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, S909
Чернозатонская Е. В., Фуколова Ю. В., Комаров М. М. и др.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2023.
Beklaryan A. L., Akopov A. S.
Lecture Notes in Computer Science. 2025. Vol. 14476. P. 273-280.
Vasilev A., Volodkevich Anna, Kulandin D. et al.
In bk.: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems. Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 1191-1194.
Shabalin A., Meshchaninov V., Chimbulatov E. et al.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024
Основная задача базовой кафедры – расширить сотрудничество Сбера с факультетом компьютерных наук по подготовке высококвалифицированных ИТ-специалистов для решения задач в сфере искусственного интеллекта и финансовых технологий.
Кафедра объединяет высокий научно-исследовательский и педагогический потенциал факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ с обширным практическим опытом, глубокой экспертизой и накопленными прикладными и теоретическими знаниями в области решений на основе искусственного интеллекта, предоставляемыми сотрудниками Сбера.
Создание кафедры стало продолжением магистерской программы «Финансовые технологии и анализ данных», открытой в 2017 году совместно ФКН НИУ ВШЭ и Сбером.
Основные функции кафедры:
О чем поговорим:
На встрече ответим на вопросы выше, заглянем под капот современных технологий e-commerce и познакомимся с ML-командой Samokat.tech.
Программа мероприятия:
18:30-19:15. Data science в e-commerce: задачи и проекты.
Спикеры: Петр Лукьянченко, руководитель департамента машинного обучения, Алексей Когай, руководитель отдела ML клиентских продуктов, Евгений Финогеев, руководитель команды матчинга
19:15-20:00. Как попасть в команду ML:
— разбор ваших резюме: как пройти через фильтр HR и нанимающих тимлидов
— публичное моковое интервью в режиме реального времени: разберём частые вопросы, которые вам могут задать на техническом интервью.
20:00-21:00. Нетворкинг: общение с командой машинного обучения Samokat.tech.
Отправляйте свои резюме, если хотите получить рекоммендации на встрече, до 15 апреля. (Все присланные резюме будут обезличены)
Дата: 18 апреля в 18:30
Место: Покровский бульвар 11, ауд. R406
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Заместитель заведующего кафедрой
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Руководитель проекта