Статьи

«Билайн»: большому кораблю – большие данные

Большие данные, или Big Data, – одно из наиболее востребованных и перспективных направлений современных высокотехнологичных компаний. Как нельзя актуальна эта тема и для телекоммуникационного рынка. Сергей Добряков, руководитель департамента развития продуктов больших данных компании «ВымпелКом», рассказал нам о том, какие горизонты открывают большие данные, и кто способен объять необъятное.
26 октября 2017
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Сергей, чем занимается ваш департамент?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Компания «Билайн» создает как классические телекоммуникационные продукты, так и digital-продукты, в том числе на базе технологий больших данных. В компетенции же моего департамента – улучшить качественные показатели классического бизнеса, то есть повысить эффективность уже существующих предложений. А еще мы активно смотрим на то, какие продукты больших данных востребованы на рынке, и внедряем эти новинки. В частности, большой блок работы – это предложение для рынка В2В-компаний, где данные, с которыми мы работаем, помогают грамотно формулировать маркетинговые стратегии.
Какие специалисты трудятся в вашем департаменте?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
У нас есть бизнес-аналитики, data scientists, разработчики, data-аналитики. Еще у нас есть product-менеджеры, определяющие потребности клиента, оценивающие финансовый потенциал тех или иных проектов и продуктов, которые мы собираемся реализовывать. При этом уровень компетенций настолько высок, что некоторые product-менеджеры тоже могли бы писать модели на «питона», но все же это работа data scientists.
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Это молодые или опытные специалисты?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Это редко бывают люди без опыта работы, скажем прямо. Чтобы реализовывать технологически сложные продукты на еще только формирующемся рынке, нам нужны опытные люди. Мы понимаем, что на этом рынке надо быть очень мобильным, очень быстрым, поэтому в первую очередь обращаем внимание на специалистов, которые уже сейчас готовы привнести в нашу команду готовую экспертизу или экспертизу, которая моментально может быть использована для быстрой реализации задач. При подборе сотрудников в наш департамент мы делаем ставку на профессионалов. Однако, на мой взгляд, плотью и кровью Big Data являются именно data scientists и data-аналитики. Поэтому к выбору этих специалистов мы подходим особенно тщательно, ведь именно от них зависит качество и пользовательские свойства наших продуктов.
Вы лично принимаете участие в собеседованиях, в отборе кадров для команды?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Да, я отбираю специалистов практически на все роли. Однако одной моей экспертизы недостаточно для того, чтобы оценить, насколько компетентен столь узкий профессионал. Поэтому на собеседование прихожу я и эксперт в data science. Для нас критически важно, чтобы ребята, которые приходят к нам, не только обладали экспертными знаниями и навыками, но и вписывались в нашу команду.
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
По каким маркерам вы понимаете, что человек ваш и что он впишется в команду?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Во-первых, это видно по способности человека общаться просто, открыто и быстро находить общий язык с людьми. Для нас это обязательное условие. А во-вторых, надо учитывать то, что в нашей команде все люди должны уметь принимать решения. Каждый сотрудник отвечает за то, чем занимается. Поэтому люди должны быть готовы предлагать решения, продвигать эти решения и отвечать за результат.
Сколько человек в департаменте занимаются data science?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Сейчас порядка десятка человек работают над data science. Чуть больше людей – почти 20 человек – занимаются data-аналитикой. Мы стараемся делать работу data scientists такой, чтобы им приходилось как можно меньше заниматься поиском данных, структурированием, подготовкой данных или, например, кодингом тех или иных моделей. Их основная задача – сфокусироваться на разработке, на придумывании, на создании этой модели, на приведении ее в максимально эффективное состояние. Соответственно, люди, которые занимаются аналитикой, всячески помогают data scientists с данными.
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Data scientist – это какой-то особый, творческий тип сотрудника?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Я обожаю наблюдать за data scientists! Это люди, которые могут идти по коридору, потом увидеть свободное место, вокруг которого нет суеты и людей, сесть и, уставившись в одну точку, «залипнуть» минут на 20. Это люди, которые должны работать именно в таком состоянии. Поэтому многое в нашей работе подчинено тому, чтобы у них была возможность заниматься только созданием модели, а не какими-либо еще подготовительными процессами или обычным программированием.
Помимо стены, напротив которой можно «залипнуть», какие еще специальные орудия труда есть у ваших data scientists?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Наши data scientists работают на специфическом оборудовании. Каждый из них обеспечен довольно серьезным компьютером, включая промышленные графические адаптеры, чтобы можно было работать с построением нейронных сетей. При этом у них обязательно есть MacBook последней версии, чтобы можно было эффективно заниматься своей работой, не находясь непосредственно в офисе.
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Сколько времени уходит у data scientist на то, чтобы создать модель от реализации до ее внедрения?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Вы удивитесь, наверное, когда узнаете, что подавляющее большинство моделей создаются довольно быстро. Написание самой модели состоит из нескольких этапов. Сначала собирается максимально большой объем данных, с которыми будет работать эта модель. Затем из этого огромного объема данных вычленяются наиболее важные для решения того или иного вопроса. Этот процесс может занять 1-2 недели. Потом строится модель, которая решает определенную задачу. На это тоже нужно 1-2 недели. Дальше идет процесс обучения, который тоже может занимать от двух недель и больше в зависимости от того, насколько критична задача. И спустя месяц после инициации задачи первая версия модели уже может становиться в продакшн. Но на этом, как правило, ничего не заканчивается. После того как модель поставлена в бой и работает на живых данных, с живыми клиентами, мы еще довольно продолжительное время (это может длиться и три месяца, и полгода) смотрим, как модель отрабатывает, можем ли мы добавить в нее еще какие-то фичи, чтобы сделать ее более эффективной и т.д. Вообще это свойство всех digital-продуктов: они пластичны, они постоянно меняются. И этот процесс беспрерывен.
Расскажите, пожалуйста, о любой недавно внедренной модели и о том, каких результатов она помогла достичь.
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Сейчас на рынке существует довольно востребованная вещь – тепловая карта для планирования ретейл-сети, то есть возможность выбора наиболее оптимальных мест для размещения магазинов. При помощи Big Data мы выбираем точки с наилучшей экономикой, точки, которые эффективнее всего работают. Зачастую именно правильное место размещения с точки зрения человекопотока и наличия в пешей доступности полезного для магазина профиля аудитории делают эту точку продаж успешной. Соответственно, при помощи нашей модели мы можем разделять, к примеру, города на определенные сегменты, выискивать территории, которые выглядят совершенно так же, как территории, на которых расположены наиболее эффективные точки сети. Исходя из нашего опыта скажу: мы получаем хорошие результаты. Мы видим, что все точки, размещение которых мы предложили, работают от «выше средней» до «очень высокой» степени эффективности.

«Билайн»: большому кораблю – большие данные
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
/

Создание таких полезных продуктов, безусловно, воодушевляет. Что еще мотивирует ваших коллег?
«Билайн»: большому кораблю – большие данные
Я не буду говорить о таких немаловажных вещах, как зарплата, премия, ДМС, возможность работать дистанционно и оплата мобильной связи. Основным мотивационным активом я бы назвал нашу команду: мы друзья и на работе, и по жизни. Это иногда выглядит как семейный бизнес! Мы на одной волне, мы семья. Работа в нашей компании – это колоссальная возможность саморазвития в качественном окружении, с минимальным уровнем бюрократии и сложных процедур, насколько это вообще возможно для крупной компании. Это максимально комфортно выстроенный процесс для развития и работы с актуальными и интересными задачами.
Вакансии компании «Билайн»

Сферы деятельности

Телекоммуникации, связь

Участники интервью
Скрыть подробности
Сергей Добряков
Сергей Добряков
руководитель департамента развития продуктов больших данных
На мой взгляд, плотью и кровью Big Data являются именно data scientists и data-аналитики. Поэтому к выбору этих специалистов мы подходим особенно тщательно, ведь именно от них зависит качество и пользовательские свойства наших продуктов.
Сергей Добряков
Сергей Добряков
руководитель департамента развития продуктов больших данных
На мой взгляд, плотью и кровью Big Data являются именно data scientists и data-аналитики. Поэтому к выбору этих специалистов мы подходим особенно тщательно, ведь именно от них зависит качество и пользовательские свойства наших продуктов.
Сергей Добряков
Подробнее об участнике