Для многих Kaggle — это соревнования по машинному обучению. Но для наших специалистов ещё и возможность изучать новые предметные области, тестировать подходы и решать нестандартные задачи.
Поговорили с Кириллом Кривошеевым, старшим специалистом по интеллектуальному анализу данных, о том, как он пришел в Kaggle и какие решения помогли занять призовые места и звание Kaggle Master.
▶️ Как ты пришел в Kaggle?
«Про Kaggle я узнал во время обучения в институте. Участвую в соревнованиях, когда есть свободное время, для меня это хобби. Соревнования очень разнообразные, и часто это способ познакомиться с новой предметной областью, задачами и подходами к их решению».
В каких соревнованиях ты участвовал?
🥈 Optiver — Trading at the Close (декабрь 2023, серебряная медаль, топ-4%)
Задача — прогнозирование временных рядов на основе истории и текущих данных аукциона.
«Основная идея решения заключалась в том, чтобы автоматически дообучать модель каждые 20 дней на новых данных во время периода предсказаний».
🥇 Santa 2025 — Christmas Tree Packing Challenge (январь 2026, золотая медаль, 16 место)
Участникам нужно было найти оптимальный способ упаковать 2D-елки в квадрат минимального размера.
«Ключевыми стали использование специализированной библиотеки sparrow, идея регулярного прямоугольного шаблона и своевременное объединение в команду».
🥇 Predicting Irrigation Need (апрель 2026, 1 место)
Нерейтинговое соревнование по табличным данным.
«Основой решения стал стекинг сильнейших табличных моделей — бустингов (XGBoost, CatBoost) и современных нейросетей (TabM, RealMLP и других) с разнообразной генерацией признаков».
🥈 Orbit Wars (июнь 2026, серебряная медаль, топ-4%)
Задача — разработать бота для стратегии в реальном времени по захвату планет.
«Основной идеей стала оптимизация начальной фазы расширения с учетом полезности планет и добавление возможности ожидания при захвате нейтральных планет».
А вы делитесь, если тоже участвовали в соревнованиях Kaggle 🔽
#aaa_experts