Оплачиваемая стажировка в Тинькофф: возможности для студентов и выпускников в областях аналитики, SRE, QA, маркетинга, и разработки на Java, Scala, Python,.NET и других языках. Стажировка длится от трех месяцев летом до шести месяцев в течение учебного года — за это время вы научитесь решать бизнес-задачи, прокачаетесь как начинающий специалист и получите шанс попасть в команду Тинькофф. Летняя стажировка от Тинькофф. Тинькофф приглашает студентов и начинающих специалистов пройти стажировку летом 2023. Первый митап от команды системных аналитиков Тинькофф. Стартовать решили с Северной столицы: поговорим о том, как построить новый процесс поддержки пользователей и не утонуть в требованиях от 700 стейкхолдеров, почему SQL – не приговор и подискутируем, куда расти.
Первое впечатление
- Тинькофф аналитика стажировка экзамены
- Начинающему разработчику или аналитику нелегко пробиться в IT-индустрии, не имея опыта.
- «Тинькофф» запускает оплачиваемую стажировку для студентов «Тинькофф.Старт»
- Стажировка и практика в Тинькофф Банк
- Глава банка "Тинькофф": за наших выпускников будут драться - Интервью ТАСС
Сколько зарабатывает стажер аналитик в tinkoff в России — 56220 руб. в среднем
Воспользуйтесь шаблоном — его можно редактировать. Что это даст? Попросите лояльных сотрудников конструктивно написать, что им нравится в компании и что можно улучшить. Это важно, потому что поток однострочных отзывов, где описаны только плюсы, вызывает у людей недоверие. Если нет — только на Dream Job. Официальный ответ покажет, что вам важна любая обратная связь, и вы заинтересованы в улучшении условий труда и рабочих процессов в компании. Открытость к диалогу оценят и соискатели, и авторы отзывов.
Пользуйтесь тренажерами и бассейном, посещайте групповые программы, грейтесь в сауне, участвуйте в турнирах по футболу, волейболу и хоккею - Бесплатные обеды и завтраки в офисе. Если захотите перекусить, на каждом этаже есть кухня с кофе, сиропами, чаем и фруктами - Достойная зарплата — ее обсудим на собеседовании Тинькофф Присоединяйтесь к нашей команде: мы создаем финтех-сервисы для 28 млн клиентов и опережаем рынок на 5 лет. Работаем на результат и делаем больше, чем от нас ждут.
Аналитик рисков Процентный и рыночный риски , Тинькофф Обязанности: - Анализ, мониторинг, контроль и лимитирование процентного и рыночного рисков - Выстраивание процессов управление процентным и рыночным рисками на основе внутренних и внешних метрик - Методологическое сопровождение разработки моделей в части процентного и рыночного рисков - Взаимодействие с Отделом Данных в части подготовки данных, качества данных и формирование задач - Подготовка ТЗ на автоматизацию, калибровку и оптимизацию метрик - Минимизация процентного и рыночного рисков с т. Вы получите доступ к библиотеке с технической литературой, тренингам и мастер-классам для сотрудников - Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев.
Студенты младших курсов могут прийти в банк через год для трудоустройства по укороченной процедуре собеседования. Мы не только знакомим участников с бизнес-процессами компании, но и реализуем самые удачные идеи на практике. Студенты видят своими глазами, как создается уникальная рабочая среда Тинькофф Банка, в которой сотрудники свободно экспериментируют, не боятся ошибок и вне зависимости от должности открыто общаются друг с другом», — комментирует Татьяна Кузнецова, вице-президент, директор по персоналу Тинькофф Банка. Запись на стажировки продлится до 12 мая, с 14 по 18 мая состоится онлайн-экзамен.
Экономим ваше время:
- О компании
- Стажировка тинькофф экзамен
- Navigation Menu
- Тинькофф набирает разработчиков на оплачиваемую стажировку — Tinkoff Internship
- «Тинькофф» запускает оплачиваемую стажировку для студентов «Тинькофф.Старт» | Rusbase
Системный аналитик (Тинькофф Инвестиции)
Стажировка так же как и обучение длиться 5 дней, потом итоговый тест, пройти его не составляет труда, завалить его можно только если класть болт и не проходить курсы. С 1 декабря 2021 года начинается зимний набор в «Тинькофф Старт» — программу оплачиваемых стажировок от «Тинькофф». Вакансия Ведущий аналитик (Collection) в компании Тинькофф. Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: 3–6 лет. Полная занятость. Отбор на стажировку аналитику в Тинькофф. Contribute to Vepricov/Internship_Tinkoff development by creating an account on GitHub. Еще в студенчестве он начал карьеру аналитика: сперва выиграл стажировку в Ozon Camp, потом стал младшим маркетинговым аналитиком. С 1 декабря 2021 года начинается зимний набор в «Тинькофф Старт» — программу оплачиваемых стажировок от «Тинькофф».
Аналитик рисков (Процентный и рыночный риски), Тинькофф
| Срочно! Работа стажер-аналитик, актуальные вакансии 2024 в Москве в компании "тинькофф" | Помощь в подготовке к экзаменам и поступлению. Оплачиваемая стажировка и практика для студентов, выпускников и начинающих специалистов в Тинькофф. |
| Тинькофф аналитика стажировка экзамены | Выстраивание процессов управление процентным и рыночным рисками на основе внутренних и внешних метрик - Методологическое сопровождение разработки моделей в части процентного. |
| Стажировка в Тинькофф. Новый формат | Новости и аналитика. |
«Тинькофф» начал набор на оплачиваемую стажировку
Вакансия Ведущий аналитик (Collection) в компании Тинькофф. Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: 3–6 лет. Полная занятость. Приглашаем аналитиков в Тинькофф — будем вместе проводить тесты и анализировать результаты, строить прогнозы и модели. Главная» Новости» Стажировка тинькофф зарплата. Оплачиваемая стажировка в Тинькофф: возможности для студентов и выпускников в областях аналитики, SRE, QA, маркетинга, и разработки на Java, Scala, Python,.NET и других языках.
Tinkoff CTF
Помощь в подготовке к экзаменам и поступлению. На Tinkoff Internship сейчас открыт новый набор — записаться и пройти экзамены можно до 8 декабря на сайте ожиданиями от стажеров Подать заявку на Тинькофф Старт. Стажировка для аналитиков длится один месяц (июль), а для исследователей, разработчиков и тестировщиков – в течение двух месяцев (июль и август). В случае успешного прохождения стажировки Тинькофф Банк приглашает студентов старших курсов на работу.
«Тинькофф» запускает третью ежегодную стипендиальную программу для студентов
Совет: Зарегистрируйтесь на сайте и вы сможете оценивать статьи и комментарии. Совет: Зарегистрируйтесь на сайте чтобы подписаться на дайджест лучших материалов сайта. Внимание: Чтобы встретиться и пообщаться лично с авторами Cossa, посетите мероприятия , которые мы рекомендуем. Внимание: У нас пока немного вакансий , но все они очень интересные. Поделиться Поделиться Подать заявку можно с 25 ноября по 8 декабря.
Была задача сделать так, чтобы мы предугадывали, по какому вопросу звонит клиент. Мы сегментировали по роли в полисе, наличию убытков. Но всегда оставалась большая масса не сегментированных клиентов. Нужно было понять, что это за люди, и попытаться в них тоже выделить сегменты. Понять, не задает ли эта группа однотипные вопросы, чтобы уменьшить серую зону. Я провел анализ, сегментировал клиентов и понял, что большая часть — неизвестные для страховой люди.
Теперь предстояло выяснить, что делать с такими клиентами. В итоге поняли, что текущей информации недостаточно и надо собирать ее из других каналов. Решили обогатить методы информацией и на ее основе доучить Smart-маршрутизацию, чтобы выделить новые сегменты. После стажировки я прошел собеседование в команду страхования как технолог. Сейчас занимаюсь маршрутизацией обращений в страховую. Придумываю, как можно превентивно определить, по каким вопросам звонит клиент. Мы занимаемся привлечением клиентов в раздел кэшбэков. На старте мне предложили выбор из шести проектов. Я остановился на задаче предсказать, сколько клиент получит кэшбэка от магазинов мерчантов , мы это называем LTV lifetime value клиента. Задача нужна была для того, чтобы оптимизировать траты на привлечение клиентов в раздел кэшбэка.
Предсказание нужно было сделать для клиентов, пришедших месяц назад, на как можно более долгий срок, но в первой итерации договорились, что прогноз сделаю на ближайшие 11 месяцев. Для того чтобы решить задачу, мне нужно было: Понять ключевую метрику, по которой будем смотреть качество. Остановились на MAE — этот средняя абсолютная ошибка. В первом приближении взять в качестве предсказания среднее значение LTV на тренировочной выборке. Собрать и обработать данные о клиентах пол, траты, статистики. Первые несколько недель я собирал все возможные данные. Выбрать признаки для модели. Я обрезал данные, стандартизировал признаки, чтобы уменьшить размерность пространства признаков. Выбрал только 100 признаков, чтобы сократить время отработки модели. Потом проверил без обрезания признаков и убедился, что модель не становится точнее, значит, все сделал верно.
Подобрать модель для предсказания. Я попробовал линейную регрессию и модели классификации, чтобы отфильтровать нули, но эти методы не дали хороших результатов. В итоге лучше всего сработал CatBoost. Результат приемлемый — средняя ошибка стала в 4 раза меньше в сравнении с бейзлайном. Составить регламентный ноутбук, который будет обновлять базу раз в неделю. Оформить отчет о проекте на Wiki в конце стажировки. У меня была еще небольшая задачка в середине стажировки. Нужно было найти регионы, в которые отделу кэшбэков нужно проникнуть лучше. Я искал те регионы, где обороты высокие, а количество мерчантов, которое есть в таргете, низкое. Сейчас вернулся к задаче и обнаружил там подводные камни.
У продавцов не всегда корректно поставлены регионы.
Целую неделю я писал скрипты для получения и складирования данных о рынке. Параллельно работал тест эластичности, где мы меняли наши цены и смотрели на конверсию — вероятность покупки полиса. Используя данные этого теста, мы смогли построить модель, предсказывающую конверсию по нашей цене и полям полиса, а новый параметр увеличил качество работы модели. ROC-кривая модели. Чем больше площадь под графиком, тем лучше модель Получать данные о рынке при каждом обращении пользователя слишком долго, поэтому мы попытались предсказывать новый параметр — и поначалу нам удавалось хорошо это делать. Но с какого-то момента модель на обновленных данных стала обучаться хуже и ошибаться сильнее. Оказалось, что причина тому — резкая «просадка» курса рубля к основным валютам, поэтому по одному набору параметров она должна была выдавать различные ответы, чего модель, конечно же, делать не могла. Логичным решением стало добавление курса валюты в модель.
Уже казалось, что мы имеем хорошую конверсионную модель. Зафиксировав остальные параметры для конкретного полиса, мы можем изменять нашу цену и, используя предсказанную конверсию, получать точку максимальной ожидаемой прибыли. Но тут оказалось, что модель плохо отображает динамику изменения конверсии от изменения цены и, как следствие, наиболее выигрышной стратегией становится повышение цены настолько, насколько это возможно. Думаю, если провести более тонкие тесты изменения цены, мы сможем избавиться от этой проблемы и внедрить эту модель ценообразования. В будущем мы хотим создать полноценный RL-агент , который сможет адаптироваться под изменяющиеся условия окружающей среды и максимизировать прибыль. Что касается библиотеки Pandas — есть замечательный пример использования Pandas в House Prices. Направление — Android-разработка Я занимался разработкой мобильной CRM-системы , позволяющей владельцам малого и среднего бизнеса более эффективно вести свой продукт. Мне повезло с командой: была полная свобода действий, а разработка полна экспериментами и необычными решениями. С каждым днем я все глубже погружался в проект и уже через месяц после фиксов небольших багов и написания автотестов приступил к разработке фичей.
Помимо этого мне давали участвовать почти во всех процессах развития продукта: я присутствовал на встречах с клиентами, слушал их пожелания и предложения. Каждый из членов команды мог вносить что-то новое в проект, предлагать свои идеи. Мне удалось решить несколько важных технических задач, в числе которых была навигация по приложению. Мы не хотели завязываться на библиотеках, поэтому было принято решение написать свой роутер. Также однажды мы заметили довольно большую утечку памяти, которая приводила к падению приложения на слабых устройствах. Посмотрев логи в LeakCanary , мы увидели, что во всем виноват стандартный гугловский Snackbar. Решили переписать его и немного улучшить, в итоге никаких утечек больше не возникало. Еще одной проблемой для нас был вес приложения: мы заметили, что в какой-то момент оно стало весить чуть ли не в три раза больше. Проанализировав apk через apkanalyzer, увидели, что все дело в нативных библиотеках: приложение собирается под все типы процессоров , из-за чего один.
Чтобы этого избежать, решили разделить итоговый apk на каждый из типов процессоров. Таким образом мы получили четыре релизные сборки вместо одной, но весили они примерно в 2,5 раза меньше.
Куратор вначале очень помогал с решением задач, указывал на ошибки, объяснял подход к решению. Я реализовал большой проект: отчет в Tableau. Им пользуются продакт-менеджеры лайфстайл-сервисов банка.
Александр Сенаторов: Как стать успешным продуктовым аналитиком
Таким образом, нужно было придумать другой способ и проверить его состоятельность. Именно это и стало основной задачей моей стажировки. Вместе с куратором мы ставили эксперименты с разными современными техниками. В результате мы разработали модель, которая приближает нас к полным данным: улучшает качество разделения заявок и точнее предсказывает вероятность дефолта. Кроме того, она сглаживает негативные эффекты, возникающие при построении модели только на утилизированных клиентах. Моя задача была сложной, объемной и содержала массу нюансов. В частности поэтому я продолжаю ей заниматься уже после завершения стажировки, как полноценный сотрудник. В процессе стажировки мне очень пригодились базовые знания Python и SQL. Кроме того, сильно облегчил жизнь математический практикум, преподаваемый на 3-м курсе моего факультета. Почти каждый день я общался со своим куратором и получал всю необходимую поддержку.
Очень круто, что все вопросы, даже самые глупые, я мог задавать в любое время и получать полный и исчерпывающий ответ. Все взаимодействие с куратором происходило легко, комфортно, продуктивно и с пользой. Баумана 4 курс на момент стажировки Я пришел на стажировку не как аналитик, а как методолог или разработчик бизнес-правил. Мои первые задачи были связаны с разработкой процессов, я с ними успешно и быстро справился, поэтому потом мне стали доверять более аналитические проекты. Я расскажу по порядку о трех задачах, которые у меня были на стажировке, каждая задача оказывалась интереснее и сложнее предыдущей. Для этого требовалось погрузиться в продукт, пообщаться с продуктовой командой, изучить технологическую составляющую. После того как мы поняли, какую инфу давать оператору, нужно было оформить ее в читабельный вид. У нас есть инструмент, который генерирует контакты людей и страховые полисы для тестов. Но на момент начала моей стажировки он был очень неудобным: не было ручной настройки, все было захардкожено, и из-за этого все полисы были однотипные и одинаковые.
Нужно было сделать возможным задание параметров полиса вручную, это позволит точечно генерировать сущности и тестировать любой кейс. Чтобы решить задачу, мне потребовалось: Собрать требования с заказчиков и выяснить, какое наполнение необходимо тестовому страховому полису. Это нужно было узнать, во-первых, у разработчиков тестовых процедур и тестировщиков, во-вторых, со стороны продукта и логики. Понять, можем ли с помощью действующего инструмента выполнять необходимые задачи. Если нет, определить методы реализации и поставить задачу на разработку. В колл-центре Тинькофф Страхования есть маршрутизация: мы направляем клиента на группу операторов, которые проконсультируют его по части вопросов. Была задача сделать так, чтобы мы предугадывали, по какому вопросу звонит клиент. Мы сегментировали по роли в полисе, наличию убытков. Но всегда оставалась большая масса не сегментированных клиентов.
Нужно было понять, что это за люди, и попытаться в них тоже выделить сегменты. Понять, не задает ли эта группа однотипные вопросы, чтобы уменьшить серую зону. Я провел анализ, сегментировал клиентов и понял, что большая часть — неизвестные для страховой люди. Теперь предстояло выяснить, что делать с такими клиентами. В итоге поняли, что текущей информации недостаточно и надо собирать ее из других каналов. Решили обогатить методы информацией и на ее основе доучить Smart-маршрутизацию, чтобы выделить новые сегменты. После стажировки я прошел собеседование в команду страхования как технолог. Сейчас занимаюсь маршрутизацией обращений в страховую. Придумываю, как можно превентивно определить, по каким вопросам звонит клиент.
Выбирайте лигу по скиллам и тренируйтесь в демоверсии заданий ИТ-хабы Тинькофф Проходите задания как удобно: онлайн из любой точки или в наших центрах разработки в 16 городах России, Беларуси и Казахстана Комьюнити и нетворкинг Разгадывайте тайны вместе с единомышленниками — нетворкайте, прокачивайте знания и навыки в хакинге и защите от уязвимостей Выполняйте задания по своим скиллам Лига новичков Подходит тем, кто раньше не сталкивался с CTF. По уровню сложности рассчитаны на мидл- и сеньор-специалистов Лига опытных Будет интересно всем, кто уже участвовал в CTF или работает в сфере информационной безопасности Вас ждут.
Разработкой отчетности по процессам работе с портфелем просроченной задолженности Collection Анализом эффективности существующих процессов Collection Оптимизацией стратегий работы Collection, в том числе при помощи разработки моделей Построением автоматизированных систем контроля качества процессов Оценкой проблемных активов с целью их приобретения у внешних партнеров Что ждем от кандидата Опыт работы в предметной области обязателен Опыт руководства людьми обязателен Наличие опыта программирования знание PostgreSQL, Python Умение работать с большими объемами данных Мы предлагаем Работу в современном офисе в бизнес-центре «Шереметьевский». Формат работы - очный Платформу обучения и развития Тинькофф Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний.
Сейчас перед нами стоят масштабные задачи по запуску нескольких брокеров в зарубежных юрисдикциях и масштабированию их в облачной инфраструктуре, глобализации социальных сервисов и сервисов привлечения клиентов, развитию учетных систем. Большое количество амбициозных проектов заставляет нас постоянно увеличивать мощность разработки.
Сейчас мы ищем усиление в лице Системных аналитиков. Обязанности: Сбор, анализ и формализация требований заказчика Ведение и поддержка документации в актуальном состоянии Постановка и спецификация задач разработчику новых сервисов, либо доработку уже существующих Уточнение требований в процессе разработки Обеспечение интеграционного взаимодействия систем Участие в построении архитектуры и схем взаимодействий Создание структур данных, описание алгоритмов обработки данных Взаимодействие с другими командами проекта Помощь QA в проработке тест-кейсов.
Материалы по теме
- «Тинькофф» запускает оплачиваемую стажировку для студентов «Тинькофф.Старт»
- Как я на стажёра-аналитика в Тинькофф проходил (и проработал всего один день) - YouTube
- Вакансия в «Тинькофф» от 19.12.2023
- Свежие материалы
- Набор на осенние стажировки Тинькофф Старт
Стажировка и практика в Тинькофф Банк
Оплачиваемая стажировка в Тинькофф: возможности для студентов и выпускников в областях аналитики, SRE, QA, маркетинга, и разработки на Java, Scala, Python,.NET и других языках. Стажировка так же как и обучение длиться 5 дней, потом итоговый тест, пройти его не составляет труда, завалить его можно только если класть болт и не проходить курсы. Сейчас она работает младшим маркетинговым аналитиком в «Тинькофф» и рассказывает, как заинтересовалась аналитикой данных и искала работу на спор. Летняя (оплачиваемая) стажировка Tinkoff набирает студентов, аспирантов и выпускников на оплачиваемую стажировку в области аналитики или разработки. Зимний набор на оплачиваемую стажировку в «Тинькофф Старт»: какие задачи решают стажеры. Помощь в подготовке к экзаменам и поступлению.
Системный аналитик (Тинькофф Инвестиции)
Поэтому все три принципа помогут нам на выходе получить крутого и востребованного специалиста. Мы смотрим на человека, оцениваем, насколько он готов к творчеству, прокачивать себя академически, и на наших внутренних испытаниях будем предлагать ему прийти к нам. Основная задача — расширить воронку именно с 10—11-го класса на первый курс. Должен ли он иметь диплом бакалавра по физико-математическим специальностям? Специальность не важна, но понадобится хорошая база в математике, физике, экономике или другой технической дисциплине.
Также абитуриент должен владеть языком программирования, например Python. Попробую объяснить почему. Можно сделать его бесплатным, но тогда это будет очень маленькая, местечковая история на 50 человек, а мы все-таки хотим, чтобы у нас было около 10 тыс. Но у нас нет цели на этом заработать, этот проект выполнен не для заработка, а для того, чтобы появлялись качественные кадры.
Цена складывается исключительно из трех параметров. Количество академической нагрузки: можно давать 10 часов в неделю, а можно 25—40, мы хотим быть в этой части у верхней планки. Вторая составляющая — это зарплата преподавателя. Так как мы даем современное качественное образование, зарплата преподавателя должна быть на уровне того специалиста, которого преподаватель готовит.
И третье — количество человек в группе: если в группе 50 человек, то у тебя одна плотность образования, если в группе 15 человек, то другая. Мы исходим из того, что даем качественное образование и человек получает точно востребованную специальность и профессию. Получается, что это бремя ложится на родителей?
Мы поддержим тебя, если ты захочешь расти Казахстан.
Да из дома, естественное нужна тишина и нормальный микрофон, компания может компенсировать покупку гарнитуры до 2 тысяч. У меня когда-то расчетный счет в Тинькофф был. Действительно набирают всех подряд. Сотрудник мне звонит, ничего не слышно, что-то квакает, кто-то кричит и..
И счет заблокирован Все могло быть, сложно что то сказать, но этот вопрос легко решается, на линии, можно попросить переключить на старшего, переключат без вопросов на более опытного коллегу. Но большинство вопросов может решить и новичок, я не спорю, бывают очень тупые новички, но как правило они либо учаться, либо уходят, держать их долго никто не будет. Вопрос с закрытием и выводом средств решается за 2 минуты, не знаю какая у тебя там проблема возникла, возможно тупил сотрудник, возможно ты. Мы это уже не узнаем. Хочу сказать что большинство действий мы не можем выполнить без клиента, просит верификации, сказать кодовое слово, емайл, где встречались с представителем и прочее, так же часто нужна видеосвязь для подтверждения, можете не бояться ее, сотрудник вас не разглядывает сидит, у нас на это нету времени и возможности, система сама распознает вы это или не вы, а мы уже только тыкаем кнопочку, прошел верификацию или нет. Просто многие думают что мы сразу видим и сколько денег на счету и всю прочую инфу по вам, на деле мы видим номер телефона и ФИО и то если позвонили с контактного номера, а если звоните с телефона друга, то надо еще найти вас , для всего остального почти всегда нужна верификация. И мы не боги, мы не можем снять арест от приставов или как то ускорить перевод средств если вы это делали через нас , перевод это вообще больная тема, почему то думают что все будет сделано мгновенно, на деле мы передаем запрос коллегам, они уже обрабатывают это вручную.
Аналитика по акции «Приведи своих» Денис мехмат МГУ Мы предлагаем юридическим лицам порекомендовать сервисы своим знакомым и получить за это бонусы. Это называется «Приведи своих». По проспекту акции нельзя было понять, сколько компания потратила на фактические выплаты, на звонки. Все проводимые тесты по акции хранились в разных местах и со временем терялись. Из-за этого было трудно и ресурсозатратно оценить успех проведения акции. Возникла необходимость сегментировать юридические лица, попытаться выделить тех, кто приводит друга чаще, а также собрать все данные о костах и результаты тестов в одну таблицу, добавить значения present value. Для начала я попытался сегментировать юридические лица. Коммуницировал с другими аналитиками, и мы вместе рассуждали, имеет ли смысл делать сегментирование. Сегментирование не выявило особых аномалий, поэтому сделали вывод, что дальнейшая работа в данном направлении не особо продуктивна. Дальше проработали структуру таблицы для хранения данных. Протестировали обновление, добавили новые тесты. Теперь все проводимые тесты хранятся в одном месте, это позволило все практически онлайн отслеживать в виде красивых дашбордах. По ходу дела поправили многие баги и неточности. На следующем шаге посчитал косты и present value, то есть число вложенных средств на заявку по акции. По ходу проекта решал еще много коммуникационных и технических задач. Например, многие аналитики имели неоптимальные процессы сбора данных по задаче. Все эти процессы доработали и подстроили под задачу. В дальнейшем можно еще оптимизировать запросы при сборке таблицы для быстрой работы. Для работы над проектом мне нужны были основы SQL, оптимизация запросов и Python. Из софт-скиллов главными оказались коммуникабельность, умение выстроить быстрый процесс передачи информации. Подобного в Тинькофф не было, и я взялся этим заниматься. В итоге мы с командой придумали несколько метрик, измеряющих качество экосистемы, а затем их визуализировали. Моя команда называлась product quality, занимается измерением качества продуктов Тинькофф, по отдельности и в целом. Я измерял метрику «экосистемность» — она показывает профит от использования нескольких продуктов Тинькофф. Сама по себе метрика непонятная. Поэтому для начала нужно было придумать другие параметры, которые бы отражали метрику, а затем все подсчитать и визуализировать. Работал я более-менее автономно, по всем возникающим вопросам спрашивал своего куратора и ребят из команды. Так как работал я с несколькими продуктами, нужно было плотно взаимодействовать с ребятами из команды, у кого были задачи со связанными продуктами. На проекте нужно было много придумывать, писать на SQL, писать на Python. Визуализация была в Tableau. Почти все из инструментов я знал, но набрался опыта в запросах на SQL, научился общаться с людьми это основное, наверное , расширил свои знания о работе банка, какие продукты развивает и т. За экосистемой необходимо следить. Для этого нужно придумать хорошие метрики для оценки качества, улучшить мои и визуализировать новые. Одна из самых простых метрик — распределение по числу продуктов у клиента. Чуть сложнее — число активных продуктов. Также удалось построить скорость доставки по каждому продукту, но это не метрика, а просто наглядная визуализация. Учет отказанных заявок в построении pd-модели Матвей мехмат МГУ Мне посчастливилось пройти отбор именно на то направление, на которое я изначально хотел — аналитика рисков.