Alfa Advanced Analytics
4.71K subscribers
669 photos
8 videos
2 files
125 links
Канал Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка

— Хардовые посты по DS, DE, MLOps
— Чат для общения с профессиональным сообществом
— Актуальные вакансии и ивенты от AAA

IT и digital-вакансии: https://digital.alfabank.ru/vacancies
Download Telegram
Мы все проанализировали и решиличто пришло время делиться экспертизой!😎

Alfa Advanced Analytics — канал Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, где вас ждут:

🔹Хардовые посты по DS, DE и MLOps от специалистов Альфа
🔹 Обмен опытом с профессиональным сообществом
🔹Актуальные ивенты и вакансии от AAA

Ориентируйтесь по контенту канала c помощью хештегов:
#aaa_hardposting #aaa_DS #aaa_DE #aaa_MLOps #aaa_habr — экспертные публикации по data science, data engeneering и MLOps
#aaa_analytics — погружаем вас в кухню Центра продвинутой аналитики Альфа
#aaa_experts — говорим о людях из индустрии и перенимаем их опыт
#aaa_news — следим за повесткой и делимся самыми актуальными новостями из мира data science
#aaa_fun — выкладываем любимые data science-мемы и видео
#aaa_alfa — рассказываем о проектах и достижениях Альфы, которые просто не можем оставить незамеченными
#aaa_events — держим в курсе предстоящих митапов, конференций и data-событий
#aaa_career — подробнее о вакансиях и карьерной кухне
#aaa_watch — делимся видео, достойными вашего внимания

Добро пожаловать в мир ААА!
Как мы убеждаем бизнес в эффективности ML 💻

Сегодня делимся статьей, в которой Эдуард Янаков, middle data scientist Альфа-Банка, рассказывает, как тематическое моделирование помогло оптимизировать бизнес-процессы в Альфе

В статье «Как и зачем мы начали искать бизнес-инсайты в отзывах клиентов с помощью машинного обучения» вы узнаете:

— О том, как мы собираем обратную связь в Альфа-Банке и как приводим пул негативных отзывов в структурированный вид, формируя экспертизу
— Для чего и каким образом мы проводим тематическое моделирование коллекции полученных текстов
— Почему мы выбрали BigARTM и ушли от Jupyter тетрадок
— Какие три метрики качества придумали, чтобы показать бизнесу качество построенной модели

Читайте материал по ссылке и делитесь мыслями в комментариях!

#aaa_experts #aaa_analytics #aaa_DS #aaa_habr #aaa_hardposting
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как мы решаем задачу кредитного скоринга 🪪

Обычно решение задачи кредитного скоринга в банке основывается на построении мощных моделей градиентного бустинга на большом наборе табличных признаков. Лаборатория машинного обучения Альфы пошла другим путём и совместила этот подход с нейросетевым

Делимся статьей с Хабра, из которой вы узнаете:
— что такое кредитный скоринг и почему он критически важен для банков
— как мы делаем выборку для обучения моделей, которые помогают определить дефолтность клиентов
— какие модели используем
— и каких результатов добиваемся

Читайте материал по ссылке

#aaa_habr #aaa_ML #aaa_hardposting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как Альфа решает, в каких регионах расширять своё присутствие ❤️

Как понять, сколько менеджеров потребуется, чтобы эффективно работать, например, в Туле в течение 3-х лет без необходимости сокращений? Как это соотносится со стратегическими целями Альфы в регионах, и как изменится рыночная картина через 3 года?

📢 Делимся с вами новой статьёй на Хабре от Центра продвинутой аналитики, где найдёте ответы на эти вопросы!

Валерий Новиков, senior data scientist, рассказал, как мы построили инструмент, с помощью которого:
🟣принимаем решение, сколько нужно менеджеров для привлечения юридических лиц в качестве клиентов в городах, где есть отделение Банка
🟣оцениваем будущий эффект от ввода дополнительного количества менеджеров
🟣моделируем рынок с учётом его важнейших параметров (как управляемых, так и неуправляемых) для среднесрочного и долгосрочного стратегического планирования численности ресурсов Банка

P.S. Модель для оценки эффективности менеджеров мы строили с помощью такого простого алгоритма моделирования, как линейная регрессия. Интересно почему? Ответ также найдёте в статье😉

💖Читайте материал по ссылке и смотрите кружочек от Валеры👇🏻

#aaa_habr #aaa_ML #aaa_hardposting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как оценивать риски при помощи нейросетей 📊

На этих выходных предлагаем вам прочитать статью Никиты Пархоменко, специалиста по разработке нейронных сетей, о создании нейросетевой модели кредитного скоринга.

Из неё вы узнаете:

📌 Зачем понадобилась единая модель

📌 Как устроена её архитектура

📌 Какие результаты уже демонстрирует модель

Переходите по ссылке и читайте статью целиком на Хабре!

#aaa_habr
Работа с внутренними данными: как она устроена в Альфа-Банке ❤️

Предлагаем завершить эту рабочую неделю статьёй на Хабре: Иван Метёлкин, руководитель направления развития внутренних источников данных в нашем банке, рассказывает о потенциале работы с внутренними данными.

Из материала вы узнаете:

⚙️ на какой платформе мы работаем с внутренними данными

⚙️ зачем нужны их анализ и тестирование

⚙️ как мы проводим подготовку к работе, определяем цели и выгоды

#aaa_habr
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MLOps в Альфа-Банке 🐤

Александр Егоров, MLOps-инженер, делится в новой статье на Хабре тем, как MLOps работает в Альфа-Банке и зачем он нам нужен. Из материала вы узнаете:

📎 Какой MLOps-инструментарий существует и как мы применяем его

📎 Как устроен наш пайплайн

📎 Зачем нам понадобились каскады моделей и как они работают

Под этим постом вас уже ждёт кружочек от Александра, в котором он приглашает вас прочитать свою статью!

#aaa_habr
#aaa_hardposting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Data Science и рутина: как найти выход 🔎

Новая большая статья о Data Science в IT-индустрии от Евгения Смирнова, руководитель Лаборатории машинного обучения. Из материала вы узнаете:

📌 С какими задачами Data Science может помочь бизнесу

📌 Как Лаборатория машинного обучения в Альфа-Банке автоматизировала внутренние процессы в Data Science

📌 Как автоматизация повлияет на компанию

Читайте статью по ссылке на Хабре!

#aaa_habr
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Apache Spark для самых маленьких 🤖

И снова статья! На этот раз — большой обзор на функции Spark от Владислава Шевченко, ведущего специалиста по поддержке модельной обработки данных.

Внутри вы найдёте удобный справочник для быстрого поиска возможностей Spark. Читайте на Хабре!

#aaa_habr
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как быстро найти всё и сразу?

Мы подготовили удобный «маршрут» по каналу, чтобы вы не потерялись в потоке контента. Просто кликайте на теги и изучайте посты на интересующие вас темы:

🔍 Экспертные статьи и разборы по Data Science, Data Engineering и MLOps – #aaa_hardposting #aaa_DS #aaa_DE #aaa_MLOps #aaa_habr

👥 Истории и опыт специалистов Альфы – #aaa_experts

🎭 Мемы и лёгкий контент про аналитику – #aaa_fun

📅 Анонсы митапов, конференций и мероприятий#aaa_events

🚀 Вакансии, карьерные советы и полезные ресурсы#aaa_career

Вступайте в чат канала — будем обсуждать DS, DE и MLOps, делиться опытом, отвечать на ваши вопросы и устраивать специальные розыгрыши.

Присоединяйтесь — развиваем комьюнити вместе 🚀
Как банк находит того, кто действительно принимает решения 🔍

В крупных компаниях лицо, принимающее решения (ЛПР) — это не всегда генеральный директор. Если маркетинговые кампании не учитывают этот нюанс, рассылки уходят не по адресу, а звонки — в колл-центр или к секретарю.

Теперь с этим помогает ML-модель: она анализирует связи, активы и влияние топ-менеджеров, чтобы точно определить ЛПР. Уже сейчас её точность — 80%, а результаты впечатляют 🤩

Как работает модель и что дальше? Узнайте на карточках 👆

А больше деталей смотрите в статье.

#aaa_habr
Достичь дзена в процессе приручения онлайн-каскадов? Нам удалось!

А как это получилось — делимся в новой статье на Хабре. Наша команда ML-инженеров совместно с GlowByte научилась управлять многомодульными моделями и организовывать их работу без стресса 🤩

В статье объясняем, как разделить модель на несколько независимых модулей, настроить их взаимодействие и добиться того, чтобы все работало как единое целое. Также раскрываем секреты управления потоком данных и контроля очередности вызова.

Читайте статью 🔗

#aaa_habr
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как мы ускорили решение задачи uplift-моделирования в десятки раз 🚀

В мире данных одна из самых важных задач — понять, как воздействие на клиента изменит его поведение. Для этого используют uplift-моделирование, но какие инструменты помогут решить задачу эффективнее?

В статье Виктор Мельников, Junior Data Scientist, рассказывает о AUF (Automatic Uplift Framework) — библиотеке для uplift-моделирования от Альфа-Банка, которую может установить и использовать каждый.

Библиотека позволяет создавать модели в десятки раз быстрее, автоматизирует процесс, избавляя от рутины и ускоряя разработку. А ещё разбирает на примере, как использовать фреймворк.

Хотите ускорить создание моделей и улучшить их точность? Все подробности в статье 🔗

#aaa_habr
🧠 Как за 6 дней решить 5 кейсов и взять приз на всероссийском хакатоне?

Максим Хандусь, ML-инженер в лаборатории машинного обучения Альфа-Банка, поделился на Хабре историей участия в IT Purple Hack 2025, где его команда заняла второе место.

Условия были не из лёгких: за 6 дней нужно было решить сразу пять кейсов от крупных компаний. Каждый участник взял на себя одну задачу, и слаженная работа принесла крутой результат.

📌 На карточках — коротко о том, какие именно кейсы пришлось решать.

А если интересно, как ребята к ним подошли, с какими сложностями столкнулись и какие ML-инструменты использовали — читайте статью.

#aaa_habr