Назад »

Студенты Massachusetts Institute of Technology снова в Сбербанке

В июне в «Сбербанк Технологии» прошли стажировку два студента из Massachusetts Institute of Technology – Джозеф Чизм и Александр Чайковский. О том, как проходила стажировка, какие задачи решали стажеры и об их адаптации в коллективе рассказали кураторы студентов Александр Толмачев и Денис Звонов.

Massachusetts Institute of Technology – Александр Чайковский и Джозеф Чизм с кураторами

«СберТех» сотрудничает с одним из лучших технических университетов мира, MIT, и вот уже второй раз принимает у себя гостей из этого университета. Программа стажировки подразумевает участие студентов в решении исследовательских и производственных задач, стоящих перед компанией и ее заказчиками.

Стажируясь, студенты получают опыт работы в реальной IT-команде, а Сбербанк получает на время в свое распоряжение очень умные головы. Один из стажеров, Джозеф, уже был в прошлом году. Тогда он изучал использование видеопроцессоров для решения задач расчетов рисков. В этом году Джозеф решил приехать снова. Для второго студента, Александра, это был первый опыт.

Очень важной задачей для нас было найти новую интересную область изучения для студентов. Поскольку интересы стажеров лежали в областях финансов и математики, было решено привлечь их к решению задач анализа сделок на финансовых рынках для выявления мошенничества. В первую очередь, в рамках этой задачи Джозеф и Александр на базе открытых источников провели самостоятельное исследование прецедентов мошенничеств, а также методов и технологий, используемых для детектирования подозрительных сделок.

Спектр решений оказался чрезвычайно широк: от поиска корреляций во временных рядах до исследования социальных связей трейдеров. В результате было решено остановиться на довольно простой по смыслу, но сложной с точки зрения вычислений задаче по поиску и выявлению убыточных зеркальных сделок.

Зеркальные сделки – это набор сделок, заключенных от имени банка руками трейдера, структура которых построена так, чтобы вывести деньги из банка, при этом в результате этих сделок позиция банка по инструменту не изменяется или изменяется незначительно. Наличие таких сделок может быть знаком нечестной работы трейдеров.

Как уже было сказано, концептуально задача выглядит довольно просто, однако, если учесть объемы данных, которые необходимо проанализировать, становится ясно, что решить ее непросто.

Параллельно с задачей изучения финансовой стороны вопроса перед студентами была поставлена задача изучения инструментов анализа. В данном случае мы решили направить внимание на изучение специализированных библиотек для работы с данными с использованием языка Python.

Python известен тем, что очень легок в изучении и использовании, при этом имеет огромное количество библиотек, написанных именно специалистами по обработке данных (Data Scientists). Этими библиотеками мы и воспользовались: NumPy, Pandas, Bokeh.

Итоги стажировки студентов MIT в Сбербанке

В результате двухмесячной работы стажеры получили новые знания и опыт по работе с большими объемами данных, изучили инструментарий, а также, что немаловажно, разобрались и стали ориентироваться в различных типах финансовых инструментов, в структуре сделок, получили реальные знания о работе инвестиционной части Сбербанка.

Для Сбербанка результатом этой работы стали новые алгоритмы поиска сделок, а также изучение применимости библиотек анализа данных для решения задач.

Источник: газета для сотрудников «Сбербанк Технологии» – СБТ Vision


Никто не решился оставить свой комментарий.
Будь-те первым, поделитесь мнением с остальными.
avatar