GPB SPACE X HIGHLOAD++
>
место, где люди и технологии соединяются вместе
13-14 мая 2022
ТОП-5
лучших работодателей России
>
ТОП-5
>
инновационных банков России
4 000
>
IT-специалистов
Как Газпромбанк развивает свое IT-комьюнити
Мы на HighLoad++
13 мая
Космический квест
10:00
«Прожарка» знаний
12:00
>
Круглый стол «Digital transformation в финтехе — фундамент роста или хайп»
14:00
Игра «Хайлодиум»
10:00
Весь день
Митап Яна Ашенкампфа на тему: «Зачем выступать на технологических конференциях»
17:00
GPB SPACE QUIZ
18:00
Награждение
18:30
14 мая
Космический квест
10:00
>
Доклад Яна Ашенкампфа: «Дежурство / Небинарный DevOps / Высокоэффективный гуманный on-call». Зал «Солярия/VIP-зал»
15:10
TechTalk с Денисом Занковым: «Как цифровая трансформация приводит к росту числа ML-моделей в проде и как с этим жить». Трансляция на стенде
13:00
Весь день.
TechTalk с Аделем Валиуллиным: «Как современные технологии ИИ помогают бизнесу расти быстрее». Трансляция на стенде
16:00
Награждение
18:40
Доклад Дениса Занкова: «ML для ML в задачах качества данных». Зал «Трантор / Яндекс.Трек»
18:00
«Прожарка» знаний
12:00
Игра «Хайлодиум»
10:00
Весь день
Весь день
Весь день.
Весь день.
Презентация Российского квантового центра и Q&A-сессия
14:00
Доклады в основной программе от разработчиков
О докладе:
Работа с качеством данных актуальна не только для задач моделирования, но и в целом для тех, кто использует data-driven подход. Задача поиска новых решений работы в этом направлении стала особенно острой для Газпромбанка при работе с оттоком с помощью ML-подходов, где был найден значительный бизнес-эффект. Такие модели характеризуют продуктовое поведение человека. Для их вывода в промышленную эксплуатацию необходимо поддерживать витрину с фичами по каждому клиенту. Это тысячи колонок с признаками миллионов клиентов по состоянию на каждый месяц за несколько лет. Как поддерживать качество данных на приемлемом уровне при таком объеме и при вечном недостатке ресурсов? Ни один алгоритм поиска аномалий не справится с таким объемом данных, а отсматривать каждый признак на тысячах графиках проблематично и трудозатратно.

Основная идея в том, что нужно не рассматривать фичу поклиентно, а представить распределение переменной за каждый временной срез через описательные статистики. Из-за неоднородности этих описательных статистик и других причин мы выбрали ML-метод Isolation Forest в качестве core для самого алгоритма ранжирования аномальностей — в докладе мы поговорим о преимуществах и ограничениях данного метода в качестве core алгоритма. А также обсудим, почему Isolation Forest не работает просто на статистиках и зачем требуется дополнительная ранжирующая функция аномальности и алгоритм интерпретации результата?

В финальной части доклада я расскажу, как мы применяем данный алгоритм, о развитии фич нашего решения, об эффекте от его внедрения в прод и почему мы выбрали эту тему для доклада HIGHLOAD++.

Целевая аудитория:
Big Data аналитики и разработчики, data officer, data scientists, data driven менеджмент

О докладе:
Чаще всего дежурства on-call / pagerduty-форматов назначают в дополнение к рабочим часам. Это негуманно и неоптимально, так как:

— люди выгорают;
— люди делают ошибки;
— люди воспринимают это как повинность.

Такой подход малоэффективен в системе, где клиент ждет моментального ответа и быстрой починки. Тем более инженеры в ней сами заинтересованы.

Внешние стимулы или наказания работают плохо. А если создать отдельную линию поддержки, цепочка только удлинится и процесс починки станет еще дольше.

В докладе я расскажу о том, как подошел к решению этой проблемы в команде, работающей с казначейством.

В результате ребята:
— рады делиться друг с другом знаниями по системе и предметной области;
— обслуживают систему рационально: когда надо — автоматизируют, когда надо — вручную;
— работают без овертаймов и выгорания;
— не разделяют себя и опсов, нет «пинг-понга»;
— отвечают за качество, и это в радость.

Целевая аудитория:
Тимлиды, разработчики.

В банке активно идет цифровая трансформация продуктов и бизнес-процессов, запускаются новые продукты для клиентов. Банки сегодня больше, чем финансовые институты. Накапливается все больше данных, что позволяет автоматизировать и эффективнее выстраивать процессы.

Новые вызовы для бизнеса сегодня — внедрение актуальных научных достижений в бизнес-процессы компании. Такие решения, которые стоят на острие науки и технологий, позволяют увеличивать эффективность, а клиентам получать новый клиентский опыт.

Технологии ИИ помогают основным направлениям в Банке выстраивать эффективнее свою работу.
Традиционные направления — это риски и борьба с мошенничеством, также персонализация предложений для клиентов, их удержание, автоматизация различных внутренних процессов в Банке.

Направления, которыми занимаемся:
* риски. Построение более точных скоринговых моделей;
* антифрод. Распознавание мошеннических событий;
* привлечение клиентов. Построение различных моделей для определения склонности клиента к различным банковским продуктам;
* отток клиентов. Построение моделей, прогнозирующих продуктовый отток;
и др.

О себе - тож типа выпада:
Руководитель отдела искусственного интеллекта Газпромбанка, преподает курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, МГТУ им. Н.Э.Баумана и Сириусе.
Победитель и призер российских и международных хакатонов и соревнований по машинному обучению, входит в топ-100 международного рейтинга Kaggle специалистов по машинному обучению.
О себе:
8 лет опыта в анализе данных и разработке. Из них более 5 лет в крупнейших банках России. Занимаюсь разработкой ML-моделей в розничном бизнесе, проведением AB-тестирования и оценкой бизнес-эффекта в Газпромбанке. Подробнее
14.05 в 13:00
>
О себе:
Руководитель разработки в Департаменте информационных технологий инвестиционного бизнеса Газпромбанка. Отвечаю как за техническую реализацию продукта на всех этапах, так и за эффективность работы внутри команды. Подробнее
14.05 в 15:10
>
Ян Ашенкампф
Денис Занков
зал «Альфа»
TechTalk
зал «Солярия / VIP-зал»
Доклад
14.05 в 18:00
зал «Трантор / Яндекс.Трек»
Доклад
>
13.05 в 14:00
>
зал «Гея»
Круглый стол
Как современные технологии ИИ помогают бизнесу расти быстрее
14.04 в 16:00
>
зал «Терминус»
TechTalk
Адель Валиуллин
Космический квест
Экспертная зона
1 Зона «Прожарки» и митапов
2 Экспертная зона
3 Игровая зона
4 Снек-поинт :)
1
2
3
4
Познакомиться с нами
Мила Сныткина
Адель Макашева
DevRel
HR-менеджер
Наши митапы
Присоединяйся к IT-команде Газпромбанка
Java-разработчик
Разработка
Системный аналитик
Аналитика
QA-инженер
Тестирование
DevOps- инженер
DevOps
Запусти пилот с Газпромбанком