Привет, друзья! Я — Василь Фатихов, работаю в ИТ подразделении ВТБ. Одной из моих повседневных задач является загрузка данных в корпоративное хранилище. Именно с этими данными работают потом «колдуны — аналитики», извлекая из них новые возможности для бизнеса.

Сейчас многие сталкиваются с проблемами, связанными с переходом на альтернативное программное обеспечение. Именно по этой причине мы с коллегами решили написать эту статью, чтобы показать возможные варианты решений и предупредить о трудностях.

Привет, Хабр! На связи Дмитрий Секачев — корпоративный архитектор службы развития ИТ-архитектуры ВТБ. Я занимаюсь корпоративной архитектурой в дочерних компаниях банка. Сегодня расскажу вам про новый архитектурный продукт — «Референтная прикладная архитектура как АрхПродукт» (РПА как АрхПродукт).

Мы с коллегами готовим серию статей, в рамках которых вы узнаете, как применять данный продукт в процессах слияния/поглощения компаний, построения целевой прикладной архитектуры своей организации, как сократить объем «выборочных» процедур по выбору ИТ-решения и многие другие интересные аспекты применения референтной прикладной архитектуры. Поехали!

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Останин, я тимлид разработки в ВТБ. Направлением работы моей команды являются платформы данных. Сейчас мы работаем над проектом модернизации платформы данных банка. Сегодня я хочу поделиться с вами нашим опытом и инсайтами, которые мы получили в процессе этой масштабной и сложной задачи.

Миграция решений на новую платформу — это, как запуск ракеты в космос: требует тщательной подготовки, командной работы и решений, которые не всегда очевидны. В этой статье я расскажу о нашем подходе, проблемах, с которыми мы столкнулись, и решениях, которые помогли нам успешно справиться с задачами.

Надеюсь, наш опыт будет полезен вам и поможет в ваших проектах.

Всем читателям Хабра привет! На связи дата сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента банка ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков, Станислав Арешин и Андрей Трушин.

В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка.

Добрый день, уважаемые ИТ-ники. На связи Михаил Голованов. Продолжаем увлекательные эксперименты с tiered storage в Apache Kafka. В этот раз починим то, что не смогли починить ранее (сборка реализации AivenOpen) и поэкспериментируем с реализаций для Minio S3 в качестве бекэнда. Как и в прошлый раз, теория будет перемежаться практикой.

Привет, Хабр! Я Владимир Хаймин, эксперт по системам управления базами данных PostgreSQL в ВТБ. В последнее время одним из наиболее распространенных способов миграции стала миграция при помощи свободного инструмента ora2pg. Однако многие отмечают его крайне низкую производительность, особенно если речь идет о базах Oracle размером под 1Тб и выше. Как ускорить миграцию и сократить время простоя при переносе проектов при помощи только oracle_fdw, либо в сочетании с ora2pg расскажу далее.

Привет, Хабр! Меня зовут Константин Прошин, я руководитель направления «Метаверс», Венчурной студии. Хочу рассказать о метаверсе ВТБ, который мы с командой совсем недавно представили рынку.

По порядку: о том, что это такое (в теории и на практике), зачем мы вписались в эту авантюру, из чего и как сделан наш метаверс: от движка до конструктора аватаров, какие фичи «отвечают» за особую душевность и о многом другом — читайте в моей статье.

Всем привет, меня зовут Алексей Марьин, я IT-лидер стрима «Озеро данных» в ВТБ. До 2019 года мы активно и вполне успешно использовали для анализа и обработки больших данных продукт Oracle Big Data Appliance с Cloudera Hadoop Distribution внутри. И всё было хорошо, пока Oracle не решил прекратить развивать это направление бизнеса. Тогда пришлось задуматься об альтернативе, и мы обратились к Arenadata Hadoop. По пути мы столкнулись с некоторыми, так скажем, особенностями: пришлось кое-что допиливать напильником.

Сейчас многие сталкиваются с похожими проблемами импортозамещения продуктов. Так что мы с коллегой, директором проектов службы развития больших данных Дмитрием Власовым, решили написать эту статью, чтобы подсказать решения и предупредить о трудностях.

Привет, Хабр! В одной из предыдущих статей команда ВТБ обещала подробнее рассказать, как на конкурсе «Большие вызовы» в образовательном центре «Сириус» команда школьников занималась разработкой сервиса геоаналитики для бизнеса. Итак, время пришло, давайте же скорее начинать!

Меня зовут Максим Воля, мне 17 лет, и я один из тех самых школьников, который принял участие в этом конкурсе в составе школьной команды разработки. В статье расскажу, как мы готовились к проекту и создавали его, с какими данными работали, какой стек технологий применяли, с какими сложностями столкнулись и что получилось в итоге. На проекте я был Product-менеджером, также в команду входили Илья Демидов, который занимался машинным обучением, Даниил Ануфриев — компьютерное зрение, Дмитрий Рынин — аналитика, Владислав Секин — фуллстек-разработка. Сейчас подробно все расскажу. Добро пожаловать под кат!

Привет, я Даниил Ушаков, главный специалист Департамента анализа данных и моделирования — одного из самых технологичных отделов ВТБ. Так получилось, что я самый молодой Data-Science-специалист в банке: на этой должности я с 18-летнего возраста (сейчас мне 19). Меня взяли бы и в 17, но трудовое законодательство не позволило. Зато я успел окончить школу и поступить в универ. Как оказалось, получение высшего образования прекрасно сочетается с работой в одном из самых технологичных банков страны.

Как строить карьеру в IT с юных лет, можно ли успевать полноценно учиться и работать одновременно — об этом я расскажу под катом.

Привет, Хабр! Третий год подряд летом мы в ВТБ снаряжаем команду IT-специалистов менторить школьников, которые пробуют себя в роли разработчиков на конкурсе «Большие вызовы» в образовательном центре «Сириус». В этом году на «Больших вызовах» побывали наши дата-сайентисты — они помогали команде подростков сделать сервис геоаналитики.

В этой статье мы расскажем, как устроено менторство в «Сириусе» и чем это полезно взрослым компаниям. Так, однажды мы нашли на конкурсе талантливого разработчика себе в команду. Но обо всём по порядку. Добро пожаловать под кат.

Одно дело — внедрить гибкие практики в стартапе на пару команд разработки, совсем другое — в один из крупнейших банков. У нас в ВТБ более двух тысяч команд разработки. Это значит, что нам нужно две тысячи скрам-мастеров — новые практики сами себя до разработчиков не донесут. Какое-то время назад мы организовали школу для скрам-мастеров и столкнулись с тем, что больше половины выпускников не закрепляются в новой роли. Бороться с этим мы решили с помощью наставников для скрам-мастеров — и это вылилось в создание программы менторинга. Она совсем новая, но нам уже очень нравится то, что мы видим. 

Меня зовут Эдуард, я коуч команд в ВТБ. В этой статье расскажу, как мы в течение нескольких лет организовали эту программу и что она нам дала сегодня, с какими неожиданностями столкнулись, как их преодолевали и что собираемся делать дальше. Прошу под кат.

Привет, Хабр. Меня зовут Мурат Атила, я фронтенд-разработчик в ВТБ. Недавно мы рассказывали на Хабре о запуске банка в мессенджере «ВКонтакте». В комментариях вы спрашивали про изнанку решения — и коллеги призвали меня ответить и рассказать побольше о том, как мы создавали банк в VK и Telegram.

В этой статье я расскажу, как мы делали сервис: от чего отталкивались в разработке, почему не портировали в соцсети существующий интернет-банкинг, с какими ограничениями платформ столкнулись, как их решили и что собираемся менять в ближайшее время.

Наша команда Графовой аналитики стрима Моделирование КИБ и СМБ занимается различными исследовательскими задачами для двух основных направлений: риск- и бизнес-моделирования.

В данной статье мы расскажем о том, как продвинутые подходы машинного обучения, в частности нейронные сети, помогают генерировать признаки для моделей, сокращая трудозатраты на проработку гипотез и операционные издержки при подготовке данных для моделей.

Привет! Меня зовут Игорь Бессчастный, я лидер Платформы API ВТБ. Мы представили рынку Платформу два с половиной года назад в рамках большой цифровой трансформации банка. Продумывая хакатон, мы хотели и привлечь внимание к интерфейсам прикладного программирования, и найти решения, учитывающие всю нужную нам специфику.

Два года назад мы запустили первый хакатон. Через год — второй. Третий — стартует 1 октября. В этой статье я и моя коллега — Камилла Куликова, архитектор платформы API ВТБ, расскажем, как мы на сей раз наконец-то сделали всё именно так, как нужно, почему мы не боимся давать очень сложные задачи, как у нас профессиональных хакатонистов иногда обходят те, от кого этого совсем не ожидали, и что получает от этого всего наш банк и рынок в целом.

Всем привет! С вами дата-сайентисты банка «Открытие» Иван Кондраков, Константин Грушин, Станислав Арешин и Алексей Дьяков. Часто даже самые хорошие произведения, будь то фильмы, книги или компьютерные игры, остаются без сиквела. А еще чаще сиквел просто не дотягивает до оригинала… К счастью, это не наш случай! Мы возвращаемся с прямым продолжением нашей статьи о программной генерации длинного списка факторов. И, поверьте, мы следовали всем правилам хорошего сиквела: наш сиквел держит планку качества, продолжает идеи оригинала, при этом полезной информации в нем еще больше!

Привет! Меня зовут Иван Мартинович, я заместитель руководителя департамента поддержки прикладных систем и сервисов — вице-президент в ВТБ. В теперь уже далёком 2019 году мы запустили одну из ключевых программ цифровой трансформации банка, нацеленную на обеспечение надёжности целевых систем. О том, как мы проводили её в разгар пандемии коронавируса и что из этого всего вышло, мне бы и хотелось сегодня рассказать. Добро пожаловать под кат.

Всем привет! На связи команда ВТБ «Мессенджеры и чат-боты». Сегодня расскажем о том, как работали над одним из крупнейших и самых необычных проектов за последнее время. В конце 2022 года стало понятно, что цифровые сервисы ВТБ должны масштабироваться и переходить на новые площадки из-за недоступности мобильного приложения в сторах. Требовалось такое решение, чтобы каждый клиент мог пользоваться услугами банка онлайн; особенно актуально это было для владельцев iOS-устройств. Одним из очевидных решений стал выход онлайн-банка в социальные сети и мессенджеры — привычные для большинства людей мобильные приложения.

Так мы начали интеграцию ВТБ Онлайн в Телеграм и российскую социальную сеть «ВКонтакте». И при этом столкнулись с несколькими вопросами. Как использовать интерфейс мессенджеров для доступа к сверхчувствительной информации? Как сделать авторизацию максимально удобной и безопасной? Каким образом создать понятное и удобное меню? Делимся инсайтами в статье.

Всем привет! Меня зовут Сакович Руслан, я занимаюсь корпоративным риск-моделированием, и сегодня расскажу о построении скоринговых моделей. Эти модели позволяют оценивать кредитные риски и являются крайне важными в деятельности банка. К ним предъявляются высокие требования в плане точности, стабильности и интерпретируемости результатов, поэтому мы в основном не можем использовать методы «черные ящики» (как например бустинги или нейросети), и обычно вынуждены пользоваться логистической регрессией. Сам по себе метод логистической регрессии довольно простой с точки зрения математики, однако для построения хорошей модели он требует тщательной предварительной обработки и энкодинга исходных данных, а также последующего довольно трудоемкого отбора переменных в модель. Причем стандартные библиотеки вообще не предоставляют возможности построения хоть какой-нибудь адекватной модели прямо из коробки. Мы решили стандартизировать весь процесс разработки скоринговых моделей, собрали используемые нами алгоритмы и объединили в библиотеку vtb_scorekit.

Соревнование Data Fusion Contest 2023 в этом году состоялось во второй раз и собрало  сильнейшие индустриальные команды и отдельных любителей моделей алгоритмов машинного обучения. Кто-то участвовал впервые, а кто-то, уже умудрённый прошлым опытом был явно настроен только на победу.

В этот раз мы решили принципиально изменить задание и придумали новый формат. Что произойдет, если столкнуть лицом к лицу участников, мотивированных атаковать модели машинного обучения, с другими участниками, мотивированными свои модели защищать? Кто победит, каким окажется тот стек моделей и подходов, который приведет к победе? Что важнее, знания и опыт, или гибкость ума или нестандартные подходы?

Мы задали себе все эти вопросы и решили найти ответы на практике, подготовив для участников Data Fusion Contest 2023 очень нестандартное и по теме и по формату соревнование по Adversarial ML с атаками на модели машинного обучения, а также с их защитой.

Давайте разбираться, что из этого получилось по факту, и какие решения предложили участники, чтобы оказаться в рядах победителей!