Всем привет!
Никогда не собирался работать в крупных компаниях, тем более в банках, искренне считал, что там меня ждет исключительно скучная и неинтересная работа. Описание моего профиля говорит, что что-то пошло не так и я накопил более 5 лет опыта работы в этой сфере: 3 года в Тинькофф и 2.5 года в Альфе. Оказалось, практически всегда можно быть самим кузнецом своего счастья и ставить задачи таким образом, чтобы они приносили максимальную выгоду бизнесу и одновременно были достаточно амбициозны для дата сайентистов. Пришло время завести телеграм-канал «Нескучный Data Science» и поделиться своим опытом со всеми желающими)
Лаборатория машинного обучения активно развивает применение нейронных сетей в решении классических банковских задач, таких как кредитный скоринг, предсказания оттока и склонности к банковским продуктам. Второе направление занимается обработкой естественного языка и отвечает за задачи чат-бота и IVR, поиска инсайтов в отзывах, структуризации кассовых чеков ОФД, маршрутизации обращений во внутреннем HD и обработки текстов телефонных звонков. В прошлом году активно самостоятельно рассказывал о работе своей команды на хабре. К счастью, численность команды постоянно растет, и главное существует ряд запланированных активностей, которые неизбежно приведут к публикации новых статей, выступлениям на тематических конференциях и даже соревнованию по анализу данных. Подписывайтесь, чтобы не пропустить полезные материалы.
Довольно часто, по окончанию рабочей недели появляются интересные выводы и наблюдения, а также темы для дискуссии. К сожалению, я не могу вас всех позвать на наши командные еженедельные пятничные встречи, но могу позвать в телеграмм-канал. Вас ждут темы про карьеру в DS, особенности работы в банках, о команде и ее ценностях. Буду всем очень рад, не обещаю много материала, но обещаю его качественную проработку. Отдельное спасибо за репосты и любой другой способ распространения информации о канале.
Никогда не собирался работать в крупных компаниях, тем более в банках, искренне считал, что там меня ждет исключительно скучная и неинтересная работа. Описание моего профиля говорит, что что-то пошло не так и я накопил более 5 лет опыта работы в этой сфере: 3 года в Тинькофф и 2.5 года в Альфе. Оказалось, практически всегда можно быть самим кузнецом своего счастья и ставить задачи таким образом, чтобы они приносили максимальную выгоду бизнесу и одновременно были достаточно амбициозны для дата сайентистов. Пришло время завести телеграм-канал «Нескучный Data Science» и поделиться своим опытом со всеми желающими)
Лаборатория машинного обучения активно развивает применение нейронных сетей в решении классических банковских задач, таких как кредитный скоринг, предсказания оттока и склонности к банковским продуктам. Второе направление занимается обработкой естественного языка и отвечает за задачи чат-бота и IVR, поиска инсайтов в отзывах, структуризации кассовых чеков ОФД, маршрутизации обращений во внутреннем HD и обработки текстов телефонных звонков. В прошлом году активно самостоятельно рассказывал о работе своей команды на хабре. К счастью, численность команды постоянно растет, и главное существует ряд запланированных активностей, которые неизбежно приведут к публикации новых статей, выступлениям на тематических конференциях и даже соревнованию по анализу данных. Подписывайтесь, чтобы не пропустить полезные материалы.
Довольно часто, по окончанию рабочей недели появляются интересные выводы и наблюдения, а также темы для дискуссии. К сожалению, я не могу вас всех позвать на наши командные еженедельные пятничные встречи, но могу позвать в телеграмм-канал. Вас ждут темы про карьеру в DS, особенности работы в банках, о команде и ее ценностях. Буду всем очень рад, не обещаю много материала, но обещаю его качественную проработку. Отдельное спасибо за репосты и любой другой способ распространения информации о канале.