Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ-помощника для программистов задолго до того, как это стало мейнстримом.

Многие компании думают о том, чтобы  выпустить собственного ИИ-помощника для разработчиков. Мы начали делать GigaCode около трех лет назад — ещё до появления Cursor и других популярных сегодня решений.

За это время мы создали целую экосистему решений для разработки – GigaDEV: IDE на основе IntelliJ, платформу Gitverse как аналог GitHub и сам GigaCode. 

На платформе ODS.ai прошло  соревнование по машинному обучению Data Fusion Contest 2022 от банка ВТБ.

Мы, команда Лаборатории ИИ Сбера и Института искусственного интеллекта AIRI, приняли решение поучаствовать в контесте, когда увидели, что тема соревнования сильно пересекалась с нашими исследованиями. Мы заняли первое место на private leaderboard в основной задаче Matching. Здесь я хотел бы описать решение, которое у нас получилось.

В рамках соревнования предлагались: датасет, содержащий транзакции, совершенные клиентами ВТБ по банковским картам, кликстрим (данные о посещении web-страниц) клиентов Ростелекома и разметка соответствия между клиентами из этих двух организаций. Соответствие устанавливается если два клиента – это один и тот же человек. Все данные были обезличены, а сами датасеты синтезированы на основе реальных данных таким образом, чтобы сохранить информацию о поведении пользователей.

В программу мероприятия входило пять задач разной сложности с разным призовым фондом. Мы решили сосредоточится на главной задаче Matching, как на самой сложной и самой интересной.