Forwarded from Alfa Advanced Analytics
Китай, генеративные модели и наши ребята из Альфы ⚡️
В Харбине прошла международная школа SMILES 2025 — две недели лекций, хакатонов и прикладных исследований. Впервые школа вышла за пределы России.
Главной темой стали генеративные модели для разномодальных данных. Участники из России и Китая провели две недели в совместной учёбе, обсуждениях и поиске новых решений.
Среди преподавателей и студентов школы были наши ребята. Поговорили с ними и с Алексеем Зайцевым, руководителем Лаборатории прикладных совместных исследований Сколтех-Сбер в Центре ИИ Сколтеха. На карточках делимся, как всё прошло и какие инсайты привезли ребята из Альфы 👆
А ещё делимся ссылкой на запись лекций 🔗
#aaa_experts
В Харбине прошла международная школа SMILES 2025 — две недели лекций, хакатонов и прикладных исследований. Впервые школа вышла за пределы России.
Главной темой стали генеративные модели для разномодальных данных. Участники из России и Китая провели две недели в совместной учёбе, обсуждениях и поиске новых решений.
Среди преподавателей и студентов школы были наши ребята. Поговорили с ними и с Алексеем Зайцевым, руководителем Лаборатории прикладных совместных исследований Сколтех-Сбер в Центре ИИ Сколтеха. На карточках делимся, как всё прошло и какие инсайты привезли ребята из Альфы 👆
А ещё делимся ссылкой на запись лекций 🔗
#aaa_experts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥11❤3
Forwarded from Точка машинного зрения
🟡 SMILES-2025 глазами китайских коллег 🇨🇳🤝🇷🇺
На крупнейшей китайской видеоплатформе Bilibili вышел новый ролик о летней школе SMILES-2025 в Харбине. 📺
🎓 Директор школы, доцент Центра ИИ Сколтеха Алексей Зайцев отметил, что Китай стал первой страной, принявшей школу за пределами России. Такой формат открыл новые возможности для обмена знаниями и опыта между двумя странами.
📌 В программе SMILES-2025:
– более 30 лекций ведущих учёных,
– практические воркшопы и проектная работа,
– постерная сессия и дискуссии с менторами.
Особое внимание уделялось исследованиям в области NLP, компьютерного зрения, генеративных моделей, математических основ ИИ и прикладных задач.
👉 Смотреть видео: Bilibili
На крупнейшей китайской видеоплатформе Bilibili вышел новый ролик о летней школе SMILES-2025 в Харбине. 📺
🎓 Директор школы, доцент Центра ИИ Сколтеха Алексей Зайцев отметил, что Китай стал первой страной, принявшей школу за пределами России. Такой формат открыл новые возможности для обмена знаниями и опыта между двумя странами.
📌 В программе SMILES-2025:
– более 30 лекций ведущих учёных,
– практические воркшопы и проектная работа,
– постерная сессия и дискуссии с менторами.
Особое внимание уделялось исследованиям в области NLP, компьютерного зрения, генеративных моделей, математических основ ИИ и прикладных задач.
👉 Смотреть видео: Bilibili
Bilibili
俄中AI合作又打破了新高度!一起探索熟悉学校项目!_哔哩哔哩_bilibili
-, 视频播放量 2542、弹幕量 5、点赞数 266、投硬币枚数 7、收藏人数 15、转发人数 2, 视频作者 RT小姐姐阿丽娜, 作者简介 RT中国主持人 阿丽娜,相关视频:让俄罗斯人说出最讨厌的三个国家,俄罗斯人心中的超级大国,中国排名如何?,俄罗斯将不会向日本等国提供石油,日本篡改历史教科书——不只针对中国,拉夫罗夫王毅通电话,呼吁中东立刻停战,普京有望在2026年两次到访中国,突发!俄罗斯高校大规模开除中国学生,真相竟是...,北大俄罗斯学霸:中俄的婚姻观差异很大!,2023年俄罗斯中文高考状…
🔥6❤2
Forwarded from Точка машинного зрения
🎓 SMILES-2025: все лекции и сборник избранных статей
Для всех, кто следил за Летней школой машинного обучения SMILES-2025 в Харбине, мы выложили полный архив лекций и впервые опубликовали сборник избранных статей по материалам школы.
Две недели плотного погружения: генеративные модели, LLM, мультимодальность, безопасность и робастность, оптимизация инференса, ИИ в промышленности и медицине.
▶️ Плейлист лекций 2025 (VK Видео)
▶️ Плейлист лекций 2025 (YouTube)
📗 Сборник избранных статей
🎬 Ностальгия — ролик о школе
🧠 27 лекций
1️⃣ Евгений Бурнаев — Пленарная лекция: эволюция генеративного ИИ и проверка надёжности (From GANs to Physics-Informed Diffusion Models)
2️⃣ Сергей Баранников — Топология и машинное обучение (Topology & ML; persistent homology, GAN/VAE/Transformers)
3️⃣ Ирина Пионтковская — От цепей Маркова до трансформеров (From Markov Chains to Transformers)
4️⃣ Ирина Пионтковская — Неожиданное поведение больших языковых моделей (Emerging Behaviors in LLMs)
5️⃣ Мария Тихонова — Из чего сделаны большие языковые модели и как их оценивать (LLM Evaluation: MERA, ruMTEB)
6️⃣ Пётр Сокерин — Вводный семинар: архитектура трансформеров, тонкая настройка и RAG (Intro to LLMs; Fine-tuning; RAG)
7️⃣ Дмитрий Сошников — Интеллектуальные агенты на базе LLM (LLM-based Agents; ReAct)
8️⃣ Александр Сенин — LLM и обработка текстов в банковском бизнесе (Enterprise LLM Use-Cases in Banking)
9️⃣ Егор Швецов — Оптимизация нейросетей: от «железа» до алгоритмов (Optimization of Inference & Training)
🔟 Светлана Илларионова — Генеративные модели для данных ДЗЗ: от суперразрешения до мониторинга (GenAI for Remote Sensing)
1️⃣1️⃣ Александр Коротин — Современные генеративные подходы: согласование потоков и «исправленные» потоки (Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣2️⃣ Александр Коротин — Диффузионные мосты (Diffusion Bridges)
1️⃣3️⃣ Сергей Холькин — Практикум: согласование потоков и исправленные потоки (Hands-On Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣4️⃣ Сергей Холькин — Практикум: диффузионные мосты (Hands-On Diffusion Bridges)
1️⃣5️⃣ Иван Киреев — Генеративное предобучение для последовательностей событий (Generative Pretraining for Event Sequences)
1️⃣6️⃣ Денис Димитров — Генерация изображений и видео по тексту: Kandinsky-4 (Text-to-Image/Video; Evaluation & Cases)
1️⃣7️⃣ Валентин Малых — От DiffusionLM к DiffuCoder: эволюция диффузионных языковых моделей (Text Diffusion Models)
1️⃣8️⃣ Андрей Кузнецов — Генеративный дизайн в инженерии: от CAD к ИИ-ассистентам (Generative Design for Industry)
1️⃣9️⃣ Иван Тюкин — Стабильность и робастность ИИ в условиях высокого измерения (Robustness in High Dimensions)
2️⃣0️⃣ Олег Рогов — Прозрачность и приватность: интерпретируемость и дифференциальная приватность (XAI & Differential Privacy)
2️⃣1️⃣ Алексей Зайцев — Почему «галлюцинируют» LLM и как это диагностировать (Hallucinations in LLMs; TOHA)
2️⃣2️⃣ Юаньчао Лю — Эволюция ИИ: от нейросетей до LLM; угрозы и защита (AI Evolution; LLM Threats)
2️⃣3️⃣ Шаохуэй Лю — Компьютерное зрение и оценка качества видео; медиабезопасность (CV & Video Quality; Forensics)
2️⃣4️⃣ Тао Цинь — Когда обучение с подкреплением встречается с LLM (When RL Meets LLM)
2️⃣5️⃣ Хэнтун Чжан — Уязвимости к «отравляющим» атакам на этапе обучения (Poisoning Attacks in ML)
2️⃣6️⃣ Инцэ Ся (Yingce Xia) — Генеративное мышление: автогрессивные модели в научных открытиях (Autoregressive Models for Scientific Discovery)
2️⃣7️⃣ Ван Чжунцзянь (Wang Zhongjian) — Теоретические оценки для score-based моделей (Wasserstein-оценки и сходимость)
🧭 Зачем смотреть
Большие языковые и многоагентные системы, диффузионные модели и диффузионные мосты, устойчивость и безопасность ИИ, оптимизация исполнения моделей, применения в ДЗЗ, медицине, инженерии и финтехе — полноценная «дорожная карта» от теории до практики в одном архиве.
Генеральный партнёр — Альфа-Банк
Золотой партнёр — СБЕР
Инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково
Научный партнёр — Институт AIRI
Мероприятие прошло при поддержке Банка России
Для всех, кто следил за Летней школой машинного обучения SMILES-2025 в Харбине, мы выложили полный архив лекций и впервые опубликовали сборник избранных статей по материалам школы.
Две недели плотного погружения: генеративные модели, LLM, мультимодальность, безопасность и робастность, оптимизация инференса, ИИ в промышленности и медицине.
▶️ Плейлист лекций 2025 (VK Видео)
▶️ Плейлист лекций 2025 (YouTube)
📗 Сборник избранных статей
🎬 Ностальгия — ролик о школе
🧠 27 лекций
1️⃣ Евгений Бурнаев — Пленарная лекция: эволюция генеративного ИИ и проверка надёжности (From GANs to Physics-Informed Diffusion Models)
2️⃣ Сергей Баранников — Топология и машинное обучение (Topology & ML; persistent homology, GAN/VAE/Transformers)
3️⃣ Ирина Пионтковская — От цепей Маркова до трансформеров (From Markov Chains to Transformers)
4️⃣ Ирина Пионтковская — Неожиданное поведение больших языковых моделей (Emerging Behaviors in LLMs)
5️⃣ Мария Тихонова — Из чего сделаны большие языковые модели и как их оценивать (LLM Evaluation: MERA, ruMTEB)
6️⃣ Пётр Сокерин — Вводный семинар: архитектура трансформеров, тонкая настройка и RAG (Intro to LLMs; Fine-tuning; RAG)
7️⃣ Дмитрий Сошников — Интеллектуальные агенты на базе LLM (LLM-based Agents; ReAct)
8️⃣ Александр Сенин — LLM и обработка текстов в банковском бизнесе (Enterprise LLM Use-Cases in Banking)
9️⃣ Егор Швецов — Оптимизация нейросетей: от «железа» до алгоритмов (Optimization of Inference & Training)
🔟 Светлана Илларионова — Генеративные модели для данных ДЗЗ: от суперразрешения до мониторинга (GenAI for Remote Sensing)
1️⃣1️⃣ Александр Коротин — Современные генеративные подходы: согласование потоков и «исправленные» потоки (Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣2️⃣ Александр Коротин — Диффузионные мосты (Diffusion Bridges)
1️⃣3️⃣ Сергей Холькин — Практикум: согласование потоков и исправленные потоки (Hands-On Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣4️⃣ Сергей Холькин — Практикум: диффузионные мосты (Hands-On Diffusion Bridges)
1️⃣5️⃣ Иван Киреев — Генеративное предобучение для последовательностей событий (Generative Pretraining for Event Sequences)
1️⃣6️⃣ Денис Димитров — Генерация изображений и видео по тексту: Kandinsky-4 (Text-to-Image/Video; Evaluation & Cases)
1️⃣7️⃣ Валентин Малых — От DiffusionLM к DiffuCoder: эволюция диффузионных языковых моделей (Text Diffusion Models)
1️⃣8️⃣ Андрей Кузнецов — Генеративный дизайн в инженерии: от CAD к ИИ-ассистентам (Generative Design for Industry)
1️⃣9️⃣ Иван Тюкин — Стабильность и робастность ИИ в условиях высокого измерения (Robustness in High Dimensions)
2️⃣0️⃣ Олег Рогов — Прозрачность и приватность: интерпретируемость и дифференциальная приватность (XAI & Differential Privacy)
2️⃣1️⃣ Алексей Зайцев — Почему «галлюцинируют» LLM и как это диагностировать (Hallucinations in LLMs; TOHA)
2️⃣2️⃣ Юаньчао Лю — Эволюция ИИ: от нейросетей до LLM; угрозы и защита (AI Evolution; LLM Threats)
2️⃣3️⃣ Шаохуэй Лю — Компьютерное зрение и оценка качества видео; медиабезопасность (CV & Video Quality; Forensics)
2️⃣4️⃣ Тао Цинь — Когда обучение с подкреплением встречается с LLM (When RL Meets LLM)
2️⃣5️⃣ Хэнтун Чжан — Уязвимости к «отравляющим» атакам на этапе обучения (Poisoning Attacks in ML)
2️⃣6️⃣ Инцэ Ся (Yingce Xia) — Генеративное мышление: автогрессивные модели в научных открытиях (Autoregressive Models for Scientific Discovery)
2️⃣7️⃣ Ван Чжунцзянь (Wang Zhongjian) — Теоретические оценки для score-based моделей (Wasserstein-оценки и сходимость)
🧭 Зачем смотреть
Большие языковые и многоагентные системы, диффузионные модели и диффузионные мосты, устойчивость и безопасность ИИ, оптимизация исполнения моделей, применения в ДЗЗ, медицине, инженерии и финтехе — полноценная «дорожная карта» от теории до практики в одном архиве.
Генеральный партнёр — Альфа-Банк
Золотой партнёр — СБЕР
Инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково
Научный партнёр — Институт AIRI
Мероприятие прошло при поддержке Банка России
❤14🔥7🎉4
Встреча участников Летней школы машинного обучения SMILES-2025 в Банке России
Когда: 9 октября, 14:00-17:00
Где: Банк России, ул. Неглинная, д. 12, к. «Б»
Что в программе:
• награждение победителей хакатона Летней школы SMILES-2025 и презентация их проекта про LLM-агентов для тестирования восприятия коммуникации центрального банка с населением
•лекции от экспертов Департамента денежно-кредитной политики, Департамента банковского регулирования и аналитики, Департамента данных, проектов и процессов
• нетворкинг, консультация HR-команды регулятора и экскурсия в Музей Банка России
Встреча пройдет при участии заместителя Председателя Банка России Алексея Заботкина
Не упустите шанс узнать больше о работе регулятора!
Регистрация на мероприятие открыта до 23:59 5 октября! Количество мест ограничено.
Регистрация доступна по ссылке: https://education.vcv.ru/r/smiles_cbr
Когда: 9 октября, 14:00-17:00
Где: Банк России, ул. Неглинная, д. 12, к. «Б»
Что в программе:
• награждение победителей хакатона Летней школы SMILES-2025 и презентация их проекта про LLM-агентов для тестирования восприятия коммуникации центрального банка с населением
•лекции от экспертов Департамента денежно-кредитной политики, Департамента банковского регулирования и аналитики, Департамента данных, проектов и процессов
• нетворкинг, консультация HR-команды регулятора и экскурсия в Музей Банка России
Встреча пройдет при участии заместителя Председателя Банка России Алексея Заботкина
Не упустите шанс узнать больше о работе регулятора!
Регистрация на мероприятие открыта до 23:59 5 октября! Количество мест ограничено.
Регистрация доступна по ссылке: https://education.vcv.ru/r/smiles_cbr
www.cbr.ru
Департамент денежно-кредитной политики | Банк России
🔥4
Forwarded from Точка машинного зрения
🎓 В Банке России прошла встреча с победителями SMILES-2025 в проектной номинации
В Банке России прошла встреча участников Летней школы машинного обучения SMILES-2025, где наградили команду, занявшую 1-е место в конкурсе проектов школы. В Харбине команда участвовала в гибридном формате: не все могли быть очно, поэтому награждение состоялось в Москве.
👥 Дарья Дубинина, Фернандо Леон, Тимур Закарин, Людмила Завадская
🏆 Проект: «LLM-агенты для прогнозирования общественного восприятия центробанков»
👩🏫 Куратор проекта: Алина Евстигнеева, начальник отдела Департамента денежно-кредитной политики, Банк России
Команда собрала «синтетическую фокус-группу» из LLM-агентов с разными социальными профилями, откалибровала их поведение и провела интервью с модератором-человеком. Полученные ответы позволили заранее оценить реакцию аудитории на коммуникации центральных банков и предложить правки к целевому документу. Подход воспроизводит эффекты реальных фокус-групп, при этом экономит ресурсы; отмечено, что агенты в среднем реагируют чуть нейтральнее живых респондентов.
🎙 С приветственным словом выступил Алексей Заботкин, заместитель Председателя Банка России (он также читал лекцию на SMILES-2025).
От Центра искусственного интеллекта Сколтеха на встрече присутствовал Егор Швецов, руководитель направления и куратор проектного трека SMILES.
🌏 Летняя школа машинного обучения SMILES-2025 впервые прошла за пределами России — на площадке Харбинского политехнического университета (HIT, Китай).
🤝 Генеральный партнёр школы — Альфа-Банк,
золотой партнёр — Сбер, инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково.
Научный партнёр — Институт AIRI.
Мероприятие прошло при поддержке Банка России.
В Банке России прошла встреча участников Летней школы машинного обучения SMILES-2025, где наградили команду, занявшую 1-е место в конкурсе проектов школы. В Харбине команда участвовала в гибридном формате: не все могли быть очно, поэтому награждение состоялось в Москве.
👥 Дарья Дубинина, Фернандо Леон, Тимур Закарин, Людмила Завадская
🏆 Проект: «LLM-агенты для прогнозирования общественного восприятия центробанков»
👩🏫 Куратор проекта: Алина Евстигнеева, начальник отдела Департамента денежно-кредитной политики, Банк России
Команда собрала «синтетическую фокус-группу» из LLM-агентов с разными социальными профилями, откалибровала их поведение и провела интервью с модератором-человеком. Полученные ответы позволили заранее оценить реакцию аудитории на коммуникации центральных банков и предложить правки к целевому документу. Подход воспроизводит эффекты реальных фокус-групп, при этом экономит ресурсы; отмечено, что агенты в среднем реагируют чуть нейтральнее живых респондентов.
🎙 С приветственным словом выступил Алексей Заботкин, заместитель Председателя Банка России (он также читал лекцию на SMILES-2025).
От Центра искусственного интеллекта Сколтеха на встрече присутствовал Егор Швецов, руководитель направления и куратор проектного трека SMILES.
«Проектная часть школы — это пространство, где идеи быстро превращаются в прототипы. Команда-победитель SMILES показала, как языковые модели можно использовать для моделирования общественного восприятия и улучшения коммуникаций институтов», - отметил он.
🌏 Летняя школа машинного обучения SMILES-2025 впервые прошла за пределами России — на площадке Харбинского политехнического университета (HIT, Китай).
🤝 Генеральный партнёр школы — Альфа-Банк,
золотой партнёр — Сбер, инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково.
Научный партнёр — Институт AIRI.
Мероприятие прошло при поддержке Банка России.
❤4👍2
Forwarded from Точка машинного зрения
🏛 Вакансии в Банке России
Ищем тех, кто живёт данными и моделями: риск-модели, продвинутая аналитика, MLOps, математическое моделирование и речевые технологии.
➊ Data Scientist риск-модели
Задачи:
◽️ Разработка моделей и валидация моделей банков по PD, LGD, EAD, а также КОСК
◽️ Оценка регуляторного воздействия и калибровка регуляторных требований по резервированию и достаточности капитала
◽️ Разработка витрин на основе БКИ
◽️ Data science по розничному, корпоративному кредитованию и транзакционным данным
🔗 Подробнее
➋ Аналитик данных (продвинутая аналитика)
Задачи:
◽️ Подготовка информационно-аналитических материалов с использованием методов продвинутой аналитики и ML
◽️ Подготовка и размещение информационно-аналитических публичных материалов
◽️ Совершенствование методологии поведенческого риск-профилирования методами ML: поиск взаимосвязей риск-факторов и реализации потребительских рисков; моделирование процессов в поведенческой сфере отдельных секторов финансового рынка. Сущностный анализ полученных результатов
◽️ Разработка методологии и внедрение аналитических инструментов для поведенческого надзора. Автоматизация процессов подготовки информационно-аналитических материалов и формирования поведенческих риск-профилей поднадзорных организаций секторов финансового рынка, иных поведенческих показателей
🔗 Подробнее
➌ Системный архитектор (ML Ops)
Задачи:
◽️ Создание конвейера для обучения модели: определение процесса сбора данных, подготовки, обучения, оценки и развертывания ML-модели
◽️ Автоматизация процесса обучения: реализация автоматизированных процессов для регулярного обучения и обновления моделей, используя CI/CD
◽️ Оптимизация производительности: использование различных техник для ускорения процесса обучения и развертывания модели, а также для улучшения её производительности; выбор и настройка инфраструктуры (облака, кластеры с GPU)
◽️ Управление ресурсами: оптимизация использования ресурсов (процессорное время, память, дисковое пространство) для снижения стоимости и повышения эффективности
🔗 Подробнее
➍ Аналитик (математическое моделирование)
Задачи:
◽️ Количественный анализ торгового поведения участников рынка на организованных торгах
◽️ Разработка моделей поиска аномалий на организованных торгах
◽️ Моделирование результатов регуляторного воздействия на состояние финансового рынка (преимущественно организованные торги)
🔗 Подробнее
➎ Аналитик по речевым технологиям и синтезу речи
Задачи:
◽️ Анализ и обработка разговоров операторов с клиентами с помощью речевых аналитических инструментов
◽️ Определение ключевых моментов, эмоциональной окраски и проблем в разговорах
◽️ Выявление сильных и слабых сторон обслуживания клиентов
◽️ Интеграция речевой аналитики с CRM
🔗 Подробнее
Ищем тех, кто живёт данными и моделями: риск-модели, продвинутая аналитика, MLOps, математическое моделирование и речевые технологии.
➊ Data Scientist риск-модели
Задачи:
◽️ Разработка моделей и валидация моделей банков по PD, LGD, EAD, а также КОСК
◽️ Оценка регуляторного воздействия и калибровка регуляторных требований по резервированию и достаточности капитала
◽️ Разработка витрин на основе БКИ
◽️ Data science по розничному, корпоративному кредитованию и транзакционным данным
🔗 Подробнее
➋ Аналитик данных (продвинутая аналитика)
Задачи:
◽️ Подготовка информационно-аналитических материалов с использованием методов продвинутой аналитики и ML
◽️ Подготовка и размещение информационно-аналитических публичных материалов
◽️ Совершенствование методологии поведенческого риск-профилирования методами ML: поиск взаимосвязей риск-факторов и реализации потребительских рисков; моделирование процессов в поведенческой сфере отдельных секторов финансового рынка. Сущностный анализ полученных результатов
◽️ Разработка методологии и внедрение аналитических инструментов для поведенческого надзора. Автоматизация процессов подготовки информационно-аналитических материалов и формирования поведенческих риск-профилей поднадзорных организаций секторов финансового рынка, иных поведенческих показателей
🔗 Подробнее
➌ Системный архитектор (ML Ops)
Задачи:
◽️ Создание конвейера для обучения модели: определение процесса сбора данных, подготовки, обучения, оценки и развертывания ML-модели
◽️ Автоматизация процесса обучения: реализация автоматизированных процессов для регулярного обучения и обновления моделей, используя CI/CD
◽️ Оптимизация производительности: использование различных техник для ускорения процесса обучения и развертывания модели, а также для улучшения её производительности; выбор и настройка инфраструктуры (облака, кластеры с GPU)
◽️ Управление ресурсами: оптимизация использования ресурсов (процессорное время, память, дисковое пространство) для снижения стоимости и повышения эффективности
🔗 Подробнее
➍ Аналитик (математическое моделирование)
Задачи:
◽️ Количественный анализ торгового поведения участников рынка на организованных торгах
◽️ Разработка моделей поиска аномалий на организованных торгах
◽️ Моделирование результатов регуляторного воздействия на состояние финансового рынка (преимущественно организованные торги)
🔗 Подробнее
➎ Аналитик по речевым технологиям и синтезу речи
Задачи:
◽️ Анализ и обработка разговоров операторов с клиентами с помощью речевых аналитических инструментов
◽️ Определение ключевых моментов, эмоциональной окраски и проблем в разговорах
◽️ Выявление сильных и слабых сторон обслуживания клиентов
◽️ Интеграция речевой аналитики с CRM
🔗 Подробнее
Forwarded from Карьера в Банке России
С 8 сентября Банк России открывает двери для заявок на весеннюю стажировку 2026 года!
У наших стажеров будет полгода, чтобы превратить знания в опыт, а идеи — в реальные решения. Стажировка — это возможность вырасти в среде, где каждый день учит новому.
Стажировка длится до 6 месяцев, начинается в феврале 2026 года. Гибкий график по договоренности с руководителем, чтобы работа не отвлекала от учёбы.
На любой вкус: от денежно-кредитной политики, информационных технологий, финтеха и надзорной деятельности до международного сотрудничества, закупок и управления персоналом. Список большой — выбирайте, что заинтересует.
Не только в Москве, но ещё и в 21 регионе по всей России. Переходите по ссылке и ищите свой город в списке.
Конечно! У стажеров есть зарплата, плюс приятные корпоративные бонусы. А после — шанс на заветный оффер и место в команде Банка России.
Отбор проходит в 4 этапа:
— Заполните анкету и прикрепите резюме: расскажите о себе
— Пройдите онлайн-тестирование
— Запишите видеоинтервью
— Пройдите финальное собеседование с руководителем подразделения и иногда — выполните профильное задание, чтобы продемонстрировать навыки на практике.
Успейте подать заявку до 2 ноября
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AIM club
Захвати осень силой ИИ и Open Source! 🚀 Буткемп от ИТМО ждет тебя!
Приглашаем на Open Source BootCamp 2025 — 4 дня кода, нейросетей и единомышленников!
🗓️ Когда: 12–15 ноября
📍 Где: очная площадка в Санкт-Петербурге
🔗 Регистрация и программа: [ссылка]
❗️ Успей до 11 ноября! Места тают на глазах.
Что прокачаешь:
💻 Open Source — от лицензий до комьюнити и практические инструменты для применения
🧠 ИИ-агенты — архитектура мульти-агентных систем
🔹 Реальные кейсы интеграции в бизнес
🔹 Командная реализация проектов от идеи до прототипа
⚡ Познакомишься с технологиями Сбера, Центра практического ИИ Сбербанка (Sber AI Lab) — генерального спонсора, чьи Open Source проекты стали стандартом индустрии. Так же поделятся своим опытом и решениями технические партнеры Cloud.ru и GitVerse
Важно:
Мероприятие очное. Организаторы не покрывают дорогу и проживание, но помогут с документами для командировки от вуза/работы.
Готов бросить вызов осени?
Зарегистрироваться можно индивидуально или в составе готовой команды.
Жми на ссылку и занимай место среди будущих звезд AI! ✨
Хочешь узнать больше? Присоединяйся к каналу и чату мероприятия — там можно задать вопросы и первыми узнать дату вебинара, на котором мы поделимся информацией об Open Source BootCamp 2025.
#SberAILab #ИТМО #BootCamp #ИИАгенты #OpenSource #AI #СанктПетербург
Приглашаем на Open Source BootCamp 2025 — 4 дня кода, нейросетей и единомышленников!
🗓️ Когда: 12–15 ноября
📍 Где: очная площадка в Санкт-Петербурге
🔗 Регистрация и программа: [ссылка]
❗️ Успей до 11 ноября! Места тают на глазах.
Что прокачаешь:
💻 Open Source — от лицензий до комьюнити и практические инструменты для применения
🧠 ИИ-агенты — архитектура мульти-агентных систем
🔹 Реальные кейсы интеграции в бизнес
🔹 Командная реализация проектов от идеи до прототипа
⚡ Познакомишься с технологиями Сбера, Центра практического ИИ Сбербанка (Sber AI Lab) — генерального спонсора, чьи Open Source проекты стали стандартом индустрии. Так же поделятся своим опытом и решениями технические партнеры Cloud.ru и GitVerse
Важно:
Мероприятие очное. Организаторы не покрывают дорогу и проживание, но помогут с документами для командировки от вуза/работы.
Готов бросить вызов осени?
Зарегистрироваться можно индивидуально или в составе готовой команды.
Жми на ссылку и занимай место среди будущих звезд AI! ✨
Хочешь узнать больше? Присоединяйся к каналу и чату мероприятия — там можно задать вопросы и первыми узнать дату вебинара, на котором мы поделимся информацией об Open Source BootCamp 2025.
#SberAILab #ИТМО #BootCamp #ИИАгенты #OpenSource #AI #СанктПетербург
❤🔥3👍1