- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, S909
Закон. 2024. № 4. С. 120-134.
Шабалин А. М., Meshchaninov V., Бадмаев Т. М. et al.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2023
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:
- Разработка учебно-методических материалов на основе индустриальных кейсов с участием Сбера;
- Привлечение лучших специалистов Сбера к проведению обязательных дисциплин, дисциплин по выборку и факультативов для студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ;
- Организация и проведение профильных хакатонов для студентов с возможностью прохождения победителями сокращенной процедуры отбора при приеме на работу в Data Science подразделения Сбера;
- Организация и проведение воркшопов и конференций с участием студентов, позволяющих, в том числе, сформировать представление о карьерных траекториях в сфере разработки решений на основе искусственного интеллекта;
- Обеспечение трудоустройства выпускников (первого и второго года) и студентов факультета компьютерных наук ВШЭ на более высокие стартовые позиции в Data Science подразделениях Сбера;
- Формирование центра компетенций и обмен экспертизой в целях методологической поддержки других образовательных программ Сбера.
Сбер принял участие в Неделе цифровых знаний
.jpg "Екатерина Пинчук, CPO команды LAYER, SberDevices")
27 февраля - 4 марта прошла Неделя цифровых знаний, которая была организована ФКН совместно с базовой кафедрой ГК «Открытие». Студенты Вышки и все желающие могли прослушать лекции разного уровня сложности на самые разные темы от построения продуктов и экосистем до моделей машинного обучения.
Всю неделю занятия проходили в онлайн-формате, а 4 марта участники собрались в Центре культур НИУ ВШЭ на очный день. Они смогли попробовать свои силы в мастер-классе, посвященном машинному обучению, и прослушать лекции от ведущих экспертов индустрии.
Базовую кафедру Сбера представила Екатерина Пинчук, CPO команды LAYER, SberDevices. Екатерина выступила с интерактивным докладом на тему «Как за год мы приземлили технологию в 7 отдельных продуктов и начали зарабатывать».
Екатерина поделилась опытом, как ее команда нашла свою нишу, создавала идеи продуктов, проверяла гипотезы с нулевым вложением в разработку, а также, как с минимальными ресурсами смогли добиться таких результатов.
В 2021 году во время работы в SberDevices, Екатерина зарегистрировала название Layer. В сентябре под этим именем вышла полноценная CV-платформа, которая выдерживала 102 rps входящего потока данных и связывала этот поток с гигабайтными фидами от партнёров. Уже в начале 2022 года команда выпустила линейку из трех продуктов — Layer In-image, Layer video services, Layer E-com API — и заработала первую прибыль. На данный момент запущено еще 4 продукта.
Иван Аристов
руководитель направления «Управление автоматизации инвестиционного бизнеса», банк «Открытие»
О Неделе цифровых знаний я узнал из объявления на портале. Это тематика машинного обучения, использование в работе, развитии и поддержке инвестиционных систем, почерпнул для себя интересные темы.
Я послушал доклад Екатерины Пинчук, как за год их команда приземлила технологию в семь отдельных продуктов и начала зарабатывать. Это очень интересный практический опыт. Как запустить новые идеи, как получить поддержку, как сделать так, чтобы твой проект выжил в высококонкурентной среде, когда меняются условия - это те темы, с которыми часто сталкиваются сотрудники крупных компаний. Было много практических примеров, жизненный опыт и технологический. Я сталкивался с разработкой новых продуктов и увидел как раз ту боль, с которой сталкиваешься и даже следующий уровень - как её преодолевать. С лекции я вынес мысль, что нужно генерировать больше идей, экспериментов, постоянно пробовать что-то новое и учиться на этом.
