Обучение в сбербанке: Корпоративный университет Сбербанка
Как получить востребованную цифровую профессию бесплатно?
Приглашаем принять участие в бесплатной государственной программе «Персональные цифровые сертификаты», направленной на обучение людей востребованным IT-навыкам, и пройти обучение на курсах, подготовленных СберУниверситетом.
Как участвовать:
-
Подать заявку на сайте программы -
Выбрать курсы, разработанные экосистемой Сбера -
Забронировать сертификат и обменять его на выбранный курс -
Выделить время на интенсивное обучение в ноябре
Чему можно научиться:
-
Создание сайтов на платформе Tilda. Основы интернет-маркетинга -
Основы Python для анализа данных -
Основы машинного обучения -
Основы теории искусственного интеллекта
Как проходит обучение:
-
Онлайн, длительность курсов – от 72 часов -
Начало занятий – 1 ноября -
Каждый курс построен с учетом профессиональных стандартов
Кто может участвовать:
-
Совершеннолетние граждане России не пенсионного возраста с законченным высшим или средним профессиональным образованием, проживающие в регионе, участвующем в программе.
Подать заявку на бесплатный персональный сертификат можно только до 27 октября!
Напоминаем, что получить персональный цифровой сертификат может трудоспособный совершеннолетний гражданин России не пенсионного возраста, у которого есть законченное высшее или среднее профессиональное образование.
Также гражданин должен проживать на территории регионов, участвующих в программе (ознакомиться со списком можно на официальном сайте программы).
Корпоративный университет Сбербанка
2018
Создана Академия Лидерства и Дизайн-мышления
2018
Издан 80-ый том в серии «Библиотека Сбербанка»
2017
Принята Стратегия КУ 2020
2017
Стартовала серия дайджестов SberKnowledge
2017
Издан словарь «Корпоративное обучение в цифровом мире»
2017
15 профессиональных наград за первые 5 лет работы КУ
2017
Запущена платформа коллаборативного обучения InSberra
2017
Создана Академия технологий и данных
2016
Стартовал открытый методический семинар EduTech
2016
3 онлайн-программы КУ получили сертификации качества EOCCS
2016
Первая международная конференция «Больше чем обучение»
2016
Получена аккредитация CLIP EFMD
2015
Выступление В.В. Путина на программе для губернаторов
2015
Внедрена структура КУ на основе 6 тематических школ
2015
Проведена программа для Правительства РФ
2014
Получена государственная лицензия на ДПО
2014
Стартовал проект
«Лидеры учат лидеров»
2014
Открыт кампус КУ
2013
Проведен 1-ый модуль программы в Стэнфорде для Правления Банка
2013
Принята Стратегия КУ 2018
2013
Первый учебник КУ — «Дизайн-мышление»
2012
Учреждено АНО «Корпоративный университет Сбербанка»
2012
Стартовала Виртуальная Школа КУ
2011
Старт программ
с LBS и INSEAD
Корпоративный университет Сбербанка
Персонализация обучения (personalization of learning) — обучение, разработанное с учетом интересов, опыта, предпочтительных способов и темпов освоения знаний для конкретного обучающегося.1
В контексте рынка образования персонализация есть не что иное, как высшая форма кастомизации (customization), подразумевающая, что фактически в современном мире обучающийся является конечным клиентом и заказчиком обучающего решения не только во всеобщем, но опосредованно и в корпоративном образовании.
Индивидуальная образовательная траектория (individual educational trajectory) — это образовательный маршрут, сформированный под конкретного человека, с учетом его особенностей и потребностей. В этом случае обучающийся может сам выбирать, чему именно он будет учиться, как будет организован процесс и как составлено расписание.
Образовательное путешествие — персонализированная тематическая (не всегда индивидуальная) образовательная траектория.
Активная и пассивная персонализация
Дэн Бакли (Dan Buckley) определил два направления персонализации обучения: персонализация для обучающегося, в рамках которой обучение адаптируется под конкретного слушателя, и персонализация самим обучающимся, при которой слушатель выстраивает собственное обучение. В 2006 году это разграничение было принято в Практическом руководстве Microsoft по представлению и трансформации образования.2
Преимущества и недостатки персонализированного обучения:3
Преимущества:
►Учебное планирование становится активным процессом и опирается на объективные данные;
►Уровень сложности обучения соответствует индивидуальным особенностям обучаемого: учитывается степень подготовки, рационализируются конкретные пути достижения положительного результата;
►Повышается мотивация учащихся;
►Появляется возможность выбрать для совместного обучения партнера, равного по образовательным возможностям и потребностям;
►Снижается доля слушателей, отчисленных из-за неуспеваемости.
Недостатки персонализации как сценария (на примереэлектронного обучения):
►Системы аналитики обучения могут неправильно трактовать учебные потребности обучающихся;
►Высокие затраты на создание адаптивных систем обучения и необходимых для их конструирования систем учебной аналитики;
►Современные системы не могут отразить многообразие личностных характеристик пользователя;
►Типовые траектории выстраиваются на основе средних значений. Это противоречит индивидуальному подходу к обучаемому.
Формы персонализации обучения:
►Адаптивное обучение
Персонализированное обучение, в котором в режиме реального времени компьютерные технологии адаптируют учебный материал в соответствии с потребностями обучающихся.
►Дифференцированное обучение
Разделение обучающихся на группы/категории, для каждой из которых с учетом интересов, способностей, мотивации участников подбираются специфические методы и приемы учебной работы.
►Расширение автономности обучающегося
Особенно востребовано в больших вводных курсах, в процессе профориентации и выбора списка дисциплин для углубленного изучения.
►Самообразование
Полная свобода и ответственность учащегося в выборе учебных задач, контента и дидактических средств для достижения образовательной цели. Роль образовательного учреждения в таком случае — сервисная. Например, обеспечение инфраструктуры социального и коллаборативного обучения.
Примеры персонализированного обучения
Школа 21
Школа 21 — уникальная образовательная инициатива Сбербанка, основанная на методике «школы будущего» — инновационной французской школы программирования École 42. Помимо программирования, студенты во время учебы осваивают навыки эффективного взаимодействия в команде, критического мышления, решения проблем, тайм-менеджмента, постановки целей и приоритетов. Оцениваются такие компетенции,
как личная адаптивность, обучаемость, коммуникация и взаимодействие.
В процессе обучения делается акцент на повышение эффективности обучения через приобретение персонализированных навыков быстрого получения и анализа необходимой для решения текущих задач релевантной информации.
У каждого студента индивидуальная траектория развития, которую он выбирает сам, исходя из собственных интересов и желаний. Траектории доступны студентам в виде карты обучения. Карта имеет три основных ветви развития: графика/дизайн/web, алгоритмы и сети.
Школа не имеет преподавателей, расписания занятий и оценок: выполнение заданий проверяют друг у друга сами студенты в электронном интерфейсе. Они же обучают друг друга в ходе работы над проектами. Все индивидуальные задания и групповые проекты проходят обязательный процесс защиты в режиме peer-to-peer после проверки автоматической системой на тех уровнях, где это возможно. Все задания и проекты сформулированы на английском и французском языках, однако при поступлении в школу уровень знания иностранного языка не проверяется.
Особым принципом обучения становится принцип «конструктивной неудачи». Его суть в том, что не всегда возможно выполнить всё, что требуется, и не всегда это получается с первого раза.
Иногда для выполнения задачи требуется множество попыток. Это формирует у студентов уверенность в том, что им по силам задача любой сложности. Также это позволяет эффективно учиться тайм-менеджменту и приоритизации и развивать адаптивность.
Skyeng4
Школа английского языка Skyeng предлагает более 80 курсов: для представителей нефтедобывающей отрасли, ИТ-специалистов, бизнесменов, детей и т. д. Обучающийся выбирает программу самостоятельно, либо рассказывает о своих целях, желаниях, языковом опыте и получает рекомендации от школы. В зависимости от предпочтений, разработчики предлагают индивидуальные программы развития каждому учащемуся. Каждый курс адаптируется под конкретного обучающегося, используя алгоритмы адаптивного обучения. Системы анализа на базе компьютерных технологий обрабатывают данные с занятий, выявляют закономерности и принимают решения.
Система анализирует несколько источников данных
Чат на платформе Vimbox. Во время переписки система фиксирует отдельные фразы или слова и формирует чек-лист. На следующем занятии преподаватель проверяет, насколько слушатель усвоил выделенные обороты.
Словарь в мобильном приложении, куда обучающиеся добавляют новые фразы. Искусственный интеллект анализирует списки. После получения результатов преподавателю приходит уведомление о том, что обучающийся изучает, к примеру, финансы. Таким образом в курсах появляются темы, интересующие слушателя.
Аудиозапись урока. Команда Skyeng обращает внимание на следующие показатели: сколько времени на уроке говорит обучающийся, сколько — преподава тель; темы бесед; дисциплина; качество связи и др. Эти данные помогают менять программы в зависимости от увлечений и занятий обучающихся. К примеру, слушатель часто упоминает материалы The New York Times. Преподаватель может взять это на заметку и на одном из следующих занятий использовать текст из газеты в качестве учебного материала. Помимо этого, записи уроков позволяют подобрать слушателю преподавателя, схожего по образу мыслей и интересам.
Источники
-
U.S. Department of Education — ‘’Reimagining the Role of Technology in Education’’, 2017 -
Buckley D., Wilson L. — ‘’The Personalization by Pieces Frame work: A Framework for the Incremental Transformation of Pedagogy Towards Greater Learner Empowerment in Schools’’, 2006 -
Бурняшов Б. А. — «Персонализация как мировой тренд электронного обучения в учреждениях высшего образования», 2017 -
Корпоративный университет Сбербанка — Информационно-аналитический бюллетень EduTech No2 (25) — Басангов А. «Персонализация обучения: дорога в страну ОЗ?», 2019
Как в Школе программирования Сбербанка учатся люди возраста 50+
«Вас просят написать рассказ, а вы не знаете алфавита»
Школа 21 — это бесплатная школа программирования Сбербанка, которая обучает по методике инновационной французской программы «Ecole 42». Учиться программированию можно с нуля в режиме 24/7 — здесь нет преподавателей и оценок, студент сам выбирает комфортный ритм работы и может оставаться в Школе даже ночью. Нет здесь и конкуренции: чтобы не «вылететь», нужно показывать личный прогресс, уметь добывать информацию самостоятельно и в то же время быть хорошим командным игроком. Даже длительность обучения индивидуальна — самые быстрые студенты пройдут курс за полтора года, включая две стажировки. Но первый месяц абитуриенты проводят в так называемом «бассейне» — это испытательный срок для всех, который длится четыре недели.
Недавно Школа 21 провела эксперимент и пригласила на обучение людей возраста 50+. В российской франшизе «Ecole 42» ни один из студентов этой возрастной категории не бросил учебу в отборочном «бассейне». Во многом именно эти люди повлияли на решение отменить верхнюю планку возрастного ограничения при приеме в Школу 21. С 27 марта единственное условие для поступления — быть не младше 18 лет.
Абитуриенты 50+ рассказывают, как провели месяц в школе и почему решили поменять свою профессию.
Галина Ибрагимова, 57 лет
Я почти 30 лет занималась биофизикой, изучала свободно-радикальные теории, стала кандидатом наук и поняла, что это не моё. Когда-то давно хотела поступать на факультет информационных технологий в Бауманке, но программирование так и осталось нереализованной мечтой. И вот теперь, когда появился шанс окунуться в «бассейн» Школы 21, могу понять, насколько это мне подходит.
О программе я узнала от своего брата, мы пришли сюда вместе. В Институте физико-химической медицины, где я работаю старшим научным сотрудником, мне дали отпуск — все коллеги очень позитивно отнеслись к моему решению. Для всех это заразительный пример — никто не хочет после определенного возраста впасть снова в детство и лишать себя активности.
Первый день в Школе был шоком. Я сидела и даже не знала, о чем люди говорят. И вот представьте: вас просят написать рассказ, а вы не знаете даже алфавита. Бывает, что вы понимаете уже логику задачи, но не можете себе представить даже, как её оформлять. Мне кажется, я уходила на ватных ногах от обилия информации. Мои знания ведь практически нулевые, поэтому я ползу очень медленно. Вот и сейчас уже третий день сижу над простой задачкой. Здесь обучение идет «сверху»: тебя действительно бросают на середину бассейна и вот это о
Как устроиться в Сбербанк на работу без опыта: что для этого нужно
При трудоустройстве каждый сталкивается с требованием наличия опыта даже для должности начального уровня. Но некоторые предприятия предоставляют возможность студентам и неопытным соискателям попробовать свои силы. К таким относится и Сбербанк – крупнейшее учреждение в стране.
Преимущества работы в первом банке страны
Выбор должности в Сбербанке
Трудовая деятельность в банковской сфере всегда относилась к почетным и престижным. Нередко человек, имеющий иное образование и получивший стаж в другой отрасли, желает переквалифицироваться и устроиться в банк.
Для того чтобы устроиться в ведущий банк необходимо сначала определиться с должностью
В этом случае выбрать надежную и крупную компанию будет не лишним. Рассмотрим, как устроиться в Сбербанк без опыта. У гражданина для этого есть несколько путей:
- Изучить вакансии на сайте. Наиболее простой и удобный вариант. Соискатель может изучить условия и требования к каждой должности и сопоставить со своими характеристиками.
- Выбрать отделение, которое имеет удобное расположение, и уточнить данный вопрос у сотрудников. Нередко в отделении информация о наборе персонала расположена в местах общего обозрения.
- Обратиться в Центр обучения банковского учреждения.
При отсутствии опыта в банковской сфере или стажа в любой, всегда есть вариант начать карьеру с должности специалиста Контактного Центра, консультанта в отделении, менеджера по обслуживанию или оператора.
Для сотрудников банка разработаны скидки и льготы
Для таких должностей первичного уровня достаточно иметь среднее образование (или более высокий уровень) и общий уровень знаний компьютерных программ (интернет, электронная почта, Word, Excel). Если есть опыт в сфере прямых продаж или общении и консультации клиентов, можно получить преимущества перед иными соискателями.
Начать карьеру в данном банке — удачный шаг в построении карьеры
Чтобы определить область, в которой интереснее работать и к которой есть предрасположенность, можно пройти специальный тест на сайте банковского учреждения. Вопросы в нем позволяют выявить область, в которой соискателю интереснее будет работать и даст возможность принести больше пользы: банковские продукты, административная деятельность, расчетно-кассовое обслуживание, реклама, страхование, стратегическое развитие, управление персоналом и т.д.
Обучение для работы в Сбербанке
О работодателе в цифрах
Если ситуация соискателя иная и он имеет профильное образование, проблема, как устроиться в Сбербанк без опыта работы, решается намного проще. Если соискатель все еще студент, можно заблаговременно побеспокоиться о создании взаимоотношений с объектом будущего трудоустройства. В частности, это касается ряда крупных учебных учреждений, которые сотрудничают с банком в области подготовки молодых специалистов.
Также можно устроиться на обучение в Московский Банковский институт или аналогичный колледж, которые были учреждены Сбербанком и занимаются подготовкой специалистов по направлению «Банковское дело». Для студентов технических ВУЗов предлагается программа Финансы, разработанная Высшей школой экономики. Здесь студенты получают практические навыки, а не только теоретические знания. Выпускникам данных учреждений отдается предпочтение при трудоустройстве.
На сайте банка можно пройти тест, с помощью которого вы сможете определиться с вакансией
Плюсы и минусы для персонала
Своим сотрудникам банк предоставляет такие преимущества:
- Официальная «белая» заработная плата.
- Социальные гарантии и обеспечение, соблюдение правил трудового кодекса.
- Премиальная программа для сотрудников, выполняющих плановые показатели.
- Карьерный рост.
Изучив отзывы сотрудников (бывших и нынешних), можно выявить основные причины недовольства. К ним относятся медленный или иногда отсутствие карьерного роста, служба по неудобному графику и высокие требования от начальства.
Контактирование с людьми всегда считалось самым трудным занятием, не у каждого есть такая предрасположенность. Поэтому стоит изучить все нюансы, прежде чем планировать трудоустройство в этой области. Но если есть желание и возможность работать в банковской сфере, Сбербанк выгодно выделяется, как надежный, «прозрачный» и опытный работодатель.
Заключение
Трудовая деятельность в банковской сфере всегда считалась престижной. Получение должности в ведущем банке страны является мечтой многих выпускников: здесь можно получить неоценимый опыт, который может пригодиться в дальнейшей профессиональной деятельности.
- Поделиться
- Нравится
- Твитнуть
- Класс!
- Нравится
Sber.DS — платформа, которая позволяет создавать и внедрять модели даже без кода
Идеи и встречи о том, какие ещё процессы можно автоматизировать, создать в бизнесе разного масштаба. Кроме того, получаемый результат не является случайным. После внедрения любую модель необходимо поставить на мониторинг и периодически проверять.
И это всё этапы, которые нужно пройти в любой компании, не зависимо от её размера.Если мы говорим о масштабах и legacy Сбербанка, количество тонких настроек возрастает в разы. К концу 2019 года в Сбере использовалось уже более 2000 моделей. Недостаточно просто разработанная модель, необходимо интегрироваться с промышленными системами, разработать витрины данных для построения моделей, обеспечить контроль ее работы на кластере.
Наша команда разрабатывает платформу Sber.DS. Она позволяет решать задачи машинного обучения, ускоряет процесс проверки гипотез, упрощает процесс разработки и валидации моделей, а также контролирует результат работы модели в ПРОМ.
Чтобы не обмануть ваши ожидания, хочу заранее сказать, что этот пост — ввод, и под катом для начала рассказано о том, что в принципе под капотом платформы Sber.DS. Историю о жизненном цикле модели от создания внедрения мы расскажем отдельно.
Sber.DS состоит из нескольких компонентов, ключевых из которых являются библиотека, система и система исполнения моделей.
Библиотека контролирует жизненный цикл модели с момента появления идеи её внедрения до внедрения в ПРОМ, постановки на мониторинг и вывод из эксплуатации.Многие библиотеки возможности продиктованы правил регулятора, например, отчетность и хранение обучающих и валидационных выборок. По факту это реестр всех наших моделей.
Система разработки для визуальной разработки моделей и валидационных методик. Разработанные модели проходят первичную систему, валидацию и поставляются в исполнении для выполнения своих бизнес-функций. Также в системе исполнения может быть поставлена на монитор с целью периодического запуска валидационных методик для контроля ее работы.
В системе есть несколько типов узлов. Одни предназначены для подключения к различным источникам данных, другие — для трансформации исходных данных и их обогащения (разметки). Есть множество узлов для различных моделей и узлов для их валидации. Разработчик может загружать данные из любых источников, преобразовывать, фильтровать, визуализировать промежуточные данные, разбивать их на части.
Также платформа содержит уже готовые модули, которые можно перетаскивать на проектную область.Все действия производятся с использованием визуализированного интерфейса. Фактически можно решить задачу без единой строчки кода.
Если встроенных возможностей не хватает, то система предоставляет возможность для быстрого создания своих модулей. Мы сделали режим интегрированной разработки на основе Jupyter Kernel Gateway для тех, кто создает новые модули «с нуля».
Архитектура Sber.DS построена на микросервисах. Есть много мнений о том, что такое микросервисы.Некоторые считают, что достаточно разделить монолитный код на части, но при этом они все равно ходят в одну и ту же базу данных. У нас микросервис должен общаться с другими микросервисом только по REST API. Никаких обходных путей доступа к базе данных напрямую.
Мы стараемся, чтобы сервисы не становились очень большими и неповоротливыми: один экземпляр не должен обеспечивать больше 4-8 гигабайт оперативной памяти и должна обеспечивать возможность горизонтального масштабирования запросов запуском новых экземпляров.Каждый сервис общается с другими только по REST API (Открытый API). Команда, ответственная за сервис, обязана обратную совместимость API до последнего клиента, который им пользуется.
Ядро приложения написано на Java с использованием Spring Framework. Решение изначально проектировалось для быстрого развертывания в среде инфраструктуры, поэтому приложение построено с использованием системы контейнеров Red Hat OpenShift (Kubernetes). Платформа постоянно развивается, как части наращивания функционала (добавляются новые коннекторы, AutoML), так и в части технологической эффективности.
Одна из «фишек» нашей платформы включает в себя, что мы можем запускать код, используя систему в визуальном интерфейсе, на любой системе исполнения моделей Сбербанка. Сейчас их уже две: одна на Hadoop, другая — на OpenShift (Docker). Мы на этом не останавливаемся и создаем интеграционные модули для запуска кода в любой инфраструктуре, в том числе на месте и в облаке. В части эффективного встраивания в экосистему Сбербанка, мы также планируем поддержать работу с соответствующими средами исполнения.В перспективе — решение может быть гибко встроено «из коробки» в любой ландшафт любой организации.
Те, кто когда-нибудь пробовал поддерживать решение, запускающее Python на Hadoop в ПРОМ, знают, что мало подготовить и доставить пользовательскую среду питона на каждую датаноду. Огромное количество C / C ++ библиотек для машинного обучения, которые используют модули Python, не позволяют вам отдыхать спокойно. Надо не забывать обновлять пакеты при добавлении новых библиотек или серверов, сохраняя обратную совместимость с уже внедренным кодом моделей.
Есть несколько подходов к тому, как это делать. Например, заранее подготовить несколько часто используемых библиотек и внедрить их в ПРОМ. В дистрибутиве Hadoop от Cloudera для этого обычно используют посылку. Также сейчас в Hadoop появляется возможность запуска docker-контейнеров. В некоторых простых случаях можно доставить код вместе с пакетом python.eggs.
Банк очень серьезно подходит к безопасности запуска стороннего кода, поэтому мы максимально используем новые возможности ядра Linux, где процесс запущен в изоляционном окружении пространства имен Linux, можно ограничить, например, доступ к сети и локальному диску, что значительно снижает возможности вредоносного кода .Области данных каждого департамента защищены только владельцам этих данных. Платформа гарантирует, что данные из одной области могут попасть в другую область, только через процесс публикации данных с контролем на всех этапах доступа к источнику приземления данных в целевую витрину.
В этом году мы планируем завершить запуск MVP моделей, написанных на Python / R / Java на Hadoop. Мы поставили для себя амбициозную задачу научиться запускать любую среду на Hadoop, чтобы ни в чем не ограничивать пользователей нашей платформы.
Кроме того, как оказалось, многие специалисты DS отлично разбираются в математике и статистику, делают классные модели, но не очень хорошо разбираются в трансформациях больших данных, и им требуется помощь наших данных-инженеров для подготовки обучающих выборок. Мы решили помочь коллегам и создать удобные модули для типовой трансформации и подготовки фич для моделей на Spark-движке. Это позволит больше времени уделять разработке моделей и не ждать, пока дата-инженерыят новый набор данных.
У нас работают люди со знаниями в разных областях: Linux и DevOps, Hadoop и Spark, Java и Spring, Scala и Akka, OpenShift и Kubernetes. В следующей раз мы расскажем о библиотеке моделей, о том, как модель проходит по жизненному циклу внутри компании, как происходит валидация и внедрение.
.
Сбербанк HR это развод? Отзывы
Детали
Компания | Сбербанк HR | |
---|---|---|
Сайт | ||
Социальные сети | ||
Дата основания | 1990 год | |
Дата основания | 1990 год Главный офис Москва, ул. Вавилова, д.19 | |
Собственник компании | Герман Оскарович Греф | |
Телефонная поддержка | ||
Виды поддержки | ||
Языки | Русский | |
Регионы действия проекта Вся Россия Европа | ||
Возрастные ограничения | От 18 лет | |
Дополнительные услуги | Размещение резюме | |
Варианты заработка | Работа в рамках Сбербанка | |
Особенности проекта | ||
Бонусы | ||
Регулируемый | Да | |
Регуляторы | Банк России № 1481 от 11.08.2015 | |
Мобильные приложения | Нет мобильных приложений | |
Режим работы компании | Круглосуточно | |
Наличие оплаты онлайн | Нет | |
Наличие личного кабинета личном кабинете можно указать подробную информацию о себе, просмотреть вакансии Сбербанка и откликаться на них | ||
Регистрация на сайте | Без регистрации можно только просмотреть вакансии | |
Преимущества | Работа со старейшем банке России Более 50 млн.пользователей Около 100 независимых команд разработчиков Большое внутреннее комьюнити разработчиков Профильное обучение, митапы, конфы и воркшопы | |
Недостатки | Нет онлайн-чата на Удалённая работа есть только для IT- | |
Реквизиты компании | Юридическое наименование: ПАО «Сбербанк России» Юридический адрес: 117321, г. Алматы, ул.Москва, ул. Вавилова, д. 19 ИНН: 7707083893 КПП: 773601001 ОГРН: 1027700132195 | |
Дата актуализации | 10.06.2020 | |
Общая оценка | 8/10 |