Алексей Масютин

Исполнительный директор|26 лет
Москва
«Только что нанятым на работу выпускникам часто говорят: «Забудьте всё, чему вас учили в университете». После нашей магистратуры такой проблемы нет»

— Чем ты занимаешься в Сбербанке?

— В Cбербанке я уже больше четырёх лет и всё это время работаю в Управлении валидации. Пришёл главным специалистом, через полтора года стал руководителем проектов. Когда наш отдел расширился до управления, я возглавил в нём один отдел, а затем второй, побольше. Валидация — это процесс проверки качества моделей, которые банк использует в своей работе. Сбербанк действует в русле основного сегодняшнего тренда — везде, где это возможно, исключить экспертные оценки и использовать алгоритмы принятия решений на основе статистических моделей. Чтобы такие модели создавать, требуется хорошо знать математику, уметь программировать, работать с данными, очищать их, подготавливать в нужном формате, понимать бизнес-процессы. Мы как управление отвечаем за риски, связанные с работой этих моделей. Проверяем их, даём рекомендации по возможному улучшению работы или предлагаем альтернативные.

— Чем в этой сфере уникален Сбербанк?

— Мы стремимся перейти от качественной оценки к количественной. Первый подход — провести расчёты по точности модели и на их основе сделать заключение, нужно улучшать модель или нет. В итоге для каждой модели (а их в Сбербанке сейчас порядка тысячи) получаются светофоры — если зелёный свет, всё хорошо, а если красный, то надо дорабатывать. Но есть и второй подход — количественный. Он позволяет оценивать в деньгах, сколько конкретная модель приносит банку либо какие есть риски потерь в связи с её использованием. Это задача более сложная. Даже за рубежом пока нет соответствующего индустриального стандарта. А мы уже сделали первые шаги для его создания.

— Что тебе больше всего нравится в работе?

— Мне кажется, одно из самых фантастических ощущений — когда ты про что-то думал, как это сложно, а спустя некоторое время обнаружил, что всё это можешь. И даже где-то понимаешь, как сделать лучше. Для меня это касается в особенности организаторской работы. Я курирую магистратуру Сбербанка и ВШЭ на факультете компьютерных наук. Она готовит специалистов по анализу данных, которые по окончании учёбы пришли бы к нам работать и развивать все эти подходы. В прошлом году был первый набор на двухлетнюю программу, сейчас идёт второй. Чтобы реализовался этот проект, мне нужно было соединить многих людей на разных уровнях. Недостаточно просто подписать соглашение о сотрудничестве компаний. Потом нужно связывать сотрудников и студентов, это всё требует постоянного участия. Но зато ты чувствуешь, что сделал существенный вклад.

— Расскажи подробнее, чем ты занимаешься в рамках этого проекта.

— Например, я составляю учебный план совместно с коллегами из ВШЭ. Ребята изучают теорию баз данных, машинное обучение, работу с графовыми базами данных и временными рядами, глубинное обучение — когда строятся нейронные сети, чтобы классифицировать картинки и анализировать тексты. Наши сотрудники подготавливают дата-сеты, на которых студенты могут тренироваться, чтобы после устройства на работу приземляться уже на знакомую территорию. Только что нанятым на работу выпускникам часто говорят: «Забудьте всё, чему вас учили в университете». После нашей магистратуры такой проблемы нет.

— Как вы этого добиваетесь?

— Например, ребята пишут курсовые работы по задачам Сбербанка. В любом подразделении количество людей ограниченно, и до некоторых задач руки просто не доходят. Мы поручаем эти темы толковым магистрантам, которым нужно защитить курсовую или диплом. Я ищу такие точки интереса по различным подразделениям. Моя задача — чтобы студенты и заказчики от Сбербанка встретились. Но надо понимать, что работа со студентами — это отдельный труд. Он не всем подходит, потому что нужно обладать не только желанием кого-то наставлять, но и умением это делать. Допустим, у студентов другое отношение к дедлайнам. Не сдал домашнюю работу — можно потом где-то поймать преподавателя и сдать. А корпоративный мир устроен иначе: если ты чего-то не успел, назавтра это будет уже неактуально, да ещё и команду подведёшь. Например, есть маркетинговые программы, которые под праздники и в периоды отпусков дают предложение кредита на отпуск. Ты можешь построить гениальную предиктивную модель, которая отберёт самых вероятных клиентов, но если ты на день-два позже отправишь, поезд уже уйдёт.

 


— Много ли тебе самому дал университет?

— В 2013 году я получил степень магистра на факультете экономических наук в ВШЭ, специализация — «Математические методы анализа экономики». Мы изучали эконометрику, математическую статистику, прогнозирование временных рядов — но ничего из машинного обучения. Это сейчас специальные курсы появились на каждом факультете, настолько сильно поменялся тренд. Компании и университеты пересмотрели роль анализа данных. И это происходит не только в «Вышке» или в Сбербанке, — например, у правительства Москвы есть Портал открытых данных (data.mos.ru), где любой человек может поставить на карте галочку и обозначить проблему — что обрушился козырёк подъезда или лифт неделю не работает. Такая система повышает общее качество жизни, потому что ресурс больше не ограничивается мониторинговыми службами. Но ещё несколько лет назад на нашем факультете почти не было программирования, не было SQL…

— Как же ты получал нужные знания?

— На рабочем месте. Я успел поработать в двух лабораториях ВШЭ, занимавшихся исследованиями, потом перешёл в компанию «Технониколь», где, как ни странно, работал по специальности — делал прогнозы продаж для подразделений в разрезе ассортимента, чтобы коллеги планировали запасы. У компании было много точек продаж, большой набор различных номенклатур, и волей-неволей приходилось программировать, писать циклы и функции, чтобы не делать всякий раз для каждой точки прогноз руками. Это был мой первый опыт работы с данными. Потом я перешёл в банк — неожиданно для себя. Раньше никогда такой вариант не рассматривал, потому что мне казалось, что банки — это скучно. Но мне повезло общаться с ребятами из рисков, а в этой области математическое моделирование развивается ещё с 1960–70-х годов. И я устроился на работу. Начал программировать, узнал, что есть не только эконометрика, но и непараметрические алгоритмы, столкнулся с инструментами машинного обучения, которых у нас не было. В общем, перешёл из экономической сферы в то, что сейчас называют data science. И в качестве технического специалиста уже пришёл в Сбербанк.

— Как получилось, что ты в 26 — уже начальник?

— Отчасти так сложилось, потому что я поступил в вуз в 15 лет. В шесть меня отдали в школу, 4-й класс я пропустил и оканчивал школу экстернатом, чтобы сфокусироваться на тех предметах, которые были нужны для поступления. Кроме того, родители отдали меня в ВШЭ на факультет довузовской подготовки. Это было очень полезно, потому что я начал лучше представлять себе, что ещё происходит вне школы. Там собрались способные и умные ребята, заряженные на успех — тогда под ним понималось поступление. Поступить на бюджет сложно, конкурс большой, и так рождался интерес, а за ним и удовлетворение, если задуманное получалось. Однако были и минусы — определённые трудности в общении с однокурсниками. На работе я тоже обычно оказывался самым молодым — но тут я старался извлечь пользу из этого, перенимая опыт старших коллег. Уже в Сбербанке я с большим интересом общался с коллегой из соседнего отдела: он говорил то, что для меня становилось актуальным через год-два.

— Что ты понимаешь сейчас, после четырёх лет работы в Сбербанке?

— Что любая серьёзная задача требует погружения. Это не как яму выкопать — по часу в день копай, и всё получится. Невозможно что-то сделать, если ты ушёл с работы и перестал об этом думать. Рабочий день наполнен рутиной, тебя отвлекают в течение дня, постоянно встречи, вопросы, письма, задачи, консультации. Иногда кажется, что выходные — это единственное время, когда ты можешь нормально поработать. Может быть, это путь к трудоголизму. Но если ты хочешь что-то сделать, это перестаёт восприниматься как работа. Это скорее вопрос к себе — сможешь ты или нет. Я в своё время постоянно думал о том, можно ли создать инструмент, который позволяет автоматизировать валидацию. Ведь существует много моделей разных типов, есть ли что-то, что их объединяет? Кстати, для меня это было сопряжено с интересным открытием. Мне казалось, что Сбербанк — это такая корпорация с жёсткой иерархией, где сверху вниз ставятся задачи и направления. А первую версию веб-сервиса я написал сам, в рамках нашего тогда ещё небольшого отдела, и показал начальству. Честно говоря, он был ужасный. Мы его давно переписали, уже другие люди им занимаются. Но даже в том виде руководитель блока одобрил пилотный проект, и мы сделали что-то вроде консалтинга — валидировали модели других банков. В Сбербанке такие вещи реальны.

— А на что тратишь время вне работы?

— Катаюсь на доске Carver — это что-то типа лонгборда. Люблю сноуборд, два года подряд ездил на серфинг зимой. Катание — это способ отключить мозг. Ты следишь за тем, как под тобой перемещается асфальт или другая поверхность. Очень долго можно этим заниматься, для меня это что-то вроде медитации. Вообще надо сказать, что не делю время на работу и вне её. С коллегами мы стали друзьями. Ребята ездят на мотокросс по выходным, я тоже как-то раз присоединился. Выбираемся кататься на вейксерфе в Shore House. В офисе у нас баланс-борд стоит. Есть приставка PlayStation 3. А ещё мы сами придумали одну игру и назвали её «Дельфинчик». Два человека (или больше) встают по обе стороны рабочих столов и начинают головой пасовать друг другу мячик для большого тенниса. Делать это сложно, поскольку мяч очень прыгучий. Пока что наш рекорд — шесть.

Понравилась статья?

Отправь ссылку другу

Задать вопрос
Задать вопрос












Другие истории успеха

Дарья Панфилова
Руководитель направления в SberData
Москва
«Данные — это новая нефть»
Алексей Леванов
Разработчик «Сбербанк Онлайн»
Москва
«В разработке нельзя дойти до совершенства»
Андрей Бакаленко
Руководитель проектов
Москва
«Сбер — это один из самых классных работодателей в России»
Ксения Бубаня
Старший специалист, прошла стажировку Sberseasons
Москва
«В Сбербанке образование поощряется»
Лилия Алексеева
Исполнительный директор
Москва
«В Сбербанке нормально относятся к тому, что сотрудник хочет радикально сменить сферу деятельности: если опытный работник хочет меняться и развиваться, лучше, чтобы его знания оставались в компании, а не уплывали вовне »
Светлана Сучкова
Главный экономист казначейства
Москва
«Лично я отвечаю за то, чтобы вся группа Сбербанка до шести часов вечера получила процентные ставки в восьми валютах по своим продуктам на следующий рабочий день. Это должно быть сделано во что бы то ни стало: пожар, наводнение, падают серверы, не работают диски — всё это не важно»
Анна Ревенко
Руководитель проектов
Москва
«Я понимаю, что результат действий моей команды доносится до клиента, и вижу положительный опыт»
Дмитрий Губанов
Руководитель направления в лаборатории кибербезопасности
Москва
«Мы не знаем, какие новые технологии появятся завтра, послезавтра, — но я думаю, что Сбербанк один из первых обратит на них взор и возьмёт в оборот»
Святослав Агеев
Москва
«Здесь можно делать от и до уникальные и масштабные проекты, которыми будет пользоваться буквально вся страна — миллионы людей.»