МФТИ Digital

🖥Онлайн-практикум по вайбкодингу «Не верь ИИ. Управляй им» 

12 августа в 19:00 приглашаем на онлайн-практикум по вайбкодингу для владельцев продуктов и тех, кто создает проекты с помощью ИИ.
Разберемся, как использовать вайбкодинг для работы над собственными продуктами — от идеи до прототипа.

Большая часть встречи пройдет в практическом формате. Вместе с экспертом МФТИ вы попробуете собрать прототип для своего проекта и на конкретных примерах увидите, как модели могут вводить в заблуждение и почему результат работы ИИ важно контролировать.

На практикуме:
— Разберем, как применять вайбкодинг в своих проектах.
— На примерах посмотрим, где и почему ИИ может выдавать убедительный, но неверный результат.
— Попробуем нотацию GICOM, которая помогает задавать модели более четкие рамки и контролировать результат.
— Применим подход на практике и попробуем собрать прототип для собственного продукта.

25% встречи — теория, 50% — практика и эксперименты, еще 25% — разбор результатов и рефлексия.

Спикер — Антон Пчелинцев, эксперт в области инноваций, технологий и управления проектами.

📅 12 августа (среда)
🕖 19:00 (Мск)
💻 Онлайн
🔜 Регистрация

⚖️✍️ Как превратить 15 лет юридического опыта и Excel-таблицу на несколько тысяч строк в LegalTech-стартап с контрактом на 5 млн рублей

Дмитрий Житлухин — юрист-международник в четвертом поколении. Пройдя путь от младшего юриста до корпоративного директора, проведя десятки крупных сделок в Лондоне, Дубае и Люксембурге, он столкнулся с системной проблемой отрасли: подготовка среднего международного контракта занимает 10–12 часов, но около 70% этого времени уходит не на проработку ключевых условий сделки, а на рутинные общие положения (они повторяются из договора в договор, но требуют много времени на адаптацию).

💡Почему ИИ пока не заменяет юристов в сложных контрактах

Можно попытаться доверить составление договоров нейросетям, однако в крупном международном праве этот подход пока сбоит, и вот почему:

⏺Масштаб и контекст. Документ объемом 100+ страниц для сделки между несколькими юрисдикциями требует единой строгой логики, терминологии и сквозных взаимосвязей. Нейросеть пока не способна удерживать такой объем целиком без потери связей, поэтому отдельные разделы приходится генерировать по частям и затем перепроверять вручную.

⏺Проблема квалификации. Качество промпта и проверки напрямую зависит от опыта юриста. Младший специалист может просто не заметить, что сгенерированная ИИ формулировка противоречит применимому праву конкретной страны, а цена такой ошибки часто исчисляется миллионными убытками.

❤️ От идеи к продукту через Физтех

Чтобы избавиться от рутинной работы, Дмитрий решил автоматизировать сборку общих условий по принципу LEGO на базе английского контрактного права. Но для создания полноценного сервиса одной юридической практики оказалось недостаточно.

Дмитрий исполнил мечту детства и поступил на Физтех. Сначала освоил разработку на факультете прикладной математики и информатики МФТИ, а затем поступил в онлайн-магистратуру «Управление ИТ-продуктами», чтобы научиться превращать код в востребованный сервис.

Результат:

✅ Создан Legal Drafting — конструктор международных контрактов, который изменил распределение времени при подготовке договора: теперь 70% времени юрист тратит на суть сделки, а общую часть быстро собирает из проверенных и взаимосвязанных блоков.

✅ Проект уже привлек внимание международной юридической компании в Дубае: подписан контракт на совместную разработку стоимостью 250 тыс. дирхамов (около 5 млн рублей).

📖 О том, как фундаментальное инженерное мышление помогает формализовать сложные бизнес-процессы и запускать узконишевые продукты, — читайте в нашей новой статье: https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/1067322/

🧑‍💻 «Дата-сайентист-единорог» уходит в прошлое: какие треки есть в Data Science сегодня

Александр Толмачев начал путь в Data Science около 14 лет назад — в период, когда профессия в России только формировалась. Тогда еще не было четкого разделения на аналитику данных, инженерию данных и ML-инженерию.

На заре развития профессии дата-сайентист был универсальным специалистом. Он сам писал ETL, переносил данные из одной системы в другую, собирал витрины, работал с SQL, настраивал эксперименты, строил дашборды, обучал модели и объяснял результаты бизнесу.

«Это был такой некий универсальный зверь. На первых конференциях мы рисовали такого золотого единорога», — описывает Александр.

Эта универсальность подразумевала широкий кругозор: специалист должен был понимать и техническую сторону задачи, и экономическую. Но с ростом индустрии стало понятно, что один человек не может одинаково хорошо закрывать все направления.

Сначала выделились продуктовая, маркетинговая и риск-аналитика — специалисты, которые работают с A/B-тестами, гипотезами, метриками и бизнес-доменом. Затем отдельной профессией стала инженерия данных: инфраструктура, пайплайны и хранилища усложнились — и эту часть работы тоже пришлось выносить в самостоятельное направление.

Сегодня, по словам Александра, «как такового дата-сайентиста особо-то и нет — это в целом направление, которое разошлось на разные фокусы». Часть, связанную с машинным обучением, теперь чаще называют ML Engineering, а внутри каждого направления появляются еще более узкие специализации: DataOps, MLOps, продуктовая, финансовая, антифрод- и логистическая аналитика.

Александр выделяет 3 основных трека в Data Science:

1️⃣ Data Analyst — для тех, кому ближе бизнес-мышление: метрики, гипотезы, A/B-тесты, дашборды и исследования. Такой специалист помогает бизнесу находить инсайты в данных и принимать решения.
2️⃣ Data Engineer — для тех, кому нравится программировать данные: стр оить ETL-пайплайны, хранилища и витрины, работать с Airflow, Spark, Kafka и SQL. Это фундамент для работы аналитиков и ML-специалистов.
3️⃣ ML Engineer — для тех, кому ближе математика, модели, алгоритмы и доведение ML до продакшена. Здесь уже недостаточно просто выбрать CatBoost, LightGBM или другую модель. Важно, чтобы она запускалась, стабильно работала и помогала бизнесу.

«Важно даже не то, какая модель у тебя выбрана, а то, что специалист дотаскивает модель до продакшена», — подчеркивает Александр.

Стать экспертом сразу во всех 3 направлениях почти невозможно: в каждом треке накопилось слишком много навыков, паттернов и профессиональных нюансов.

Поэтому Александр советует выбирать не по уровню престижа или зарплаты:

«То, что у вас внутри больше откликается, — именно туда нужно идти. Определитесь, что вы страстно любите. Это самое главное, это фундамент всей жизни».

В программе онлайн-магистратуры «Науки о данных» фундаментальная база сочетается с профильными треками: Machine Learning, Data Engineering и Data Analysis. Обучение помогает не просто идти в Data Science «вообще», а выстраивать понятную профессиональную траекторию.

Подробнее о программе и треках — на сайте https://mipt.online/masters/data_science. Прием документов открыт.

👨‍🎓 День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ «Управление ИТ-продуктами»

6 августа приглашаем на онлайн-встречу МФТИ для тех, кто планирует развиваться в продуктовом менеджменте и хочет подробнее узнать о программе, учебе и возможностях после магистратуры.

На встрече расскажем:
▪️ Чему учатся будущие продакт-менеджеры и какие навыки развивают в магистратуре.
▪️ Как устроена работа над проектами и дипломом, взаимодействие с экспертами.
▪️ Какие карьерные возможности открываются перед студентами и выпускниками.
▪️ Как проходит онлайн-обучение и можно ли совмещать его с работой.
▪️ Что нужно для поступления в 2026 году и как подготовиться к вступительным испытаниям.

Спикеры встречи:
— Юлия Соболь — заместитель руководителя Центра «Пуск» МФТИ.
— Елена Тупикова — экс-директор по продукту (CPO) в Яндексе, генеральный директор CPO.Agency, ментор и бизнес-коуч.

Кроме того, к встрече присоединятся представитель команды сопровождения поступления и выпускник программы, который поделится своим опытом обучения и карьерной историей.

В конце эфира можно будет задать вопросы спикерам.

📅 6 августа (четверг)
🕖 19:00 (Мск)
Регистрация

🐾 От ветеринарии — к разработке ИИ-приложения для детей: история Натальи Новиковой

Создавать технологический стартап в одиночку — значит утром проектировать бэкенд, днем проводить кастдевы, а вечером разбираться с требованиями Роскомнадзора.😵‍💫

Именно такой путь прошла выпускница онлайн-магистратуры МФТИ «Разработка ИТ-продукта» Наталья Новикова. До перехода в ИТ она работала ветеринарным врачом-ортопедом. В магистратуру пришла не для того, чтобы написать диссертацию «в стол», а чтобы собрать полноценный B2C-продукт.

Так появился «ЧитКит» — мобильное приложение для детского чтения с использованием ИИ: ребенок читает книгу, а затем может общаться с ее персонажем.

3 главных вызова соло-разработчика:

1️⃣ Соперничество с TikTok и дофаминовыми ловушками. Обычное чтение проигрывает гаджетам, а родители устают от постоянного контроля. Наталья провела 40+ глубинных интервью и выяснила: 73% родителей считают чтение источником конфликтов с детьми. Решение: формат Active Reading. Ребенок не просто читает, а вовлекается в диалог с героем через нейросеть Gemini.
2️⃣ Галлюцинации ИИ и спойлеры. Во время первых тестов LLM задавала примитивные вопросы и... могла раскрыть сюжет развязки. Решение: Наталья спроектировала пайплайн с LLM-арбитром, где одна нейросеть проверяет ответы другой, и строгой векторной изоляцией. Уровень галлюцинаций снизился до 0,1%.
3️⃣ Борьба за секунды (и детское терпение). Прямые запросы к ИИ заставляли экран зависать на 3–15 секунд. Для ребенка это вечность — он просто закрывал приложение. Решение: перестроить архитектуру на асинхронные очереди (Redis Streams) и Server-Sent Events (SSE). Время отклика (TTFB) сократилось на 98,8%.

💡 Главный вывод для тех, кто создает свой продукт:

«Развивать стартап — это как ехать сквозь туман: ты видишь только ближайшие 50 метров дороги. Невозможно знать все заранее — от настройки баз до юридических нюансов. Главное — сначала проверить идею на реальных людях, а остальному научишься по пути»

📊 Итог к моменту защиты диплома:

⏺44 платные подписки — еще до официальной защиты проекта в МФТИ.
⏺D7 Retention — 46%, время чтения увеличилось в 2,3 раза по итогам пилота.
⏺Полный стек в одиночку: Flutter, Go, Python, Yandex Cloud, RAG-пайплайн, ЮKassa и публикация в RuStore.
⏺Впереди — B2B-пилоты со школами и голосовые on-device-технологии.

📖 Как создать свой продукт не «в стол»?

Читайте в полной версии статьи:
⏺Архитектурная схема: как устроены RAG-пайплайн и интеграция векторных баз.
⏺Как работали с юнит-экономикой и подготовкой продукта к рынку.
⏺Как не выгореть, когда одновременно приходится решать десятки задач.
⏺Как проверять гипотезы через Figma и кастдевы.

➡️ Читать историю полностью: https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/1063846/

🏳️ От аномалий на железной дороге до маркетплейса вторсырья: какие проекты запускают в магистратуре МФТИ

Система, которая обнаруживает аномалии на железной дороге. ИИ, обрабатывающий обращения граждан. Маркетплейсы для аптечных товаров и вторичного сырья.

🧕 Все эти проекты студенты развивали во время обучения в магистратуре, работая над реальными задачами компаний.

Уже завтра на эфире «Запуск корпоративного стартапа во время обучения: как совместить работу и учебу с максимальной пользой» своими кейсами поделятся:

🔹 Артемий Звонарев, руководитель управления флотом роботов-доставщиков в Яндексе. Вместе с командой разработал для НИИАС РЖД систему обнаружения аномальных явлений.
🔹 Владимир Бескоровайный, технический директор (CTO) компании по разработке ИИ- и Enterprise Software-продуктов. Его проект AI Appeals Processor помогает обрабатывать и анализировать обращения граждан с использованием ИИ.
🔹 Валерия Мицевич, директор по продукту (CPO) “Hello, Doc!”. Расскажет о маркетплейсе аптечных товаров и БАДов.
🔹 Кирилл Райченко, руководитель направления B2B-продуктов в «LADA Цифра» (АВТОВАЗ) и преподаватель МФТИ. Представит Vtorion — маркетплейс вторичного сырья для НЛМК.

Выпускники расскажут, как совмещали работу, учебу и развитие продукта, какие задачи решали команды и как корпоративный стартап повлиял на их профессиональное развитие.

📅 28 июля (вторник)
🕖 19:00 (Мск)
💻 Онлайн
▶️Регистрация

❗️По техническим причинам вынуждены перенести открытую встречу День открытых дверей магистратуры «Разработка ИТ-продукта».

📆 Новая дата — 4 августа в 18:00 (Мск).
Ждём встречи 4 августа!

👀 ➖ День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ «Разработка ИТ-продукта»

Приглашаем на открытый эфир, который будет полезен тем, кто планирует поступать на программу в 2026 году и хочет заранее разобраться, как устроены обучение, практика и процесс поступления.

Расскажем, какие дисциплины входят в учебный план, как студенты совмещают магистратуру с работой, над какими проектами работают во время обучения и какие карьерные траектории могут выстроить после выпуска.

На эфире обсудим:
— Как устроена программа «Разработка ИТ-продукта» и кому она подойдет.
— Какие навыки получают студенты и как проходит работа над практическими задачами.
— Как обучение помогает расти в разработке, переходить к проектированию архитектуры и запускать собственные ИТ-продукты.
— Как устроен процесс поступления в 2026 году: какие документы потребуются и как подготовиться к вступительным испытаниям.

К встрече присоединится выпускник программы, который поделится опытом обучения и расскажет, как полученные знания помогли ему в работе.

👥 Специальный гость:
Антон Устинов — академический руководитель программы, директор по технологиям и информационным технологиям (CTO/CIO) с более чем 15-летним опытом в разработке и проектировании архитектуры финтех- и EdTech-продуктов (Сбер, Exante, Click и SmartBank), кандидат экономических наук и сертифицированный архитектор Сбера.

📅 Дата: 4 августа (вторник)
⏰ Время: 18:00 (Мск)
🔗 Регистрация

📹 Эфир «Запуск корпоративного стартапа во время обучения: как совместить работу и учебу с максимальной пользой»

Магистратура может стать не только новой ступенью образования, но и возможностью решить реальную задачу своей компании, получить поддержку экспертов и выйти на новый профессиональный уровень.

На открытой встрече выпускники онлайн-магистратур Центра «Пуск» МФТИ и представители компаний расскажут, как развивали корпоративные стартапы во время обучения.

За 3 года наши студенты разработали и защитили более 50 проектов для Hoff, Сбера, билайна, НИИАС РЖД, НЛМК, Совкомбанка, МКБ, Zecurion, GreenData и других компаний. Они работали над реальными задачами бизнеса вместе с преподавателями, научными руководителями, экспертами и представителями заказчиков.

В программе:
🔹 Какие корпоративные стартапы выпускники разрабатывали во время обучения и для каких компаний.
🔹 Какие задачи стояли перед командами и какие решения они предложили.
🔹 Как студенты совмещали основную работу, учебу и разработку реального продукта.
🔹 Как работа над корпоративным стартапом повлияла на карьеру и профессиональное развитие выпускников.
🔹 Как прийти в магистратуру с проектом своей компании или взять задачу от индустриального партнера и развивать во время обучения в магистратуре Центра «Пуск» МФТИ.

📅 28 июля (вторник)
🕖 19:00 (Мск)
💻 Онлайн

▶️Регистрация

🕒 До конца приема документов в онлайн-магистратуры МФТИ остается меньше месяца

Если вы планировали поступать в этом году, сейчас самое время вернуться к документам, срокам и подготовке к вступительным испытаниям.

Прием документов в онлайн-магистратуры Центра «Пуск» МФТИ завершится 15 августа.💜

В 2026 году открыт набор на 3 программы:
— 👩‍🎓«Науки о данных»
Для тех, кто хочет развиваться в Data Science, машинном обучении, аналитике данных и работе с большими данными.
— 💻 «Разработка ИТ-продукта»
Для тех, кто хочет расти в разработке, работать со сложными ИТ-системами и архитектурой, создавать технологические продукты.
— 🕹«Управление ИТ-продуктами»
Для тех, кто хочет развиваться в продуктовой роли, запускать цифровые продукты, работать с метриками, командами и бизнес-задачами.

Онлайн-магистратуры МФТИ — это очное обучение в дистанционном формате. Занятия проходят онлайн, материалы доступны на платформе, а учебу можно совмещать с работой.

Во время обучения студенты работают над практическими задачами, участвуют в хакатонах, разбирают кейсы компаний-партнеров и готовят диплом в формате исследования, стартапа или корпоративного проекта.

За месяц еще можно успеть:
— выбрать программу;
— уточнить требования к поступлению;
— подготовить документы;
— разобраться со вступительными испытаниями;
— записаться на консультацию и задать вопросы команде магистратуры.

Если вы давно присматривались к программе, но откладывали решение, начните с консультации. На встрече расскажем, как устроено обучение, какие документы нужны для поступления, как проходит вступительное испытание и как подготовиться к старту.

Запишитесь на бесплатную консультацию и узнайте, что нужно успеть сделать до окончания приема документов.

➡️ «Управление ИТ-продуктами»
➡️ «Разработка ИТ-продукта»
➡️ «Науки о данных»

😮 Как одна забытая проверка на бэкенде чуть не остановила прием инвестиций

На эфире онлайн-магистратуры МФТИ «Разработка ИТ-продукта» говорили о карьере в разработке и о том, как устроена работа над ИТ-продуктами. Один из примеров разобрал Иван Балашов — руководитель разработки с более чем 10-летним коммерческим опытом в бэкенде. Он участвовал в запуске Ozon.Invest и рассказал историю, в которой одна неучтенная проверка могла стоить очень дорого.

2019 год, Ozon. Команда запускает Ozon.Invest — продукт, в котором продавцы маркетплейса могли привлечь деньги на закупку товаров, а инвесторы — вложиться в пакет и потом получить деньги обратно. Иван сравнивает эту механику с кикстартером.

Команда заранее продумала многое: как распределять деньги, работать с налоговой и устроить все на стороне сервера. Объявили сбор первого инвестиционного пакета — примерно на 16–18 млн рублей.

Когда сбор почти завершился, остался небольшой «хвостик» — всего 700 рублей. Внести эту сумму обычным способом было нельзя: минимальный размер инвестиции составлял 10 тысяч рублей.🧑‍💻

Фронтенд такую сумму не пропускал. Бэкенд — тоже. И никто заранее не подумал, что делать, если в самом конце останется сумма меньше минимального взноса.
Пришлось быстро искать решение и дорабатывать систему.

Такие истории показывают, почему в разработке почти не бывает «простых» проверок. Даже небольшое условие в коде может быть связано с деньгами, ограничениями продукта и действиями людей внутри сервиса.

Например, есть привычное действие — «добавить товар в корзину». Для человека это одна кнопка. А на бэкенде за ней может стоять проверка остатков на складе, резерв товара, срок резерва, списание денег и защита от ситуации, когда последний товар оказался в корзинах у двух людей одновременно.

⚡️ Поэтому хороший разработчик думает не только о том, как написать код.
Он заранее продумывает:
— какие сценарии могут не сработать;
— где проходят границы правил;
— что произойдет на последнем шаге;
— кто столкнется с проблемой, если система все сделает «по правилам», но не даст человеку завершить действие.

С ИИ в разработке похожая история. Агент может набросать фрагмент кода, предложить план или помочь с типовой задачей. Но он не будет потом объяснять бизнесу, почему в продакшене что-то сломалось.

Фраза «это не я, это ИИ написал» не спасет. Ставил задачу, проверял результат и выпускал в продакшен человек — значит, ответственность остается на разработчике.

Специалисту недостаточно знать язык программирования и фреймворк. Ему важно понимать, как техническая «мелочь» влияет на деньги, данные, клиентский путь и работу продукта.

На онлайн-магистратуре МФТИ «Разработка ИТ-продукта» учат смотреть на разработку именно так: через бэкенд, fullstack-разработку, архитектуру ПО, системное проектирование и сложные ИТ-системы.
😆 Подробнее о программе, обучении и поступлении — на странице онлайн-магистратуры: https://mipt.online/masters/development?utm_source=tg

📢 День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ «Науки о данных»

22 июля приглашаем на открытый эфир о программе «Науки о данных» для тех, кто хочет перейти в Data Science, углубить знания в машинном обучении и работе с данными или применять эти технологии в своей профессиональной области.

На эфире расскажем:
— Кому подходит программа и с каким бэкграундом можно поступать.
— Как устроен учебный план и какие треки можно выбрать: Machine Learning, Data Engineering или Data Analysis.
— Как совмещать онлайн-магистратуру с работой и сколько времени занимает обучение.
— Над какими кейсами работают студенты и что можно добавить в портфолио.
— Какие форматы дипломной работы доступны: исследование, стартап или корпоративный проект.
— Как обучение повлияло на профессиональный путь выпускников программы.
— Как проходит поступление в 2026 году и к чему надо подготовиться.

В конце встречи ответим на вопросы об обучении и поступлении.

📅 22 июля (среда), 18:00 (Мск)
💻 Онлайн
➡️ Регистрация

🤩 В МФТИ обучили нейросети для локального анализа ВИЧ-1 на портативном комплексе

Студент-исследователь МФТИ Роман Горбенко под научным руководством Никиты Радченко разработал две ML-модели для анализа ВИЧ-1. Работа выполнена в формате «стартап как диплом».

Разработка стала частью OnSiteSeq — портативного программно-аппаратного комплекса, который позволяет проводить геномный анализ на месте: без отправки данных во внешние сервисы и использования большой стационарной лаборатории.

В чем задача

ВИЧ постоянно и очень быстро мутирует. Чтобы подобрать эффективную терапию, врачу важно знать две вещи: к каким препаратам у вируса уже появилась устойчивость и какая разновидность (субтип) вируса находится в организме.

Обычно для этого используют зарубежные онлайн-базы. Но у них есть серьезные ограничения: требуется стабильный доступ в интернет, а российские типы вируса распознаются хуже. Дело в том, что около 83% пациентов в России заражены особой разновидностью ВИЧ-1 (линией А6), которая редко встречается в зарубежных базах. Из-за этого иностранные алгоритмы могут ошибаться при анализе российских образцов.

Что сделал Роман

Роман создал алгоритмы, которые работают полностью автономно и локально — на небольшом переносном устройстве, без интернета и обращения к внешним сервисам. Нейросети получают «сырые» данные с портативного ДНК-секвенатора и сразу формируют готовый отчет для врача.

Первая модель оценивает вероятность лекарственной устойчивости ВИЧ-1 к 14 антиретровирусным препаратам. В ее архитектуру встроен механизм Self-Attention, который позволяет учитывать связи между мутациями, даже если они находятся далеко друг от друга в геномной последовательности.
Вторая модель определяет субтип вируса по env-гену — участку, кодирующему белки вирусной оболочки.

Что получилось

Модели протестировали на независимых российских данных RuHIV, предоставленных ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора. В выборку вошли данные 356 пациентов.

Средний ROC-AUC для прогноза устойчивости к 14 препаратам составил 0,990. Точность определения основной российской линии A6 достигла 99,64%, F1 = 1,00.

Полный конвейер также запустили на OnSiteSeq Edge с вычислительным блоком NVIDIA Jetson AGX Xavier.

Что дальше

Это исследовательская разработка. Чтобы ее можно было использовать как медицинское программное обеспечение, нужно пройти следующие этапы: клинические исследования на новых пациентах, проверка редких субтипов, сравнение с лабораторными фенотипическими тестами и регистрация.

🔗 Подробный технический разбор архитектуры моделей, данных и запуска на OnSiteSeq — читайте в статье на Хабре: https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/1058460/

😆« Просто писать код — уровень джуна»: зачем дата-сайентисту понимать бизнес-контекст

Тимур Глазков — выпускник онлайн-магистратуры МФТИ «Науки о данных». Сейчас он работает в Яндексе.

До магистратуры у него был нетехнический и, по его словам, «не совсем осознанный» бакалавриат: учеба проходила скорее как сторонний процесс и не была связана с жизненными целями. А в магистратуру Тимур поступал уже с четкой целью — «познать Data Science как научно-техническое направление».

Больше всего его увлекла исследовательская часть: здесь недостаточно просто написать код — нужно разобраться в данных, найти закономерность и понять, что она значит для бизнеса. Поэтому магистратура стала для Тимура способом глубже погрузиться в направление — через науку, практику и собственный проект.

Я вижу, что вокруг меня происходит магия. Магия, как мы знаем, неотличима от слишком сильно продвинутой науки. Я просто чувствовал, что не могу себе позволить обойти это стороной. Это вот как тебе приходит письмо из Хогвартса, а ты про него забываешь.

Сейчас в Яндексе Тимур занимается аналитикой больших данных, Data Engineering, NLP, LLM-инжинирингом и разработкой агентов. Один из его недавних результатов — конструктор LLM-агента для замены асессоров в контуре разметки Яндекс Рекламы. По словам Тимура, агент позволяет экономить человеческие ресурсы асессоров, а в денежном эквиваленте дает компании порядка 6 млн руб. экономии в год.

На первый взгляд это чисто техническая задача. Но, по мнению Тимура, специалисту, достигшему определенного уровня, уже важно понимать, как его работа влияет на бизнес.

В магистратуре он работал над стартапом как дипломным проектом. Именно этот опыт, по его словам, помог лучше понять бизнес-контекст технологических решений.

На каких-то нижних грейдах можно просто писать код, заниматься аналитикой, особо ни о чем не думать. Но на middle-уровне и выше уже нужно понимать бизнес-контекст: как то или иное изменение повлияет на отдел и компанию, какой финансовый эффект это принесет

Сам Тимур в начале обучения недооценивал продуктовую и бизнесовую часть программы.

Хорошо, что магистратура немножко подпинывает студентов и не дает им возможности от этого направления отстраниться

Позже этот опыт пригодился ему и в найме, и в предпринимательстве. Сейчас параллельно с работой в Яндексе Тимур развивает собственный B2C-продукт — сервис генерации персональных тренировок с помощью ИИ-агентов.

Тем, кто только начинает путь в Data Science, он советует внимательно отнестись к pet-проектам, собственным проектам и продуктовой части:

Только создавая и развивая проекты, можно действительно вырасти как специалист. Не существует слишком сложных или даже невыполнимых задач. Существуют просто задачи, которые потребуют чуть больше времени и усилий.

Если вы интересуетесь Data Science и хотите учиться на реальных проектах, присмотритесь к онлайн-магистратуре МФТИ «Науки о данных». Подача документов уже идет — подробности о программе и поступлении по ссылке: https://mipt.online/masters/data_science

🫱‍🫲 Партнерский митап МФТИ & RЕU Data Science Club: применение рекомендательных систем в цифровых сервисах

🗓 15 июля встречаемся с Data Science Club РЭУ им. Г. В. Плеханова — на этот раз говорим о рекомендательных системах и их применении в реальных цифровых продуктах.

Митап объединит студентов, выпускников и экспертов МФТИ и РЭУ — будет два доклада.

На встрече выступят:

▪️ Полина Калинкина — дата-сайентист в Сбере, тимлид проектов REU Data Science Club, преподаватель мультиагентных систем программы «Лекториум» в МГТУ им. Н. Э. Баумана, соавтор курса ML School Pro. Победитель хакатонов НИУ ВШЭ по кросс-доменным рекомендательным системам, мультимодальному Text2Video Retrieval и мультиагентным системам.

🤩 Тема доклада: «Кросс-доменные рекомендации на платформах СберЗвук и СберСММ».

▪️ Александр Калистратов — продуктовый аналитик AnyRecs, сотрудник компании Any.

🤩 Тема доклада: «Применение больших языковых моделей и семантических идентификаторов в генеративных рекомендательных системах».

Приходите, если вам интересны Data Science, машинное обучение, рекомендательные системы и применение LLM в цифровых продуктах.

📌 Формат: онлайн
📅 Когда: 15 июля (среда), 18:30 (Мск)
🔗 Регистрация

🤖 Вебинар «Как использовать ИИ на разных этапах разработки»

16 июля в 19:00 проведем гостевую встречу МФТИ и компании «Астон» о применении ИИ в разработке ИТ-продуктов.

На встрече разберем:
▪️ Как использовать ИИ для анализа исходной задачи, структурирования требований, подготовки вопросов к заказчику и создания черновика технического задания.
▪️ Как применять ИИ при проектировании архитектуры: выбирать компоненты, описывать взаимодействие сервисов, сравнивать варианты решений и находить риски.
▪️ Как инструменты Codex, Claude Code, Cursor и MCP-подходы помогают в разработке: написании кода, разборе кодовой базы, рефакторинге и поиске ошибок.
▪️ Как использовать ИИ в тестировании: подготовке тест-кейсов, генерации автотестов, анализе логов и проверке поведения системы.
▪️ Как ИИ-ассистенты помогают в DevOps — работе с Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинге и развертывании решений.
▪️ Какие навыки нужны начинающим специалистам и как развиваться в AI/ML-направлении.

Кроме того, обсудим проекты компании «Астон» и карьерные возможности для студентов и начинающих специалистов.

Спикер — Алексей Сикора, ML-инженер, разработчик ИИ-агентов и аналитик данных в компании «Астон». Алексей имеет опыт работы в Big Tech и телеком-компаниях, развивает внедрение ИИ-решений, участвовал в создании ML-пайплайнов и аналитических платформ.

📅 16 июля (четверг), 19:00 (Мск)
💻 Онлайн
Регистрация

🎓⚡️ День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ «Управление ИТ-продуктами»

Если вы планируете развиваться в продуктовом менеджменте и хотите разобраться, как устроено обучение в магистратуре, приходите на онлайн-встречу МФТИ.

На эфире расскажем:
▪️ Как устроена программа «Управление ИТ-продуктами».
▪️ Какие дисциплины изучают студенты и как проходят занятия.
▪️ Как организована работа над дипломом, проектами и взаимодействие с экспертами.
▪️ Какие карьерные возможности открываются перед студентами и выпускниками.
▪️ Как проходит поступление в 2026 году: документы, экзамены и подготовка.

Спикеры встречи:
— Юлия Соболь — заместитель руководителя Центра «Пуск» МФТИ.
— Елена Тупикова — экс-директор по продукту (CPO) в Яндексе, генеральный директор CPO.Agency, ментор и бизнес-коуч.

📅 Дата и время: 14 июля (вторник) в 18:00 (Мск)
💻 Формат: онлайн
➡️ Регистрация

🏆 Как команда студентов «Управления ИТ-продуктами» получила 500 000 рублей на стартап уже на первом курсе

В онлайн-магистратурах Центра «Пуск» студенты могут развивать собственные проекты во время учебы: находить единомышленников, проверять идеи, проходить акселератор и доводить стартап до формата дипломной работы.

Елизавета Кузьмина пришла в онлайн-магистратуру с опытом в ИТ: более 6 лет она работает в Leader-ID, а в последние годы занималась Data Science. В 2025 году Елизавета решила усилить управленческие навыки и посмотреть на технологические продукты шире: со стороны рынка, гипотез, бизнес-модели и работы с людьми.

В команду вошли 3 участника: менеджер продукта, fullstack-разработчик и дата-сайентист. Сначала ребята проверяли свою идею, но после валидации поняли, что экономика проекта не сходится. Тогда команда сохранила состав, но изменила задачу: взяла идею, которую предложил корпоративный партнер Центра «Пуск».

📖 Проект предназначен для менеджеров продукта и growth-команд. Когда специалисты готовят продукт к выводу на рынок, они формулируют гипотезы позиционирования, разбивают их на тесты и создают под каждый тест креативы и оферы. Обычно это занимает 2–4 недели.

Команда Лизы хочет автоматизировать эту работу с помощью нейросетей и сократить ее до 15 минут, чтобы быстрее оценивать спрос, оферы и позиционирование продукта.

🤩 В акселератор «Физтех.Идея» команда пришла с описанием проекта, базовым анализом и первичной проверкой гипотезы. За 2,5 месяца ребята подготовили проект к пилоту: провели кастдевы, подтвердили спрос, собрали бизнес-модель, финансовую модель и определили состав MVP.

После этого проработали техническую и рыночную части проекта: сделали архитектуру, создали метод подбора аудиторий на основе последних исследований Anthropic в области LLM, нашли экспертов и продумали стратегию продвижения.

Во время подготовки команда участвовала во встречах акселератора и дорабатывала проект по рекомендациям ментора. Помогла и «Труба экспертов» — серия коротких встреч, на которых проект разбирают специалисты из разных областей. Эти встречи организовывал Центр «Пуск». После обсуждений ребята несколько раз пересобирали проект.

Обучение тоже работало на стартап: все, что студенты проходили на дисциплинах, сразу применяли в проекте: от финансовой модели до списка задач для MVP.

🤑Чтобы получить грант, команда тщательно изучила критерии оценки проекта — и в презентации, и в устной речи отталкивались от них. Акцент сделали на финансовых показателях: подготовили детальную финансовую модель, учитывающую много разных факторов.

Сложнее всего оказалось выступать вживую. Елизавета потратила много времени на подготовку питча: убирала лишние слова и по несколько часов репетировала трехминутное выступление.

Елизавета:

На работе теперь я могу лучше позиционировать свои идеи и быстро о них рассказывать. А когда работаешь над проектом как фаундер, начинаешь более глобально смотреть на все процессы и больше внимания уделять самой сути

Итог — победа в акселераторе «Физтех.Идея» и грант в размере 500 000 рублей на развитие стартапа. К началу осени команда готовится запустить пилотный проект, следующий год планирует посвятить масштабированию по России, а затем — выходу на рынок СНГ.

Совет Елизаветы студентам, которые думают о своем проекте, но пока не решились на него:

Надо к этому относиться смелее и помнить: если вы попробуете и у вас не получится, об этом никто не узнает. А если получится — у вас будет шанс вообще все изменить. И еще главное — просто получать удовольствие от того, что делаешь

💬 Партнерский митап МФТИ & RЕU Data Science Club: развитие технологий семантического поиска

➡️ 9 июля проведем открытый эфир с Data Science Club РЭУ им. Г. В. Плеханова.

Поговорим о семантическом поиске — технологии, которая помогает находить информацию по смыслу запроса, — а также о задачах, связанных с RAG, энкодерами и защищенным поиском.

Митап объединит студентов, выпускников и экспертов МФТИ и РЭУ — будет два доклада на стыке ML и информационной безопасности.

На встрече выступят:

🔹 Пелагея Пашинская — middle MLE в MWS, MLE стартапа VedAI, экс-руководитель REU Data Science Club, студентка программы НИУ ВШЭ «Прикладные модели в ИИ», обучалась в «Школе 21», спикер курса ML School Pro.

Тема доклада: «Кастомизация энкодера для RAG через дообучение».

🔹 Сергей Михайлович Куриленко — ведущий разработчик средств автоматизации в компании-вендоре в области ИБ.

Тема доклада: «Разработка и оценка эффективности нового метода защищенного семантического поиска с использованием гомоморфного шифрования».

📌 Формат: онлайн
📅 Когда: 9 июля (четверг), 18:30 (Мск)
🔗 Регистрация