секретный код сбербанк стажировка
Работа В сбербанке, часть 4. Стажировка.
Дубликаты не найдены
Интересно читать про твою работу, жду продолжения!
Вербовка в финансовые разводилы
С недавнего времени нахожусь в поиске работы. Работа в сфере IT, если кому интересно. Выложил резюме на известных ресурсах, обрабатываю звонки и сообщения.
На днях позвонили из компании, занимающейся, как следует из слов HR-девицы, консалтингом в финансовой сфере. В самом начале разговора она задала мне несколько глупых вопросов: сколько мне лет, где я работал до этого, где ранее учился (вопросы странные, потому что всё это указано в резюме, которое сейчас наверняка прямо перед её носом). Затем она спросила, где я живу, и сразу, не дав времени на ответ, добавила, удобно ли мне будет добираться до офиса в «Москва-Сити» (видимо, многие, услышав название этого крутого делового комплекса, загораются желанием поскорее приехать на собеседование и устроиться работать к ним, дабы получать 100500 рублей в неделю). Название компании она сама не сказала. Когда я спросил адрес, рекрутер сказала «башня Город Столиц Север, 5-й этаж», а затем извинилась и назвала «Башня Федерация Запад, 43-й этаж». HR путает адрес офиса? Уже интересно.
На часа было около 4-х часов после полудня, поэтому я был приглашён на встречу в тот же день на 6 часов вечера. Из интереса я согласился и полез на HH смотреть описание вакансии. В названии вакансии было скромно написано «Менеджер по работе с клиентами», а сама компания лаконично называлась «Консультант». Сама вакансия состояла из нескольких строчек, из которых вообще не было понятно, чем компания занимается, а функционал потенциального сотрудника был описан так, что если бы они просто написали «ты будешь работать», информативность вакансии не потеряла бы ничего.
Мне стало интересно, что же это за шарашкина контора, поэтому было решено не отказываться от визита в офис, чтобы хоть посмотреть, как он выглядит и какого вида работающие там люди.
Поднявшись на этаж, я увидел, что компания занимает его полностью. Напротив ресепа удобные кожаные диванчики, неплохой ремонт, нормальное освещение. Периодически туда-сюда снуют молоденькие парнишки в брюках и жилетах поверх белых сорочек. Девушки, работающие на ресепе и HR накрашены так, словно они в ночном клубе, а не на работе (ограничусь таким описанием, чтобы не опуститься до оскорбительного перехода на личности).
Мне и нескольким другим соискателям дали одностраничную анкетку, которую предложили заполнить. В ней нужно было указать ФИО, дату рождения, образование, контактные данные (телефон, почта и адрес), предыдущие места работы и зарплатные ожидания.
Затем нас по очереди вызвали на собеседование к менеджеру по подбору персонала. Не поверите, но там у меня снова спросили про возраст, образование и опыт работы (собеседование проводила та же девица, что и телефонный опрос). При этом перед ней было моё резюме, где всё это указано.
Когда я спросил об условиях труда, она отрепетированно оттарабанила: график 5/2 с 10:00 до 20:00, оклад 40 000 рублей на руки, с каждого нового клиента большие проценты, в первом месяце выйдет минимум 120 000, никаких холодных звонков, никаких вообще звонков, только работа с уже пришедшими в офис заинтересованными клиентами, проведение презентаций по финансовым услугам компании и подписание договоров. Далее, естественно, минимум 300 000 на руки в месяц, а успешные менеджеры зарабатывают ежемесячно по 600 000 и более. Потолка нет. Суть работы в том, чтобы после твоей презентации компании люди подписывали договоры и вкладывали в инвестиции большие суммы денег (чем больше вложат, тем больше получишь ты сам) и под руководством мудрейших специалистов компании зарабатывали на финансовых рынках.
С трудом сдерживая смех, я сказал, что мне это очень интересно и я хочу как можно скорее начать зарабатывать в их прекрасной компании сотни тысяч. В ответ женская версия Джокера (наиболее информативное описание её макияжа) попросила разрешения сфотографировать меня и в случае одобрения руководства в этот же день (на часах было уже 18:20) позвонить и пригласить на 5-дневную стажировку, где меня «всему обучат».
Стоит ли уточнять, что она мне в 8 позвонила и пригласила через 2 дня приходить в офис стажироваться?
Естественно, я ушёл оттуда во время обеденного перерыва, удовлетворив свой интерес. Компания является типичной финансовой шарагой, обзванивающей людей и предлагающей вложить деньги в неведомую хрень. Лох не мамонт, поэтому потенциальных клиентов у этой и остальных конторок немало. Ищут преимущественно вчерашних студентов (как я и несколько других 30-летних туда попали, не знаю), обещают их золотые горы. Судя по промышленному масштабу собеседований (только при мне на протяжении часа пришло около десятка человек), текучка кадров в компании ужасная. Естественно, никто там не зарабатывает приличных денег, кроме организаторов всего этого шабаша.
SBERSEASONS
🙌🏻 Где начать карьеру этой осенью? В Сбере! 🙌🏻
Открыт набор на оплачиваемую стажировку #Sberseasons!
Оставить заявку можно тут (если ты из Москвы)
👉🏻 https://vk.cc/bZ41ab
Или тут (если ты из другого города)
👉🏻 https://vk.cc/bZ417M
SBERSEASONS запись закреплена
Где начать карьеру этой осенью? В Сбере!
Открыт набор на оплачиваемую стажировку #Sberseasons!
Оставить заявку можно тут (если ты из Москвы) 
https://vk.cc/bZ41ab
Или тут (если ты из другого города) https://vk.cc/bZ417M
SBERSEASONS запись закреплена
Устройся в Сбер без опыта!
Продолжаем весенний набор на оплачиваемую стажировку #Sberseasons!
Все подробности ты можешь узнать у бота vk.me/sberseasons_bot
Оставить заявку можно тут (если ты из Москвы) https://vk.cc/bZs0gv
Или тут (если ты из другого города) https://vk.cc/bZs0sY
SBERSEASONS запись закреплена
В этом сезоне мы открываем набор на эти направления!
Подробнее про каждое в отдельных постах:
Подать заявку на любое из направлений можно тут https://vk.cc/bZ41g0
Стоит ли расчитывать на дальнейшее участие в отборе?
SBERSEASONS запись закреплена
Analytics (SQL, VBA)
Города: Москва, Воронеж
Показать полностью.
В Москве в рамках стажировки ты будешь заниматься анализом бизнес-процессов, разработкой аналитической отчетности и визуализацией данных. Твоими задачами могут быть: разработка сценариев, приводящих к ухудшению финансового состояния и выработка мероприятий по восстановлению, факторный анализ бизнес-показателей подразделений по направлению розничного взыскания и урегулирования, формализация и проработка системных требований по интеграционным сервисам и для АС.
Тебе понадобятся знания Excel на уровне макросов и SQL, а также уверенное владение PowerPoint. Знания эконометрики и финансового моделирования будут плюсом.
В Воронеже ты будешь работать с интеллектуальной системой управления продажами корпоративного бизнеса Сбербанка. Твоими задачами могут быть: создание алгоритмов из имеющихся наработок. Подробнее о задачах в твоем городе ты узнаешь в ходе отбора.
Тебе понадобятся знания Excel на уровне опытного пользователя, SQL. Навыки бизнес аналитики и знание Python будут преимуществом.
Оставить заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
SBERSEASONS запись закреплена
Системный анализ
Города: Москва, Новосибирск
Показать полностью.
В Москве в рамках стажировки ты будешь заниматься разработкой спецификации и ТЗ на интеграции для процессов банка, подготовкой сводной аналитики по релизам, управлением релизным циклом задач или анализом требований для создания цифрового офиса. Также твоими задачами могут быть развитие UI событийного сегмента, маппинг полей в нескольких БД и нормализация данных.
Тебе понадобятся системное мышление, умение быстро анализировать и структурировано излагать свои мысли. Тебе нужно иметь уверенные знания Excel, как плюс будут навыки написания технических заданий, SQL, Confluence, Visio, навыки программирования.
В Новосибирске ты будешь заниматься проектом по разработке ключевого сервиса технологической платформы Сбербанка (ТС Журналирование). Твоими задачами могут быть: проработка и систематизация требований к ТС Журналирование, перевод документации ТС в формат GetDocs. Подробнее о задачах в твоем городе ты узнаешь в ходе отбора.
Тебе понадобятся системное мышление, умение быстро анализировать и структурировано излагать свои мысли, а также уверенные знания Excel.
Подать заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
SBERSEASONS запись закреплена
Data Science
Города: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург
Показать полностью.
В Москве в рамках этого направления ты будешь заниматься проектом по созданию алгоритма определения целей под риском невыполнения, проектом ИТ-валидации предиктивных моделей группы Сбера и проведением проверки качества данных моделей. Твоими задачами также могут быть: генерация гипотез для аудиторских проверок, прогноз показателей эффективности работы розничного взыскания и урегулирования, распознавание документов через специализированную АС (Не ML).
В процессе работы тебе понадобятся знания Python, SQL, основ Data Science. Будет преимуществом знание математической статистики и ML.
В Санкт-Петербурге и Екатеринбурге ты будешь заниматься исследованием процессов банка на основе анализа данных, формированием и проверкой гипотез, построением и поддержкой аналитических моделей.
Подробнее о задачах в твоем городе ты узнаешь в ходе отбора.
В процессе работы тебе понадобятся знания Python и SQL. Bash, навыки моделирования, ML и TM будут плюсом.
Оставить заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
SBERSEASONS запись закреплена
Data Engineering
Город: Москва
Показать полностью.
В рамках этого направления ты будешь заниматься проектами по разработке аналитической системы для поддержки принятия решений в сфере торговли высоколиквидными финансовыми инструментами, созданием REST API сервиса для руководства Банка по прогнозированию и планированию численности сотрудников. Также твоими задачами могут быть: разработка BI (Dashboards), построение витрин данных с использованием стека Hadoop / Spark на scala и разработка набора инструментов на Scala.
В процессе работы тебе понадобятся знания Scala, Java, SQL, Python, Excel. Будут преимуществом Confluence, Django или Git.
Подать заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
SBERSEASONS запись закреплена
Java
Города: Москва, Вологда, Екатеринбург, Новосибирск, Санкт-Петербург
Показать полностью.
В Москве в рамках этого направления ты будешь заниматься разработкой автоматических тестов и процессов на платформе «Интеллектуальное распознавание данных», проектом по внедрению и сопровождению системы электронного документооборота, разработкой системы сбора метрик приложений и инфраструктуры, обработки и отправки их в систему хранения. Твоими задачами также могут быть: доработка кода в рамках продуктового бэклога технологических сервисов генерации уникальных значений и сервиса пакетной обработки задач, разработка бэк-энда автоматизированной системы формирования кредитно-обеспечительной документации для корпоративных клиентов малого бизнеса.
В процессе работы тебе понадобятся знания Java. Kotlin, kafka, html, css будут плюсом.
В других городах ты будешь заниматься проектами по разработке платформенного сервиса прикладного мониторинга, по разработке High Load сервиса Аутентификации пользователей в B2C системах Сбера, по back-end разработке автоматизированной системы мониторинга контрактов корпоративных клиентов.
Подробнее о задачах в твоем городе ты узнаешь в ходе отбора.
В процессе работы тебе понадобятся знания Java. Знание основ ООП, C++/C#, Openshift
Оставить заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
SBERSEASONS запись закреплена
JavaScript
Города: Москва, Екатеринбург, Новосибирск
Показать полностью.
В Москве в рамках этого направления ты будешь заниматься разработкой нового функционала АС HP Service Manager (и доработкой старого), разработкой на JS react дэшборда для руководства банка, разработкой frontend мобильного приложения для сотрудников подразделения корпоративного бизнеса.
В процессе работы тебе понадобятся знания JavaScript. Знание TS/React будет плюсом.
В Екатеринбурге ты будешь заниматься проектом по разработке фронт-энда автоматизированной системы мониторинга контрактов корпоративных клиентов.
Подробнее о задачах в твоем городе ты узнаешь в ходе отбора.
В процессе работы тебе понадобятся знания Javascript.
Подать заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
SBERSEASONS запись закреплена
Кибербезопасность, Инциденты и контроль доступов, Ciber Analytics
Город: Москва
Показать полностью.
В рамках направления «Кибербезопасность» ты будешь заниматься задачами анализа процессов и продуктов банка розничного и корпоративного бизнеса с точки зрения кибербезопасности. В процессе работы тебе понадобятся базовое знание основ ИБ и профильное образование по специальности «Кибербезопасность».
В направлении «Инциденты и контроль доступов» ты будешь заниматься проектом по анализу событий и инцидентов информационной безопасности (доработка существующих правил для систем мониторинга и корреляции событий, создание новых правил и совершенствование процессов управления инцидентами) или участвовать в проекте по администрированию BI платформы QlikView\QlikSense. Твоими задачами также могут быть поиск методов эксплуатации уязвимостей на серверах с ОС Linux и разработка сценариев их детектирования, разработка автотестов для сценариев.
В процессе работы тебе понадобятся базовое знание основ ИБ, понимание принципов работы и базовые знания о векторах угроз операционных систем Linux и Windows. Опыт работы c Kali Linux, участие в CTF, навыки программирования Python, базовые знания по архитектуре реляционных СУБД будут плюсом.
В рамках направления «Ciber Analytics» ты будешь заниматься проектом по анализу сетевого трафика и выявлению в нем аномалий (формирование правил выявления угроз Кибербезопасности на основе телеметрии сетевого трафика и общего сетевого профиля) или проектом по тестированию средств защиты в виртуальной лаборатории и анализу событий IDS/IPS и WAF. В процессе работы тебе понадобятся понимание IDS/IPS/WAF, базовые знания по работе с *nix и Windows, опыт построения SQL запросов, знание модели OSI, понимание работы протоколов tcp и udp, знание принципов сетевого зонирования и навыки работы с сетевыми утилитами по сбору трафика.
Оставить заявку можно тут https://vk.cc/bZ41g0
Sberseasons: как я провел это лето
Привет! Что делать, если не составил планов на лето? Стажироваться! Сбербанк предложил мне пройти двухмесячную оплачиваемую стажировку. В этом тексте я расскажу о самой программе стажировки Sberseasons, о том, как проходил отбор, чем я занимался и чему научился. Эта статья может быть полезна для студентов, заканчивающих обучение математических или экономических направлений.
Что такое Sberseasons?
Sberseasons — это оплачиваемая стажировка, которую проводит Сбербанк студентов 3 и 4 курса бакалавриата, последних курсов специалитета и магистратуры очной формы обучения три раза в год.
По сути, Сбербанк предлагает попробовать себя в какой-то из предложенных областей (с возможность дальнейшего трудоустройства) на два месяца, получая при этом зарплату. Более подробную информацию можно найти здесь.
Как проходил отбор
Весной я заканчивал третий курс специальности «Фундаментальная математика» и узнал об оплачиваемой стажировке, которую проводит Сбербанк. Я увидел программу «Java-разработка», которая проходит в Москве.
Пока читал разную информацию, увидел, что эта стажировка проходит не только в Москве, но и других городах России: Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Екатеринбург, Самара и Воронеж. Увидев свой город (Самара) я сразу обрадовался, что если удастся пройти отбор, то ехать никуда не придется. Но сразу после радости пришло разочарование: в Самаре нет направления, связанного с Java. Были только экономические модели и аналитика. Немного взвесив все «за» и «против», я решил попробовать себя в аналитике.
Началось все с того, что 12 мая я заполнил анкету (некоторая информация о себе) и мой статус перешел в режим ожидания обратной связи. Спустя примерно неделю мне пришел ответ о том, что меня приглашают на тестирование, назначенное на 8 июня. Тест состоял из двух частей: в первой были задачки на легкую математику и логику (например, найти угол, образованный стрелками часов в такое-то время, или выяснить, как изменится зарплата сотрудника, при понижении ее на 
процентов и повышении после этого на 
процентов); вторая часть включала в себя задачи на знание основных структур и функций Excel и знание некоторых операторов на языке SQL. После этого тестирования всем предлагалось ждать: тем, кто прошел этот этап, будет направлено приглашение на очное собеседование.
Почти через две недели 22 июня мне позвонили и пригласили на это самое очное собеседование в Центр Сопровождения Клиентских Операций. Я пришел, и, как выяснилось, самого по себе собеседования не будет. Начальник отдела по работе с персоналом провела устную экскурсию по разным отделам их центра, рассказала, кто и чем занимается и спросила, куда бы мне больше всего хотелось. Я выбрал IT-отдел. Договорились, что она спросит в этом отделе, нужен ли им сотрудник, после чего перезвонит и сообщит о результате.
Результат не заставил себя долго ждать. 29 числа наконец-таки пригласили на финальное собеседование с начальником отдела по работе над операциями с банковскими картами. Поспрашивал, что умею, что не умею (по итогам выяснилось, что я не умею ничего, что им могло бы пригодиться). Сам он рассказал про свой отдел и про то, чем они занимаются. И решил, что готов взять меня на работу на эти два месяца. Еще через неделю 6 июля я заполнял документы на трудоустройство. 9 числа был первый рабочий день.
Чем я занимался
В понедельник мне предоставили рабочее место и назначили руководителя. Немного пообщавшись со мной, он решил, что мы будем заниматься Machine learning на основе кода Python. Так как с машинным обучением я прежде на сталкивался и максимум, что мог написать на Python’е – это решение задачи A+B, то начали мы со знакомства с разными вспомогающими библиотеками Python, с некоторыми алгоритмами и приемами машинного обучения.
Первую неделю я анализировал небезызвестные данные о пассажирах Титаника. Эта задача была дана для того, чтобы я «поигрался» с данными, посмотрел на синтаксис кода, на методы, которые существуют и облегчают анализ, попробовал себя в составлении вывода по данным. После этого была составлена модель, которая по информации о пассажире делает вывод: выжил бы скорее всего такой человек в той ситуации или нет. Другими словами, я занимался тем, что очень подробно описано здесь. На следующей неделе меня познакомили с другими приемами, позволяющими работать с текстом. И с помощью них я анализировал текст книги «Война и мир». Выяснял, какое слово встречается чаще остальных и составлял наглядную диаграмму.
Параллельно с изучением Python’а и машинного обучения, поступали задания от других сотрудников отдела. В основном эти задания были простыми: разослать письма коллегам, сделать сравнение столбцов в Excel с помощью ВПР-функции и так далее; то есть я выполнял роль помощника.
Однако спустя ровно месяц после начала стажировки меня научили еще одному важному мероприятию – созданию запросов. Это, в принципе, несложно, но очень ответственно. Суть в том, что время от времени возникает необходимость изменить какую-либо информацию, хранящуюся в базе данных: в отдел поступает просьба, в которой описана проблема, причины изменения и что конкретно необходимо изменить. После этого кто-то из сотрудников (в том числе и я) создавали Запрос На Изменение (ЗНИ), который включал в себя описание проблемы (включая причины и что необходимо изменить) и скрипт на языке SQL. После чего проводилось внутреннее согласование на изменение, это скрипт запускался, выполнялся, данные менялись и по сути запрос считался выполненным (закрытым).
Вернемся к машинному обучению. Каждый такой запрос имеет тему и описание. Далее происходит распределение этих запросов внутри отдела по сотрудникам в зависимости от темы. Понятно, что тема будет напрямую зависеть от описания. Поэтому было принято решение создать модель, которая будет осуществлять распределение запросов по сотрудникам. Когда я пришел, такая модель уже была создана, но работала нестабильно. Я совместно с руководителем так сказать «оптимизировал» модель, то есть подбирал более подходящие классификаторы и параметры для них, работал над входными данными, искал ошибки и так далее.
В итоге получилась модель, которая определяла тему с точностью 
%.
Чему я научился
В первую очередь, я познакомился с машинным обучением, его алгоритмами и методами, обучаясь не только на теории, но и пробовав на практике (причем на реально существующей задаче).
Следующее, что я узнал – SQL-запросы. Конечно, я и раньше слышал о них. Но не было необходимости начать изучение, а оказалось – и интересно, и полезно.
Внутренняя структура работы банка – еще одна полезная информация в копилку жизненного опыта. Во время стажировки были организованны некоторые экскурсии в другие здания Сбербанка, на которых рассказывалось, как устроен Сбербанк, его краткая история и ближайшие цели. Также проводились встречи, нацеленные на успешную адаптацию новых сотрудников, которые проходили в форме игры или диалога.
Наконец, познакомился с интересными и доброжелательными людьми, которые готовы помочь тебе с любой проблемой и в любое время (один из коллег даже предлагал принести собственную отвертку из дома, чтобы я закрутил болтики на ноутбуке, а другой в свой выходной из дома помогал разобраться с данными).