Разработчики и аналитики тратили до 50% рабочего времени на ручной перенос и декомпозицию кода с Oracle на Greenplum и проверку технических документов (ФЗ и ТЗ) на ошибки и противоречия.
Сотрудники автоматизировали 60% задач с помощью LLM и GenAI, ускорив процессы миграции и анализа документации на 35%.
После обучения:
Тестирование (крупная IT-компания)
Проблема:
Тестировщики ежедневно вручную разбирали логи регрессионных тестов, тратили до 70% времени на декомпозицию ТЗ и создание тестовых сценариев.
Внедрили автоматизацию на основе LLM, сократили время на анализ логов и написание сценариев на 40%, повысили скорость выявления и исправления ошибок на 30%
После обучения:
DevOps (крупный банк)
Проблема:
DevOps-инженеры вручную анализировали аномалии в системах (GitLab, Nexus, Jira), на это уходило до 60% рабочего времени. Сложно было выявлять аномальное поведение пользователей и точно планировать ресурсы команд.
Настроили мониторинг и автоматизированное выявление аномалий с помощью GenAI и LLM-инструментов. Сократили время ручного анализа на 50% и улучшили точность прогнозирования загрузки команд на 35%.
DevOps-инженеры вручную анализировали аномалии в системах (GitLab, Nexus, Jira), на это уходило до 60% рабочего времени. Сложно было выявлять аномальное поведение пользователей и точно планировать ресурсы команд.
Настроили мониторинг и автоматизированное выявление аномалий с помощью GenAI и LLM-инструментов. Сократили время ручного анализа на 50% и улучшили точность прогнозирования загрузки команд на 35%.
Хотите получить результаты в вашей компании? Оставьте заявку, и мы проработаем ваш сценарий.
14 лет коммерческого опыта в Data Science/ML
Благодарности и почетные грамоты за внедрение инноваций в Блоке Риски Сбербанка от Дж. Джангирова
Ранее 6 лет в Сбербанке (исполнительный директор в управлении инструментов и моделей блока Риски)
Участвовал в запуске процесса Кредит за 7 минут, отвечая за моделирование PD и внедрение этих моделей в пром, проектирование части с оценкой риск-параметров
Кандидат физико-математических наук
CDS МТС
Никита Зелинский
Кто проводит обучение?
Виктор Кантор
Работает с большими данными и искусственным интеллектом с 2010 года
Прошел путь от Data Scientist'а до топ-менеджера (Big Data VP)
Построил службу машинного обучения в «Яндекс.Такси» (ex-CDS Яндекс.Такси)
Читает лекции по машинному обучению в МФТИ и ВШЭ
Лауреат Forbes «30 до 30» 2020 года
Автор специализации «Машинное обучение и анализ данных» МФТИ и Яндекса на Coursera (200+ тысяч слушателей с 2016 года)