Студенты факультета цифровых трансформаций об участии в конкурсе докладов КМУ и учебе в Университете ИТМО
В прошлом году более двадцати человек поступило на образовательные программы факультета цифровых трансформаций по результатам различных конкурсов. Среди них Андрей Безбородов, выпускник Санкт-Петербургского Политехнического университета им. Петра Первого и Никита Горохов, выпускник Университета ИТМО. Сейчас они студенты первого курса образовательной программы «Большие данные и машинное обучение». Андрей и Никита рассказали нам о своем участии в конкурсе докладов Конгресса молодых ученых и о своей текущей учебе в ИТМО.
Андрей Безбородов:
Я закончил Политехнический университет Петра Великого, направление «Инфокоммуникационные технологии и системы связи». Так вышло, что после поступления в университет я со временем понял, что радиофизика, которая была в основе этого направления, — это достаточно сложно и не очень мне интересно.
В то же время я стал параллельно увлекаться компьютерным зрением и цифровой обработкой изображений, что и повлияло тогда на мой выбор научно-исследовательской работы. Погружаясь все больше в мир машинного обучения и нейронных сетей, я понял, что хотел бы и дальше обучаться этому. Выбирая дальнейшее направление обучения, я в интернете обнаружил программу магистратуры «Большие данные и машинное обучение» в Университете ИТМО, которая идеально бы соответствовала моим интересам.
Про конкурс докладов на Конгрессе молодых ученых я узнал от старшекурсника с моего направления, который уже поступил в ИТМО на эту программу. Он рассказал мне о возможности принять участие в Конгрессе, получить отличный опыт и попробовать поступить на программу без экзаменов.
В рамках моей научной работы я занимался поиском и сопровождением движущихся объектов на видео с помощью сверточных нейронных сетей и алгоритмов компьютерного зрения. Проведенные исследования и легли в основу тезисов, которые я направил для участия в КМУ. Тематика доклада не связана с тем, чем я занимаюсь сейчас в университете, так как я решил заняться другим, новым для себя направлением.
Сейчас в рамках научной работы я занимаюсь поиском аналогов нефтегазовых месторождений на основе методов машинного обучения. Спустя пару месяцев, как появилась возможность, я с радостью устроился в Национальный центр когнитивных разработок на позицию инженера. Помимо научной работы в рамках НИР, это позволило заниматься различными проектами в лаборатории «Моделирование природных систем», улучшать навыки и получать бесценный опыт работы.
Обучающимся я бы посоветовал в первую очередь не бояться пробовать свои силы, участвовать в КМУ и конкурсе докладов, так как это отличная возможность не только попробовать поступить на желаемое направление без экзаменов, но и послушать интересные доклады со схожего направления и, наконец, получить отличный опыт участия в конференции.
Никита Горохов:
Я закончил бакалавриат Университета ИТМО, факультет информационных технологий и программирования. Для получения более узкой специальности, нежели Computer Science, решил продолжить обучение в магистратуре на программе “Большие данные и машинное обучение”.
Про конкурс докладов на Конгрессе молодых ученых узнал из университетской рассылки, решил принять в нем участие и уже в апреле определился с программой для поступления. Мой доклад был связан с разработкой ML библиотеки для решения задач кредитного скоринга, он также являлся основой для выпускной квалификационной работы. Сейчас я пишу магистерскую работу в команде разработки ML библиотеки, так что можно сказать, что частично тема моего доклада связана с тем, чем я занимаюсь сейчас.
В частности, мы работаем над проектом FEDOT – это опенсорсный фреймворк автоматического машинного обучения (AutoML), который позволяет автоматически создавать и оптимизировать цепочки задач (пайплайны) машинного обучения или отдельные их элементы. Параллельно я работаю в отделе риск моделирования и статистического анализа в банке, куда устроился после стажировки. Могу сказать, что в этом мне помогли сильные хард скиллы (хотя и с софтами проблем нет).
Обучающимся я бы посоветовал откликаться на вакансии, ходить на собеседования и не бояться отказов, в первую дверь придется долго и тяжело биться, но дальше будет легче!