билайн: продуктовый, цифровой, технологичный
билайн не только предоставляет телеком-услуги, но и создает цифровые продукты — для себя, других компаний и некоммерческих организаций. В портфолио продуктовых команд билайна есть решения для поиска пропавших людей с помощью Beeline AI*, точной диагностики заболеваний на основе AI, распознавания речи и многие другие.
Как работается на продуктовой стороне билайна, рассказываем на примере команд Big Data & AI.
Big data*-продукты билайна
DMP (Data management platform)*
Вся работа с большими данными в билайне основана на платформе DMP. Она предоставляет инфраструктуру, обеспечивает хранение, обработку и агрегацию данных, развертывание инструментов для других продуктовых команд.
В команде DMP два направления. В первом работают «продуктовые» DevOps*. Их задача — строить продуктовые среды: поднимать кластеры Kubernetes, настраивать кластеры OpenStack — словом, разворачивать для других команд инструменты, которые нужны в работе с данными. Второе — эксплуатация: системные администраторы, которые поддерживают платформу и решают большое количество типовых задач в рамках инструкций. Это тоже сильные специалисты (SLA* по бесперебойной работе платформы — более 99% согласно внутренним оценкам билайн), и по мере накопления опыта они часто переходят в DevOps.
В команде DMP сможет здорово прокачаться даже сеньор: в России не так много компаний и проектов, где можно поработать с хранилищем на 32 петабайта, инфраструктурным пулом из 1000+ физических и виртуальных серверов и массой современного железа или развернуть кластер Kubernetes на 50 серверах.
Машинное зрение для «ЛизаАлерт»
Один из цифровых продуктов билайна, созданный в рамках ESG* (устойчивого развития), помогает волонтерам «ЛизаАлерт» искать пропавших людей.
Для «ЛизаАлерт» реализовано уже несколько идей в области больших данных и искусственного интеллекта. Одна из них — анализ изображений с помощью моделей AI. Облетая район, в котором пропал человек, дроны делают тысячи фотографий. Модели «отсматривают» эти фото и подсвечивают те, где видны пропавшие люди, следы пребывания человека. В точку съемки отправляется спасательный отряд. Это в разы сокращает время на поиск — а ведь иногда даже минута может спасти жизнь.
билайн как мобильный оператор фиксирует местонахождение групп пользователей через вышки связи. C согласия абонента данную информацию можно использовать для поиска людей. Когда известно место и время исчезновения человека, решение от команды Big Data & AI позволяет отправить всем, кто был рядом в тот момент, просьбу сообщить о возможном местонахождении пропавшего человека.
ИИ в медицине: диагностика патологий по снимкам МРТ
Обширная сфера применения AI — анализ медицинских изображений. Так, во время пандемии многие могли слышать об ИИ-решениях, которые диагностировали COVID-19 по рентгеновским снимкам.
Совместно с Сеченовским университетом билайн находится в процессе разработки AI-решения, которое по снимкам МРТ может выявлять патологии тазобедренного сустава. Такая технология будет полезна в качестве «второго мнения» для опытных врачей. Для продуктовой команды это будет интересная возможность поработать на глобальном уровне.
...и другие направления
Например, сейчас востребовано направление видеоаналитики и распознавания образов. В поликлиниках с помощью разработок билайна оценивают, быстро ли обслуживают пациентов и хватает ли врачей на местах. В промышленности контролируют задачи по раскрою материалов. В муниципалитетах ищут несанкционированные свалки. Каждый год возникают сотни сценариев применения видеоаналитики в бизнесе и госуправлении, и билайн развивает это направление. Также растет запрос на речевые технологии. билайн уже создал технологию распознавания речи на уровне международных отраслевых бенчмарков и развивает ее в собственных продуктах и B2B.
Возможности для профессионального роста
Работа в билайне дает широкие возможности для профессионального роста.
Прежде всего, разнообразие продуктов позволяет переходить между ними, прокачивая экспертизу в разных направлениях. Переходы между продуктовыми командами гибкие, без сложных согласований — достаточно желания и компетенций сотрудника.
На всех проектах решаются интересные и сложные задачи. К примеру, команда DMP регулярно занимается такими вопросами, как обновление кластера Kubernetes и избавление от легаси без снижения SLA по доступности, написание конфигураций и развертывание OpenStack-кластеров и так далее.
Задачи решаются на современном и востребованном технологическом и инфраструктурных стеках. Есть большой OpenStack-кластер, кластер Kubernetes, реляционные и нереляционные базы данных (Postgres, Oracle, Greenplum для аналитических высоконагруженных решений) и другие современные инструменты).
Поскольку команда старается использовать самые современные технологии, возникает много RnD*-задач. Когда на рынке появляется новый продукт, технология, версия библиотеки, его изучение ставится как рабочая задача со спринтами: ознакомление, развертывание в тестовой среде. Если результат устраивает команду, технологию внедряют. Соответственно, в продуктах мало легаси, а то, что есть, стараются своевременно выводить и заменять на современные решения.
В сотрудниках ценится ответственность, самостоятельность и желание развиваться — в том числе на уровне «я изучил новое решение, вот результаты, давайте обсудим внедрение». Для экспериментов выделен отдельный кластер, и свобода осваивать новые технологии действительно высока.
Наконец, в компании выстроены процессы для развития и обмена знаниями. В их основе чаптеры: сообщества специалистов одной сферы (сейчас есть чаптеры дата-саентистов, дата-инженеров и формируются новые). Каждый сотрудник отвечает за свое направление, но у всех общий техлид, общие возможности для обучения и обмена опытом. Это помогает развиваться, а если хочется — переходить в смежные продукты (компания поддерживает горизонтальные перемещения). Быстро получить совет помогают тематические каналы в Slack — по Hadoop, Kafka и так далее. Проводятся митапы в сообществе экспертов и для обучения менее опытных коллег. Кроме того, каждое технологическое направление ведут минимум два специалиста, поэтому у каждого новичка есть ментор-наставник.
Также сотрудникам доступен корпоративный билайн университет: 300+ курсов по soft и hard skills*. Технические курсы подготовлены экспертами из профильных чаптеров: от них — контент, от университета — упаковка в учебную программу. Так поддерживается высокая планка обучения: глубокая проработка и актуальность материалов, а также их связь с реальными задачами.
Также компания оплачивает внешние курсы, сертификации, вебинары, хакатоны и конференции. Когда и чему учиться, сотрудник решает совместно с руководителем, планируя развитие на год.
Условия работы
Компания поддерживает зарплаты ИТ-специалистов как минимум на среднерыночном уровне. Раз в полгода-год сотрудники подтверждают свою квалификацию и пробуются на следующий грейд, и по итогам такой встречи зарплаты обычно растут. Также есть премирование по итогам работы. А еще растущее подразделение с разнообразными продуктами дает хорошие карьерные возможности.
Работать предстоит на мощном оборудовании, удаленно или в офисе, по гибкому графику. билайн одним из первых среди компаний такого размера дал сотрудникам цифровые инструменты, позволяющие работать из любой точки. А если нужно поработать с коллегами или забрать оборудование, можно прийти в любой удобный офис билайна. Они есть во всех крупных городах России.
билайн перестраивается: идёт усердная работа над облегчением внутренних процессов, в культуре компании — человеческий контакт с коллегами. Среди руководителей всех уровней не принято «закрываться» от сотрудников. Это помогает быстро решать нестандартные вопросы. А стандартные ситуации наподобие отпусков и командировок в один клик решаются цифровыми инструментами.
В программе BeeWINNER сотрудникам доступны события по интересам на любой вкус: спортивные соревнования, семейные ивенты, книги, кино, тренинги по личностному росту и финансовой грамотности, публичные выступления, квизы, квесты и другие. Этим летом прошли очередные встречи киноклуба и книжного клуба (с участием гендиректора обсуждали «Анну Каренину»), семейный лекторий (по осознанному родительству), шахматный чемпионат и вебинар по инвестициям в 2022 году. Well-being часть программы включает консультации психолога и карьерного консультанта, спортивные курсы, программу управления личными финансами и многое другое. Кроме того, проводятся тематические праздники, а также митапы и акселераторы идей.
Присоединяйтесь!
Бизнес в области цифровых продуктов растет, и билайн приглашает разработчиков (бэкенд, фронтенд, фулстек), дата-специалистов, DevOps, аналитиков, архитекторов, тестировщиков, UI/UX-дизайнеров, сисадминов и скрам-мастеров.
Работа в Big Data и других цифровых подразделениях билайна — это:
- Выбор направлений и возможностей. Можно переходить между продуктовыми командами (из ИИ в медицине — в ретейл, ESG и так далее) и применить свои навыки так, как хочется.
- Гибкость в технологиях. Во многих крупных компаниях стек жестко задан корпоративной архитектурой. В билайне команды сами определяют стек под продукт и могут использовать самые современные решения.
- Профессиональный рост. Он возможен благодаря масштабным и сложным решениям, сильной команде и отлаженным возможностям развития и обмена опытом.
- Хорошие условия работы, включая возможность 100-процентной удаленки, прозрачные процессы и достойный компенсационный пакет.
Если это вам подходит, присоединяйтесь к команде!
___________________________
* Глоссарий:
- AI (artificial intelligence) — искусственный интеллект
- Big data — большие данные
- DevOps (development operations) — методология разработки, которая помогает наладить эффективное взаимодействие разработчиков с другими ИТ-специалистами
- DMP (Data management platform) — платформа управления данными
- eNPS (employee Net Promoter Score) — индекс чистой лояльности сотрудников
- ESG (Environmental, Social, and Corporate Governance) — экологическое, социальное и корпоративное управление
- ML (machine learning) — машинное обучение
- RnD (Research and development) — исследования и разработки
- SLA (Service Level Agreement) — соглашение об уровне сервиса
- Soft и hard skills — гибкие и жесткие навыки