Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254
Email: computerscience@hse.ru
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Rodomanov A., Kropotov D.
SIAM Journal on Optimization. 2020. Vol. 30. No. 3. P. 1878-1904.
A. Boldyrev, D. Derkach, F. Ratnikov et al.
Journal of Instrumentation. 2020. Vol. 15. P. 1-7.
Dvurechensky P., Eduard Gorbunov, Gasnikov A.
European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 290. No. 2. P. 601-621.
Kuznetsov S., Kaytoue M., Belfodil A.
In bk.: International Journal of General Systems. Iss. 49. 2020. P. 271-285.
Kaledin M., Moulines E., Naumov A. et al.
In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 125: Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory. 2020. P. 2144-2203.
«Мне всегда нравились три основные темы: анализ данных, финансы и образование». Степан Зимин окончил бакалавриат ФКН «Прикладная математика и информатика» в 2016 году и магистерскую программу МИЭФ «Финансовая экономика» в 2018 году. В интервью Степан, лауреат стипендии им. Ильи Сегаловича, поделился своим взглядом на онлайн-образование и работу в испанском стартапе.
Суть моей работы заключалась в разработке и применении экономичных численных методов для решения многомерного уравнения типа Блэка-Шоулза. Если кратко, то есть финансовые рынки, на которых люди торгуют активами. Также существуют базовые активы, например, акции, и деривативы, опционы, цена которых зависит от цены базового актива. Когда-то давно было непонятно, как их правильно оценить, а потом придумали модель Блэка-Шоулза. У неё есть несколько заметных недостатков, но до сих пор модель является бенчмарком, и ей пользуются с некоторыми модификациями.
Из модели можно получить уравнение Блэка-Шоулза — уравнение в частных производных. Если опцион базируется не на одной акции, а на портфеле, то получается уравнение в частных производных с несколькими пространственными переменными. Аналитического решения у этого уравнения нет (по крайней мере не для всех типов опционов), а решать его численно достаточно сложно: или метод будет неточным, или он будет очень медленным, или будет невероятно сложно его запрограммировать. Мы использовали более хитрые, так называемые, экономичные численные схемы для двухмерного и трехмерного случаев. На самом деле решалось даже не именно уравнение Блэка-Шоулза, а параболическое уравнение с переменными коэффициентами, а тесты проводились на его частном случае — уравнении Блэка-Шоулза. Тема интересная, хотя и специфическая. На любителя, так скажем.
Статья по диплому уже наполовину написана, но из-за загруженности на работе у меня постоянно не хватает времени ее завершить. Когда я понимаю, что у меня скоро выдастся несколько свободных дней, то я пишу радостное письмо своему научному руководителю Александру Анатольевичу Злотнику, что вот теперь мы текст точно допишем. Какое-то время мы этим занимаемся, а потом опять наваливается работа и я пропадаю. Надеюсь, что публикация всё же будет, потому что писать про финансы мне было интересно. Я даже поступил в магистратуру на МИЭФ для того, чтобы узнать больше о предпосылках финансовых и экономических моделей, их смысле и выводах.
Мне кажется, университет должен давать и развивать в студенте следующие направления: фундаментальные знания и практические навыки по своей специальности; широкий кругозор и понимание того, что происходит и какие есть возможности вокруг, как минимум в смежных областях; и, наконец, системное мышление и самодисциплину, чтобы эффективно применять два вышеперечисленных пункта на работе и в жизни. И, как это ни печально, очень мало где в России развиваются все эти направления.
В университет приходит обычный школьник. Как правило, он не разбирается хорошо ни в одной области, и еще не знает наверняка, чем именно он хочет заниматься и что он вообще может делать «по жизни». Именно поэтому первые два курса нужно давать базу, как это и происходит, например, на ФКН. Базовые предметы — это матан, линал, дискретка, далее на них основаны диффуры, тервер и так далее. При таком раскладе мозги «школьника» привыкают к системному мышлению, и у него появляется фундамент для освоения более прикладных дисциплин. Также здесь не стоит забывать про развитие кругозора — ты изучаешь экономику, историю, искусство.
На третьем-четвертом курсе, когда у студента уже появились базовые знания, примерное видение своего дальнейшего пути и расширился кругозор, можно приступать к практическим вещам. На третьем курсе следует дать студентам инструменты, а на четвертом — позволить под руководством более опытных людей использовать их в реальной задаче. Если человек захочет работать в индустрии, то кейс будет связан с работой. Если же студент хочет продолжать академическую карьеру, то его исследование будет академическим. Такая образовательная траектория даст студенту все необходимые инструменты и знания, чтобы он смог уверенно строить успешную карьеру в любой области, которую он выбрал для себя.
Что мы видим в реальности? В Вышке точно дается хорошая база, и она спрашивается. В других вузах она может быть и даётся, да и то не везде, но плохо спрашивается. С практикой дела обстоят гораздо хуже: в большинстве вузов не дают ни практических навыков, ни самой практической работы. Даже в Вышке не везде это бывает. Обязательно должен быть баланс между практическими и академическими курсами. Не мне решать, но, наверное, практики должно быть от сорока до пятидесяти процентов.
Можно очень неформально выделить те вузы, где есть сильные кафедры и факультеты и работают ведущие специалисты по своим направлениям. Идеальной была бы схема, когда лекции по конкретному предмету записываются ведущими в этой области образовательными учреждениями (а точнее – факультетами и даже отдельными преподавателями), а у всех остальных вузов и факультетов есть возможность по ним обучаться, при этом семинары все равно проходят очно. На этих семинарах можно разбирать тот материал, который студенты заранее прослушали в онлайне, а также рассматривать конкретные примеры-задачки. В топовых вузах часть лекций можно перенести в онлайн, но не полностью. Должны сохраниться аудиторные часы, когда профессор, записавший курс, приходит в аудиторию и объясняет материал. Также по каждому предмету можно сделать курсы разной сложности: вводный, базовый и продвинутый. Например, вводный курс матанализа могут прослушать как на ФКН в самом начале, так и на факультете менеджмента.
Тем не менее, я считаю, что резко и радикально переводить все образование в онлайн бессмысленно. Во-первых, онлайн-формат может быть не совсем удобен для самого лектора. Когда преподаватель ведёт занятие, он находится в контакте с аудиторией. В онлайне он, конечно, может переписываться на форуме, но это не одно и то же. Лектор будет получать меньше обратной связи и ему будет менее комфортно вести эти видео-занятия. Во-вторых, студенты могут изначально отнестись к такому нововведению несерьезно. Скорее всего, они будут пропускать ещё больше занятий, что тоже снизит качество образования. Наконец, третий момент связан с преподавателями-семинаристами «на местах». В рамках перевода лекций в онлайн есть опасение, что семинарист просто трансформирует свое занятие в лекцию. Это может произойти по разным причинам, начиная с того, что видео-лекции студенты просто не будут смотреть, и заканчивая банально тем, что лично преподавателю эти нововведения не нравятся. Как бы то ни было, переходить в онлайн нужно, чтобы повышать доступность и поднимать средний уровень образования в стране. Просто нужно делать это более мягко и постепенно, пробуя небольшие нововведения, получая обратную связь и учась на своих ошибках.
О Центре математических финансов я узнал только на третьем курсе бакалавриата от своих знакомых. Они рассказали, что по выходным в Главном Здании МГУ очень грамотно и интересно преподают качественные финансы. На занятиях дают именно те знания, которые понадобятся в банках или хедж-фондах. Не помню уже почему, но тогда я туда не стал поступать, а вот на четвертом курсе поступил и не прогадал.
Почти каждую субботу проводились лекции и семинары по теме финансов, где мы изучали эконометрику, риск-менеджмент и деривативы. В том же далеком 2015 году Центр математических финансов решили поэкспериментировать и сделал программу по анализу данных, которая состояла из двух курсов: один был по классическому машинному обучению, а другой — по введению в нейронные сети. Со следующего года мы с моим другом решили поучаствовать в деятельности ЦМФ организационно и помогли принимать экзамены: сначала вступительные, а потом выпускные.
С прошлого года мы с друзьями полностью организуем направление по анализу данных. Сейчас по качеству мы смогли сделать программу процентов на пятьдесят от задуманного, потому что в конце года из-за работы времени было очень мало. Морально тяжело готовить и лекции, и задачи для самостоятельной работы, да еще и успевать работать. С курсом по количественным финансам таких проблем нет, так как программа более отработана. Для меня это интересный и полезный опыт, как в целом для структурирования своих знаний по всем темам, так и в плане организационных навыков.
Сейчас мне уже нравится сама программа, она получилась интересной и полезной. Материал и база уже наработаны — дальше дело пойдёт гораздо легче. В начале 2019 года мы открываем первый онлайн набор по двум направлениям — количественным финансам и анализу данных. Регистрация была открыта в группе ВК в начале февраля, в течение месяца пройдут вступительные задания, и в марте начнутся занятия в онлайне. Параллельно мы продолжаем вести занятия в Вышке и МГУ, с середины февраля началось второе полугодие оффлайн программы.
Последние два года я работаю в международной компании Nextail, которая была основана в Испании. Я попал сюда совершенно случайно. Мой друг был вторым человеком в России, работавшим здесь. Он написал мне, что есть испанский стартап, связанный с технологиями и fashion. Я заинтересовался, прочитал о компании и пошел на собеседование. Когда я прошёл отбор, познакомился с командой и узнал об условиях, то решил перейти в Nextail.
Моя должность называется достаточно странно — «Product and Implementation Manager». По сути, моя задача заключается в том, чтобы понять, что нужно потенциальному клиенту. Во-первых, я должен показать ему, как он может внедрить нашу систему в свои процессы, и какую пользу, дополнительные деньги и улучшение показателей он получит. Во-вторых, мне нужно правильно сформулировать и транслировать испанской команде запросы на развитие продукта по тому функционалу, которого не хватает. Здесь я выступаю в роли координатора-коммуникатора между клиентом и различными командами внутри компании — развитие бизнеса, аналитики, продукт-оунеры, а также делаю часть аналитики, готовлю презентации и провожу переговоры. Примерно то же самое иногда приходится делать и для текущих клиентов, например, при внедрении и запуске новых модулей.
В нашей компании работают люди с бэкграундом трех видов, примерно по тридцать процентов каждого. Первые — это разработчики и data scientist’ы. Вторая часть — это ребята из консалтинга. Те, которые занимаются развитием бизнеса, маркетингом и тд. Третьи — пришли в основном из ритейла и fashion-ритейла. И ещё десять процентов приходится на такие отделы, как HR и финансы. Понять, что нужно клиенту, могут ритейлеры; понять, как сделать — это технологическая часть; понять, как продать и выстроить коммуникации в целом — это консультантская часть. Сочетание этих трёх компонентов даёт хороший результат, а всем иметь опыт в фэшене или ритейле совсем не обязательно.
Клиенты Nextail — это ритейлеры, физические сети магазинов. Изначально мы специализировались на fashion, но сейчас работаем и в других розничных сегментах. Наш продукт — облачная платформа, которая анализирует данные наших клиентов и автоматизирует принятие решений, связанных с товародвижением.
Мы начинаем работу с планирования ассортимента: определяем, что должно быть представлено в магазинах в следующий модный сезон, например, весна-лето. Потом рассчитываем, сколько каждого продукта нужно закупить у производителя или произвести на своих фабриках. Когда продукция прибывает на склад, система говорит клиенту, сколько товара отправлять в магазины. Дальше контролируем, что и в каком количестве отправить со склада в каждый магазин, а также перевезти из одного магазина в другой, и в конце цикла даём рекомендации по уценке. Мы повышаем как выручку, так и маржинальность наших клиентов за счет ускорения продаж по полной стоимости.
Когда я только пришёл в Nextail два года назад, это был самый настоящий стартап. Стартап — это когда еще не понятно, рабочая бизнес-модель или нет. На данный момент мы доказали продажами, что модель рабочая, и главная задача теперь правильно её масштабировать. Так что сейчас корректнее называть компанию scale-up.
Первый плюс — это динамика. За два года наша команда увеличилась почти в пять раз. Ежемесячно повторяющаяся выручка (MRR) выросла в несколько раз, как и количество клиентов. Сама система технологически тоже постоянно развивалась. Когда я только пришёл, в ней оставались небольшие баги. Сейчас все работает действительно хорошо, как в плане интерфейса, так и в плане начинки. Очень приятно видеть это стремительное развитие и чувствовать свою причастность к результату.
Также в Nextail можно многому научиться. Из-за того, что компания изначально была маленькой, я смог увидеть, как развивается каждая её часть. За все время работы здесь я узнал, что делают команды маркетинга и развития бизнеса, как выстраивают свою работу программисты, датасаентисты и product-owner’ы, как идет общение с инвесторами и какие они ставят цели. Все это очень хорошо развивает кругозор.
Третий плюс — это атмосфера. Nextail — это испанская компания, и очень много времени мы общаемся с командой в Мадриде. Пожить и поработать в центре Мадрида очень приятно, особенно в июле, только немного жарковато.
Минусы ощущаются только из-за перегрузки (да, она бывает и в испанских стартапах). Иногда ты чувствуешь, что не можешь «прикрыться» компанией. Люди в компании заняты, просто потому что их мало. Приходится включать все свои навыки убеждения и доказывать, что именно твоя задача важная и срочная. Иногда устаёшь и начинаешь думать, зачем тебе всё это. Но потом это ощущение проходит, поэтому всё хорошо.
Звучит банально, но перед тем, как начинать подготовку и прохождение собеседований, неплохо было бы понять, действительно ли ты хочешь попасть именно в эту компанию, даже если она очень и очень крутая. Для этого желательно попробовать сопоставить компанию и себя по двум «шкалам».
Первую шкалу я назову «soft». Тебе нужно узнать какой у людей в этой компании бэкграунд и корпоративная культура, а также сопоставить то, как твой характер соотносится с теми людьми, которые там работают и насколько тебе будет комфортно общаться с ними. Вторая шкала — «hard»: что ты умеешь и хочешь делать, что ты будешь делать в этой компании и чему можешь там научиться. Если между тобой и компанией будут расхождения по этим двум направлениям, то, скорее всего, ты будешь чувствовать некий дискомфорт.
Если ты все-таки захотел попасть в компанию, то далее нужно посмотреть, как проходит отбор. В идеале пообщаться с тем, кто уже там работает, и кто может дать тебе более конкретные советы по прохождению собеседования. На самом деле нужно готовиться к собеседованию, «делать свою домашнюю работу». Это и по жизни очень хороший совет.
Непосредственно перед самим собеседованием надо выспаться, прийти с хорошим настроением и просто быть собой. Поговорите с работодателем, чтобы понять, подходите вы друг другу или нет. Если он тоже решит, что ты удовлетворяешь требования по обоим показателям, то скорее всего тебя возьмут. Но это не точно.
За последний год мы с друзьями с ФКН заняли призовые места в пяти хакатонах. Самый запоминающийся был от компании Gett и McKinsey. На втором месте был наш первый хакатон от МВидео, а на третьем — Теле2.
Хакатон от Gett и McKinsey был самым интересным, потому что на нем была наиболее любопытная постановка задачи. Было дано семь или восемь датасетов и некие подсказки, но в целом нам была предоставлена полная свобода творчества. Также здесь мы участвовали втроем (первые два места заняли команды из пяти человек), что было тяжеловато, и именно поэтому интересно.
Я участвую в хакатонах потому, что там дают достаточно актуальные для бизнеса кейсы, и мне всегда любопытно посмотреть, какие есть задачи и как их решают разные люди. Сначала пробуешь найти решение сам, а затем смотришь интересные подходы у других ребят. Во-вторых, мне нравится принимать участие в хакатонах из-за их крутой, одновременно напряженной и расслабленной атмосферы. В нее очень приятно погружаться и отвлекаться от обычных дел. Сейчас на работе я не занимаюсь машинным обучением и почти не программирую, только изредка занимаюсь аналитикой. Хакатоны позволяют мне окунуться в эту атмосферу и самому что-то напрограммировать. Это мой способ восполнить нехватку чего-то из области datascience, на основной работе.