Hallo! Was tun, wenn Sie keine Pläne für den Sommer gemacht haben? Habe ein Praktikum! Die Sberbank bot mir ein zweimonatiges bezahltes Praktikum an. In diesem Text werde ich über das Sberseasons-Praktikumsprogramm selbst sprechen, darüber, wie die Auswahl verlaufen ist, was ich getan habe und was ich gelernt habe. Dieser Artikel kann für Studenten nützlich sein, die Mathematik- oder Wirtschaftskurse absolvieren.
Was sind Sberseasons?
Sberseasons ist ein bezahltes Praktikum, das die Sberbank dreimal im Jahr für Studenten im 3. und 4. Studienjahr, aktuelle Spezialkurse und Vollzeit-Masterstudiengänge durchführt.
Tatsächlich bietet die Sberbank an, einen der vorgeschlagenen Bereiche (mit der Möglichkeit einer weiteren Beschäftigung) zwei Monate lang auszuprobieren und dabei ein Gehalt zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie
hier .
Wie war die Auswahl
Im Frühjahr beendete ich das dritte Jahr des Fachs „Grundlegende Mathematik“ und erfuhr von einem bezahlten Praktikum bei der Sberbank. Ich habe das Programm "Java-Entwicklung" gesehen, das in Moskau stattfindet.
Beim Lesen verschiedener Informationen habe ich festgestellt, dass dieses Praktikum nicht nur in Moskau, sondern auch in anderen Städten Russlands stattfindet: St. Petersburg, Nischni Nowgorod, Jekaterinburg,
Samara und Woronesch. Als ich meine Stadt (Samara) sah, war ich sofort froh, dass ich nirgendwo hingehen müsste, wenn ich die Auswahl bestehen könnte. Aber unmittelbar nach der Freude kam die Enttäuschung: In Samara gibt es keine Richtung in Bezug auf Java. Es gab nur Wirtschaftsmodelle und Analysen. Nachdem ich die Vor- und Nachteile ein wenig abgewogen hatte, beschloss ich, mich in der Analytik zu versuchen.
Alles begann damit, dass ich am 12. Mai einen Fragebogen (einige Informationen über mich selbst) ausfüllte und mein Status für Feedback in den Standby-Modus ging. Nach ungefähr einer Woche erhielt ich eine Antwort, dass ich zu den für den 8. Juni geplanten Tests eingeladen wurde. Der Test bestand aus zwei Teilen: Im ersten Teil gab es Aufgaben für einfache Mathematik und Logik (z. B. den Winkel ermitteln, den die Uhrzeiger zu diesem oder jenem Zeitpunkt bilden, oder herauszufinden, wie sich das Gehalt des Mitarbeiters ändert, wenn es um sinkt
x Prozent und erhöhen sich danach um
x′ Prozent); Der zweite Teil umfasste Aufgaben zur Kenntnis der grundlegenden Strukturen und Funktionen von Excel und zur Kenntnis einiger SQL-Anweisungen. Nach diesem Test wurden alle zum Warten eingeladen: Diejenigen, die diese Phase bestanden hatten, erhielten eine Einladung zu einem persönlichen Interview.
Fast zwei Wochen später, am 22. Juni, riefen sie mich an und luden mich zu diesem persönlichen Interview im Client Operations Support Center ein. Ich bin gekommen, und wie sich herausstellte, wird es kein Interview für sich geben. Der Leiter der Personalabteilung gab einen mündlichen Rundgang durch die verschiedenen Abteilungen ihres Zentrums, erklärte, wer und was sie taten, und fragte, wo ich am liebsten wäre. Ich habe mich für die IT-Abteilung entschieden. Wir waren uns einig, dass sie in dieser Abteilung fragen würde, ob sie einen Mitarbeiter benötige. Danach würde sie zurückrufen und das Ergebnis melden.
Das Ergebnis ließ nicht lange auf sich warten. Am 29. luden sie mich schließlich zu einem abschließenden Interview mit dem Leiter der Abteilung für Bankkartenoperationen ein. Er fragte mich, ob ich wüsste, wie, was ich nicht konnte (den Ergebnissen zufolge stellte sich heraus, dass ich nichts wusste, was für sie nützlich sein könnte). Er selbst sprach über seine Abteilung und was sie taten. Und er entschied, dass er bereit war, mich für diese zwei Monate zur Arbeit zu bringen. Eine Woche später, am 6. Juli, füllte ich Arbeitsunterlagen aus. Der 9. war der erste Arbeitstag.
Was habe ich getan?
Am Montag gaben sie mir einen Job und ernannten einen Manager. Nachdem er ein wenig mit mir gesprochen hatte, entschied er, dass wir uns mit maschinellem Lernen auf der Basis von Python-Code beschäftigen würden. Da ich zuvor auf maschinelles Lernen gestoßen war und das Maximum, das ich in Python schreiben konnte, eine Lösung für das A + B-Problem darstellt, haben wir zunächst verschiedene Python-Unterstützungsbibliotheken, einige Algorithmen und Techniken für maschinelles Lernen untersucht.
In der ersten Woche analysierte ich die berüchtigten Daten über die Passagiere der Titanic. Diese Aufgabe wurde gegeben, damit ich mit den Daten „herumspielen“, die Syntax des Codes, die vorhandenen Methoden und die Analyse überprüfen und versuchen konnte, die Ausgabe aus den Daten zu kompilieren. Danach wurde ein Modell erstellt, das laut Passagierinformationen zu dem Schluss kommt: Höchstwahrscheinlich hätte eine solche Person in dieser Situation überlebt oder nicht. Mit anderen Worten, ich habe das getan, was
hier sehr detailliert beschrieben wird. In der folgenden Woche wurden mir andere Tricks vorgestellt, um mit Text zu arbeiten. Und mit ihrer Hilfe habe ich den Text des Buches „Krieg und Frieden“ analysiert. Ich fand heraus, welches Wort häufiger vorkommt als die anderen und machte ein visuelles Diagramm.
Parallel zum Studium von Python und maschinellem Lernen gingen Aufträge von anderen Mitarbeitern der Abteilung ein. Grundsätzlich waren diese Aufgaben einfach: Senden Sie Briefe an Kollegen, führen Sie einen Spaltenvergleich in Excel mit der VLOOKUP-Funktion durch usw. Das heißt, ich habe als Assistent gedient.
Genau einen Monat nach Beginn des Praktikums wurde mir jedoch ein weiteres wichtiges Ereignis beigebracht - das Erstellen von Anfragen. Dies ist im Prinzip nicht schwierig, aber sehr verantwortungsbewusst. Das Fazit ist, dass von Zeit zu Zeit einige in der Datenbank gespeicherte Informationen geändert werden müssen: Die Abteilung erhält eine Anfrage, die das Problem, die Gründe für die Änderung und die spezifischen Änderungen beschreibt. Danach erstellte einer der Mitarbeiter (einschließlich meiner selbst) eine Änderungsanforderung (Request for Change, ZNI), die eine Beschreibung des Problems (einschließlich der Gründe und der zu ändernden Elemente) und ein Skript in SQL enthielt. Danach wurde die interne Genehmigung für Änderungen durchgeführt, dieses Skript wurde gestartet, ausgeführt, die Daten wurden geändert und die Anforderung wurde tatsächlich als abgeschlossen (geschlossen) betrachtet.
Zurück zum maschinellen Lernen. Jede solche Anfrage hat ein Thema und eine Beschreibung. Anschließend werden diese Anfragen je nach Thema innerhalb der Abteilung nach Mitarbeitern verteilt. Es ist klar, dass das Thema direkt von der Beschreibung abhängt. Aus diesem Grund wurde beschlossen, ein Modell zu erstellen, mit dem Anfragen unter den Mitarbeitern verteilt werden. Als ich ankam, wurde ein solches Modell bereits erstellt, aber es funktionierte instabil. Zusammen mit dem Leiter habe ich das Modell sozusagen „optimiert“, dh ich habe geeignetere Klassifikatoren und Parameter für sie ausgewählt, an den Eingabedaten gearbeitet, nach Fehlern gesucht und so weiter.
Das Ergebnis war ein Modell, das das Thema präzise definierte
95 %.
Was ich gelernt habe
Zunächst lernte ich maschinelles Lernen, seine Algorithmen und Methoden kennen und lernte nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis (und zu einem wirklich bestehenden Problem).
Das nächste, was ich gelernt habe, sind SQL-Abfragen. Natürlich hatte ich schon einmal davon gehört. Es war jedoch nicht nötig, mit dem Studium zu beginnen, aber es stellte sich als interessant und nützlich heraus.
Die interne Struktur der Arbeit der Bank ist eine weitere nützliche Information im Sparschwein der Lebenserfahrung. Während des Praktikums wurden einige Ausflüge zu anderen Gebäuden der Sberbank organisiert, in denen die Organisation der Sberbank, ihre kurze Geschichte und ihre unmittelbaren Ziele beschrieben wurden. Es fanden auch Treffen zur erfolgreichen Anpassung neuer Mitarbeiter statt, die in Form eines Spiels oder eines Dialogs stattfanden.
Schließlich traf ich interessante und freundliche Leute, die bereit sind, Ihnen bei jedem Problem und zu jeder Zeit zu helfen (einer der Kollegen bot sogar an, meinen eigenen Schraubendreher von zu Hause mitzubringen, damit ich die Schrauben an meinem Laptop festziehen konnte, und der andere an meinem Tag außerhalb von zu Hause half, die Daten herauszufinden )
Eindrücke aus der Vergangenheit
Alles in allem hat mir alles gefallen. Ich habe Kenntnisse gewonnen, die meiner Meinung nach nicht nutzlos sind (und im Gegenteil in Entwicklungsgebieten eingesetzt werden). Ich habe mich bei einer der größten Banken des Landes versucht, mich mit deren Struktur und dem Prozess der Interaktion zwischen Mitarbeiter-Mitarbeiter und Mitarbeiter-Kunde vertraut gemacht. freundete sich mit interessanten neuen Leuten an.