乍一看，似乎只有有效的经理才能在Gazprom Neft工作，而在IT中，则是最多的系统管理员和各种Oracle和SAP的借调实施者。 从第二个位置开始-您可以找到自己的开发（Web前端，移动应用程序，用于管理加油站的软件），以及例如科学家的日期。 根据削减-关于内部mitap DS，我们决定将其制作为外部。
首先，回顾一下业务。 俄罗斯天然气工业股份公司是一家大型公司，它有勘探和生产，有炼油厂，有物流和销售-我们参与其中。 公司的这一部分负责从工厂到最终客户的汽车燃料的交付和销售。 对于驾驶员来说，最引人注目的部分是我们的加油站网络。 这是一家大型零售店（俄罗斯，独联体和欧洲有1800多个加油站），我们不仅出售汽油（例如，我们大量出售咖啡）。
DS中的任务就像任何零售一样：销售预测，定价，分类优化，物流，市场营销和地理分析，客户资料，流出管理，视频和音频分析，一点信用评分。 这项工作是在不同部门中以小组的形式进行的，而任务，方法和工具通常是重叠的。 为了交流经验，调整能力并讨论共同的问题和兴趣，我们组织了科学家约会协会。
是自由职业者，不是十分自由的科学家公司，每3-4周会集会，参加并听取并讨论同事关于其项目，主题，工具和最佳实践的报告。 最近，我们开始邀请外部发言人。 现在我们准备邀请感兴趣的听众。
6月7日 ，
星期五，我们邀请正在实践的科学家和对以下主题感兴趣的所有人在我们的演讲厅（圣彼得堡，维伦斯基大街14号）举行会议。 您将听到三个报告，还可以宣布下一次会议的主题。
在这里注册
这次的论文：
“解释性机器学习：按价格评估需求弹性函数的任务”
俄罗斯天然气工业股份公司数据科学家Ruslan ErmagambetovRuslan将讨论存在哪些用于解释模型的工具-“黑匣子”，即提取目标和特征之间关系的性质，并将考虑其中最受欢迎的工具（“木质”模型中的特征重要性，LIME和SHAP）。 然后，他将告诉您如何在定价项目中使用这些方法来评估客户需求的价格弹性函数。
“生成竞争性神经网络（GAN）的体系结构，其应用示例”
Maxim Balashov，ITMO大学的学生，Gazpromneft的高级分析中心的专家关于流行的神经网络架构的报告：该架构的主要细节，将有架构修改应用的示例。
“俄罗斯天然气工业股份公司加油站的车牌识别
亚历山大·波普科夫（Alexander Popkov），高级分析能力中心（Gazpromneft）的专家，在SPbU的“信息业务分析”领域获得硕士学位。亚历山大将全面讨论该问题，并将详细分析经典的Viola-Jones方法在检测图像（牌照号）中的应用。
链接到
这里的广播。