Подать заявку
RU
EN
Science Club
Мы создаем сообщество для студентов, которые хотят начать карьеру в Data Science. Участники клуба проводят эксперименты, участвуют в конференциях и публикуют статьи вместе с менторами из R&D лабораторий МФТИ, Huawei, Samsung и других российских и международных компаний.
Что отличает успешных студентов?
Маша
Прошла стажировку в Google
Выступила на NIPS
Поступила в MIT


Ваня
Сдал сессию на "хорошо"
Сильно волнуется из-за диплома
Думает, что не сможет писать статьи
Мы верим, что самые сильные студенты становятся такими благодаря правильной среде. Поддержка ментора и обмен идеями с сокурсниками позволяют за год научиться тому, на что у других уходит четыре: формулировать punchline исследования и научные гипотезы, проводить эксперименты и готовить научные публикации.
Хочу как Маша, вместе с вами!
Как устроена работа
1
Знакомство с ментором
Ты и твой руководитель созваниваетесь на 30 минут и договариваетесь о совместной работе
2
Постановка задачи
Вы с ментором формулируете научную проблему и описываете этапы исследования
3
Еженедельные встречи
Каждую неделю ты созваниваешься с ментором, чтобы обсудить результаты работы и спланировать следующую
4
Публикация статьи
Успешный проект заканчивается публикацией. Подготовленный текст статьи отправляется в заранее выбранный журнал или на конференцию
Что ты получишь в научном клубе
  • Публикации и конференции
    У нас высокие требования к студентам и менторам. Это позволяет ориентироваться на публикации в журналах Q1-Q2 и готовить наших студентов к участию на конференциях уровня NIPS.
    01
  • Резюме ученого
    Если ты хочешь поступить в магистратуру или аспирантуру в Европе и США, тебе потребуются хорошие публикации. Они же нужны для получения работы в R&D лабораториях крупных компаний. Мы поможем оформить статьи и резюме.
    02
  • Быстрый рост навыков
    Ментор поможет сфокусироваться на важном и не утонуть в море статей и подходов. Вы пропишете понятные цели и метрики из достижения. Еженедельный контроль прогресса позволяет контролировать развитие.
    03
  • Новых друзей
    Науку развивают сообщества. Обмен идеями и обсуждение успехов с другими участниками не только весело, но и расширяет кругозор. Сейчас не верится, но общаясь со студентами клуба, ты говоришь с будущими крупными учеными и руководителями лабораторий.
    04
  • Hard skills
    Ты научишься:
    • Формулировать исследовательские гипотезы
    • Моделировать решение задачи и реализовывать SotA результаты
    • Описывать результаты исследований для публикации
    • Делать обзор научной области
    • Ставить вычислительные эксперименты
    05
Чего мы ждем от будущих студентов
  • Желания исследовать новое
    Мы верим, что мотивированный студент может разобраться в чем угодно, даже в самой сложной задаче.
    1
  • Возможности находить время
    Мы ждем, что ты сможешь уделять работе около 20 часов в неделю. На проведение хорошего исследования требуется много времени.
    2
  • Базовых навыков
    Ты быстро пишешь исследовательский код, умеешь пользоваться фреймворками, документировать код и можешь сформировать исследовательские гипотезы после погружения в новую область.
    3
  • Самостоятельности
    У тебя есть привычка гуглить до того, как задать вопрос. Ты предлагаешь решения, а не ждешь готового. Тебе интересно самому разобраться в задаче, сформулированной в общем виде без детального ТЗ.
    4
  • Активности
    Ты задаешь вопросы. Ты хочешь обсуждать с наставником собственные идеи. Тебе интересна область, поэтому ты сам находишь новую информацию по теме и выносишь на обсуждение.
    5
  • Достижений
    Опыт стажировок, хакатонов, соревнований на Kaggle - плюс при отборе в группу. Расскажи нам о своих успехах.
    6
Уже хочу к вам!
Наши менторы
  • Валентин Малых
    Набирает студентов
    Ведущий исследователь компании Huawei
    Валентин работал в команде DeepPavlov, занимается исследованиями в NLP-подразделении компании Huawei.
  • Михаил Бурцев
    Руководитель Лаб. нейронных систем и глубокого обучения и проекта DeepPavlov
    Руководил проектом НТИ «НейроИнтеллект iPavlov» и командой DREAM. Главный организатор NeurIPS. Публикации Михаила в Nature, Artificial Life, Lecture Notes in Computer Science series и др.


  • Юрий Куратов
    Исследователь Лаб. нейронных систем и глубокого обучения
    Победитель соревнования по разработке диалоговых систем NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017. Интересы: языковые модели, разрешения кореференции, BERT, ответно - вопросные модели для SQuAD.
  • Алексей Гончаров
    Руководитель MIL Team
    Кандидатская диссертация Алексея строится вокруг темы динамического выравнивания пространственно-временных объектов
  • Анастасия Янина
    Разработчик Центра искусственного интеллекта Samsung
    Диссертация Анастасии посвящена созданию иерархических разреженных эмбеддингов на основе тематических моделей
  • Олег Бахтеев
    Ведущий исследователь компании Антиплагиат
    Кандидатская диссертация Олега построена вокруг фундаментальных проблем, связанных с архитектурой нейросетевых моделей
Темы исследований
Поиск и рекомендации
Создание иерархических разреженных эмбеддингов на основе тематических моделей и не только: скрещиваем ТМ с трансформер-based моделями. Используем эти эмбеддинги для поиска и рекомендации статей.

Анализ поведения человека
Психотипирование человека на основе данных с мышки и тачпада. В основе задачи классификация и кластеризация слабоструктурированных данных.
Тематическое моделирование
Нейросетевые модели тематического моделирования и применение TopicNet к прикладным задачам ML.
Neural Architecture Search
Автоматический выбор моделей глубокого обучения. Нахождение оптимальной структуры нейронной сети для решения задач разного типа. Например, классификации и регрессии.
Язык клеток
Применение моделей, разработанных для работы с текстами, для понимания языка генов. Обучение и анализ генных моделей из семейства трансформер для восстановления генных сетей клеток мозга.
Целенаправленный диалог
Разработка и имплементация алгоритмов управления разговорными навыками с учетом целей пользователя в диалоге. Анализ структуры диалога, предсказание переходов между под-диалогами.
Список тем обновляется с приходом новых научных руководителей. Подпишись на новости - мы будем присылать тебе актуальные темы работ и анонсы менторов. Присылай резюме, когда найдешь свою область.
Как попасть в Science Club?
Подать заявку
Приложи к заявке свое резюме и мотивационное письмо. Мы хотим знать, почему ты хочешь к нам и чем ты занимался до этого.
Решить тестовое задание
Тестовое задание придет на почту. У тебя будет 7 дней на решение. В течение недели после отправки результата мы напишем, прошел ли ты на следующий этап.
Пройти собеседование
Мы побеседуем с тобой в Zoom, познакомимся и определим, какие задачи тебе интересны.
Заодно постараемся подобрать тебе научного руководителя.
Познакомиться с ментором
Мы назначим встречу с руководителем, который тебе интересен. Вы решите, хотите ли поработать вместе. Если руководитель не готов начать работу, мы предложим выбрать другого.
Сделать первый шаг
Ответим на все твои вопросы
Отзывы наших студентов
Подать заявку
Пожалуйста, максимально полно заполни поля
Ссылка на ваш профиль на GitHub
Опиши свой опыт работы над научными проектами в институте, даже если тема научной работы не совпадает с областью машинного обучения. Пиши - нам очень интересно узнать о тебе больше!
Резюме
pdf файл с названием: Фамилия_Имя_резюме.pdf
Мотивационное письмо
pdf файл с названием: Фамилия_письмо.pdf
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Подпишись на новости лаборатории в нашей группе
Подписаться!