Digital Лекторий Газпромбанк.Тех
6.74K subscribers
312 photos
36 videos
1 file
288 links
Digital Лекторий — это канал про старт карьеры в ИТ. Здесь мы проводим онлайн-лекции от ведущих экспертов Газпромбанк.Тех, рассказываем про наши стажировки и мероприятия🤘Присоединяйся!

Сайт: gazprombank.tech
Официальный канал Газпромбанк.Тех: @gpb_tech
Download Telegram
18 мая прошел первый очный митап Digital Лектория 🤩

Участники узнали много нового о карьере IT-специалистов, актуальных навыках в разных направлениях и поиске первой работы. А еще ребята смогли лично пообщаться с экспертами Газпромбанка: Артемом Брюховецким, Дарьей Корчугановой, Тимуром Мухтаровым, Максимом Моревым. Презентации их выступлений уже ждут тебя в комментариях ⬇️

К митапу также присоединился Дмитрий Зауэрс, заместитель Председателя Правления Газпромбанка. Он рассказал о цифровой трансформации банковской сферы, новшествах в направлении хранения и аналитики данных и «передовой» технологического развития 🔝

🎮 Помимо новых знаний, участники получили массу позитивных эмоций от активностей: розыгрыша мерча и наборов LEGO, прохождения игры Pac-Man и моментальных фото, которые остались у ребят на память!

Делись отзывами о митапе по ссылке. До новых встреч 🚀
Совмещай приятное с полезным этим субботним утром — смотри YouTube-каналы из нашей подборки, узнавай новое и прокачивай свои скиллы ⬇️

🎞 Ульби ТВ: канал fullstack-разработчика, который делится теорией по программированию, советами для джунов и разборами фреймворков.

🎞 Habr: здесь есть разборы технических собеседований, новости и тренды, интервью с экспертами разных направлений и многое другое.

🎞 Alek OS: все о базовых алгоритмах и основах программирования. Информация в видео будет интересна как новичкам в IT, так и опытным специалистам.

А за какими YouTube-каналами следишь ты?
Сейчас IT-команды все чаще обращаются к гибким методологиям, например, к Agile. Такой спрос привел к появлению новой специальности — Agile-коуч. Давай вместе разберемся, чем они занимаются 😉

Agile-коуч обучает команду гибкому подходу к разработке программного обеспечения, контролирует результативность работы.

Основные задачи:
🔸 планирование этапов внедрения Agile
🔸 обучение команды работе с методиками Scrum и Kanban
🔸 выявление проблем в работе по методологии и помощь в их решении
🔸 развитие культуры Agile-мышления и контроль результативности внедрения методологии.

Для специалистов важно:

🔸 понимать принципы гибких методологий и менторства, наставничества
🔸 адаптировать команды под методики и наоборот.

А тебе уже довелось поработать с гибкими методологиями? Делись своими впечатлениями и мнением в комментариях ⬇️

#профессии_в_ИТ
Интересные и важные проекты, актуальные технологии, стабильность — так можно описать IT-карьеру в банке. Но есть и особенности, к которым нужно быть готовым. Максим Гиленко, главный инженер разработки в Газпромбанке, поделился своим опытом и рассказал в статье, что нужно знать новичкам о работе финтехе, на примере Газпромбанка.

🔉 Большое IT-сообщество = множество возможностей для обмена опытом. Например, разные митапы и конференции, на которых можно присутствовать в качестве спикера или участника.

⌚️ Финтех — это интересно и порой надолго. Чтобы полностью погрузиться в эту сферу и подробно ее изучить, нужно довольно много времени.

🔝 IT-команды в банках чаще всего работают по принципам Agile. Поэтому внутри эффективной команды есть возможность для творчества и роста: совершенствование проектов, выбор удобных инструментов, реализация собственных идей.

💻 Просто писать код не получится. Работа в банке предполагает много других активностей — от презентаций продуктов до дополнительного обучения. Именно такое разнообразие помогает развивать софты.

Кстати, скоро мы расскажем еще больше интересного о карьере IT-специалистов 🔔
🔮 Искусственный интеллект тесно связан как с возможностью автоматизировать многие процессы, создавать уникальные картины, роботов-помощников, так и с появлением новых профессий. Сегодня расскажем о пяти новых и наиболее популярных специальностях.

🔹 Исследователь-программист в области AI — сотрудник, занимающийся разработкой новых алгоритмов, подходов и методов искусственного интеллекта, а также изучением проблем и перспектив развития AI, глубокого обучения, нейронных сетей и смежных научных областей.

🔹 Специалист по машинному обучению — эксперт в области разработки алгоритмов и математических моделей, обеспечивающих способность компьютера обучаться и принимать решения на основе обработки больших объемов данных без явного программирования.

🔹 Специалист по компьютерному зрению — профи в анализе и обработке изображений и видеопотока с помощью алгоритмов компьютерного зрения и ML, чтобы позволять компьютерам «видеть» и интерпретировать информацию на визуальном уровне.

🔹 Data Engineer — эксперт в сборе, обработке и хранении больших объемов данных, а также в создании эффективных систем управления ими и дальнейшей работы специалистов по анализу данных и машинному обучению

🔹 Разметчик данных — оператор, выполняющий ручную или полуавтоматическую разметку данных (текстов, изображений, аудио), создающий наборы аннотаций, которые используются для обучения и проверки ML-моделей и искусственного интеллекта.

Как ты думаешь, какие еще профессии благодаря ИИ появятся в будущем? 💭

#профессии_в_ИТ
Установка зависимостей в JavaScript — настоящая магия или понятный алгоритм? Разберемся в принципах этого процесса вместе с Никитой Балихиным, главным инженером разработки Газпромбанка.

В статье Никита рассказал:
🔹 об истории развития управления внешними зависимостями в JavaScript
🔹 о возможностях инструмента Bower — одного из первых пакетных менеджеров для работы с JS
🔹 о предпосылках, причинах и процессе перехода разработчиков с Bower на другой менеджер — NPM
🔹 о преимуществах Yarn и PNPM — популярных и современных инструментах.

Читай статью полностью, чтобы узнать больше о менеджменте зависимостей в JavaScript 🚀
Газпромбанк снова в лидерах — на этот раз мы вошли в тройку самых инновационных банков России 🏆

Подробнее о том, как нам удалось всего за три года подняться с 5 на 3 место в ежегодном чарте, который с 2019 года составляет «Сколково», и какие проекты активно развивались в это время, читай в новости ниже 👇
Forwarded from Газпромбанк
🏆 Газпромбанк — в тройке инновационных лидеров

Мы вошли в тройку лидеров рейтинга самых инновационных банков России по итогам 2022 года. Это ежегодный чарт, который с 2019 года составляет «Сколково». За три года мы поднялись с 5 на 3 место. 💪🏻

📢«Газпромбанк следует стратегии цифровой трансформации и последовательно развивает ИТ-компетенции. Высокие позиции в рейтинге подтверждают, что нам удалось достигнуть технологического лидерства. Банк не только создает собственные цифровые сервисы, но также участвует в государственных проектах, таких как цифровой рубль, биометрия, блокчейн-платформа и других. Направление, которое мы активно развиваем с прошлого года — работа со стартапами. Уже есть проекты, которые получили поддержку, благодаря чему разрабатываются новые финтех-сервисы. И, конечно, мы непрерывно работаем над тем, чтобы формировать и поддерживать в Банке культуру, которая способствует развитию инноваций», — прокомментировал заместитель Председателя Правления Газпромбанка Дмитрий Зауэрс.

Нашему росту в рейтинге способствовали активная работа со стартапами, разработка инновационных сервисов, запуск новых цифровых сервисов и участие в пилотных государственных проектах. Так, например, мы в числе первых переводим процессинг на российское ПО и «Эльбрусы». Кроме того, Газпромбанк использует технологии автоматизации бизнес-процессов RPA, продвинутую аналитику и нейросети, машинное обучение, переводит сопровождение контрактов на электронный документооборот. Одно из основных направлений нашей стратегии – построение датацентричной организации. Планируется, что алгоритмы будут внедрены в большую часть банковских процессов. Важным направлением является переход на российские технологии: совместно с ведущими российскими компаниями банк участвует в разработке новых ИТ-решений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Есть IT-специалисты, которые помогают командам ускорить и оптимизировать процессы разработки: от проектирования до поддержания работы продукта. И это — DevOps-инженеры. Чтобы лучше разобраться в этом направлении, предлагаем тебе обратить внимание на подборку книг ⤵️

📘 «Software Engineering at Google», Titus Winters, Tom Manshreck, Hyrum Wright
Книга не только о том, как эффективно программировать, но еще и о разработке надлежащих методов проектирования, чтобы сделать их кодовую базу устойчивой и здоровой.

📘 «Проект «Феникс». Роман о том, как DevOps меняет бизнес к лучшему», Джун Ким, Джонг Хан Ким, Бер К., Спаффорд Д.
История Билла, IT-менеджера в современной компании, которому поручено наладить работу над новым проектом. За 90 дней Биллу предстоит познакомиться с методологией DevOps и применить ее в работе.

📘 «Terraform: инфраструктура на уровне кода», Евгений Брикман
Примеры кода, который используется для развертывания и управления инфраструктурой, суть подхода Infrastructure as a Code (IaC) — об этом и многом другом ты узнаешь из этой книги.

📘 «Руководство по DevOps», Джин Ким, Патрик Дебуа, Джон Уиллис и Джез Хамбл
Все о методологии DevOps: от поэтапного выстраивания корпоративной культуры до безболезненной интеграции в работу компании.

📘 «Безопасный DevOps», Джульен Вехен
Автор рассказывает, как устранить уязвимости в продукте и обеспечить надежность в ключевых процессах DevOps.
В финтехе используются не только современные технологии, но и принципы, которые помогали людям распоряжаться деньгами еще в Средние века. Какие именно? Рассказываем ⬇️

💳 «Бирочку прикладывайте»
Бирки — обструганные деревянные палочки или плашки, с помощью которых фиксировались расчеты, кредиты и другие финансовые договоренности. На них наносились зарубки в соответствии с количеством взятых в долг денег или товаров, после чего бирка расщеплялась вдоль. Одна «копия» была у кредитора, другую забирал должник.
Такой же принцип лежит в основе блокчейн-технологии и обеспечивает неизменность информации, давая возможность исключить посредников из множества операций.

🪙 «Денежные переводы»
Торговцы развили идею «перевода» денег: оставляя сумму, которая могла потребоваться в другом городе, своему банкиру, они получали от него письмо на имя другого банкира с поручением выдать предъявителю указанную в письме сумму.
Этот документ получил название переводного векселя. Он давал возможность не просто управлять финансами, но также мог принести финансовую прибыль за счет игры на различиях и колебаниях курсов валют.

🏦 «Банковский круг»
В Средние века для расчетов использовались «жиробанки». Их суть проста: если два человека имели вклады в одном и том же банке, то вместо передачи наличных денег банк списывал по приказу владельца денег требуемую сумму со счета одного и приписывал ее к счету другого.
Идея таких «банковских кругов» со временем трансформировалась и привела к появлению современных платежных систем.

Погрузись глубже в историю финтеха — читай полную статью: https://vc.ru/finance/630521-kakim-byl-finteh-do-nashey-internet-ery ⬅️
🦾 Каждая новая технология держится на энтузиастах, которые полностью понимают ее внутреннее устройство. Но после нескольких обновлений и усовершенствований специалисты начинают пренебрегать изучением основ, что может приводить к поломкам и проблемам. «Зачем сегодня рассказывать про контейнеризацию» — объяснил Кушневский Иван, главный технический руководитель разработки в Газпромбанке.

В статье Иван простым языком постарался рассказать:
— что позволяет программам быть переносимыми, причем тут ядро и как оно абстрагирует железо
— как трудности совместимости решаются виртуализацией и контейнеризацией
— почему библиотеки позволяют не «изобретать велосипед» и какие проблемы приносит такой подход
— чем примечательно ядро Linux с поддержкой namespaces
— как используется нативная утилиты Nsenter для работы с контейнерами.

Появились вопросы или комментарии после прочтения? Оставляй их в комментариях ⬇️
Быстро обработать данные, сгенерировать ответы на поставленные вопросы, провести расчеты в Python помогут библиотеки. Делимся подборкой полезных и популярных среди IT-специалистов инструментов:

⚙️ Loguru: для логирования данных. Главный плюс — простота настройки и куча приятных бонусов: подсветка сообщений разными цветами, подсказки, встроенный парсер и другие.

⚙️ TensorFlow: идеальный инструмент для глубокого обучения. Например, библиотеку можно использовать для создания и обучения нейронных сетей.

⚙️ NumPy: для работы с числами и сложной математикой. Благодаря этому инструменту можно работать с многомерными массивами и матрицами.

⚙️ Pydantic: вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Чаще всего библиотека используется для валидации и парсинга, проверки и приведения данных к единому виду.

А какие Python-библиотеки ты используешь в кодинге?