«Бизнес-заказчики не могут жить без наших продуктов»
Как попасть в команду ВТБ по работе с данными
ВТБ активно развивает системы, позволяющие бизнесу принимать правильные решения на основе данных. Новые технологии и подходы в работе с данными используются различными бизнес-подразделениями для того, чтобы сделать продукты банка более востребованными, снизить потери и стоимость обслуживания, повысить эффективность команд развития бизнеса.

Начальник управления автоматизации хранилища данных и отчетности департамента технологического развития общебанковских систем Владимир Громов рассказал, как устроена работа одной из команд, ответственных за работу с данными в ВТБ, как «технари» связаны с бизнес-задачами и в каких направлениях команда планирует свое развитие.
Какие задачи стоят перед «дата»-командой
Какие задачи стоят перед «дата»-командой
Одна из структур, которые занимаются сбором, обработкой и анализом данных в ВТБ, — департамент технологического развития общебанковских систем под руководством Никиты Рыбченко. В этом департаменте есть две команды, которые тесно взаимодействуют между собой — «Фабрика данных» и управление автоматизации хранилища данных и отчетности. В «фабрике» загружают и создают единую корпоративную дата-модель, развивают системы и процессы управления данными, а команда автоматизации хранилища и отчетности во главе с Владимиром Громовым отвечает за выстраивание на этой базе пользовательских продуктов: инструментов аналитики для внутренних пользователей, аналитических витрин и бизнес-отчетности.
Задачи команды Громова делятся на два направления: одни специалисты занимаются развитием приложений и технологий больших данных, другие — совместно разрабатывают пользовательские витрины, аналитические инструменты, отчетность и дэшборды ключевых бизнес-показателей для топ-менеджмента на основе реляционных корпоративных хранилищ и озера данных, а также выполняют важную миссию по управлению бэклогом задач, пришедших от многочисленных пользователей аналитических систем.
«Хоть мы и не находимся на переднем краю основного бизнеса компании, бизнес-заказчики не могут жить без наших IT-продуктов. И все сотрудники должны понимать задачи бизнеса и как эти задачи связаны с тем, что мы делаем. Это не только пробуждает повышенный интерес к работе и тем самым открывает дополнительные источники мотивации, но и позволяет сотрудникам нащупать новые карьерные перспективы. Например, вырасти из рядового аналитика в управленца».
Владимир Громов
начальник управления автоматизации хранилища данных и отчетности департамента технологического развития общебанковских систем
Работу этих команд можно поделить на два больших стрима. В трансформационном стриме объединенная проектная команда решает стратегическую задачу по созданию современной технологической платформы, которая позволит накапливать и эффективно обрабатывать огромные массивы данных, а также внедряет принципиально новые для компании инструменты извлечения из них ценности для основного бизнеса. В рамках второго, тактического стрима команда решает те задачи, которые помогают заказчику преуспевать «здесь и сейчас».
Трансформационный стрим
Трансформационный стрим
Во второй половине 2019 года банк ВТБ запустил две масштабные программы — это «Модернизация платформы данных» и «Лаборатория продвинутой аналитики».

Главная цель программы «Модернизация платформы данных» — создать единую безопасную платформу обработки и хранения данных на современном стеке технологий. Программа должна решить бизнес-задачи, направленные на повышение доступности и качества данных, а также скорости их получения бизнес-командой. Важно также отметить, что новая платформа помимо посчитанного бизнес-эффекта от внедрения нового функционала позволит на горизонте 5 лет значительно сэкономить на совокупной стоимости владения аналитической инфраструктурой.
Ключевые элементы технологического стека «Модернизации платформы данных»:
Ключевые элементы технологического стека «Модернизации платформы данных»:
Хранение: Teradata, Oracle Exadata, Hadoop, Greenplum
Обработка: SAS Data Integration, Informatica Powercenter
Business Intelligence: Qlik View/Sense, Oracle BI
Data Governance: Informatica Axon (развивается), Informatica Data Quality (планируется к внедрению), Informatica Data Masking (планируется к внедрению)
Хранение: Teradata, Oracle Exadata, Hadoop, Greenplum
Обработка: SAS Data Integration, Informatica Powercenter
Business Intelligence: Qlik View/Sense, Oracle BI
Data Governance: Informatica Axon (развивается), Informatica Data Quality (планируется к внедрению), Informatica Data Masking (планируется к внедрению)
Цель «Лаборатории продвинутой аналитики» — расширить возможности внутреннего заказчика — команды анализа данных и моделирования — в области разработки новых алгоритмов машинного обучения и углубленной аналитики, а также их незамедлительного внедрения в бизнес-процессы банка. По итогам работы продукты банка станут более востребованными у клиентов, дешевле в обслуживании и продаже, оптимизируется процесс продвижения клиентских сервисов.
«Для бизнес-подразделений нужны данные, чтобы предсказать, как поведет себя клиент, что ему нужно. Эту информацию мы научились загружать и хранить в нашем «озере», несколько лет назад созданном на базе технологии Hadoop. Но чтобы решить задачу целиком, помимо наличия данных как таковых, в своем арсенале важно иметь необходимый набор инструментов и средств автоматизации процессов обработки данных. И именно этим мы занимаемся в программе ЛПА. Можно сказать, что мы — те, кто «подает снаряды» специалистам, которые находятся в авангарде взаимодействия с клиентом».
Владимир Громов
начальник управления автоматизации хранилища данных и отчетности департамента технологического развития общебанковских систем
В рамках программы «Лаборатория продвинутой аналитики» банк развивает свое сотрудничество с поставщиками внешних данных и постоянно тестирует и внедряет новые платформы и инструменты.
Ключевые элементы технологического стека «Лаборатории продвинутой аналитики»:
Ключевые элементы технологического стека «Лаборатории продвинутой аналитики»:
Продвинутая аналитика и средства Self Service: JupyterHub, Anaconda, Tenzor, Python, SAS Enterprise Guide, Alteryx.
Доставка данных: Kafka, Ni-Fi, Talend, SAS Data Integration, Sqoop, Spark, Impala, Airflow.
Инфраструктура контейнеризации: Openshift, Gitlab, Nexus, Docker, MlFlow.
Продвинутая аналитика и средства Self Service: JupyterHub, Anaconda, Tenzor, Python, SAS Enterprise Guide, Alteryx.
Доставка данных: Kafka, Ni-Fi, Talend, SAS Data Integration, Sqoop, Spark, Impala, Airflow.
Инфраструктура контейнеризации: Openshift, Gitlab, Nexus, Docker, MlFlow.
Ключевые проекты «Лаборатории продвинутой аналитики»
Ключевые проекты «Лаборатории продвинутой аналитики»
Платформа исполнения моделей
Что это: создание централизованной системы промышленного применения математических моделей в концепции Model as a Service. В результате банк получит технологическую основу для программы ЛПА.

Для чего: чтобы ускорить внедрение новых моделей, снизить операционные риски за счет унификации платформ разработки и исполнения моделей, повысить эффективность кредитных процессов ВТБ.
Внешнее облако данных
Что это: создание хранилища внешних данных за пределами банковской инфраструктуры, чтобы анализировать их и выделить полезные для процесса моделирования.

Для чего: с внешним облаком банк будет экономить на подключении новых источников к внутреннему озеру данных, интегрировав систему один раз, а также быстрее выводить новые модели в промышленную эксплуатацию.
Геоплатформа
Что это: создание аналитических бизнес-приложений для применения продвинутой аналитики на основе графовых баз данных и геоданных.

Для чего: визуализация корпоративной информации повысит эффективность персональных предложений, обеспечит привлечение клиентов, даст наглядный инструмент оценки партнеров банка в различных совместных проектах.
Тактический стрим
Тактический стрим
Помимо реализации двух стратегических программ команда автоматизации хранилища данных и отчетности отвечает за портфель бизнес-задач, которые помогают банку становиться лучше и делать сервисы более удобными и функциональными «в моменте».

Среди них:
  • Создание новых и доработки существующих витрин данных в розничном и корпоративном хранилищах, в хранилище группы ВТБ и в «озере данных»;
  • Разработка отчетов и дэшбордов при помощи современных BI-инструментов Qlik View / Qlik Sense, Oracle BI;
  • Развитие и поддержка интеграций с внешними системами и сервисами (например, кредитный конвейер, Бюро кредитных историй (БКИ), фронтальные системы).
Кроме того, банк ВТБ запустил программу «Новый производственный процесс», которая сделает процессы развития максимально гибкими, работу команды развития — более эффективной и при этом повышает скорость вывода новых доработок в промышленную эксплуатацию.
Кого не хватает в команде по работе с данными
Кого не хватает в команде по работе с данными
Для реализации долгосрочных проектов банк рассчитывает собрать команду из более чем 1000 специалистов. Бóльшая часть команды уже сформирована и вовлечена в описанные выше задачи, но прямо сейчас команда активно расширяется.
«Мы нуждаемся в управленцах различных уровней, экспертах, архитекторах, разработчиках и тестировщиках. Работы много, и она очень интересная: в компании профессионалов, у которых есть чему поучиться, на самом современном технологическом стеке, с огромными объемами данных в самых разных направлениях бизнеса».
Владимир Громов
начальник управления автоматизации хранилища данных и отчетности департамента технологического развития общебанковских систем
Владимир Громов отмечает, что банку особенно нужны нацеленные на результат специалисты, которые относятся к своей работе как к собственному бизнесу, не боятся трудностей, ищут возможности и постоянно думают о том, как сделать заказчика довольным, а процессы более удобными и эффективными. ВТБ готов поощрять таких сотрудников и давать интересные задачи на всех уровнях.

Кто нужен ВТБ сегодня:

  • Руководитель службы развития витрин данных и отчетности;
  • Заместитель руководителя службы аналитических приложений;
  • Менеджер, архитектор и аналитик центра компетенций Business Intelligence (развитие BI-отчетности и дэшбордов);
  • Менеджер на направление развития хранилища корпоративного бизнеса;
  • Аналитики на развитие витрин данных в хранилищах на направлениях корпоративного, розничного, среднего и малого бизнеса;
  • Опытные аналитики и разработчики в команду развития технологий больших данных.
«Нашу команду можно сравнить со скоростным поездом. Пассажиры этого поезда — наши сотрудники. Они объединены общей целью добраться из пункта в А в пункт Б и у них просто нет шанса сбиться с пути, ведь поезд едет по рельсам, которые ведут на изначально предопределенную станцию».
Владимир Громов
начальник управления автоматизации хранилища данных и отчетности департамента технологического развития общебанковских систем
Почему «удаленка» не помешает найму
Почему «удаленка» не помешает найму
Технологическая трансформация ВТБ не замедлилась в связи с пандемией. Банк продолжает активный наем новичков, поэтому все резюме обязательно будут рассмотрены. Интервью с кандидатами проводятся удаленно с помощью Skype, WebEx и других сервисов, которые очень быстро стали привычными в жизни на «удаленке».

ВТБ уже перевел на удаленную работу большинство сотрудников, которые могут работать дистанционно в соответствии с регламентом и требованиями безопасности банка. Онбординг новых специалистов тоже проводится удаленно, все необходимые для этого условия созданы.

Присоединиться к команде ВТБ смогут и жители регионов, в которых есть IT-центры банка. К текущему моменту уже открыты региональные центры в Самаре, Санкт-Петербурге и Нижнем Новгороде.

ВТБ ждет активных и мотивированных кандидатов, готовых каждый день расти над собой, справляться с вызовами и решать сложные актуальные для рынка задачи. Дело за малым — вам нужно только подать заявку.
Этот материал является частью проекта ВТБ Fintech Talks.
Партнерский материал | ©Rusbase, 2020
Над текстом работали: Светлана Зыкова и Тимур Батыров
Фото: пресс-служба ВТБ, Unsplash (Corinne Kutz)
Екатерина Бороздина