Всем привет! Хакатон ВТБ MORE.Tech возвращается — регистрация уже открыта. С 27 августа по 9 сентября участникам предстоит решить одну из практических задач от ИТ-команд банка: от анализа SQL-запросов до разработки ИИ-ассистента в помощь HR. Формат — гибридный: часть работы онлайн, финал — 20 сентября в Москве. Призовой фонд — 1,5 млн рублей. Принять участие могут команды из 2–5 человек, в том числе студенты от 18 лет, выпускники и специалисты с опытом. Заявки принимаются до 3 сентября.

Мы предлагаем участникам три задачи на выбор. Все они основаны на реальных кейсах, с которыми банк работает прямо сейчас. Что-то вы оптимизируете, что-то автоматизируете, а где-то научите ИИ вести себя как рекрутер.

Начинаем активную подготовку к конференции о данных Data Fusion. Новый сезон подкаста «Деньги любят техно» поможет лучше и ближе узнать лидеров развития Data Science в России: мы раскрываем их бэкграунд, принципы работы с командами и ожидания от технологичного будущего.

Мы запустили уже пятый, юбилейный сезон нашего подкаста «Деньги любят техно». Он целиком посвящен науке о данных. В этом сезоне концентрируемся на специфике DS в разных отраслях бизнеса и приглашаем в гости ключевых экспертов российских Data Driven-компаний. А еще подкаст теперь выходит не только в аудио-, но и в видеоформате. Будет интересно и красиво!

Банк в четвертый раз проведет хакатон для ИТ-специалистов от Платформы API ВТБ. В этом году ИТ-соревнование пройдет с 21 октября по 23 ноября. Участникам предложат решить любую из трех актуальных для российского рынка открытого банкинга задач. Победители разделят между собой призовой фонд 2 млн рублей.

Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту – это масштабный федеральный проект, который пройдет в 4 раз. Участие в олимпиаде ежегодно принимают тысячи российских школьников с 8 по 11 класс. Для участия достаточно базовых навыков программирования и оборудованного рабочего места. Можно самому выбрать язык программирования.

ВТБ в 6-й раз проведет ежегодный хакатон для ИТ-специалистов по актуальным технологическим направлениям. Мероприятие пройдет в гибридном формате с 11 по 26 октября. Командам будет предложено решить одну из трех задач, а победители разделят призовой фонд в размере 1,5 млн рублей.

Первый на российском рынке хакатон для ИТ-архитекторов — ARCHI.Tech от ВТБ.

Приглашаем начинающих и опытных ИТ-специалистов: студентов и выпускников технических вузов, разработчиков, архитекторов, аналитиков.

Data Fest — крупнейшая в Евразии бесплатная конференция, объединяющая исследователей, инженеров и разработчиков, связанных с data science.

‎Привет всем Data Science-специалистам!

Приглашаем вас принять участие в соревновании по машинному обучению Data Fusion Contest от ВТБ и Т1, которое продлится до 5 апреля!

Хорошие новости для всех, кто интересуется машинным обучением и генеративными нейросетями! Банк ВТБ и Финтех Хаб Банка России объявляют набор на вторую совместную образовательную программу «Машинное обучение PRO: обработка документов и генеративные нейросети».

Программа предназначена для тех, кто уже знаком с основами ML, хочет углубить свои знания и получить практические навыки по обработке естественного языка, деплою, тестированию моделей и созданию ML-сервисов.

Машинное обучение так или иначе уже применяется в компаниях самых разных масштабов и направлений деятельности. Однако для выстраивания зрелой ML-инфраструктуры и перехода к эффективным MLOps-практикам требуется понимание: с чего начать, на какие платформы обратить внимание, к каким инструментам присмотреться внимательнее, а какие подойдут лишь для разовых экспериментов. 

К инструментам MLOps для больших исследовательских и бизнес-задач предъявляются три базовых требования: интерпретируемость, воспроизводимость, надёжность. Как среди десятков Open-Source-инструментов выбрать правильные, что могут или не могут использовать компании, к которым предъявляются высокие требования стандартизации, на чем должен основываться выбор между облаками и InHouse для ML, — в третьем выпуске серии MLOps подкаста «Деньги любят техно» обсудили Юрий Карев, руководитель управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Алексей Незнанов, к.т.н, старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ.

Друзья, продолжая наш подкаст-проект «Деньги любят техно», мы рады представить вам вторую часть большой темы про MLOps, которую мы разбили на несколько эпизодов. Сегодня мы ещё глубже погружаемся в тему машинного обучения и работы с данными, лежащей в основе ML. Рассматриваем вопросы обогащения данных, разбираемся с разметкой, говорим о специфических аспектах управления данными.

Юрий Карев, руководитель управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Алексей Незнанов, к.т.н, старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, подошли к теме с двух сторон: теоретической и практической. Помогли ведущей подкаста разобраться с терминологией. А также поговорили про специфику подходов к образованию для специалистов в Data Science, DataOps и MLOps.

С 13 по 15 октября ВТБ проведет пятый ежегодный хакатон MORE.Tech 5.0 с общим призовым фондом 1,1 млн рублей. Регистрация уже открыта и продлится до 10 октября включительно.

В этом году хакатон включает в себя два трека: WEB+MOBILE и METAVERSE. В течение 40 часов командам предстоит решить одну из двух задач: разработать сервис для подбора оптимального банковского отделения или разработать элементы виртуального пространства и сценарии взаимодействия пользователей с цифровыми продуктами и сервисами банка. На протяжении всего мероприятия участникам будут помогать менторы из технологического блока ВТБ.

Призовой фонд в размере 1,1 млн рублей разделят между собой шесть команд, которые представят лучшие решения.

Друзья! Мы начинаем прием заявок на наш третий по счету API-хакатон. С учетом всех набитых ранее шишек и полученного опыта, в этот раз мы сделаем все по-настоящему «по-взрослому»!

Хотите узнать подробности и принять участие?

Друзья! Мы запустили новый сезон подкаста «Деньги любят техно» – он для тех, кто интересуется Data Science. Технологический обозреватель Марина Эфендиева вместе с экспертами ВТБ и гостями – известными учеными и лидерами DS команд крупных компаний  обсуждают горячие темы в области ИИ и работы с данными. Подкаст будет полезен дата-сайентистам и тем, кто только стремится им стать. 

Уважаемые друзья! Соревнование ВТБ по машинному обучению Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре. Уже определены победители первого турнира, которые разделят 600 тыс. рублей. А это значит, что в призовом фонде остались еще 1,4 млн рублей, за которые вы можете побороться до 2 апреля. Попробуйте свои силы в организации атак на модели машинного обучения и защиты от них (Adversarial Machine Learning). Соревнование проходит в турнирном формате и состоит из двух противоположных задач: «Атака» и «Защита».

Соревнование пройдет с 7 февраля по 2 апреля на платформе ods.ai. В этом году оно посвящено организации атак и защиты моделей машинного обучения и проводится в новом турнирном формате как серия из двух тесно связанных друг с другом задач.

Задача 1: Атака

Участникам необходимо построить алгоритм, способный наиболее эффективно искажать предсказания предоставленной модели машинного обучения. Атака имеет ряд ограничений: можно менять не более 10 транзакций из 300, подаваемых модели на вход; у транзакций можно менять только их сумму и/или MCC код; суммы в измененных транзакциях должны укладываться в заранее известные ограничения.

Формат решений: размеченный тестовый файл.

Метрика соревнования: ROC-AUC Diff.

Призовой фонд: 1 млн рублей.

Задача 2: Защита

Предполагает построение наиболее устойчивых алгоритмов с наилучшим качеством. Решение будет сравниваться с предоставленной моделью машинного обучения на двух наборах данных: исходных и атакованных. Можно использовать как заранее предоставленную модель, так и обучить новую, при выполнении ограничений на ресурсы и время работы модели.

Формат решений: контейнер с кодом.

Метрика соревнования: Mean Harm. Gini.

Призовой фонд: 1 млн рублей.

Помимо двух соревновательных задач открыта специальная номинация за лучшие публичные решения — Companion. Победителей в номинации определит жюри, принимая во внимание реакции и поддержку материалов самими участниками соревнования.

Участникам предоставляется полная соревновательная среда для проверки моделей машинного обучения на возможности атак: как со стороны атакующих, по заранее определенному протоколу, так и со стороны защищающихся.

Чтобы еще больше приблизить новую развивающуюся область машинного обучения к практике, соревнование проводится на реальной практической задаче из банковской области – предсказание дефолта по кредиту. Данные для соревнования были тщательно анонимизированы и деидентифицированы.

Пройти регистрацию на соревнование можно по ссылке.

ВТБ запустил новый сезон про Data Science в подкасте Деньги любят техно. Шесть выпусков уже доступны для прослушивания:

Выпуск 1. А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить

Александр Сахнов, руководитель отдела мультивариативного анализа X5 Group и Артём Летин, руководитель подразделения разработки моделей для корпоративного сегмента клиентов ВТБ обсудили метод А/В-тестирования для оценки изменений в бизнесе. Где, кроме маркетинга, применяются A/B-тесты, на какие этапы делится этот процесс и когда начинается работа датасайентистов?

Выпуск 2. Сколько датасайентистов может заменить AutoML

О практической и философской стороне AutoML, изменениях в роли специалиста в Data Science, прошлом и будущем построения моделей и возможностях Искусственного интеллекта рассуждают профи — Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ и Алексей Натёкин, основатель ODS.

Выпуск 3. MLOps: зачем вам всё это надо

Для чего сегодня применяется MLOps и в каких задачах без него не обойтись завтра? Помогает ли MLOps бизнесу развивать Data Science или, может быть, мешает? В чём заключается роль специалиста по ML, и как специализации будут дробиться в будущем? В конце-концов, кто всем этим должен заниматься, и где этому учат, обсуждаем с Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Петром Ермаковым, ML Brand Director Яндекса.

Выпуск 4. Дата-сайентисты — современные предсказатели?

Экспериментальный выпуск, который поможет эффективнее бороться с категоричностью и с крайностями в суждениях. Такого ещё никто не делал, а мы попробовали. В новом выпуске постарались выяснить, является ли профессия дата-сайентиста одной из древнейших. 
В дискуссии приняли участие специалисты из самых разных областей: 
Бронислав Виногродский, китаевед, писатель, переводчик основополагающих китайских текстов; Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор РАН, МГУ и МФТИ; Дмитрий Доронин, социальный антрополог, этнограф, научный сотрудник РГГУ и РАНХиГС; Наталия Пузырникова, заместитель председателя правления, руководитель службы управления рисками Газпромбанка; Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования ВТБ. Ведёт дискуссию Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления ВТБ.

Выпуск 5. Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными

В России каждая четвертая компания использует технологии сбора и обработки больших данных, а в финансовой отрасли — почти каждая вторая компания. Обсуждаем тренды развития рынка данных: почему все чаще звучат идеи объединения данных из разных источников — естественно, безопасного и обезличенного. Нужно ли такое объединение данных бизнесу, и решения каких технологических задач оно потребует от дата-сайентистов. 
В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно» серии Data Science на эти темы потеоретизировали вице-президент, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ Сергей Голицын и директор по разработке RnD центра Big Data МТС Никита Зелинский.

Выпуск 6. Злонамеренные атаки и ошибки обучения

Чем больше мы доверяем ИИ, тем чаще слышим о его ошибках и уязвимостях. Пробуем разобраться, какие с этим связаны риски сейчас и какие появятся в будущем. Почему многое зависит от входных данных на этапе обучения нейросети. И как часто в жизни встречаются адверсальные атаки. 
Дмитрий Берестнев, лидер стрима разработки моделей для партнеров и Платформы больших данных ВТБ, поговорил об этом с Григорием Кабатянским, д. ф.-м.н., вице-президентом по академическому сотрудничеству Сколтеха, и Иваном Фурсовым, специалистом в области разговорного искусственного интеллекта. Получилась одна из самых жарких дискуссий в специальной DS-серии нашего подкаста.

Слушайте новый сезон «Деньги любят техно» про Data Science на любой удобной для вас подкастерской площадке: Деньги любят техно – Podcast.ru.

Приглашаем студентов принять участие в отборе на образовательную программу ВТБ и Банка России: Машинное обучение: No-code кластеризация текстов.

·         Программа пройдет с 14 февраля по 7 апреля 2023 года.

·         Дедлайн подачи заявок — до 24 января 2023 года.

·         Форма отбора — тестирование: 1-11 декабря 2022 года или 25 января - 3 февраля 2023 года.

·         Формат проведения — гибридный: дистанционно + 6 очных дней.

Теоретический модуль: 14 февраля - 7 марта 2023 года

Модуль включает два параллельных трека — машинное обучение и разработка цифровых продуктов. У участников есть возможность обучаться сразу на двух треках, но при подаче заявки надо выбрать приоритетный трек, по которому будет оцениваться прогресс обучения.

Практический модуль: 16 марта - 7 апреля 2023 года

Модуль проводится дистанционно + 6 очных дней (г. Москва, проезд и проживание участники оплачивают самостоятельно).

10 участников, показавших наилучшие результаты в теоретическом модуле, смогут применить полученные знания и совместно с менторами из департамента анализа данных и моделирования ВТБ пройти весь цикл продуктовой ML-разработки.

На модуле вы:

·         Самостоятельно придумаете архитектуру и user-story NLP-сервиса для разведочного анализа текстов.

·         Поработаете в кросс-функциональной команде лучших участников первого модуля в одной из ролей — Data scientist, Front-end или Back-end разработчик

·         Самостоятельно разработаете и внедрите модели машинного обучения.

·         Реализуете UI/UX сервиса: от загрузки данных до визуализации результатов.

8 декабря 2022 года в 18:30 состоится онлайн-митап ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах». Митап полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.

Основные темы митапа: