Чем больше данных мы используем в работе, тем больше нас беспокоит их качество — КД. То есть достаточность, достоверность, логичность и так далее. А цена ошибки становится слишком высокой. Сегодня познакомимся с профессией, которая обеспечивает «чистоту» данных — инженер по качеству данных, Data Quality Engineer 👩💻 #ИТ_Профессии
В Газпромбанке есть полноценное подразделение Data Quality — служба управления качеством данных, которая отвечает за улучшение КД во всем банке. Управлять качеством данных компаниям помогают отдельные команды, которые занимаются исключительно Data Quality. И не всякий человек из ИТ, умеющий писать программы, может стать инженером по качеству данных. Программисты, которые привыкли работать строго по бизнес-требованиям, вряд ли подойдут: здесь нужно не столько умение описывать обработку данных, сколько аналитические способности. Скорее карьера КД-специалиста подойдет программисту с аналитическим складом ума или бизнес-аналитику со знанием основ работы с данными в информационных системах.
Подробнее об этой профессии и качестве данных читай в нашей статье 🤖с
В Газпромбанке есть полноценное подразделение Data Quality — служба управления качеством данных, которая отвечает за улучшение КД во всем банке. Управлять качеством данных компаниям помогают отдельные команды, которые занимаются исключительно Data Quality. И не всякий человек из ИТ, умеющий писать программы, может стать инженером по качеству данных. Программисты, которые привыкли работать строго по бизнес-требованиям, вряд ли подойдут: здесь нужно не столько умение описывать обработку данных, сколько аналитические способности. Скорее карьера КД-специалиста подойдет программисту с аналитическим складом ума или бизнес-аналитику со знанием основ работы с данными в информационных системах.
Подробнее об этой профессии и качестве данных читай в нашей статье 🤖с
Продолжаем рассказывать про #ИТ_Профессии. Сегодня — очередь методологов.
Методолог в области ИТ отвечает за то, чтобы все рабочие процессы выстраивались как можно лучше и эффективнее. Одной из главных задач методолога является поиск оптимальных решений для улучшения процессов разработки и управления проектами, а также обеспечение их внедрения и поддержание на всех этапах жизненного цикла продукта 🔄
Пример: раньше, для получения доступа к ИТ-ресурсам, нужно было оформлять обращение и запускать цепочку согласований. Это было долго, дорого и неудобно, а сотрудники воспринимали такой подход как недружелюбный. Потом появились заранее согласованные наборы прав доступа — типовые профили пользователя (ТПП). Теперь согласование либо не требуется вообще, либо нужно согласовать только одно обращение с непосредственным руководителем.
Для того чтобы стать успешным методологом, необходимо обладать широким техническим и методологическим кругозором, уметь анализировать и оптимизировать бизнес-процессы, иметь навыки управления проектами и командой. Начать советуем с подробной статьи о процессах и методологах.
Методолог в области ИТ отвечает за то, чтобы все рабочие процессы выстраивались как можно лучше и эффективнее. Одной из главных задач методолога является поиск оптимальных решений для улучшения процессов разработки и управления проектами, а также обеспечение их внедрения и поддержание на всех этапах жизненного цикла продукта 🔄
Пример: раньше, для получения доступа к ИТ-ресурсам, нужно было оформлять обращение и запускать цепочку согласований. Это было долго, дорого и неудобно, а сотрудники воспринимали такой подход как недружелюбный. Потом появились заранее согласованные наборы прав доступа — типовые профили пользователя (ТПП). Теперь согласование либо не требуется вообще, либо нужно согласовать только одно обращение с непосредственным руководителем.
Для того чтобы стать успешным методологом, необходимо обладать широким техническим и методологическим кругозором, уметь анализировать и оптимизировать бизнес-процессы, иметь навыки управления проектами и командой. Начать советуем с подробной статьи о процессах и методологах.
Продолжаем рассказывать про #ИТ_Профессии. Сегодня главным героем поста станет дизрел — уникальный специалист из Газпромбанка.
Термин дизрел образован от designer relations, «отношения с дизайнерами». Основная задача такого специалиста — налаживать отношения среди дизайнеров компании, а в Газпромбанке их больше 80. И таким образом формировать сплоченное комьюнити.
Дизрел помогает дизайнерам не только получать знания, но и делиться своими компетенциями, опытом и эмоциями. Для этого нужно выстраивать коммуникации как внутри команды, так и между подразделениями. А еще очень важно следить за психологическим фоном коллег.
Также создание такого комьюнити помогает продвигать HR-бренд Газпромбанка среди других дизайнеров и привлекать в команду крутых специалистов. Потенциальные сотрудники понимают, что сообщество — это не только безопасная среда для общения и самовыражения, это возможность для роста и демонстрации своей экспертизы. И за это тоже отвечает дизрел.
Термин дизрел образован от designer relations, «отношения с дизайнерами». Основная задача такого специалиста — налаживать отношения среди дизайнеров компании, а в Газпромбанке их больше 80. И таким образом формировать сплоченное комьюнити.
Дизрел помогает дизайнерам не только получать знания, но и делиться своими компетенциями, опытом и эмоциями. Для этого нужно выстраивать коммуникации как внутри команды, так и между подразделениями. А еще очень важно следить за психологическим фоном коллег.
Также создание такого комьюнити помогает продвигать HR-бренд Газпромбанка среди других дизайнеров и привлекать в команду крутых специалистов. Потенциальные сотрудники понимают, что сообщество — это не только безопасная среда для общения и самовыражения, это возможность для роста и демонстрации своей экспертизы. И за это тоже отвечает дизрел.
Продолжаем рассказывать про #ИТ_Профессии. Герой сегодняшнего поста — фронтенд-разработчик — ключевой специалист в любых цифровых продуктах.
Frontend-разработчик занимается созданием пользовательских интерфейсов для веб-приложений и сайтов, обеспечивая их удобство и функциональность.
Основная его задача — преобразовывать макеты и дизайн в код, который делает интерфейс интерактивным и визуально привлекательным. В этом процессе используются такие технологии, как HTML, CSS и JavaScript. Фронтенд-разработчик также отвечает за оптимизацию производительности и взаимодействие с пользователями. Фронтенд-разработчики работают в тесной связке с дизайнерами, бэкенд-разработчиками и менеджерами проектов.
Профессиональный и комфортный пользовательский опыт на сайте или в приложении — это вклад фронтендеров в развитие бренда, демонстрирующий высокий уровень экспертизы компании. Так что фронтенд-разработка — это не только технические навыки, но и творчество, стремление к постоянному росту и инновациям.
Frontend-разработчик занимается созданием пользовательских интерфейсов для веб-приложений и сайтов, обеспечивая их удобство и функциональность.
Основная его задача — преобразовывать макеты и дизайн в код, который делает интерфейс интерактивным и визуально привлекательным. В этом процессе используются такие технологии, как HTML, CSS и JavaScript. Фронтенд-разработчик также отвечает за оптимизацию производительности и взаимодействие с пользователями. Фронтенд-разработчики работают в тесной связке с дизайнерами, бэкенд-разработчиками и менеджерами проектов.
Профессиональный и комфортный пользовательский опыт на сайте или в приложении — это вклад фронтендеров в развитие бренда, демонстрирующий высокий уровень экспертизы компании. Так что фронтенд-разработка — это не только технические навыки, но и творчество, стремление к постоянному росту и инновациям.
Сегодня снова рассказываем про #ИТ_Профессии. Разберемся, кто же такой ML-инженер.
ML-инженер разрабатывает и внедряет алгоритмы машинного обучения для анализа данных и автоматизации задач. Его цель — создавать модели, которые могут самостоятельно принимать решения на основе анализа больших объемов данных.
Главная задача ML-инженера — проектирование, обучение и внедрение моделей машинного обучения. Специалист занимается сбором и очисткой данных, выбором подходящих алгоритмов и оптимизацией моделей для достижения высокой точности и эффективности.
Ежедневная работа ML-инженера включает использование языков программирования таких как Python и R, а также библиотек и фреймворков, включая TensorFlow, Keras и Scikit-learn.
Не обходится и без взаимодействия с другими специалистами: машинное обучение требует тесного взаимодействия с аналитиками данных для получения качественных данных, с разработчиками ПО для интеграции моделей в продукты и сервисы и с бизнес-аналитиками для определения ключевых задач и целей.
Модели машинного обучения, разработанные ML-инженерами, играют критическую роль в различных областях, включая медицину, финансы и маркетинг. Эти модели помогают компаниям принимать обоснованные решения, автоматизировать процессы и предоставлять персонализированные услуги, что поднимает общий уровень инновационности и конкурентоспособности бизнеса.
ML-инженер разрабатывает и внедряет алгоритмы машинного обучения для анализа данных и автоматизации задач. Его цель — создавать модели, которые могут самостоятельно принимать решения на основе анализа больших объемов данных.
Главная задача ML-инженера — проектирование, обучение и внедрение моделей машинного обучения. Специалист занимается сбором и очисткой данных, выбором подходящих алгоритмов и оптимизацией моделей для достижения высокой точности и эффективности.
Ежедневная работа ML-инженера включает использование языков программирования таких как Python и R, а также библиотек и фреймворков, включая TensorFlow, Keras и Scikit-learn.
Не обходится и без взаимодействия с другими специалистами: машинное обучение требует тесного взаимодействия с аналитиками данных для получения качественных данных, с разработчиками ПО для интеграции моделей в продукты и сервисы и с бизнес-аналитиками для определения ключевых задач и целей.
Модели машинного обучения, разработанные ML-инженерами, играют критическую роль в различных областях, включая медицину, финансы и маркетинг. Эти модели помогают компаниям принимать обоснованные решения, автоматизировать процессы и предоставлять персонализированные услуги, что поднимает общий уровень инновационности и конкурентоспособности бизнеса.
🧭 #Навигация
Канал Лектория активно растет, а полезной информации становится все больше. Поэтому мы решили помочь тебе сориентироваться 🔛
Что ты сможешь узнать?
#Что_говорит_сеньор_ГазпромбанкТех — здесь наши сеньоры объясняют сложные ИТ-термины простыми словами
#статья_Лектория — полезные статьи об устройстве ИТ-мира и построении карьеры
#ИТ_дайджест — самые интересные события ИТ-мира за прошедший месяц
#ИТ_Профессии — все подробности о том, кем можно работать в ИТ
#совет_себе_на_старте — эксперты вспоминают, что хотели бы знать, когда только пришли в ИТ
#на_чужих_ошибках — даже самые профессиональные профессионалы могут ошибаться
#Внутри_ГазпромбанкТех — как работает большая технологическая компания? Подсмотрим
#технологии_в_деле — здесь собраны наши самые интересные проекты
#be_T_shaped — все о кроссфункциональности и ее развитии
#прямое_включение_Лектория — самые крутые конференции, митапы и ивенты глазами наших коллег
#what_does_ИТ_say — ну и куда же без мемчиков 😉
Актуальные стажировки: следи за обновлениями
Актуальный курс по машинному обучению
Если у тебя остались какие-то вопросы, мы всегда будем рады на них ответить на почте Digital.lektoriy@gazprombank.ru
Канал Лектория активно растет, а полезной информации становится все больше. Поэтому мы решили помочь тебе сориентироваться 🔛
Что ты сможешь узнать?
#Что_говорит_сеньор_ГазпромбанкТех — здесь наши сеньоры объясняют сложные ИТ-термины простыми словами
#статья_Лектория — полезные статьи об устройстве ИТ-мира и построении карьеры
#ИТ_дайджест — самые интересные события ИТ-мира за прошедший месяц
#ИТ_Профессии — все подробности о том, кем можно работать в ИТ
#совет_себе_на_старте — эксперты вспоминают, что хотели бы знать, когда только пришли в ИТ
#на_чужих_ошибках — даже самые профессиональные профессионалы могут ошибаться
#Внутри_ГазпромбанкТех — как работает большая технологическая компания? Подсмотрим
#технологии_в_деле — здесь собраны наши самые интересные проекты
#be_T_shaped — все о кроссфункциональности и ее развитии
#прямое_включение_Лектория — самые крутые конференции, митапы и ивенты глазами наших коллег
#what_does_ИТ_say — ну и куда же без мемчиков 😉
Актуальные стажировки: следи за обновлениями
Актуальный курс по машинному обучению
Если у тебя остались какие-то вопросы, мы всегда будем рады на них ответить на почте Digital.lektoriy@gazprombank.ru
Занимается анализом и интерпретацией большого объема данных, чтобы вытащить из них полезные инсайты и принять правильные решения
Его главная задача — это работа с данными, поиск скрытых закономерностей и трендов. Для этого он собирает данные из различных источников, очищает их, исследует и визуализирует, а затем применяет алгоритмы машинного обучения для построения прогнозных моделей.
Каждый день дата-сайентист пишет на языках программирования, таких как Python и R, и использует разные библиотеки, как Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn. Также он — профи в технологиях обработки больших данных, например Hadoop и Spark.
Не обходится и без взаимодействия с коллегами: дата-сайентист работает с представителями бизнес-заказчиков для уточнения целей разработки моделей, дата-аналитиками, чтобы понять, какие вопросы важно решить, и с инженерами по данным, чтобы те самые данные были в порядке.
Модели, которые делают дата-сайентисты, важны в любом бизнесе — будь то медицина, финансы, маркетинг и многое другое. Например, в медицине модели могут заранее узнать о болезни, а в финансах — найти мошенников
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM