CEO Wilde.tech - компании в сфере услуг по анализу данных; старший эксперт на курсе "Аналитик данных" в Яндекс.Практикуме; спикер от Яндекс GR - проводит лекции для гос.структур стран СНГ (МВД, Минздрав, Минцифры, ИВЦ и др.)

Высшее образование по специальности "Информатика и вычислительная техник". Магистр по направлению "Программная инженерия".
Преподаватель НИЯУ МИФИ, занимается анализом данных и машинным обучением, разработкой поисковой системы и системы распознавания текста, основанную на алгоритмах ИИ, победитель CodeRun, организатор студенческих и школьных IT-хакатонов

Окончил с отличием МИФИ по специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» и «Информационная безопасность». Лауреат премии Правительства Российской Федерации в области науки и техники и призёр премии «Новатор Москвы» Правительства Москвы. Работал в оборонной промышленности, Ростехе и Сбере. Основатель стартапов и трекер акселератора Росатома. Разработчик легендарной операционной системы МСВС 3.0. Автор учебных пособий и статей по безопасности операционной системы GNU/Linux. Лектор НИЯУ МИФИ, РУДН, МГТУ, РТУ МИРЭА и Университета «Сириус».

Data Scientist в WildBerries, разрабатывает алгоритмы рекомендаций; выпускница МФТИ, кафедры Интеллектуальных систем; соавтор научных статей по искусственному интеллекту в российских и международных журналах (Известия РАН. Теория и системы управления и Journal of computer science international), участник международных научных конференций; автор телеграмм-канала EasyData о Data Science; лектор на совместных магистратурах МФТИ, УрФУ, ТГУ, МИФИ; ex-Data Scientist в Альфа Банк и Сбер.

IT Due Diligence проектов M&A, техническая экспертиза решений и проверка гипотез, разработка скриптов и прототипов, расчеты Green Field. Призер соревнований по ИИ SDSJ-2018 и AIJ-2019, преподаватель программы “Школа новых профессий” СберУниверситета по направлениям Data Analyst и Data Scientist.

Высшее образование по специальности "Информационная безопасность". Преподаватель, руководитель группы развития ИТ-инфраструктуры, заведующий мультивендорной лабораторией по защите информации. Направление научных исследований: средства и методы проактивного реагирования на киберугрозы.

Занимается исследованиями в области дискретной математики и прикладного искусственного интеллекта. Научные интересы связаны с анализом дискретных структур, комбинаторикой и математическими методами для задач наук о жизни, включая биологические последовательности. Имеет более четырех лет индустриального опыта в компьютерном зрении, в том числе в исследовательском центре HUAWEI, где разрабатывала модели для камер мобильных устройств; в настоящее время применяет методы компьютерного зрения для анализа данных зоопланктона.

ML Tech Lead в Wildberries, есть публикации в Springer, выступал на конференциях в Дубае и Берлине. Научный интерес: information retrieval, recommender systems.

Автоматизировал документооборот для ТОП-3 банка РФ; построил систему распознавания мошеннических действий, сократив риски для клиентов на 40%; создал систему по экстракции информации из документов, уменьшив время обратной связи на заявку до 60%

Окончил специалитет и магистратуру НИЯУ МИФИ по направлениям "Ядерная физика и технологии". Является автором исследований в области анализа данных с применением алгоритмов машинного обучения в международном содружестве LHCb. Занимается методической работой, рефакторингом материалов и дисциплин на совместной программе со SkillFactory по МО и программе с Яндексом по ИИ.

Инженер-исследователь и автор научных публикаций по темам ИИ в мониторинге промышленных процессов, генеративные модели в финансах и прогнозировании, графовые нейронные сети в логистике и планировании. Участник международных конференций по ИИ. Научный сотрудник лаборатории методов анализа больших данных и преподаватель департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.

Начальник департамента цифрового развития НИЯУ МИФИ. Доцент кафедры 75 НИЯУ МИФИ. Разработчик информационных систем с 2000 года. Автор 19 зарегистрированных программ для ЭВМ.

В магистратуру по работе с данными я пришёл после бакалавриата по медиакоммуникациям. Выбирал между продолжением учёбы по своему профилю и хардкорной магистратурой, связанной с математикой. Остановился на второй. Рассчитывал на программу без вступительных, но тут они оказались относительно несложными. Хотя подготовка к экзаменам была усердной. 

Программа адаптирована под новичков. Даже без глубоких знаний математики и программирования ходить на пары и выполнять задания интересно, хоть и сложно. Учёба в среднем занимает от 10 до 30 часов в неделю. В перспективе я задумываюсь о переходе в IT-сферу. Пока же применяю новые знания из математической статистики и теории вероятностей на работе — я корреспондент издания Газета.Ru. 

Главное преимущество онлайн-магистратуры — доступный и гибкий формат. Учёбу удаётся совмещать с работой, а учиться можно из любой точки мира: несколько одногруппников сейчас живут в других странах и не испытывают технических или организационных сложностей. Все материалы опубликованы на удобной платформе. В своём темпе можно пересматривать лекции и дополнительно изучать западающие темы. Преподаватели и кураторы всегда приходят на помощь: отвечают на вопросы и поддерживают.

Если вы задумываетесь о смене профессиональной траектории, эта программа вам подойдёт. Главное, быть готовым к тому, что учиться придётся много. 

Между окончанием специалитета и поступлением в магистратуру прошло почти 17 лет. Все это время я работала переводчиком и только пару лет назад «загорелась» программированием и ИИ. Долго выбирала программу обучения, рассматривала разные варианты: от классических магистратур в других вузах до зарубежных курсов. Остановилась на этой программе. Меня привлек упор на практику, отдельный трек по NLP и работе с большими языковыми моделями, возможность делать проекты на реальных данных, сильные преподаватели, гибкий график и записи занятий.

Я не считаю, что сменила сферу. Скорее это эволюция. Все, чем я занимаюсь более 15 лет, — это работа с языком, смыслом, контекстом, семантикой. Современный NLP как раз об этом, но на новом технологическом уровне. Для меня важно, чтобы программа давала практические навыки, а не «корочку». После обучения планирую работать по новой специальности.

На учёбу у меня уходит очень много времени, гораздо больше, чем я думала: не менее 50 часов в неделю. Я стараюсь выполнять задания и проходить модули сразу после открытия. Магистратуру я совмещаю с работой, но я фрилансер и сама определяю свой объём. Темп занятий интенсивный, но именно такой мне и нужен. Хотя иногда теории, конечно, многовато.

Если вы, как и я, поступаете с нуля, на базовом уровне начинайте учить математику (линейная алгебра, теория вероятностей и статистика) — потом будет сильно легче. А еще до начала учёбы желательно освоить хотя бы основы Python и SQL. Их я изучала самостоятельно — это очень облегчило жизнь во время учёбы.

Я окончил бакалавриат больше пяти лет назад. Сразу после школы поступил на программиста, но было неинтересно — бросил. Затем получил диплом юриста и стал работать в IT. Несмотря на опыт в сфере, временами не хватало академических знаний, и я понял — пора восполнять пробелы.

Остановился на программе с прикладным уклоном, потому что учиться «в стол» не хотелось. Новые знания уже применяю. Например, курс «Защищённые информационные системы» буквально накладывается на работу. Днём я занимаюсь IT-аутсорсингом для малого и среднего бизнеса, параллельно мы с командой помогаем международному стартапу выстроить систему информационной безопасности с нуля. А вечером на занятиях преподаватель разбирает внутренние нормативные документы и стратегии защиты данных: оценка эффективности, работающие системы и способы минимизации рисков. Теория уже через неделю превращается в рабочие решения!

Онлайн-магистратура — максимально удобный формат. Занятия проходят по вечерам, всегда есть записи. Это особенно ценно в поездках, когда смена часовых поясов не выбивает из учебного процесса, или если случилась накладка по времени из-за работы. Ходить на пары и выполнять задания можно откуда угодно: достаточно, чтобы был стабильный интернет и хотя бы телефон. Учёбе уделяю до трёх  часов по будням и около четырёх  часов в выходные. Главное, не копить долги и не откладывать на потом. 

Идеального времени для поступления в магистратуру не бывает. Поэтому неважно, закончили вы бакалавриат в этом году или десять  лет назад: лучшее время начать учиться — сейчас.

В 2014 году я окончил бакалавриат по юриспруденции, а в 2022 году перешёл в сферу информационной безопасности. Тогда же вышел профстандарт «Специалист по информационной безопасности в кредитно‑финансовой сфере», чтобы ему соответствовать и претендовать на руководящую должность, мне необходима профильная магистратура.

Если с направлением подготовки — 10.04.01 «Информационная безопасность» — определился сразу, то вуз и партнёра магистратуры выбирал долго. В итоге убедило сочетание цены и качества, репутация НИЯУ МИФИ и Яндекса, внимательное отношение команды программы к абитуриентам. Из плюсов ещё отмечу ориентир на практическую направленность программы.

Учёба занимает до четырёх часов в день с выходными. Большой плюс в том, что я учусь и работаю в одном направлении: новые знания в магистратуре помогают в работе — и наоборот. Параллельно завершаю программу CCNA, где учусь на сетевого инженера, — всё, чему научился там, тоже дополняет и работу, и магистратуру. 

Особенно понравились курсы «Криптография» и «Основы безопасной работы в компьютерных сетях»: знания сразу применяю в работе и вообще чувствую себя увереннее в технических вопросах. После окончания магистратуры уже планирую занять руководящую должность.

Учиться никогда не поздно, поэтому не бойтесь поступать. А финансовые вложения в собственное образование окупаются. Тем более сейчас, когда специалисты по информационной безопасности особенно востребованы на рынке труда.

Подача материала и классные лекторы, возможность возвращаться к пройденному материалу — всё это очень удобно. После последней оргвстречи всё выглядит многообещающе. Хотелось бы добавить очный формат встреч и знакомства с МИФИ.

Обучение в магистратуре в целом вызывает у меня положительные впечатления. Я ценю высокое качество преподавания и актуальность материалов. На будущее было бы здорово увеличить объем практической работы, например, в области работы с аппаратурой и средствами защиты.

Больше всего нравится формат обучения — можно учиться в удобное время, хоть и в основном в выходные. Уровень преподавания очень высокий. Преподаватели с опытом приводят примеры из жизни, что делает обучение практичным. Кураторы вовремя и с должной ответственностью относятся к нашему обучению.