Впечатлилась красками неба и перенесла его на холст

Анастасия Зеленова родилась и выросла в небольшом поселке Костромской области. Ее детство прошло на фоне природы. Походы, рыбалка, песни у костра и отдых на Волге с семьей — эти воспоминания она до сих пор считает самыми теплыми. Дома царила творческая атмосфера. Мама — художник, поэтому стены всегда были увешаны её собственными работами. Сама Настя с ранних лет тоже тянулась к творчеству: занималась рисованием и готовила стенгазеты к каждому празднику в школе, осваивала актерское мастерство, участвовала в конкурсах, ездила с выступлениями в детские дома и пансионаты. Эти занятия помогли ей найти друзей, побороть стеснительность и развить навыки публичных выступлений.

В школе её особенно увлекали два предмета. Математику она любила за четкость и системность («Всегда понимаешь, где искать ответ на свой вопрос»). А литературу — за возможность познакомиться с разными жизненными сценариями и научиться мыслить широко: опираться на контекст эпохи, вникать в личные обстоятельства автора, анализировать темы, которые волнуют общество в тот или иной момент. Во многом это заслуга учителя — она умела заразить интересом к предмету.

Как бы Настя ни любила малую родину, возможностей строить здесь собственное будущее она не видела. Для развития, амбиций и новой жизни нужно было пространство побольше. Например, Москва.

Одиннадцатый класс — время выбора, который часто определяет случайность. От знакомых она услышала хороший отзыв о ВШЭ и решила подать туда документы. Думала пойти на экономику, но в приемной комиссии встретила преподавателя с программы «Бизнес-информатика». Он так увлеченно рассказал о профессии на стыке технологий и управления, что сомнений, какую специальность выбрать, не осталось.

Разумное потребление

На третьем курсе Анастасия Зеленова со своим будущим мужем уехала по обмену в Нидерланды, в Маастрихтский университет. Хотелось получить новый жизненный опыт, в другой среде и системе образования. На ряде программ студенты сами вели некоторые лекции (преподаватель в это время выполнял роль «второго пилота») — формат непривычный, но захватывающий. «Преподавание в целом не всем дается, а объяснять новый материал на другом языке непросто вдвойне».

Важное открытие случилось не в аудиториях, а в быту. В Нидерландах нельзя просто так выкинуть мусор в ведро: нужно покупать специальные пакеты, складывать в него определенные виды отходов и выставлять их в конкретный день недели, а все остальное — лампочки, батарейки, пластик — везти в отдельные контейнеры. Настю эта концепция очень вдохновила.

Вернувшись в Москву, она погрузилась в это дело настолько, что на балконе вскоре появилось около двадцати емкостей для разных фракций: лампочек, батареек, крышечек, пакетов из нескольких видов пластика, одежды, стекла. Настя изучила, как работает переработка в России, и даже стала выбирать продукты в магазине, ориентируясь на тип упаковки. «Мусор — это не просто хлам и отходы, а целая система, в которой у каждой вещи есть шанс на вторую жизнь».

Со временем гиперсортировка отошла на второй план — сейчас проще отдавать разделенное по более крупным категориям тем, кто доведет процесс до ума. Остался и подход к разумному потреблению как к системе: покупать меньше, выбирать более качественное, избавляться от лишнего.

Сербия, Бали и банки

На втором курсе Настя устроилась в ИТ-компанию, но быстро поняла, что сугубо техническая роль ей не подходит. Еще в университете она поняла, что ей хочется не просто работать с данными, но и понимать, зачем они и для кого. Так начался путь к любимому делу, который сама Анастасия называет «не слишком прямым». В Сбере она работала инженером по работе с данными, потом ушла в продуктовую аналитику мобильного приложения Тинькофф — и ей понравилось. Интересно именно погружение в продукт, создание ценности для клиента. «Аналитика и данные могут снижать неопределенность и помогать продуктовой команде принимать решения, а бизнесу — расти».

Вскоре Анастасии предложили работу в Сербии, в компании Data Driven Lab, и она отправилась в Белград выстраивать аналитику в компании с нуля. «Небольшая команда аналитиков, четыре человека, зато полная свобода и возможность быстро развиваться».

Потом, чтобы сменить обстановку, Настя перебралась на полгода на Бали — продолжая работать на свою компанию, но уже в другом ритме. Это было чувство настоящей наполненности и счастья: удивительная религия острова, удобная инфраструктура, яркая природа, люди, с которыми интересно. Как и в Нидерландах, где ей нравилось изучать окрестности на велосипеде, она могла уехать с утра на байке исследовать остров, без карты и плана, и вернуться затемно, промокшая до нитки, но с ощущением, что день прожит не зря. Здесь Настя впервые за долгое время смогла по-настоящему углубиться в себя, расставить приоритеты и просто выдохнуть.

Анастасия в целом любит путешествия, она открыла для себя много стран и культур, в том числе Малайзию, Сингапур, Тайланд. «Сингапур удивителен. Считаю, что каждый должен там обязательно побывать».

А из Индонезии уже вернулась в Москву — потянуло домой, к привычному ритму и драйву мегаполиса. В город, где даже в сложные времена чувствуешь, что здесь ты можешь расти быстрее.

В Райффайзен Банк Анастасия Зеленова пришла в конце 2023 года — по совету друга, который здесь работал, — на лидерскую позицию: менеджер направления по управлению данными, аналитике и машинному обучению. Сначала под ее руководством было всего два человека. Сейчас — десять. Команда занимается развитием цифровых каналов в CIB (мобильное приложение, онлайн-банк, интеграции, цифровой маркетинг).

Первый год ушел на постройку фундамента. Анастасия начала с нуля: появились данные, метрики, больше решений стали приниматься на основе данных. Росла команда профильных экспертов, появлялись первые ML-специалисты. В подразделении стали лучше понимать, кто клиент, как он ведет себя в канале и какие у него проблемы. Теперь на любой вопрос можно найти ответ — просто взять дашборд и посмотреть.

В рамках концепции SDB Анастасия участвовала в создании методологии замера Time to Market в CIB — расчёта времени от запуска проекта до появления первого рабочего продукта на рынке. Сейчас она вместе со своей командой работает над тем, чтобы сократить этот показатель до одного дня, делая большую ставку на автоматизацию процесса Discovery.

Стратегия SDB во многом помогла ускориться в росте зрелости команды CDC: появилась база знаний по каналам, кабинет с результатами клиентских исследований и агент для работы с этой информацией. Внедряется AI-ассистент в канале, появились первые возможности отвечать на уточняющие вопросы к данным с помощью агентов, без участия аналитика.

«Это нужно для того, чтобы было удобно знакомиться с аналитикой и всей релевантной информацией и идти строить гипотезы». И в итоге работает на благо живого человека — конечного пользователя, которому становится удобнее взаимодействовать с сервисами банка.

Анастасия уверена: у продукта должны быть все возможные инструменты и ресурсы, чтобы решать задачи клиента — от разработки и дизайна до аналитики и инструментов искусственного интеллекта. Поэтому она всегда выступала за то, чтобы в команде были люди, которые помогают создавать ценность из данных: как с точки зрения аналитики, так и ИИ.

Она верит в децентрализацию аналитики и ML, именно тогда команда начинает эффективнее использовать данные, принимая решения на их основе.

Задача на вырост

В команде Анастасия выстраивает среду, где знания не складируются, а циркулируют: сеньоры (senior) учат мидлов (middle), мидлы — джунов (junior), джуны — стажеров. А когда приходит новый сильный специалист, он тоже быстро встраивается в эту систему и начинает делиться опытом. «Объясняя другому, сам начинаешь понимать материал глубже и чувствовать личную ответственность», — уверена Анастасия Зеленова. Так знания распространяются естественно, без лишних формальностей, но при этом каждый отдает себе отчет, что в сложной ситуации можно подключить и руководителя, и «старших» коллег.

Отдельная тема — задания с высокой неопределенностью. Настя специально дает стажерам, джунам и мидл-менеджерам задачи «на вырост», даже если понимает, что на текущем уровне человек может с ними не справиться. «Это как учить плавать — бросаешь в воду, но страхуешь и помогаешь не утонуть». По ее опыту, до 80% проблем в работе связаны не с техническими навыками, а с личными установками, страхами или блокировками. И «лечить» нужно не симптомы, а причину. Поэтому в tet-a-tet беседах она не просто разбирается, «почему не получилось», а «что на самом деле мешает». А дальше человек уже сам решает, готов ли он прорабатывать барьер. Главное, чтобы в итоге он мог самостоятельно справляться с неопределенностью.

«5 фильтров»: как Анастасия Зеленова подбирает команду

— Техническая компетентность. Кандидат должен обладать нужными навыками и соответствовать внутренней сетке — джуниор, мидл, сеньор. Аналитика сложная, без сильного технического бэкграунда здесь не удержаться.

— Креативность и широта мышления. Нужны люди, которые умеют рассматривать продуктовую задачу с разных сторон, находить нестандартные решения и демонстрировать системный подход. Те, кто мыслит узко и шаблонно, в команду не встроятся.

— Искренний интерес к работе. Когда руководитель кайфует от того, чем занимается, важно, чтобы и команда разделяла это чувство. Работа занимает слишком большую часть жизни, чтобы относиться к ней как к скучной повинности. Настя ищет тех, кто по-настоящему замотивирован, кто стремится выйти за рамки задачи.

— Ответственность. Здесь действует следующий принцип: аналитик перестает работать с задачей только тогда, когда она уже в продакшене. Если специалист горит своим делом до конца, он приживется в команде.

— Интуиция. Даже если кандидат идеально подходит по формальным критериям, на собеседовании может возникнуть ощущение дискомфорта. К таким вещам тоже нужно прислушиваться. Как правило, это сигнал.

Настя признается, что больше всего дорожит людьми, которые оказались в ее команде. Ей нравится, что они много времени проводят вместе не только на работе, но и вне офиса. И это касается не только ее сотрудников, но и всего Data-направления внутри CIB. Это по-настоящему дружный коллектив. «Я рада что получилось собрать такую команду в CIB в принципе, за что спасибо другим лидерами и другим людям».

Спорт, благотворительность и картина маслом

С будущим мужем Александром Настя училась в ВШЭ на одной программе. На 3 курсе он пригласил ее на свидание, а незадолго до отъезда в Сербию они поженились. «Саша — senior AI-инженер, мы работаем в смежных областях, так что друг друга понимаем с полуслова — и в жизни, и в рабочих вопросах».

Вместе они любят путешествовать по России и посещать небольшие города. Им нравится формат выходного дня: сесть на электричку и через пару часов оказаться в другом мире. Коломна, Сергиев Посад, Суздаль, Ярославль — приятно гулять по уютным улочкам, смотреть на дома с историей, замедляться, чувствовать ритм другой жизни. Но бывают и дальние поездки: этой зимой катались на горных лыжах в Кировске, Мурманская область. «Люблю этот вид спорта за скорость, ветер, за возможность нестись вниз и одновременно рассматривать заснеженные склоны».

С детства сохранился интерес к живописи. Насте нравится писать пейзажи маслом по методу американского художника Боба Росса. Его техника «мокрое на мокром» (наносить краску на невысохший слой) позволяет создавать картины за 3–4 часа. Однажды они с коллегой выходили из офиса на «Смоленской» и впечатлились красками неба. Анастасии захотелось сохранить момент и попробовать перенести его на холст. Она сфотографировала закат и вскоре подарила коллеге готовую картину.

Недавно Анастасия увлеклась йогой. Она занимается 6 раз в неделю, любит практики в 7 утра — как дома, так и в студии. Когда открыла для себя авторскую методику Дживамукти (энергичный стиль), то окончательно влюбилась в это занятие. Ездит на йога-ретриты: сначала это была Сербия, потом в Переславль-Залесский, а недавно вернулась с ретрита на Мальдивах. «Чувствуешь, как меняешься целиком — и физически, и ментально. Всем советую».

Однажды Настя задумалась: а можно ли инвестировать свои знания в то, что не приносит денег? Есть коммерческий мир, где работа оплачивается. И есть другой мир — где всё происходит на безвозмездной основе, потому что почти никому не интересно помогать больным людям или животным. Почему бы там не применить аналитику данных, машинное обучение и AI? Возможно, однажды она запустит проект, который позволит совмещать прибыль и социальную миссию. Ведь аналитика, ML и агенты могут помочь НКО выстроить стратегию, понять аудиторию и увеличить охваты — не хуже, чем в финтехе.