Данные — один из активов организации. Поэтому вполне вероятно, что перед вашей командой в какой-то момент могут возникнуть задачи, которые можно будет решить, используя эти данные разными способами, начиная с простых исследований и вплоть до применения алгоритмов машинного обучения.

И хоть построение крутой модели — неотъемлемо важная часть, но все же это не залог успеха в решении подобных задач. Качество модели в большой степени зависит от качества данных, которые собираются для нее. И если Data Science применяется не ради спортивного интереса, а для удовлетворения реальных потребностей компании, то на это качество можно повлиять на этапе сбора и обогащения данных. И за это отвечает скорее не дата-сайентист, а другой специалист — дата-инженер.

В этой статье я хочу рассказать о роли дата-инженера в проектах, связанных с построением моделей машинного обучения, о зоне его ответственности и влиянии на результат. Разбираемся на примере Яндекс.Денег.

Какое-то время назад мы подключили модуль машинного обучения к системе, которая защищает платежи и переводы в Яндекс.Деньгах от мошенничества. Теперь она понимает, когда происходит нечто подозрительное, даже без явных инструкций в настройках.

В статье я расскажу о методиках и сложностях поиска аномалий в поведении покупателей и магазинов, а также о том, как использовать модели машинного обучения, чтобы все это взлетело.

Привет! Меня зовут Евгений Виноградов. Я работаю в Яндекс.Деньгах и участвую в работе группы W3C, посвященной стандартам интернет-платежей. Помимо нас и ещё нескольких платёжных сервисов, в неё вошли международные IT-компании, банки, регуляторы, организации, работающие с Bitcoin. На самом деле, группа существует уже больше трех лет. Всё это время она обсуждает содержание будущего стандарта для интернет-платежей, но только недавно — после очной встречи участников — дело заметно продвинулось вперед.



Мы в Яндекс.Деньгах не понаслышке знаем, с какими сложностями приходится сталкиваться разработчикам, например, интернет-магазинов. Сейчас для использования разных платёжных систем им приходится разбираться с документацией и особенностями каждой из них, а процесс подключения платёжных решений к мелкому магазину может растягиваться на месяцы. Если же подключение будет выполняться практически идентично, достаточно будет изучить процедуру один раз — и вы будете способны работать со всеми платежными системами.

Одним из наших предложений в рамках работы над стандартом стал способ инициализации платежа с условным названием «payto:» — по аналогии со всем известным сценарием отправки сообщений электронной почты через URI-схему «mailto:».

В этом посте мы хотим рассказать о том, почему так сложилось, что единого стандарта до сих пор нет, почему он очень нужен и каким он может, на наш взгляд, быть.