• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
Первый заместитель декана Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе Плисецкая Ирина Александровна
Мероприятия
19 ноября – 20 ноября
26 ноября – 30 ноября
30 ноября, 10:00
19 февраля 2020 – 22 февраля 2020
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Прикладной анализ данных"

4 года
Очная форма обучения
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Belomestny D., Trabs M., Tsybakov A.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2019. Vol. 25. No. 3. P. 1901-1938.

Статья
Axiomatization of provable n-provability

Beklemishev L. D., Kolmakov E.

Journal of Symbolic Logic. 2019. Vol. Volume 84. No. Issue 2. P. 849-869.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

Главный профессиональный план – это следить за новыми технологиями и стараться двигаться вперед


Юрий Богомолов
. В 2015 году закончил магистратуру по специализации «Анализ Интернет-данных», работает в компании Amazon в Сиэтле на позиции  Software Development Engineer 2.

-        Где ты учился до НИУ ВШЭ, почему выбрал совместную магистратуру Вышки и Школы анализа данных?

Я учился в Белорусском государственном университете в Минске. С 5 курса я работал в отделе поиска Яндекса и осознавал, что БГУ дает хорошее фундаментальное образование, но когда речь идет о новых технологиях, особенно, таких областях как поиск, необходимы свежие знания. И я решил, что мне было бы полезно получить дополнительное образование в этой области. На сайте Яндекса я нашел совместную программу Школы анализа данных и НИУ ВШЭ. Я поучаствовал в олимпиаде, поступил по ней и решил поехать учиться в Москву.

-    Какие отличительные особенности программы, на которой ты учился?

В основе магистерской программы лежат курсы Школы анализа данных Яндекса. Мне нравилось, что знания, которые давала программа, успешно применялись на практике, не было абстрактных,  «ненужных» курсов. Все предметы преподавали люди, которые сами работали с большими реальными системами, поэтому весь материал был очень актуальным.

В IT каждые несколько лет что-то меняется, и возможность получать свежие знания, которые отражают текущее состояние отрасли, мне кажется очень ценной. В этом плане совместная магистерская программа ШАД и ВШЭ была уникальным местом, поскольку сочетала в себе академическую часть, идущую от Вышки, и знания, полученные от профессиональных специалистов, которые работают в индустрии и могут делиться актуальным опытом. Ничего похожего я в принципе не встречал ни в одной другой программе.

-       Ты начал работать в Яндексе, когда уже закончил университет?

Я учился на 4 курсе специалитета, когда к нам в Минск приехали ребята из Яндекса. Мне оставалось еще доучиться год до получения диплома, поэтому я был в числе тех людей, кто прошел отбор в компанию, но по каким-то причинам не хотел ехать в Москву. Через месяц-два в Минске открылся офис Яндекса и меня пригласили туда.

Я начал работать в отделе поиска, в группе создания и внедрения факторов. Поясню, что это такое: пользователь задает вопрос и поисковик выдает результаты, упорядоченные по релевантности. Но на самом деле точное значение релевантности вычислить нельзя, зато его можно оценить с помощью методов машинного обучения на основании факторов  – показателей релевантности документа. По сути, создание новых факторов – это один из способов улучшения качества поиска.

-        Чем тебе нравилась работа в Яндексе?

Это была интересная смесь исследовательской и девелоперской работы. Вначале надо было найти  идею для создания нового фактора, который поможет улучшить поиск, а потом надо эффективно реализовать все расчеты в такой большой системе как Яндекс. Мне очень нравилось, что в работе было много составляющих: и интересная разработка, и наличие исследовательской части.

-        Как стала развиваться твоя карьера?

Когда я приехал в Москву учиться в магистратуре, то продолжил работать в Яндексе. Я проработал на своей позиции 2,5 года.

Но я не видел себя в Москве, не представлял, что в будущем останусь там жить. Для меня Москва очень большой город: дорога на работу полтора часа, много людей в транспорте и на улицах – все это было для меня некомфортно. Я рассматривал несколько вариантов дальнейшего развития событий: поехать назад в Минск, в Европу или еще дальше, в США.

Когда я заканчивал магистратуру, меня пригласили на собеседование в Amazon. Я его прошел, и мне предложили хорошую позицию в головном офисе в Сиэтле. Я решил попробовать, так как от этого я ничего не терял – в любом случае это мог быть положительный опыт и хорошая строчка в резюме.

-        Как проходил процесс отбора?

Я проходил стандартное собеседование большой американской компании: 5 технических собеседований, примерно по часу каждое, и разговор с HR-менеджером. После этого все 6 человек независимо составляют на тебя отзыв и свою рекомендацию в виде нанимать или не нанимать. Потом проводится встреча, на которой обсуждаются все отзывы, и принимается финальное решение.

Обычно, если хотя бы кто-то против, то человека не нанимают, т.к. в США уволить человека, который не подошел, будет очень дорого для компании.

-        На какой позиции ты стал работать в Amazon?

Я начал работать на позиции Software Development Engineer в команде Kindle Education. Платформа Kindle объединяет миллионы пользователей, наши планшеты в том числе широко используются для обучения. Задача нашей команды – сделать эту платформу удобнее и эффективнее для образования, чем использование обычных книг. На моей новой позиции сейчас меньше rocket science, чем было в Яндексе: применения Big Data, машинного обучения и прочего. Но я занимаюсь разработкой реальных приложений, которыми пользуются десятки миллионов человек, и это по-своему интересно. Мне не хотелось бы уходить в чисто исследовательскую деятельность, мне нравится быть на связи с реальными проектами и продуктами, поэтому такая работа по мне.

-          Какой в Amazon распорядок дня, корпоративный дух?

В целом, как и в других IT-гигантах, если ты делаешь свою работу хорошо, то отношение гибкое: можно иногда уйти пораньше из офиса, поработать из дома и т.д. В отделе разработки режим чуть более строгий, чем был, например, у меня в Яндексе: у нас есть ежедневные 10-минутные совещания, планирование задач, где мы оцениваем, что сможем сделать за следующие три недели. Такая организация рабочего процесса не ограничивает свободу, а лишь, на мой взгляд, демонстрирует более структурированный подход.

-          В Amazon много сотрудников из России?

Я живу в Сиэтле, и через озеро, километрах в двадцати от офиса Amazon, находится кампус Microsoft: там работает довольно много сотрудников из России и Беларуси, в том районе есть даже несколько русских магазинов. Конкретно Amazon в основном нанимает сотрудников внутри Штатов, поэтому самый простой способ попасть в компанию, например, из Китая, или Индии – это закончить магистратуру в США. На две команды нашего отдела я единственный, кто не получал образование в Америке.

-           В чем, на твой взгляд, разница западного образования и российского?

На Западе образование построено по системе кредитов (единица измерения сложности курса): ты сам выбираешь какие предметы учишь, главное набрать достаточно кредитов. Эта система нацелена на то, что образование идет в ширину: можно брать все новые курсы, тем самым расширяя область своих знаний. В зависимости от специфики, один курс может быть продолжительностью 2-3 семестра, но редко больше.

В БГУ я получил классическое советское математическое образование, оно больше уходит в глубину: на 4 семестра мат. анализа «нанизываются» дифференциальные уравнения, затем уравнения математической физики и т.д. Получаются курсы по 5-6 семестров в глубину. Такая система образования стимулирует более фундаментальные знания, но в жертву идет «ширина обхвата».

Магистратура ВШЭ в этом смысле добавила и ширины, и глубины моим знаниям.

-          В Сиэтле в Amazon работает примерно 24 тысячи человек. Зачем компании так много сотрудников? Чем они занимаются?

У компании глобально три больших направления. Первое, Retail, представляет собой самый большой в мире сервис по продаже товаров. Но красивый сайт – это лишь то, что видят пользователи. А реально за этим стоит организация складов и много другое. При таких масштабах все процессы роботизированы: умные машины ездят по складам, они умеют смотреть на полки и понимать, что на них лежит. Когда сбыт товара происходит в таких гигантских объемах, то разумно вкладывать деньги в оптимизацию всех процессов.

Второе крупное направление Amazon – это AWS, облачные Интернет-сервисы. По данным на конец 2014 года, у Amazon около 30% рынка облачных технологий. Тут говорят: «Когда AWS отключается, то же самое происходит с Интернетом». То есть это гигантская платформа, для обслуживания которой требуются тысячи сотрудников.

И, наконец, третье направление – это Kindle. Этот отдел быстро и постоянно развивается: только за последний год было выпущено три принципиально новых устройства.

-           Какие у тебя профессиональные планы на ближайшие пару лет?

Мне тяжело загадывать, потому что в IT все быстро меняется. Большие компании надежнее, и в них есть больше возможностей изучать что-то новое. С другой стороны, маленькие компании двигаются быстрее и эффективнее. Наверное, со временем захочется что-то поменять.

В гегорафическом плане на текущий момент Запад выглядит привлекательнее: открытый рынок, много возможностей. Различные страны и даже штаты внутри США борются за то, чтобы именно у них открылся новый офис IT-компании, потому что это положительно повлияет на приток квалифицированных кадров и поступления в местный бюджет. Например, власти Чикаго переманили головной офис компании Boeing из Сиэтла, предложив особые условия, включающие значительные налоговые льготы. Принимаются законы, которые упрощают деятельность компаний, а не наоборот.

На мой взгляд, главный профессиональный план – это следить за новыми технологиями и стараться двигаться вперед. Мы живем в двадцать первом веке, так что я уверен, что обладая актуальными знаниями, можно будет найти интересную и привлекательную работу.

Интервью брала Ольга Подольская.