Профессиональный опыт

Мироненков возглавил подразделение Big Data X5 в 2018 году. Под его руководством новая дирекция быстро выросла из небольшой группы сотрудников до команды в 250+ человек.

Антон пришёл в X5 на должность заместителя директора по слияниям и приобретениям в сентябре 2006 года. В марте 2011 года он был назначен директором по слияниям, приобретениям и развитию бизнеса, а в 2012 году перешёл на должность директора по стратегии и развитию бизнеса. В январе 2014 года был также назначен генеральным директором торговой сети экспресс-магазинов «у дома».

С 2005 по 2006 год Мироненков управлял проектами в «Альфа-групп», в том числе слиянием торговых сетей «Пятёрочка» и «Перекрёсток». До этого занимал руководящие позиции в «Тройке Диалог» и PricewaterhouseCoopers.

В 2000 году Мироненков с отличием окончил экономический факультет Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова.

Основные задачи

В дирекции разрабатываются и развиваются несколько десятков сервисов для внутреннего использования и внешних потребителей.

Примеры проектов

• В сетях Х5 уже используются решения по аналитике и управлению ценообразованием, ассортиментом и промоактивностями с помощью инструментов Big Data;
• Также внедряются продукты по аналитике данных для поставщиков на базе единого портала и анализ эффективности использования партнерами X5 рекламных каналов. Основой для этого являются данные — 4,6 млрд визитов покупателей ежегодно и более 39 млн активных карт лояльности;
• Еще один работающий продукт — прогнозирование отклика на акции, предотвращение оттока покупателей, запуск персонализированных спецпредложений, подобранных методом машинного обучения;
• Пилотируются технологии видеоконтроля очередей, выявление пустот на полках, контроль зоны ФРОВ на основе компьютерного зрения.

Профессиональный опыт

Светлана занимает должность CDO в ВТБ с 2018 года. До этого она в течение четырёх лет работала директором департамента аналитических систем в ПАО «РОСБАНК», группа Societe Generale Group, ранее была заместителем директора департамента аналитических систем IT-компании «Р-Стайл Софтлаб» и заместителем директора департамента аналитики по направлению «Хранилища данных и аналитические приложения» IT-компании ЗАО «Неофлекс Консалтинг».

С 2005 по 2009 год Светлана работала в ООО «Газпромбанк», занимая должности от сотрудника управления сопровождения операций клиентов (юридических лиц) до финансового аналитика инвестиционного блока.

Основные задачи

В ВТБ Светлана занимается, в числе прочего:

• Формированием стратегии развития управления данными, а также созданием и внедрением стандартов работы с ними;
• Разработкой и внедрением бизнес-процессов и ролевой модели управления данными;
• Внедрением промышленной IT-системы по управлению данными;
• Выстраиванием контроля и мониторинга качества данных.

Примеры проектов

Среди проектов, реализованных Светланой в разных компаниях:

• Внедрение инструментов по управлению данными (IBM Data Governance Catalog, Informatica Axon);
• Создание систем отчетности (управленческой, МСФО, регуляторной для ЦБ РФ) в финансовых группах и крупнейших банках (ПАО «Росбанк», АО «Россельхозбанк», НОМОС-Банк, МДМ-банк, ING Group и другие).
• Управление стратегическими проектами по автоматизации отчетности с использованием как реляционных корпоративных хранилищ данных, так и технологий Big Data.

Профессиональный опыт

Алексеев работал в IT и финансовом консалтинге, руководил проектами по построению и развитию BI-систем, корпоративных хранилищ данных, систем бюджетирования и финансовой отчетности.

В «Магните» Артём работает с января 2013 года, когда устроился в компанию на должность заместителя директора по экономике. Он занимался построением сквозной системы отчетности, созданием единой модели показателей, развитием системы бюджетирования, внедрением системы сквозного распределения затрат до позиции-магазина (activity-based costing), BI, развитием корпоративного хранилища данных.
После этого Алексеев перешел на направление продвинутой аналитики для задач оптимизации ассортимента, улучшения прогнозирования и пополнения. Участвовал в проектах трансформации компании (CVP-форматы, категорийное управление). Руководил блоком прогнозирования и планирования.

Артём изучал финансы в АССА, является магистром по направлению «Сети ЭВМ и телекоммуникации» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и получил Executive MBA в Skolkovo.

Основные задачи

В компании Алексеев занимается:

• Развитием корпоративной модели данных и управлением качеством данных;
• Развитием платформы управления данными;
• Проектами оптимизации с использованием продвинутой аналитики,
машинного обучения и Big Data;
• Внешней монетизацией данных и партнерствами по данным.

Примеры проектов

• Прогнозирование спроса с использованием машинного обучения. Модель строится с учётом всей доступной информации: плановых скидок, параметров сопровождения промо, эластичности, каннибализации и прочих факторов. На базе модели разработаны калькуляторы, которые позволяют прогнозировать влияние снижения цен или промоакций на этапе их подготовки.
Получен прирост 12-15% к точности прогноза, что дает не менее 5% прироста прибыли компании за счет сокращения списаний, вероятности аутстоков, снижения товарного запаса. Развитие проекта — единый прогноз, доступный для всех потребителей в реальном времени как сервис.
• Оптимизация ассортимента: разработаны модели сегментации корзин и покупателей, деревья принятия решений в рамках категорий, кластеризация магазинов на основе покупательских потребностей, модели подбора ассортимента торговых точек, принципы соседства категорий для выкладки и другие продукты, которые позволяют перейти к data-driven управлению ассортиментом каждой точки.
• Создаются продукты по цифровому маркетингу, единому аналитическому порталу поставщиков, HR-аналитике, real-time оценке доступности товара, цифровой платформе магазина, а также совместные аналитические продукты с партнерами.

Профессиональный опыт

До прихода в НЛМК в 2019 году Александр три года возглавлял направление Data&Analytics в «КПМГ», где занимался разработкой и внедрением решений на основе данных и машинного обучения, в том числе для нефтехимического производства, казначейства (управление дебиторский задолженностью и прогнозирование платежного календаря), клиентской аналитики для банка, решений для торговых сетей и других.

Ещё раньше Мотузов в течение пяти лет работал в компании «Яндекс», где фокусировался на разработке data pipelines для пользовательских данных и задачах улучшения качества поиска за счет аналитики и машинного обучения. После «Яндекса» он помогал выстраивать процесс анализа данных в таких компаниях, как «КонсультантПлюс», Conde Nast и «Поисковые Технологии».

Основные задачи

Занимается разработкой и управлением жизненным циклом интеллектуальных компонентов цифровых решений. Подразделение — часть дирекции цифровой трансформации, которое отвечает за разработку, внедрение и развитие цифровых продуктов.

Основные направления работ управления: освобождение данных, создание единой среды для анализа данных и проверки гипотез, создание среды разработки интеллектуальных компонентов цифровых продуктов. Освобождение данных из продуктивных систем (АСУТП, MES, ERP и так далее) позволяет сделать их доступными для анализа в аналитической среде с использованием Big Data.

Примеры проектов

Для достижения своих целей управление выстраивает ETL-процессы и создает базы знаний. Единая аналитическая среда позволяет быстро проверять гипотезы, сохранять и управлять результатами экспериментов.

Компания стремится, чтобы проверка гипотез занимала не больше месяца, а на разработку самого продукта уходило не более трех месяцев. Для этого требуется единая методология и слаженная работа IT-специалистов, аналитиков, специалистов по анализу данных и разработчиков. Для того, чтобы процессы работали быстро и слаженно, внедряются гибкие методологии управления разработкой, DataOps и MLOps.

Профессиональный опыт

Романов руководит работой с большими данными в компании «ВымпелКом» с 2014 года. В мае 2019 года он также возглавил Центр компетенций по продуктам и технологиям больших данных группы VEON, оказывающей услуги более 200 млн клиентов в 10 странах.
До прихода в «ВымпелКом» Константин руководил дирекцией по работе с супермассивами данных Сбербанка. С 2006 года он работал в группе компаний МТС на различных руководящих позициях по управлению клиентской базой.

Романов окончил Московский государственный университет экономики, статистики и информатики и получил дополнительное образование в Vlerick Business School.

Примеры проектов

• Под руководством Романова были реализованы десятки проектов на основе Big Data, направленные на повышение эффективности телеком-бизнеса. Суммарная выгода от их внедрения составляет более 10 млрд рублей в год, по данным компании.
• Были созданы принципиально новые цифровые бизнесы на базе Big Data в доходом более 1 млрд рублей.
• В России группой Veon был открыт центр разработки и тиражирования продуктов Big Data по 10 странам.

Профессиональный опыт

До того, как занять должность в «СИБУР Холдинг» в 2017 году, Айваз в течение трёх лет работал директором департамента управления данными в компании «Ростелеком». С 2013 по 2015 Александр занимал сначала должность руководителя BI-отдела, а затем позицию руководителя управления корпоративными данными в сервисе «Тинькофф Страхование». До этого он также работал в стартапе, где отвечал за облачные BI для автодилеров.

С 2009 по 2012 год Айваз работал руководителем проектов в компании BrightConsult, где внедрил систему электронного оборота и электронного обучения, создал BI-направление, в том числе BI-отчетность для автомобильных отраслей (проект BMW Россия). Он также реализовал проект «Национальная база данных» — единая база данных по всем автодилерам, находящимся на территории РФ, содержащая информацию о сервисном обслуживании и о складах попозиционно.

Александр Айваз окончил национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, факультет «Кибернетика».

Основные задачи

Александр Айваз возглавляет подразделение «Управление корпоративными данными» (УКД). Его основная миссия — управление качеством корпоративных данных, в том числе разработка и реализация мер повышения качества корпоративной информации; управление нормативно-справочной информацией и аналитической отчетностью, включая инструменты работы с данными.

Александр отвечает за прозрачность глоссария и карты данных; системное и эффективное развитие процессов, связанных с данными, в ключевых цифровых инициативах; обеспечение ключевых ролей, взаимодействующих с данными, необходимыми для этого инструментами и знаниями.

Примеры проектов

Цифровизация компании «Сибур» началась с создания двух центров и соответствующих им функциональных блоков. Это «Функция цифровых технологий», в которую включены все продуктовые направления: цифровизация процессов, IIoT и продвинутая аналитика, а также центр управления данными.

Пример проекта «Сибур» в области управления данными:
• Озеро данных для маркетинга — хранилище, которое позволяет сохранять всю документацию в едином месте, благодаря чему каждый пользователь может работать с данными при помощи инструмента визуализации и построения аналитики.

Профессиональный опыт

До прихода в «Северсталь» Игорь работал в компаниях ЗАО «КЭС», ООО «Уралсиб Кэпитал», ОАО «Вымпел-Коммуникации». С 2010 по 2017 год он занимал различные управленческие позиции в Сбербанке. Последней позицией Бардинцева была должность старшего управляющего директора Центра прикладных данных Сбербанка, где он занимался управлением проектами, направленными на монетизацию данных.

Бардинцев окончил Московский институт мировой экономики по специальности «Мировая экономика» и получил степень магистра по направлению «Менеджмент» в Академии народного хозяйства.

Основные задачи

Бардинцев отвечает за разработку и внедрение цифровой стратегии компании, а также объединение всех цифровых аспектов в единую систему.

Примеры проектов

Среди проектов, которые реализованы ПАО «Северсталь» в области управления данными:
• Data Lake — гибридное хранилище данных для реализации цифровой стратегии. Предполагается прежде всего хранение данных с датчиков на промышленном оборудовании, серверов автоматизированной системы управления технологическим процессом и MES-систем.
• Цифровая модель для предотвращения отказов — предиктивная модель на основе потока данных с датчиков температуры, позволяющая предотвращать отказы на стане горячей прокатки 2000 и сокращать количество его простоев.
• Конкурс на Kaggle по использованию компьютерного зрения на производстве. Запущен после того, как «Северсталь» завершила разработку первой версии нейронной сети для выявления поверхностных дефектов на листовом металле, чтобы сравнить параметры модели с теми, что могут предложить лучшие data science команды.

Профессиональный опыт

Леонид руководит департаментом Big Data ПАО «МТС» с 2017 года. Ткаченко начал работать в компании в 2005 году в департаменте финансового планирования и анализа, где последовательно занимал должности от экономиста планово-аналитического отдела до начальника отдела управленческой отчетности и анализа. В 2011-2012 годы он работал директором по проектам блока финансов и инвестиций, с 2012 по 2017 год возглавлял департамент стратегического маркетинга.

Ткаченко окончил Санкт-Петербургский государственный университет по специальности «Математические методы в экономике» в 2003 году.

Основные задачи

Ткаченко отвечает за реализацию стратегии компании в области больших данных: разработку соответствующих продуктов и построение инновационного хранилища данных.

Примеры проектов

Среди проектов, которые были реализованы центром Big Data:
• МТС Маркетолог — внешний сервис для продвижения продуктов и услуг сторонних компаний на основе сегментации абонентской базы МТС;
• Разработка для МТС Банка — улучшение рискового скоринга и лидогенерация;
• WorkForce Management — инструмент, позволяющий создать максимально эффективный график работы сотрудников розничной сети МТС;
• HR Dig Data — внутреннее решение МТС для управления оттоком сотрудников и развития талантов, базируется на прогнозных моделях.

Профессиональный опыт

Сергей устроился в «Газпромбанк» в феврале 2019 года. У Нестеренко 19-летний опыт работы в области системного анализа, разработки архитектуры и реализации информационных систем. До «Газпромбанка» он работал в компании IBS Group и в Сбербанке. В 2013 году Сергей получил награду EMEA Distributor Sales Consultant of the Year от ведущей компании по разработке ПО в области интеграции данных Informatica Corporation (Nasdaq:INFA)

Основные задачи

Развитие направления управления данными «Газпромбанка», включая разработку стратегии и ее реализацию.

Примеры проектов

• Запуск цифровой практики CDO в «Газпромбанке» с разработкой стратегии управления данными, формированием стандартов моделирования данных и их корпоративной архитектуры;

Среди проектов, реализованных Сергеем до «Газпромбанка»:
• Запуск практики CDO и CIS в Сбербанк CIB с реализацией единой витрины CIB, интеллектуальной системы управления, новостного мониторинга, прогнозирования цен на нефтепродукты и других инициатив;
• Проект HR-аналитики в области предсказания увольнения сотрудников и профиля успешности сотрудника в компании IBS;
• Разработка финансовых решений для финансовых организаций на базе платформы IBM BPM.

Профессиональный опыт

До прихода в «МегаФон» в начале 2018 года Виталий занимался R&D проектами в области машинного обучения и искусственного интеллекта — разработкой и внедрением чат-ботов, обработкой естественного языка и изображений, автоматизацией формирования товарной матрицы для крупной сети спортивных магазинов, проектами в области финансов.

Щербаков окончил МГТУ им. Баумана по специальности «Прикладная математика».

Основные задачи

В «МегаФоне» Щербаков отвечает за увеличение LTV клиентов и генерацию новой выручки с помощью машинного обучения и анализа больших данных.

Примеры проектов

Среди реализованных проектов:

• Next Best Action — в зависимости от поведения клиента и его потребностей здесь и сейчас рекомендуются как продукты core-бизнеса, так и цифровой экосистемы компании. Также подбирается оптимальный канал и время коммуникации.
• Оптимизация расположения торговых точек для розничной сети «МегаФон Ритейл» — с использованием статистических данных по существующим салонам, данных по дорожной и коммерческой инфраструктуре, при помощи алгоритмов машинного обучения выбираются наиболее перспективные локации для открытия новых точек ритейла.

Профессиональный опыт

Кирилл присоединился к команде «М.Видео» в 2014 году на позиции главного архитектора, затем возглавил технологический офис в рамках процесса интеграции с «Эльдорадо». С мая 2019 года он отвечает за развитие Data Science-направления группы.

Ранее Иванов работал в HP, IBM, Ernst & Young, где занимался стратегическим IT-консалтингом таких компаний, как РЖД, «Газпром нефть», «Северсталь».

В 2004 году Кирилл окончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ.

Основные задачи

Основной задачей data-офиса «М.Видео-Эльдорадо» является получение качественных данных для анализа и создание бизнес-сервисов на основе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Команда развивает решения по товарным рекомендациям, продвинутую клиентскую аналитику и data-driven сервисы для HR, финансов, ассортиментного и промопланирования.

Примеры проектов

Главные профессиональные достижения Иванова — обеспечение технической базы для объединения двух крупнейших компаний на российском рынке электроники, а также проектирование архитектуры маркетплейса goods.ru.