В конце весны завершилась студенческая олимпиада «Я – профессионал», для организации которой объединили свои силы ведущие технологические компании и учебные заведения страны. Призеры по разным направлениям, от гуманитарных до естественно-научных, получили не только денежные призы, но и предложения о стажировках в компаниях и льготы на поступление в магистратуры главных вузов страны. Один из призеров, бакалавр мехмата НГУ, студент Computer Science Center Степан Деревянченко, рассказал о своем участии в олимпиаде по направлению «Искусственный интеллект», о зимней школе МФТИ и о впечатлениях от поездки в Москву.

Интерес к машинному обучению

Всё началось в одиннадцатом классе, когда в фойе Специализированного учебно-научного центра НГУ, где я учился, мне на глаза попалось объявление о том, что в Новосибирске проходит набор в Школу анализа данных Яндекса. Я был заинтригован и уже дома начал искать информацию по этому поводу. Основное направление ШАДа, машинное обучение, было тогда мне совершенно незнакомо, но я понял, что это именно то, чем я хочу заниматься.

После двух лет на мехмате НГУ я решил, что готов к поступлению в Computer Science Center (за эти два года Яндекс и JetBrains объединили усилия в Новосибирске и совместно организовали новый учебный центр). Нужно было пройти три этапа отбора: четырехчасовой и семичасовой экзамены, а также очное собеседование.

Я заранее прорешал задания прошлых лет и понял, что в основном задачи вступительных испытаний связаны с алгеброй, математическим анализом, теорией алгоритмов, дискретной математикой, теорией вероятностей и программированием. В конечном итоге со вступительными экзаменами у меня не возникло особых проблем, ведь до этого я целых два года старательно учился в университете и подробно проходил почти все вышеперечисленные дисциплины. Единственная сложность была в том, что до этого момента у меня не было теории вероятностей. Но за несколько ночей я смог изучить ее основы, и этого оказалось достаточно для решения задач на экзамене.

Учеба в Computer Science Center

С самого начала учебы в CSС я понял, что закончить его будет непросто. Первые два семестра я тратил практически все силы и время на выполнение домашних заданий. Но, несмотря на множество трудностей, связанных с учебой, я понял, что всего за год приобрел огромный запас знаний и навыков.

Как правило, зубрить не приходится: упор сделан, прежде всего, на практику. Лекции очень подробны и интересны, а все семинарские занятия и домашние задания продуманы до мелочей и приносят огромный профит. К тому же здесь можно встретить людей со схожими интересами. Центру я обязан и развитостью математического аппарата, и тем, что я научился здорово программировать и разбираться в машинном обучении. CSC начинается с основ ML (к примеру, что такое задачи классификации и регрессии) и заканчивается разбором и написанием сложных моделей. Можно брать разнообразные курсы по Natural Language Processing, Computer Vision, Deep Learning, Reinforcement Learning, по байесовским и нейробайесовским методам.

Во время обучения я сильно увлекся Deep Learning. Мне очень понравилось работать с нейросетями, а особенно применять их в NLP и компьютерном зрении. После года изучения ML в CSC мне предложили преподавать. Так что теперь я не только учусь, но и работаю в CSC, что позволяет мне получать ещё больше опыта. В целом, я стал гораздо лучше разбираться не только в сфере машинного обучения, но и в программировании, в алгоритмах и в математике. Эти важные умения позволили мне быстро найти работу дата-аналитиком в Центре финансовых технологий. Сочетать работу и учебу совсем нетрудно. Если научиться совмещать универ и CSC, то потом уже будет получаться совмещать всё что угодно.

Об олимпиаде «Я – профессионал»

Обучение обучением, но всегда интересно узнать, на что ты способен, и посоревноваться с другими студентами. Отличную возможность для этого предоставила всероссийская студенческая олимпиада «Я – профессионал». В ней есть направление «Искусственный интеллект», и я, конечно, решил проверить свои силы именно в нем.

Олимпиада организована несколькими вузами и крупными компаниями. Люди, которые лучше всех выступили на олимпиаде, получают весомый денежный приз, а также возможность стажировки в крупных компаниях. Все призеры и победители олимпиады вносятся в единую базу, с помощью которой компании могут подобрать себе подходящих кандидатов для стажировок. Так что успешное выступление на олимпиаде открывает путь к карьере по нужной вам специальности. Эта олимпиада учитывает интересы студентов: каждый может изъявить желание стажироваться в какой-то конкретной компании.

Первый этап олимпиады не показался мне трудным. Предлагались задачи на базовое знание ML и фреймворков, теории вероятностей, математической статистики и алгоритмов. Так что я прошел во второй тур, который проводится в МФТИ. Кроме того, в рамках олимпиады, меня пригласили в зимнюю школу по искусственному интеллекту, которая проходила там же, в Москве, в течение следующей недели после олимпиады.

Финал и зимняя школа

В первый же день моего пребывания в Москве состоялся финал олимпиады. Он проходил в учебном офисе компании 1С и состоял из двух этапов. Первый длился два часа, нужно было сделать пять задач на алгоритмы. Вторая часть олимпиады длилась уже четыре часа и заключала в себе непосредственно решение задач на машинное обучение. Задачи были очень интересные, но в то же время для меня они были не слишком сложными, потому что в CSС я решал и более сложные задачи. Уже в процессе написания этой статьи я узнал, что стал призером олимпиады.

Остальная неделя была посвящена зимней школе. В первые дни мы прослушали очень много лекций. Выступали известные ученые: Андрей Райгородский, Константин Воронцов, Михаил Бурцев и другие, а также представители крупных компаний, таких как Мегафон, Тинькофф, ВТБ и Mail.ru. Для меня было интересным опытом вживую встретить ученых, которых до этого я видел лишь при просмотре онлайн-лекций, а также услышать эксклюзивные сведения о крупных компаниях. Общение не ограничивалось одними лишь лекциями, можно было без проблем подойти к интересующему тебя человеку в коридоре и задать любые вопросы. Благодаря этому я узнал достаточно много нового о современных тенденциях в ML, а также получил полезную информацию, которая может пригодиться мне при трудоустройстве.

Затем я поучаствовал в проведении хакатона, объединившись в команду с соседями по комнате в общежитии. Кстати, это были ребята из Барнаула, так что сибиряки рулят! В общей сложности на хакатоне было семь задач от различных компаний. Наиболее интересной нам показалась задача от компании Тинькофф. Она заключалась в том, чтобы сделать в приложении Тинькофф поиск по спецпредложениям. К примеру, человеку захотелось поесть устриц, он вводит в поиск «хочу устриц», а ему выводятся предложения от банка с кэшбеком в хорошем продуктовом, в котором есть эти самые устрицы.

У нас не было абсолютно никаких данных. Все запросы приходилось генерировать и размечать самостоятельно. Два тяжелых дня мы без отдыха упорно работали над генерацией запросов, NER-нейросетью, умным поисковиком и другими вещами, которые сочли необходимыми для решения этой прикладной задачи. Но оно того стоило, потому что после подведения итогов стало известно, что мы стали победителями в этой задаче.

На шестой, заключительный день я отправился на экскурсию в офис Тинькофф и уже там узнал, что через пару часов будет суперфинал хакатона, в котором победители каждой из семи задач представляют свой проект жюри. Презентацию готовили в последний момент «на коленке», но все равно выступили весьма хорошо и уверенно, хоть, к сожалению, выиграть не сумели.