Расскажи подробнее про конкурс, в котором ты участвовал.
Каждый год «Газпром нефть» проводит кейс-чемпионат GPN Intelligence Cup для студентов-бакалавров старших курсов и магистров технических и экономических специальностей. Участники решают кейсы либо по анализу и инжинирингу данных, либо по бизнесу и стратегии. Я участвовал в первом направлении и получил задание по продвинутой аналитике данных, связанных с клиентскими транзакциями. Моей целью было составить такую математическую модель, которая классифицировала бы по входным данным клиентские автомобили. Для «Газпром нефти» это очень актуальная задача, которую они решают для повышения эффективности.
У тебя уже есть опыт работы с такими задачами?
На самом деле нет. Я не решал такие задачи ранее, а тут подумал, почему бы и не попробовать. Всеполучилось. В итоге победил, прошел собеседование и устроился на стажировку.
Есть инсайды по прохождению собеседования?
Я уже проходил собеседования в паре IT-компаний и могу сказать, что для программистов и аналитиков они проходят более-менее одинаково. Сначала тебе задают вопросы на знание предметной области (алгоритмы, функции языка), а потом дают абстрактные задачи на логику.
В собеседовании в «Газпром нефть» таких абстрактных заданий не было — сотрудники компании сразу проверяли мои знания в математике и программировании.
И как твои впечатления от стажировки?
Пока все очень нравится. Я работаю в Центре продвинутой аналитики и занимаюсь задачами совместно с ментором и еще одним сотрудником. Атмосфера очень дружеская. Все, с кем я общался, рады помочь с любым затруднением. Работаю по 20 часов в неделю, а график составляю сам, с ментором.
Работа нашей команды состоит в анализе данных. Это глобальный тренд: у компаний накапливаются различные данные, и задача математиков и программистов состоит в переводе статистики в экономию денег.
Все благодаря закономерностям, которые не очевидны на первый взгляд. Их можно найти в самых разных данных. Например, согласно одному исследованию, в США уровень преступности ниже в районах, где стоит церковь, а наличие полицейского участка на статистику правонарушений никак не влияет.
В бизнес-аналитике занимаются, конечно, более практичными вопросами. Например, какой бензин нужно больше привозить на заправку или как сформировать продукцию в магазине, основываясь на портрете посетителей.
Чем именно ты занимаешься?
Моя работа декомпозируется на мелкие задачи. Сначала обрабатываешь информацию, очищаешь ее, что-то подтягиваешь из Интернета. Собранные в конкретном виде данные начинаешь анализировать: подаешь информацию алгоритму машинного обучения, получаешь в ответ прогноз и проводишь исследовательскую работу с вопросом «что если». Дальше идет обратная связь с заказчиком.
В задачи нашей рабочей команды входит клиентский скоринг — оценка платежеспособности клиента. То есть определение, сможет наш клиент расплатиться по долгам или нет.
Каковы шансы, что ты останешься в компании после завершения стажировки?
Вероятность есть, и довольно большая — ребята, которые работают со мной, участвовали в кейс-чемпионате год назад. На самом деле «Газпром нефть» — только вторая компания, в которой я работал после «Корбита» в родном Калининграде. Там я занимался созданием клиентского приложения для интернета вещей.
Стандарты обучения в Университете ИТМО сильно отличаются от тех, к которым ты привык в Калининграде?
Сложно сказать — везде свои минусы и плюсы. Бакалавриат я окончил в Балтийском федеральном университете имени Иммануила Канта (БФУ) по прикладной математике и информатике, довольно общему направлению, а здесь учусь работать с финансовыми технологиями больших данных. То есть применяю полученные знания по математике и программированию непосредственно в выбранной сфере.
Курс бакалавриата со мной начинали 40 человек, а до диплома дошли девять. И в БФУ, и в Университете ИТМО к обучающимся предъявляют серьезные требования. В Петербурге я учусь на магистерской программе, которая собрала людей с профессиональным и академическим опытом из разных сфер: со мной учатся обладатели как экономических, так и технических дипломов. У всех разные взгляды, но работаем вместе. Надеюсь, получится «замутить» что-нибудь интересное.
А что не нравится?
Разве что малое количество предметов по специальности в первом семестре. У нас их было всего три, но все отличные: финансовые кибертехнологии, вероятностные методы анализа данных и онлайн-курс по машинному обучению. Зато небольшая загруженность в университете позволяет совмещать учебу со стажировкой. В следующем семестре курсов должно стать гораздо больше.
Мне повезло с выбранным модулем Soft Skills. На курсе «Личная эффективность и управление временем» я почерпнул полезные идеи для развития своих навыков: как лучше написать резюме, как организовать командную работу, в чем необходимость долгосрочного планирования. Обычно мы не задумываемся о своих целях, а тут попросили представить конкретное видение своего будущего на следующие несколько лет.
Через несколько лет ты видишь себя в компании «Газпром нефть»?
Не знаю, посмотрим. В любом случае, я рад, что не побоялся участвовать и смог победить. Я еще раз убедился: все зависит только от нас.
