Alfa Advanced Analytics

Впереди выходные — время посмотреть что-то не только интересное, но и data-полезное 🍿

Делимся первой частью докладов с офлайн-дня Data Fest 2023 в Альфа-Банке!

🟣Сиквел «DL in finance»: рассеивая туман бэклога
О том, каких успехов добились в применении нейросетей для решения классических банковских задач за прошедший год и как избавили дата-сайентистов от рутины
Смотрите по ссылке

🟣Нейросетевые модели на последовательностях чеков ОФД
Что такое чеки ОФД, какая информация о тратах клиента в них содержится и какие результаты приносит использование чеков в задаче кредитного скоринга
Смотрите по ссылке

🟣Единая нейросетевая модель кредитного скоринга
Как повысили качество в задаче кредитного скоринга с помощью нейросетевой модели, объединяющей такие источники данных, как транзакции, данные из Бюро кредитных историй и чеки
Смотрите по ссылке

Этими докладами мы дополнили открытый образовательный трек «Deep Learning in Finance» от Альфы на ods.ai

#aaa_ML #aaa_watch

10 вопросов на собеседовании: что спросить дата-сайентисту, прежде чем принять оффер 👨‍💻

Евгений Смирнов, руководитель Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка, рассказал, о чем необходимо узнать до вашего трудоустройства в компанию

🗣Подробнее про каждый из 10 вопросов и процессы в командах Альфа-Банка читайте в статье на Хабре

Актуальные вакансии в Data Science, в том числе в Центре продвинутой аналитики Альфа-Банка, ищите в telegram-канале Жени: Нескучный Data Science Jobs

#aaa_DS #aaa_habr #aaa_career

Как Альфа-Банк в гостях Data Fest принимал ❤️

2 июня прошёл Квартирник Data Fest в стенах Альфа-Банка, где собрались более 150 датасаентистов

— Лаборатория машинного обучения Альфы официально запустила образовательный трек «NLP in practice» и DataScience-соревнование на ODS.ai
— Эксперты Альфа-Банка, SberDevices, SberAI выступили с докладами
— Ведущие датасаентисты обсудили, как ChatGPT изменит Data Science, на панельной дискуссии

🙋‍♀️Как это было? Смотрите в альбоме! Ищите на снимках себя и своих друзей

Напоминаем, что регистрация на «Соревнование по структуризации чеков ОФД» с призовым фондом в 800 тыс. продолжается! Успейте присоединиться по ссылке

#aaa_alfa #aaa_events

А вы любите ретро? 🤓

В банках за годы работы накапливается не только много исторических данных, но и морально, и физически устаревших решений. Ничего не поделать — дань прежней технологической моде

У нас одним из таких «реликтов» был монолитный чёрный ящик — так называемая «коробка», обрабатывающая рисковые модели машинного обучения (ML)

Поставщик — зарубежная компания — покинула российский рынок в прошлом году, и этот чёрный ящик стал почти что «бомбой замедленного действия» с непредсказуемыми последствиями. Поддерживать такой софт своими силами было бы сложно, дорого и максимально проблематично

Как мы решили с этим бороться? Радикально: взять и распилить. Проект занял чуть больше полугода

🙋‍♀️ Маша Попова, проджект отдела сопровождения моделей ML Альфа-Банка, рассказывает в карточках, как происходило разделение коробки на кубики и как собирался новый паззл!

#aaa_hardposting #aaa_MLOps #aaa_experts

Альфа-Банк проводит набор на стажировки: в списке есть и data science 😉

📢 Приглашаем вас, ваших друзей и знакомых принять участие в 10-м наборе на программу оплачиваемых стажировок I Choose Alfa. Одно из направлений — data science, где учат решать реальные задачи!

Стажёрам предстоят:
— Работа с геоаналитикой, бизнес-анализ показателей, создание хранилищ по географическим признакам
— Построение ML-моделей, расчёт признаков, задачи машинного обучения
— Кейсы по обработке данных и способам интеграции

⚡️ Делитесь записью с теми, кому было бы интересно пройти стажировку! Выбор направлений и подача заявки доступны по ссылке

Регистрация доступна до 1 июля, но откладывать не советуем! Некоторые направления могут прекратить приём раньше срока🤓

#aaa_alfa #aaa_career

Алло, ну как там с моделями?

Делимся свежей статьей на Хабре! Андрей Качетов, руководитель отдела сопровождения машинного обучения Альфа-Банка, рассказывает, почему вывод ML-модели в пром занимал целый квартал и даже больше и как с этим справились

В статье «Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке» вы узнаете:

— Зачем Альфе нужен MLOps и как мы жили без него
— Как мы ускорили разработку и развертывание ML-моделей
— Как сформировали единый подход для работы с модельными данными (Feature Store)

⚡Читайте материал по ссылке и делитесь мыслями в комментариях!

#aaa_habr #aaa_MLOps #aaa_experts #aaa_analytics #aaa_hardposting