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
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:
#aaa_habr #aaa_ML #aaa_hardposting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤4❤🔥2💯1
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
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
❤7🔥6⚡2🌚1
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
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
❤12👍9🔥9❤🔥3
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
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
❤🔥10👍6🔥2🙏2⚡1
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
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
❤11🔥9👏4⚡3👍1
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 🚀
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 🚀
❤🔥11👏4🥰3
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
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
❤🔥12🔥6❤5👍1
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
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
👍11❤🔥10🥰6
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
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
🔥23❤13👾6🤩3👍1
🧠 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
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
🔥23❤🔥13👍9❤3
ИИ понял, классифицировал, сэкономил — как мы ускорили поддержку ⚡
Продолжаем рассказывать, как наши сотрудники помогают автоматизировать работу call-центра.
Сегодня обсуждаем, какое нашли решение, чтобы оператор вручную не заполнял форму из 6 вопросов, а клиент не ждал в это время ответа.
Как команда подошла к задаче, откуда взяли данные и как автоматизировали заполнение формы — рассказывает Герман Наумов, младший специалист по разработке нейросетей в Альфа-Банке. Читайте в карточках 👆
А подробности — в статье на Хабре.
#aaa_habr
Продолжаем рассказывать, как наши сотрудники помогают автоматизировать работу call-центра.
Сегодня обсуждаем, какое нашли решение, чтобы оператор вручную не заполнял форму из 6 вопросов, а клиент не ждал в это время ответа.
Как команда подошла к задаче, откуда взяли данные и как автоматизировали заполнение формы — рассказывает Герман Наумов, младший специалист по разработке нейросетей в Альфа-Банке. Читайте в карточках 👆
А подробности — в статье на Хабре.
#aaa_habr
🔥21❤8👍6😎3👏2🆒2
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
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
🔥15❤🔥8👏7❤1💯1💘1
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
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
🔥14❤5🤝5🤔3🙈3👎2🥰1
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
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:
P.S. Удивляемся знаниям асинхронного программирования у студента 3 курса 😳
#aaa_habr
❤10🤝7😎5