поделятся эксперты Альфы и ИТМО. Открылся приём заявок! В магистратуре 14 бесплатных мест — оставьте заявку и займите своё 📚 #aaa_career

Наш путь в SOTA 💡 В Лаборатории машинного обучения мы не просто следим за трендами, а проверяем их на практике и внедряем в реальные бизнес-задачи. Передовые AI-подходы уже работают в наших моделях скоринга, антифрода, оттока и склонностей. Новые архитектуры от графовых сетей до TabM и xLSTM проходят тестирование и масштабируются на другие направления 🔥 На карточках рассказываем, как всё начиналось, какие технологии мы используем, где уже есть результат и какие подводные камни важно учитывать 👆 #aaa_hardposting

🤖 Кто такие AI-продакты Рассказываем про новую роль на стыке бизнеса и технологий — AI-продакт. Это не просто продакт-менеджер и не просто специалист по ИИ. Это человек, который умеет превращать данные и модели в реальную бизнес-ценность.

«AI-продакт — уникальная и новая для финтеха роль. Альфа-Банк одним из первых внедрил эту позицию, объединив в ней глубокую технологическую экспертизу в работе с большими данными и моделями с прикладными знаниями о банковских продуктах и потребностях клиентов разных сегментов» — Иван Минаев, старший бизнес-партнёр по персоналу

На карточках рассказываем, кто такие AI-продакты и чем они занимаются, какие ключевые компетенции нужны и что нужно, чтобы присоединиться к их команде ⚡️ Если чувствуете, что ИИ — это ваше, а бизнес — ваша стихия, возможно, вы наш следующий AI-продакт. Если вас заинтересовала позиция, пишите нам! 📩 Контакты: @ppolunina — Полина Полунина, руководитель по эффективности и методологии внедрения ИИ AGrandel@alfabank.ru — Анастасия Грандель, подбор APonomareva7@alfabank.ru — Анастасия Пономарева, подбор А скоро придём с новостями по новой магистратуре для AI-продактов🔥 #aaa_experts