«Если человек готов разбираться в сложных проблемах, то мы точно сработаемся»
Научный центр «Яндекса» Yandex Research совместно с НИУ ВШЭ и МФТИ начинает набор на программу ML Residency, предназначенную для студентов и аспирантов в области машинного обучения, а также для исследователей из смежных дисциплин. Программа рассчитана на год и может быть продлена, резиденты будут получать зарплату. Об особенностях программы новостной службе портала рассказал заведующий Научно-учебной лабораторией компании «Яндекс» на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, руководитель Yandex Research Артем Бабенко.
— Артем Валерьевич, как возникла идея открытия ML Residency? В чем, на ваш взгляд, актуальность этого проекта?
— ML Residency направлена на развитие научного сообщества в России и популяризацию машинного обучения как науки. Она стала расширением программы научной практики, которая существовала в компании «Яндекс» в последние несколько лет. За это время мы успели завершить несколько успешных научных проектов, а участники программы публиковались на ведущих мировых конференциях по машинному обучению.
— Какова роль Высшей школы экономики в предстоящей реализации проекта?
— Она является одним из организаторов ML Residency.
Университет станет одной из площадок программы, и резиденты будут работать в лаборатории «Яндекса» в НИУ ВШЭ
Мы уверены, что в Вышке есть много талантливых исследователей, которые захотят реализовать себя в рамках ML Residency. Есть возможность совместить участие в ML Residency с написанием магистерской или кандидатской диссертации.
— Как будет организована работа резидентов в лаборатории «Яндекса»?
— Резиденты будут работать в паре с сотрудниками лаборатории, которые выступают в качестве наставников. Вместе они выберут исследовательскую задачу и займутся ее решением. Результатом работы может стать публикация на конференциях или в журналах, внедрение в «Яндексе» или выпуск в качестве open-source-проекта.
Мы уверены, что программа будет способствовать профессиональному росту резидентов: довольно быстро они начнут самостоятельно находить темы исследований и сами станут выступать в роли наставников.
— Как будет осуществляться научное руководство с учетом требований «Яндекса» и ВШЭ?
— Научными руководителями (менторами) будут сотрудники лаборатории «Яндекса» в НИУ ВШЭ и Yandex Research — научного центра «Яндекса», который лидирует среди российских технологических компаний по числу публикаций на NeurIPS, ICML, ICLR и других мировых конференциях по машинному обучению. Так что резиденты смогут работать вместе с ведущими экспертами в этой области в стране.
— Какими должны быть исследователи — участники программы? Попробуйте нарисовать портрет идеального кандидата.
— Мы ищем кандидатов, умеющих программировать, с сильным техническим образованием и искренним интересом к машинному обучению. Скорее всего, успешными резидентами станут сильные студенты и аспиранты в области машинного обучения, но мы ждем и специалистов из смежных дисциплин, например математиков и физиков, представителей компьютерных наук.
В целом, если человек готов разбираться в сложных проблемах, мы точно сработаемся.
— Какой, на ваш взгляд, должна быть отдача от проекта?
— Главным результатом будет привлечение новых людей в эту научную область — как молодых исследователей, так и специалистов из смежных отраслей. Мы со своей стороны постараемся создать возможности для их роста.
Подать заявку на участие в программе можно на сайте Yandex Research ML Residency.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Облака ближе, чем кажется: итоги форсайт-сессии iFORA
Интеллектуализация управления, синергия с ИИ и переход к микрооблакам — такими будут главные тренды цифровой экономики в ближайшее десятилетие. На форсайт-сессии в НИУ ВШЭ ведущие эксперты в сфере облачных технологий обсудили их эволюцию до 2040 года — от интеллектуализации процессов до идей о переносе хранилищ в космос, чтобы минимизировать экологический ущерб планете.
План по валу: как публикационная активность приводит к кризису
В рамках конференции Fall into ML в ВШЭ прошла дискуссия «Академия в кризисе: что готовит будущее». Ее участники обсудили, почему растет количество научных публикаций, каково качество этих работ, чего требовать от ученых и какова рольискусственного интеллекта в подготовке статей.
«Fall into ML прочно утвердилась в календаре знаковых событий российской ИИ-сцены»
24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.
Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.
Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте
Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.