Работа над проектами Т‑Банка в ВШЭ

Работа над проектами Т‑Банка в ВШЭ
Для студентов и выпускников
Вы — студент факультета математики или экономических наук
Интересуетесь финансовыми технологиями и любите решать нестандартные задачи
Можете работать над задачами 10-15 часов в неделю
Уже прослушали курс теории вероятностей и знаете основы машинного обучения
Текущие проекты
Выберите то, что вам ближе
Исследование методов отбора признаков
В данный момент для отбора переменных в логистической регрессии используется алгоритм Stepwise selection.
В рамках задачи хотим как углубиться в исследование свойств алгоритма, так и посмотреть на альтернативные методы отбора переменных для линейных моделей.
Обнаружение разладки во временных рядах, описывающих collection-процессы Банка
В настоящий момент мониторинг эффективности
Хотим проанализировать возможность автоматизиции процесса обнаружения разладок, свидетельствующих о его ухудшении, например, уменьшение контактности клиента, а не увеличение.
Почему студенты выбирают участие в проектных группах
Практические задачи
Все проекты используются в экосистеме Т‑Банка
Официальная работа
Заключаем договор, платим зарплату каждый месяц
Поддержка кураторов
Вводят в курс дела, помогают выбрать алгоритмы и метрики
Помощь в карьере
Лучших приглашаем в команду Т‑Банка на постоянную работу
Отзывы о проектно-учебных группах
Василий Слышкин
младший аналитик
Лаборатория позволила мне сильно прокачаться в машинном обучение и анализе данных. Регулярная командная работа и советы кураторов выработали у меня как практические навыки обработки данных, так и необходимую теоретическую базу для построения поведенческих моделей.
После выступления с результатами лаборатории мной заинтересовались кураторы из Т‑Банка и взяли разрабатывать модель предсказания дефолта на данных дебетового домена.
Раиса Сафронова
младший аналитик
Мне понравилось работать в
Первое — это работа с реальной бизнесовой, а не учебной задачей. Всегда интересно видеть, как твои решения влияют на продукт, на его развитие.
Второе — это работа в команде. Я многому научилась от своих одногруппников и наставников в ML: и
После работы в проекте меня пригласили на стажировку, а после нее — уже в штат Т‑Банк, где я занимаюсь построением ключевых индикаторов риска.
Как принять участие
Оставьте заявку до 26 февраля и зарегистрируйтесь в личном кабинете
Заполните анкету о своем опыте и мотивации
Лучших пригласим на собеседование в конце февраля 2023 г.
Дождитесь письма на email о результатах собеседования
Начните работать над проектом в марте 2023 г.