Наша большая команда внутри компании называется «Новые бизнес-линии». И она делится на несколько направлений, каждое из которых разрабатывает свои сервисы: 

• Массовые выплаты;
• Рекламный бизнес;
• Процессирование; 
• Разработка данных новых бизнес-линий (ДНБЛ);
• Финансирование поставок.

Мы запускаем отдельные сервисы, ​​которые помогают предпринимателям и руководителям компаний вести бизнес: снимают с них рутину, дают возможности развивать бизнес, финансировать поставки, привлекать клиентов и т.д. 

Наша работа — это поле для экспериментов. Мы можем протестировать за месяц идею нового сервиса и собрать под это mvp-команду. Поэтому в компании по одному клику мышки выделяется инфраструктура под наши задачи. Главное — быть смелыми в собственных решениях.

Чаще всего в работе мы используем Python из-за удобного подхода к быстрому прототипированию. Основные требования к стеку — он должен подходить к решению задачи и быть надёжным. Например, сейчас мы хотим попробовать Rust с точки зрения оптимизации. А у нашего тимлида разработки рекламного бизнеса Вадима все проекты написаны на Go, который совмещается с Python.

У нас две из пяти команд состоят из математиков. Есть data science, которые предоставляют прототипы и платформенные решения. Внутри нашего бэкенда есть ML — здесь нейросети, различные виды регрессии и экспериментальные пространства. Есть модели, которые работают фоново — перерабатывают данные по расписанию, а есть реалтайм-модели, работающие в реальном времени. 

Одно из наших главных достижений года — это запуск ML в продакшне. Мы хотели совместить мир математиков и алгоритмистов с нашими требованиями к бэкенду. Это масштабный проект, который содержит в себе много полезных ML-сервисов. Главное, чтобы на платформе могла быть любая модель, которая предсказывает, что нужно пользователю: найти клиентов или посмотреть кассовые разрывы. Мы идём к тому, чтобы большинство банковских решений принимались автоматически, на основании ML как внутри нашего банка, так и за его пределами.

Лучше всего нашу команду описывает сериал «Во все тяжкие» — мы тоже постоянно ищем применение нашим навыкам и способы монетизировать результаты команды. Но мы бы не дали нашему Уолтеру Уайту скатиться в роль плохого парня, а построили бы ему новую бизнес-линию и применили там его таланты в химии.