СМ. ТАКЖЕ (3) > ПРОЕКТЫ (1) <

Содержание

<b>Аршавский Анджей Витальевич</b>
Аршавский Анджей Витальевич

Биография

Анджей Аршавский окончил факультет кибернетики Московского государственного инженерно-физического института по специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» в 2000 году.

Разработка ПО в CERN

После окончания института работал в CERN (ЦЕРН – Европейский центр ядерных исследований) над разработкой программного обеспечения для физики высоких энергий.

2006: Глава разработки систем хранения данных в IBM Россия

С мая 2006 по ноябрь 2010 года Аршавский руководил разработкой систем хранения данных в российской лаборатории IBM, а с марта 2008 года отвечал также за продвижение инноваций от IBM на территории СНГ.

2010: Глава разработки ПО для научных вычислений в Microsoft Rus

С ноября 2010 года - руководитель подразделения разработки ПО для научно-технический вычислений в российском подразделении Microsoft.

2012: Основание компании Digital Society Laboratory

В 2012 году основал и возглавил компанию Digital Society Laboratory, специализирующуюся на продуктах анализа социальных и поведенческих данных.

2014-2017: Работа в «Сбертехе»

В сентябре 2014 года Аршавский начал работать в дочерней компании Сбербанка - «Сбертехе», где возглавил новое подразделение - Центр компетенций по супермассивам данных. Под его руководством центр занимался разработкой решений, относящихся к классу Big Data для Сбербанка.

Направление Big Data - одно из приоритетных для Сбербанка. Целью центра компетенций является создание аналитической платформы больших данных, позволяющей сделать данные активом банка, создать новый источник роста прибыли за счет предоставления инновационных аналитических внутрибанковских сервисов, ориентированных на внутренних заказчиков, клиентов банка и партнеров, создания новых продуктов на основе данных и снижения затрат на сбор и хранение информации.

Центр участвует в совместных проектах с другими подразделениями «Сбертеха» и Сбербанка. Например, он участвует в проектах по монетизации вместе с еще одной структурой – Лабораторией данных блока «Технологии» Сбербанка[1]. Последняя занимается выявлением правильных источников данных для реализации той или иной идеи монетизации, а Центр компетенции по супермассивам данных разрабатывает модель и анализирует финансовую состоятельность идеи.

2017: Директор по анализу данных в НЛМК

В июне 2017 года НЛМК сообщил о назначении Анджея Аршавского на позицию директора по анализу данных и моделированию. Эта должность является новой в компании.

В задачи Аршавского входит внедрение математических методов анализа данных и математического моделирования для повышения эффективности производства и бизнес-процессов.

На момент назначения в НЛМК не смогли утонить TAdviser конкретные проекты, которыми займется Аршавский.

Ранее в интервью, опубликованном в корпоративном журнале НЛМК по итогам 2016 года, президент группы Олег Багрин рассказывал, что рассчитывает получить его компания от использования больших данных[2]. В отличие от банков или компаний телекоммуникационного сектора НЛМК имеет не только информацию о клиентах и продуктах, но и огромный объем данных о производстве этих продуктов с технологических линий. НЛМК получает терабайты данных о свойствах материалов и о том, как они формируются, но из этих терабайтов использует не более 5%, говорил Багрин.

Разработав технологии обработки и анализа больших массивов данных, НЛМК рассчитывает получить возможности для улучшения технологий.

«
Простой пример. Для получения нужных свойств стали необходимо более десятка технологических процессов и пара десятков химических элементов. Для покупателя важно, каков будет состав конечного продукта. Но ему, как правило, не важно, на каком этапе и как именно он будет сформирован. А для нас важно, потому что от этого радикально меняется стоимость всего процесса. Анализ данных и моделирование технологических процессов позволяют лучше отвечать на этот вопрос, - объяснял президент НЛМК.
»

2018: Интервью TAdviser

В январе 2018 г. Анджей Аршавский рассказал в интервью TAdviser о том, как математическое моделирование и анализ данных повышают эффективность производственного процесса.

Анджей Аршавский: Для решения задачи недостаточно просто оперировать числами.
Анджей Аршавский: Для решения задачи недостаточно просто оперировать числами.

2019

Примечания