Alfa Advanced Analytics

Новые вакансии 🔥

Если вы давно следите за нашим каналом и хотите присоединиться к команде, мы подготовили подборку актуальных вакансий.

В карточках вы найдёте подробности о каждой позиции, а для того чтобы узнать больше и откликнуться, переходите по ссылкам:

🔗 Младший специалист по интеллектуальному анализу данных — смотреть

🔗 Senior Data Engineer — смотреть

🔗 Senior ML Engineer — смотреть

#aaa_career

Ученье — свет, а ещё шанс попасть в Альфу 📚

В 2022 году мы вместе с МФТИ запустили магистратуру «Машинный интеллект в финансах». Здесь можно не только прокачаться в Data Science и машинном обучении, но и построить карьеру в финтехе ещё во время учёбы.

🅰️ Что изучают студенты?
ML, статистику, NLP, графовые нейросети, финансы и даже soft skills.

🅰️ Практика с реальными проектами
Наставники из Альфа-Банка помогают разбираться с задачами, а стажировки часто превращаются в работу.

🅰️ Карьера уже во время учёбы
Многие совмещают магистратуру с работой в банке, а выпускники становятся востребованными специалистами.

🎓 Новый набор стартует уже в марте 2025 года.

Больше деталей — в статье: на vc.ru или на Forbes.

#aaa_career

Data Science, мы тебя любим 🥰

Сегодня День Святого Валентина, а это значит, что самое время признаться в любви… Data Science.

Если твое сердце бьётся быстрее при виде нейросетей, лови подборку подкастов от Центра продвинутой аналитики:

🪽Находим баланс в себе и всём окружающем
YouTube
Яндекс Музыка

🪽AI-подкаст
YouTube

🪽Искусственный интеллект: от хайпа к практике
YouTube
Яндекс Музыка

#aaa_DS

В чём твой секрет? 🤔

Победа в соревнованиях по машинному обучению может казаться чем-то невозможным, особенно когда вокруг так много талантливых ребят.

Но мы поговорили с Никитой Трифоновым, победителем множества соревнований, и узнали его секрет успеха. Оказалось, что за каждым достижением стоят не только талант, но и правильный подход, стратегическое мышление и умение работать в команде.

На карточках раскрываем все фишки 👆

#aaa_experts

Китай наносит ответный удар в схватке ИИ 🤖

Уже несколько недель весь интернет обсуждает китайский стартап DeepSeek, выпустивший ИИ-модель, сопоставимую с GPT-o1, но доступную бесплатно.

Обучение последней версии модели заняло 55 дней и обошлось в $5,6 млн — это в 2 раза быстрее и в несколько раз дешевле в разработке, чем у OpenAI. После выхода модели акции бигтехов обвалились: NASDAQ упал на 3%, а NVIDIA потеряла 17% стоимости ($589 млрд).

Мнение о новости спросили у Алексея Каширина, директора Центра продвинутой аналитики 👇

🎯 Почему выход DeepSeek стал настолько громким событием?

В такой наэлектризованной теме, как генеративный ИИ, любая новость может произвести фурор. А выход DeepSeek — это не просто очередная новость: в конце концов, не каждый день обваливается американский фондовый рынок.

🎯 А что изменилось?

Ирония в том, что для конечного пользователя глобально пока ничего не поменялось — ИИ не вышел на новый уровень качества.

А вот для компаний-разработчиков больших языковых моделей и сомневающихся это стало настоящим откровением: наконец, кто-то решил не заливать проблему бесконечными ресурсами железа, а подошёл к задаче рационально — и добился выдающегося результата. Именно поэтому в Альфа-Банке развернули DeepSeek-R1 максимально быстро, чтобы изучить все её особенности.

🎯 Какое значение это имеет для будущего ИИ?

Лично я этого очень ждал и рад, что это произошло. Можно вспомнить множество примеров технологий, которые поначалу были громоздкими и неудобными, но затем принципиально изменились.

LLM должны были пойти по такому же пути, и я надеюсь, что тенденция продолжится — генеративный ИИ существенно изменится уже в 2025 году. Верю в огромный потенциал SLM (small language models) и вообще в то, что естественный интеллект и инженерная смекалка в этом году поразят нас сильнее, чем что бы то ни было ещё.

А вы что думаете? Давайте обсудим в комментариях 🤝

#aaa_experts