Зимний набор на оплачиваемую стажировку в «Тинькофф Старт»: какие задачи решают стажеры

С 1 декабря 2021 года начинается зимний набор в «Тинькофф Старт» — программу оплачиваемых стажировок от «Тинькофф».

Стажировка пройдет по направлениям: аналитика, QA, бэкенд-разработка (Java, C++, Python, Scala, .Net, Golang), фронтенд, мобильная разработка (iOS и Android), ML, маркетинг и менеджмент образовательных проектов.

Три месяца участники вместе с кураторами «Тинькофф» будут работать над реальными задачами компании.

Все кураторы — опытные профессионалы в своих областях: разработчики, тестировщики, аналитики и другие эксперты «Тинькофф». Им можно задавать любые вопросы и общаться на протяжении всей стажировки. Стажер сразу погружается в рабочую среду и работает над улучшением настоящего продукта, а не над придуманной задачей. Поэтому три месяца стажировки дают сразу и практические навыки, и навыки общения и коммуникации в бизнес-среде.

Ниже — одна из задач, над которыми работают стажеры. Это проект интерна с прошлой программы «Тинькофф Старт» — Матвея. Во время стажировки он работал в команде аналитики рисков и занимался задачей учета отказов по заявкам в построении модели вероятности дефолта.

Представим, что у банка есть модель, по которой принимается решение, выдавать определенному человеку кредит или нет. Она оценивает заемщика, предсказывая вероятность его неплатежеспособности. Людям с высокой вероятностью дефолта банк отказывает, а с низкой — выдает кредит.

Вся информация о выданных кредитах находится в хранилище. Там же содержится и целевая переменная, которая служит индикатором дефолта клиента. Со временем аккумулируется все больше и больше данных. Поэтому команда решила создать новую, более мощную модель, которая будет лучше учитывать и обрабатывать весь объем информации, а также предсказывать неплатежеспособность (то есть дефолт) людей.

Здесь возникла проблема: полученная модель строится и обучается на данных только по тем людям, которым одобрили кредит. О тех, кому отказали, информации нет. Кредит они не получили, поэтому и целевая переменная для них не определена.

Когда же модель запускалась на всем потоке людей, исследовались все заявки, в том числе и очень плохие, которые в процессе обучения модель вообще не встречала. Поэтому на таких заявках модель могла вести себя некорректно и непредсказуемо. Это своеобразная ошибка выжившего.

Такого эффекта удалось бы избежать, если бы банк начал выдавать кредиты всем желающим, без учета риска дефолта на старте, а потом строить модель на полученной расширенной выборке.

Нужно было придумать другой способ и проверить его состоятельность. Именно это и стало основной задачей стажировки Матвея. Вместе с куратором они ставили эксперименты с использованием разных современных технологий.

Одна из метрик, которая позволяет оценить качество модели, называется AUC (Area Under Curve — «площадь под кривой ошибок»). Простой пример. Допустим, есть признак Х, который принимает большие значения у людей с низкой вероятностью дефолта и маленькие — с высокой. Тогда AUC — это вероятность того, что у случайного платежеспособного человека значение признака Х больше, чем у человека, который точно вышел бы в дефолт.

Так, если AUC какого-то признака равен 1, то по этому признаку можно безошибочно определить, сможет человек выплатить кредит или нет.

Действующая модель строилась только на данных клиентов, которым был одобрен кредит. Поэтому ожидалось, что AUC увеличится, когда реализуется новая техника.

В результате удалось разработать модель, которая приблизила аналитиков к полным данным. Новая модель улучшает качество разделения заявок и точнее предсказывает вероятность дефолта.

Задача Матвея была сложной, объемной и содержала массу нюансов. Сейчас он продолжает заниматься ею уже после завершения стажировки как штатный сотрудник. Матвей отмечает, что в процессе стажировки ему очень пригодились базовые знания Python и SQL. А еще математический практикум, который преподают на 3-м курсе мехмата МГУ.

Если пример Матвея вдохновил, приглашаем в команду «Тинькофф» — поработать над одним из проектов. Чтобы стать участником:

В программе могут участвовать студенты, магистранты и молодые специалисты из Москвы и других городов России, в которых есть Центры разработки «Тинькофф».

«Тинькофф Старт» действует с 2016 года и работает со студентами и молодыми ИТ-специалистами. Более 66% стажеров, которые прошли программу, устроились на постоянную работу в «Тинькофф».