GPN
Intelligence Cup

Участвуй в ежегодном кейс-чемпионате «Газпром нефти» для студентов-бакалавров старших курсов и магистров IT и экономических специальностей.

Участие

Успей подать заявку на участие
до 1 ноября 2020 года

Даты проведения

2-15 ноября решение кейсов и отправка результатов
16-23 ноября проверка и подведение итогов
Декабрь-январь собеседования с успешными кандидатами

Участники

Студенты-бакалавры старших курсов
и магистры IT и экономических
специальностей

GPN
Intelligence
Cup

Это ежегодный кейс-чемпионат компании «Газпром нефть» для студентов экономических и ИТ-специальностей. Основной задачей является привлечение молодых специалистов в компанию. Лучшие студенты в течение трех месяцев проходят оплачиваемую стажировку в бизнес-подразделениях компании. Кейс-чемпионат проводится в партнерстве с ведущими вузами страны.

Преимущества участия
в кейс-чемпионате GPN Intelligence CUP

Проверить себя

Погружение в актуальные и нестандартные задачи реального бизнеса.

Прокачать себя

Получение новых знаний, практических навыков и личностный рост.

Получить оплачиваемую стажировку

Возможность попасть на оплачиваемую стажировку в крупную компанию.

О компании

«Газпром нефть» – вертикально-интегрированная нефтяная компания, входит в ТОП-3 компаний российской нефтяной отрасли по объемам добычи и переработки нефти. Крупнейший акционер «Газпром нефти» – ПАО «Газпром».

В структуре компании — более 70 нефтедобывающих, нефтеперерабатывающих и сбытовых предприятий в России, странах ближнего и дальнего зарубежья. Продукция «Газпром нефти» — топливо для автомобилей, самолетов и судов, смазочные и битумные материалы — сегодня успешно реализуется как на российском, так и на международном рынке. География бизнеса «Газпром нефти» охватывает 110 стран мира.

Дирекция региональных продаж «Газпром нефть» занимается реализацией нефтепродуктов собственных предприятий на оптовом и розничном рынках, ведет работу по расширению и модернизации сети АЗС «Газпромнефть» и сети АЗС «ОПТИ».

Больше о компании

По всем вопросам кейс-чемпионата пиши:
gpn-cup@gazprom-neft.ru
Сайт:
gazprom-neft.ru

Анализ и инжиниринг данных

Этапы 2020

До 1 ноября
Регистрация участников
на сайте чемпионата

С 2 по 15 ноября
Заочный этап.
Решение кейсов,
предоставление
результатов

С 16 по 23 ноября
Проверка работ, подведение
итогов чемпионата

Декабрь-январь
Проведение собеседования
с победителями и финалистами,
приглашение на стажировку

Условия участия

Студенты старших курсов
и магистранты направлений
подготовки

  • Бизнес-информатика и Информационная бизнес-аналитика
  • Системный анализ
  • Экономика и Математические методы в экономике
  • Математическое и компьютерное моделирование в экономике и управлении
  • Анализ данных в экономике
  • Прикладная математика и информатика
  • Математика и компьютерные науки

Если чувствуешь силы — действуй!

Мультикомпетентность

  • Системный подход в исследовании
  • Знание жизненного цикла аналитического проекта
  • Умение читать код
  • Применение методов машинного обучения и продвинутой аналитики
  • Навыки визуализации и интерпретации данных

В зависимости от конкурса

  • Навыки работы с QlikView
  • Программирование на Python
  • Написание запросов SQL
  • Работа с операционной системой Linux
  • Основы ETL процессов и принципов построения хранилищ данных

Стажировка

Санкт-Петербург

Системный анализ

Решения заданий (кейсов) по тематике «Системный анализ» отправляются в любом из форматов — DOC, DOCX, PDF, XLSX и другие

Любовь Шульц

Руководитель группы системного анализа

Работу системного аналитика можно сравнить с работой дирижера, от его работы зависит насколько слаженно, быстро и качественно реализуются бизнес-кейсы Заказчиков.

Основные задачи системного аналитика:

  1. Анализ требований заказчика и связанные с этим вопросы анализа систем, интеграции систем, анализа данных для реализации требований. Перевод требований на технический язык для последующей разработки (формирование ФТТ, ТЗ).
  2. Проведение первичного тестирования реализованного функционала, участие в процессе тестирования со стороны заказчика.
  3. Формирование пользовательской документации, описание понятным для пользователя языком как работает система, какие алгоритмы в ней заложены.

Работа всегда очень интересная и разнообразная, каждая задача уникальна, приходится разбираться в неизвестных областях, изучать, улучшать. Конечная цель – это продукт, которым впоследствии будет пользоваться большое количество сотрудников компании. С помощью реализованных продуктов в Компании принимаются в т.ч. и управленческие решения.

Немного о навыках, которые необходимы для работы системному аналитику.

Технические навыки:

  • Умение читать код
  • Умение писать простые запросы на SQL
  • Понимание как устроены реляционные базы данных

Не менее важны и soft skills

  • Аналитическое мышление
  • Эмпатия
  • Коммуникационные навыки
  • Умение разрешать конфликты
  • Умение убеждать и договариваться
  • Слушать и слышать
  • Быстро разбираться в предметной области
  • Видеть картину целиком, но погружаться в детали

Разработка BI

Решения заданий (кейсов) по тематике «Разработка BI-приложений» отправляются в виде файлов QlikView 12 версии(приложение .qvw, данные в .qvd) и при необходимости дополнительных файлов (Microsoft Word, Excel) единым архивом (rar, zip), либо ссылкой на архив в облачном хранилище (Яндекс.Диск, Dropbox и др.)

Евгений Кокорин

Руководитель группы разработки и сопровождения систем бизнес-анализа

Моя команда занимается разработкой BI приложений на платформе QlikView. Qlik имеет свой достаточно мощный, но не трудный в изучение язык программирования и хранит данные во внутреннем формате qvd.

У нас разработано более 250 продуктивных приложений и более 400 приложений. Это очень много.

Приложения образуют ETL-процессы, обеспечивающие извлечение, трансформацию и предрасчет данных для приложений. Наша BI-система является одной из крупнейших в России. В нашей теме мы предлагаем решить задачу разработки приложения.

Для решения задачи от вас потребуется знание любого из языков программирования и понимание SQL запросов.

Инжиниринг данных

Решения заданий (кейсов) по тематике «Разработка алгоритмов обработки больших массивов данных» отправляются в виде ссылки на файл или архив в облачном хранилище (Яндекс.Диск, Dropbox и др.), либо в виде логина и пароля к аккаунту облачного хранения данных, где должны быть размещены образ виртуальной машины, инструкция- описание выполненных заданий и файлы с запросами.

Владимир Барсуковский

Начальник отдела технологий аналитических решений

Большие данные помогают компании решать широкий спектр задач: от проверки гипотез об эффективности рекламы до консолидации отчётности по всей сети сотен АЗС.

Наша основная задача: загрузка, хранение и предоставление клиентам большого объема данных, как например:

  1. документы и транзакции из десятка ERP-систем
  2. аналитика Google и Яндекс
  3. аудио- и фотоматериалы
  4. данные из закрытых интернет-источников
  5. индексы торговых площадок и многое другое

Задание на кейс-чемпионат будет примером ежедневно решаемых задач и для его успешного решения вам потребуется знание основ ETL процессов и принципов построения хранилищ данных, SQL-запросов, навыки работы с систем управления баз данных и операционной системой Linux.

Лучшие студенты попадут на стажировку направления Big Data, где будут заниматься решением бизнес-кейсов с использованием самых современных инструментов инжиниринга данных, таких как:

  • Hadoop, Hive, HBase, Kafka
  • Spark, MapReduce, DAG
  • SQOOP
  • Informatica BDM
  • MS SQL Server
  • Java и Python (в т.ч. Scala и PySpark) etc.

Мы работаем в Scrum команде, где ценим тягу к новым знаниям и амбициозным целям!

Управление метаданными

Решения заданий (кейсов) по тематике «Управление метаданными» отправляются в любом из форматов – DOC, DOCX, XLSX

Юлия Безгодова

Руководитель направления по управлению метаданными

В процессе стажировки у вас будет возможность погрузиться в работу по описанию источников данных, почувствовать себя в роли тестировщиков системы, на базе которой ведется каталог данных компании, подготовить пользовательские инструкции по работе с каталогом данных.

Направление по управлению метаданными занимается созданием и наполнением каталога данных компании, включающего в себя реестр BI-приложений, каталог систем источников, перечень баз данных и таблиц корпоративного хранилища данных.

По каждому из них мы ведем пользовательские описания с указанием владельцев, методик расчета, бизнес-смысла и пр. информации. А также мы занимаемся внедрением нового для российского рынка продукта, позволяющего выполнять наши задачи, поэтому мы очень ценим любознательность, системное мышление и умение самостоятельно разобраться с любой задачей.

В качестве кейса мы предложим вам попробовать разработать прототип каталога данных, продумать его структуру и наполнение.

Студентов, отлично справившихся с заданием, мы пригласим на стажировку.

Качество данных

Решения задания (кейса) по тематике «Качество данных» отправляются в любом из форматов – DOC, DOCX, PDF, XLSX и другие

Дарья Роговская

Руководитель направления по качеству данных

Цель работы экспертов по качеству данных – обеспечение качественных и достоверных данных для пользователей, и по возможности в каждой учетной системе.

Само понятие «качества данных» появилось не так давно. Это направление стало востребованным в мире (и в России) с увеличением объема цифровых данных в компаниях, развитием систем класса BI для принятия стратегических решений и ростом количества пользователей данных. Сейчас область активно развивается и очень популярна в крупных компаниях.

Цель работы экспертов по качеству данных – обеспечение качественных и достоверных данных для пользователей, и по возможности в каждой учетной системе. Это означает участие специалистов на всех этапах - от разработки решения по созданию системы/объекта, содержащих данные, до мониторинга конкретных показателей в отчетах. Мы настраиваем контрольные процедуры, придумываем правила, мониторим результаты проверок и разбираемся с причинами и последствиями ошибок. Работа всегда на стыке разных направлений (от разработки до консультирования) и в разных системах (1с, SQL, QlikView, Informatica и пр.), в разных областях деятельности нашей компании, что позволит овладеть широким спектром знаний и умений.

По набору компетенций эксперты КД практически не отличаются от системных аналитиков:

  • понимание устройства баз данных
  • умение читать и писать SQL
  • умение грамотно и системно формулировать мысли, писать ТЗ

Дополнительные навыки, которые будут полезны (но их можно развить во время работы):

  • знание 1С
  • знание продуктов Informatica

Data science

Формат отправки задания:

  1. Оформленный репозиторий с кодом проекта на Python (в виде .zip файла или ссылки на github/аналог), удовлетворяющий следующим критериям:
    • воспроизводимый
    • содержащий Jupyter Notebook (или несколько) c комментариями к проделанным шагам
  2. Tsv файл в заданном формате с предсказаниями алгоритма
  3. Краткий бизнес-отчет для Компании в любом формате (pdf/ppt/doc и т.п.) о качестве созданного алгоритма, границах его применимости и любых полезных бизнесу инсайтах. Также приветствуются дополнительные комментарии:
    • по имеющимся данным
    • что бы вы сделали, имея больше ресурсов/времени/данных (каких?)

Никита Кудрявцев

Руководитель центра компетенций по продвинутой аналитике

Если пытаться сформулировать кратко, то наша команда помогает бизнесу извлекать ценность, скрытую в данных.

При помощи инструментов Data Science мы разрабатываем алгоритмы для ответа на такие вопросы как:

  1. какой товар наиболее вероятно купит клиент следующим?
  2. что происходит на видео с камер наружного наблюдения АЗС?
  3. какую цену нужно поставить в данном контексте для максимизации целевого KPI?

В ходе стажировки вы сможете присоединиться к одному из существующих проектов, развить как навыки командной работы, так и самостоятельного решения задач под руководством ментора, пройти тренинги по инструментам и методам Data Science, BI, SQL и не только.

Мы ценим любознательность, смелость и пытливый ум, так что если это про вас – смело участвуйте в соревновании, а мы желаем вам успехов и удачи!

Отзывы участников чемпионата

Глеб Никифоров

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Главный специалист Центра компетенций по продвинутой аналитике

Участие в кейс-чемпионате позволило мне применить накопленные теоретические знания в реальной бизнес-задаче. А последующая стажировка благодаря участию в различных проектах показала много направлений, в которых я могу дальше развиваться. Компания обеспечивает все условия для комфортной работы, а также дает возможность стать частью очень крутого, разностороннего коллектива!

Алдияр Ниязов

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Стажер Центра компетенций по продвинутой аналитике

Я участвовал в GPN Intelligence Cup по направлению продвинутая аналитика. Кейс основывается на реальных задачах, решаемых в компании. Основным отличием кейс-чемпионата от прочих соревнований по машинному обучению является, то что оценивается не только качество прогнозирования, но и адекватность хода решения задачи и качество кода. По результатам можно получить развернутую обратную связь и есть возможность попасть на стажировку. На стажировке можно не только применить имеющиеся знания на практике, но и многому научиться от опытных коллег и на корпоративных курсах. И все это вполне можно совмещать с учебой в университете.

Александра Громова

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Стажер группы разработки и сопровождения BI-системы ДРП

Участие в GPN Intelligence Cup по направлению BI-разработки дало мне много новых и полезных навыков, так как условия кейс-чемпионата позволяют самостоятельно изучить специфику работы с QlickView практически с нуля. На мой взгляд, для того, чтобы успешно справиться с поставленным заданием необходимо лишь базовое понимание данной сферы и немного трудолюбия. Дальнейшая стажировка в компании помогла мне научиться применять полученные знания при решении реальных задач, а также бесценный положительный опыт работы в коллективе.

Антон Горький

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Cтажёр отдела технологий аналитических решений

GPN Intelligence Cup — прямой путь на стажировку. На big data индивидуальный подход ко всем, руководство максимально открыто к пожеланиям. Корпоративная культура заставит вас почувствовать себя частью большой команды, сотрудники поделятся опытом и предложат интересные, каждый раз разные, индивидуально подобранные задачи. Рад, что почти год назад принял верное решение!

Талья Владимир

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Стажер группы «Качество данных»

«GPN Intelligence Cup является отличной возможностью для студентов попробовать себя в различных аспектах анализа данных и определиться с наиболее интересным для себя направлением в будущем. В настоящий момент я продолжаю стажировку в направлении «Качество данных». Стажировка дала мне возможность получить важный опыт взаимодействия в рабочем коллективе и представление об организации рабочих процессов в крупной компании. Большим преимуществом является широкий спектр задач, предлагаемых к выполнению, а также готовность и желание руководителей помогать и направлять. За время стажировки я получил опыт работы с SQL и различными компонентами Informatica, разработки проверок на качество данных и написания технических заданий. Что касается решения кейсов, то плюсом является не только четкое выполнение поставленных задач, но и применение нестандартных приемов и индивидуального подхода к решению, которые также не остаются без внимания при оценке».

Ирина Шпаковская

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Стажер группы «Системный анализ»

Начну с того, что стажировка началась с месяца интенсивного обучения. Для меня это было крайне важно, потому что у меня не было всех необходимых навыков работы с BI-системами. За первый месяц я освоила базовые навыки работы в Qlik View, с инструментами Informatica - Axon, EDC, расширила знания в организации хранения данных.

После того как нас вооружили базовыми навыками, все системные аналитики приступили к описанию BI-приложения. Параллельно учились вести трудозатраты в системе jira и размещать документы в confluence. Я продолжала описывать BI-приложения, но мне стали поступать довольно срочные, ответственные задачи — тестирование разработок в BI и Озере Данных, написание функциональных требований на разработку, формализация технического задания, постановка задач разработчикам. Мне доверили вести небольшие переписки напрямую с заказчиком. Доверие со стороны команды позволило мне чувствовать себя полноценным специалистом в области системного анализа.

Я очень благодарна компании за предоставленную возможность окунуться в актуальные задачи. Мне бы очень хотелось, что ребята моего вуза, обучающиеся по направлению «Системный анализ», имели возможность получить такой же опыт, который есть у меня. Большое спасибо коллективу за знания и навыки!

Алена Быкова

Стажеры-финалисты GPN-CUP 2019

Стажер направления по управлению метаданными

Стажировка в отделе метаданных это несравненный опыт работы с высококлассными профессионалами на инновационных проектах. Большой плюс, что компания предоставляет все условия для комфортной работы и развития, при желании всегда можно повысить свои компетенции в ИТ-сфере. Более того, руководством поощряется обучение сотрудников в университете, благодаря чему можно без проблем совмещать стажировку с учебой.

Отдельную благодарность хочется выразить команде, прекрасные люди, которые всегда готовы помочь и поддержать. Для любого начинающего специалиста эта стажировка будет отличным фундаментов для успешной карьеры.