Создание современных ИТ-продуктов неразрывно связано с научными исследованиями. Чтобы решать нестандартные задачи, разработчикам необходимо постоянно анализировать свежие публикации и доклады с международных конференций, оценивая, насколько новые методы применимы для улучшения действующих сервисов.
Образовательная программа сочетает теоретическую базу и интенсивную практику. Она состоит из двух ключевых блоков.
Лекционный курс: разбор передовых инженерных и научных достижений в сфере информационных технологий;
Проектная работа: командное воспроизведение экспериментов из актуальных научных статей под руководством менторов — практикующих разработчиков-исследователей.
В ходе работы над проектом участники не просто воссоздадут предложенные авторами моделей результаты, но и проверят их устойчивость к изменению условий и сделают выводы о применимости методов на практике.
Такой формат работы позволяет развить важные навыки совместной работы: планирование ресурсов, распределение задач и эффективную коммуникацию в коллективе. Опыт, полученный на программе, максимально приближен к реальной промышленной разработке, что даст выпускникам серьёзное преимущество при построении карьеры в ИТ-индустрии.
Учебно-методические материалы
Программа реализуется Научным центром информационных технологий и искусственного интеллекта Университета «Сириус» и Школой анализа данных Яндекса.
К участию приглашаем студентов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры, интересующихся современными достижениями в различных областях машинного обучения, построением новых архитектур глубоких нейронных сетей, систем хранения и обработки данных. Уровень образования: минимум — 1 курс бакалавриата/специалитета, максимум — 2 курс аспирантуры.
Профиль участников: студенты профильных ИТ-направлений (компьютерные науки, прикладная математика, программная инженерия, анализ данных).
Необходимые знания и навыки:
Программирование: уверенное владение Python (основной язык программы) или C++, знание базовых алгоритмов и структур данных;
Машинное обучение: понимание основ ML/DL, практический опыт работы с PyTorch и NumPy, навыки отладки кода и подготовки данных;
Работа с исследованиями: способность свободно читать и анализировать научные статьи на английском языке (рекомендуемый уровень: Intermediate / B1 и выше);
Личные качества: проактивность, навыки аргументации своих технических решений и готовность к командной и самостоятельной исследовательской работе.
Форма организации отбора слушателей
Индивидуальный конкурсный отбор проходит в четыре этапа:
Подача заявки: регистрация в системе Сириус и на сайте Школы анализа данных Яндекса, заполнение анкеты;
Практический тур: решение задач в системе «Яндекс Контест»;
Портфолио: оценка резюме, мотивационного письма и аналитического обзора статьи;
Собеседование: онлайн-интервью с организаторами программы.
Задания для конкурсного отбора:
Реализация задачи на алгоритмы;
Поиск и исправление ошибок в готовом коде;
Анализ и работа с данными, обучение готового алгоритма;
Автоматизированная обработка данных;
Самостоятельное создание, разметка и верификация набора данных;
Разбор научной статьи, оценка рисков воспроизведения и планирование эксперимента.
Критерии отбора
Результаты отборочных мероприятий будут оцениваться по следующим критериям:
Критерии оценки анкеты
участие в мероприятиях, включённых в государственный информационный ресурс о детях, проявивших выдающиеся способности, получателей грантов Президента РФ (победитель, призёр);
участие в отраслевых ИТ-хакатонах и соревнованиях по программированию за период 2024–2026 гг. (победитель-призёр);
участие в академических проектах Яндекса и иных соревнованиях.
Тестовое задание в системе «Яндекс.Контест».
Расчёт баллов осуществляется по каждой задаче отдельно. Задачи проверяются автоматически. Разбалловка по задачам следующая — каждая задача оценивается независимо:
Задача 1 (алгоритмы);
Задача 2 (отладка кода);
Задача 3 (очистка данных);
Задача 4 (обработка аудио);
Задача 5 (сбор данных);
Задача 6 (анализ статьи).
Критерии оценки аналитического разбора научной статьи:
Описание технических требований к программному и аппаратному обеспечению;
Анализ воспроизводимости результатов и оценка ключевых рисков;
Предложение перспективных сценариев развития исследования.
На собеседование приглашаются до 60 кандидатов с наивысшей суммой баллов за предыдущие этапы.
На интервью оцениваются технические знания по выполненным задачам, мотивация и готовность к командной работе. Кандидат должен представить результаты своей работы над научной статьей из списка, представленного в системе «Яндекс Контест», показать написанный код и обсудить с экспертами ход исследования.
Техническим критерием для отбора участников на программу является соблюдение требований, указанных в графе «Входные требования, необходимые для освоения содержания Программы».
Участник является студентом очного обучения, возрастом 18 лет и старше, указанных курсов и направлений обучения. Данный критерий является обязательным, баллы за данный критерий не предусматриваются. Суммарные значения результатов отображаются в итоговом рейтинге участников. Участники, продемонстрировавшие наилучшие результаты и выполнившие общие (технические) требования к заявке, приглашаются на обучение по программе.
Спорные вопросы решаются на уровне руководителя программы. При формировании итогового рейтинга участников учитывается суммарный балл по всем отборочным испытаниям.
Плата за обучение на программе не взимается.
Проезд/перелёт, проживание и питание на программе оплачивается организаторами.
Всем, кто прошёл конкурсный отбор и был приглашён на программу, необходимо предоставить справку с места обучения, взятую не ранее, чем за 3 месяца до начала образовательной программы.
К участию в программе допускаются только граждане РФ.
Регистрация необходима на обеих платформах: Сириус и ШАД Яндекса.
На программу не допускаются студенты, принимавшие ранее участие в других дополнительных образовательных программах Научно-технологического университета «Сириус» в 2026 году за счёт средств Университета более двух раз.
Приглашённые на программу студенты, не сообщившие о невозможности прибыть на программу, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы за счёт средств Университета.
Студенты, отчисленные с дополнительной профессиональной программы как не прошедшие успешно итоговую аттестацию, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы за счёт средств Университета.
По вопросам участия в программе просим обращаться по адресу cdpo@talantiuspeh.ru
