Газпромбанк

Корпоративные риски, документы и NLP, внутренние ассистенты

Крупный универсальный банк с сильным корпоративным блоком. Отсюда специфика ML: меньше массовых розничных моделей и больше работы с документами, отчётностью и разнородными внешними источниками. Отдельное направление последних лет — языковые модели для внутренних процессов: поиск по регламентам, подготовка документов, помощь аналитику.

Этапы отбора

Порядок и состав секций меняются от команды к команде — это типовая схема, собранная по открытым источникам. Этапы, на которых проверяют знания, ведут в разбор формата: что оценивают и чем закрывать пробелы.

Все форматы проверок →
  1. Скрининг

    Рекрутер уточняет блок: корпоративные риски, розница, автоматизация процессов, платформа данных.

  2. Отборочное тестирование способностей

    Возможен онлайн-тест до собеседования — чаще на массовых и стажёрских позициях.

  3. SQL-секция

    SQL-секция: выборки по клиентам и операциям, исторические срезы, аккуратная агрегация.

  4. ML-секция: модели, признаки, валидация

    ML-секция: табличные модели, работа с малыми выборками, валидация и объяснимость.

  5. Секция по LLM, RAG и агентам

    Для направления документов и ассистентов — секция по NLP и LLM: поиск по базе знаний, извлечение из документов, оценка качества.

  6. Финальная встреча

    Руководитель: задачи, уровень, требования к согласованию и документированию.

Что оценивают на любом направлении
  • Умение работать с малыми выборками: корпоративных клиентов на порядки меньше, чем розничных.
  • Аккуратность с документами и персональными данными: что можно отправлять в модель, а что нет.
  • Объяснимость: решение по корпоративному клиенту разбирается вручную, и модель обязана быть понятной.
  • Понимание, что внедрение проходит согласования, и в дизайн это закладывается заранее.

Чем проверяют себя перед отбором

4 формата проверки из отбора Газпромбанк — и тест атласа под каждый. Слабые места видно сразу после захода, а темы для разбора собираются автоматически.

Числовые, вербальные и логические тесты до первой встречи

На чём валятся
  • Попытка считать точно всё подряд: времени хватает примерно на две трети задач, и выигрывает тот, кто оценивает порядок величины.
  • Ответ «из общих знаний», а не из приведённых данных, — в вербальной части это прямая ошибка.

SQL-секция

SQL interview

Соединения, оконные функции и цена запроса на большой таблице

На чём валятся
  • COUNT(*) вместо COUNT(поле) после LEFT JOIN — классическая тихая ошибка.
  • Запрос без фильтра по ключу разбиения: на боевой таблице он просто не доедет.

Классика табличных задач и честная проверка качества

На чём валятся
  • «Взял бустинг, получил 0.85 AUC» без бейзлайна и без объяснения, что это значит для продукта.
  • Случайное разбиение в задаче, где данные упорядочены во времени.
24 вопроса в банкеТест: Классический ML

Программа подготовки под компанию

20 тем по всем направлениям Газпромбанк — если команда ещё не выбрана. Программа разложит их по неделям от математики к продакшену; под конкретное направление список короче, и его можно собрать ниже.

Собрать программу подготовки

Эти 20 тем можно разложить по неделям: программа выстроит их от математики к продакшену, поставит тест в конце каждой недели и вернёт тему на повторение, если вы в ней ошиблись. Выйдет примерно 4 недели под Газпромбанк · Все направления.

Проверяем, вошли ли вы…

Направления

Выберите направление: обязательные темы со ссылками в атлас, типовые вопросы с ответами и тест для самопроверки.

Все тесты →
Направление

Корпоративные рискиCorporate Risk

Оценка кредитоспособности юридических лиц, раннее предупреждение проблем, анализ отчётности и связей компаний. Специфика — мало наблюдений, много признаков и высокая цена отдельной ошибки.

Пройти тест: Классический ML (24 вопроса)
Собрать программу подготовки

Эти 10 тем можно разложить по неделям: программа выстроит их от математики к продакшену, поставит тест в конце каждой недели и вернёт тему на повторение, если вы в ней ошиблись. Выйдет примерно 2 недели под Газпромбанк · Корпоративные риски.

Проверяем, вошли ли вы…

Типовые вопросы секции (4)
Дефолтов в выборке несколько десятков, признаков — сотни. Как не переобучиться?

Жёстким отбором признаков по смыслу, а не по корреляции с целью, простыми моделями с регуляризацией, повторной кросс-валидацией и доверительными интервалами метрики через бутстрап. Одиночное значение AUC на такой выборке не значит почти ничего — важен разброс.

Разбор в атласе: Overfitting — Переобучение
Зачем в корпоративном риске строить граф связей компаний?

Потому что риск заразителен: проблемы у ключевого контрагента или у собственника переносятся на компанию. Граф даёт признаки — расстояние до проблемных узлов, плотность связей, общие владельцы — и они часто работают лучше, чем показатели отчётности, которые обновляются раз в квартал.

Разбор в атласе: Link Prediction — Предсказание связей
Отчётность приходит с задержкой и иногда пересматривается. Как с этим работать?

Фиксировать момент доступности данных: признак входит в модель с даты, когда он реально стал известен, а не с отчётной даты. Пересмотры версионируются. Иначе модель на валидации «знает» годовой отчёт за месяц до его публикации и показывает недостижимое качество.

Разбор в атласе: Data leakage — Утечка данных
Как убедить риск-менеджера, что модель работает?

Разбором конкретных случаев: показать вклад признаков для нескольких компаний, сравнить решение модели с экспертным и отдельно обсудить расхождения. Плюс честные метрики с интервалами и описание сегментов, где модель применять не следует. Это ровно та часть, которую на секции просят проговорить вслух.

Разбор в атласе: SHAP — SHAP
Что сделать руками до собеседования
  • Постройте модель на выборке в несколько сотен наблюдений и посчитайте доверительный интервал метрики бутстрапом.
  • Соберите признаки из графа связей и оцените их вклад отдельно от финансовых показателей.
  • Зафиксируйте дату доступности каждого признака и пересчитайте валидацию с её учётом.