Привет, Хабр! Меня зовут Саша Миночкина.
Я заканчиваю магистратуру и решила рассказать вам, как все это работает. Моя статья будет полезна молодым специалистам, которые хотят учиться и рассчитывают на магистратуру от Тинькофф.
ру, но боятся, что им придется возить Олега Тинькова на велосипеде по офису.
Я расскажу вам, как я действовал, учился и работал, чтобы таких страхов не было.
Допуск.
Почему Тинькофф.
ру? Я учился в МФТИ на бакалавриате и изучал биоинформатику.
А потом мне захотелось узнать, что такое машинное обучение, и я пошёл.
Все началось с курса в МФТИ.
Потом был Финтех школа 2017 год на Тинькофф.
ру.
Там я точно понял, что мне все это нравится и я хочу здесь работать.
К тому же в этой компании у меня было много крутых друзей — программистов.
А это, как известно, лучшая реклама.
После окончания Финтех-школы появилась новость о том, что Тинькофф.
ру открывает кафедру финансовых технологий в Физтехе.
В мае прошла презентация нового отдела ( слайды из прошлогодней лекции).
Были представители отдела и руководители различных проектов, с которыми можно было пообщаться.
Я узнал, что поступив на факультет, ты автоматически получаешь работу.
Идея совместить учебу и работу в одном месте была привлекательной.
Я подал заявку и стал ждать приглашения на собеседование.
Заявки принимались с мая по начало июня.
Все собеседования состоялись в начале июня.
И вот меня пригласили на собеседование.
Оно заключалось в разговоре с сотрудником банка.
Они проверили, какими знаниями обладают в области лингвистики, статистики и алгоритмов.
Мы также рассмотрели то, что я знаю о классическом машинном обучении, нейронных сетях и инфраструктуре.
Как и в любом интервью, их также интересовал опыт. Результаты отбора были отправлены через пару недель.
Всего в отдел набирают 20 человек.
Многих интересует вопрос, насколько крутым нужно быть, чтобы пройти отбор.
Конечно, нужно хорошо разбираться в основах университетской математики и иметь представление о том, что такое машинное обучение/функциональное программирование.
В прошлом году многие претенденты, успешно прошедшие испытания, уже имели опыт реализации профильных проектов.
Обо всех важных датах вы можете узнать из группы в ВК И Telegram-канал .
Поступление в МФТИ
Помимо собеседования на кафедре, необходимо было также поступить на магистратура МФТИ .Поскольку я учился на бакалавриате в Физтехе, проблем с поступлением не было.
А вот тем, кто не учился, пришлось немного поработать и сдать экзамены по математике и информатике.
По словам абитуриентов из других вузов, видеолекции для подготовки к разным годам очень помогают, а задания на экзамене идентичны заданиям в видеолекциях.
Также в магистратуру можно засчитывать публикации в научных журналах, участие в конференциях, призовые места на олимпиаде «Я – профессионал» и многое другое.
Более подробная информация находится Здесь .
Структура отдела
Отдел Тинькофф.ру
на базе магистратуры МФТИ, в Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ).В нем 2 направления: прикладная математика и физика (ПМФ) и прикладная математика и информатика (ПМИ).
Ограничений по количеству студентов кафедры по какому-либо конкретному направлению нет. Главное, что общее количество наших студентов с ПМИ и ПМФ составляет 20 человек.
Кафедра имеет две специализации: машинное обучение и функциональное программирование.
Жесткого распределения студентов нет, все зависит от набора.
Но в каждом потоке студентов первая специализация зарабатывала в два раза больше, чем вторая.
Я, кстати, пошел на машинное обучение, в PMI.
Пары
Пары в магистратуре делятся на два типа: в Физтехе и на кафедре.Пары в Физтехе Курсы в магистратуре ФПМИ очень сильно зависят от направления.
В ПМФ большая часть курсов, как ни странно, посвящена финансам и инновациям: математическая теория финансов, оценка эффективности инвестиционных проектов, национальная инновационная система и т. д. В ПМИ курсы преподаются с упором на высшую математику.
и анализ данных: надежные методы в статистике, доп.
главы дискретной математики, НЛП, методов визуализации данных и т.д. 
Как оказалось, знаменитая «система Физтеха» распространяется не только на бакалавриат. И я сейчас говорю не о факультативности посещения лекций, а о том, что вы почти всегда можете заменить курсы из своей учебной программы на другие, которые вам больше нравятся.
Только для магистратуры важно, чтобы желаемые курсы были еще и из магистратуры – пары с бакалавриата не подойдут. Например, я поменял несколько предметов PMI на предметы PMF, потому что они были для меня более полезными.
В первом и втором семестрах пары распределяются по четвергам и субботам, в третьем семестре – только по четвергам.
Все занятия по четвергам проходят в корпусе 1С на Тимирязевской, а все субботние занятия – в Физтехе, в Долгопрудном.
Пары за кафедрой Большинство курсов являются кафедральными, а не кафедральными.
Пары кафедр более ориентированы на выбранную специализацию, чем пары факультетов.
Основные пары:
- алгоритмы и структуры данных
- архитектура программного обеспечения
- большие данные
- машинное обучение (направление «машинное обучение»)
- глубокое обучение (направление машинного обучения)
- Scala (направление функционального программирования)
Расскажу подробнее о предметах моей специальности — «машинное обучение» и «глубокое обучение».
Каждый курс состоит из лекций и семинаров.
Все объяснено от самых азов до уровень развития алгоритмы.
Много глубокой теории и статистики.
Но практики тоже было много, поэтому вся эта теория стала понятна из лекций.
Теоретически можно прийти с нулевыми знаниями.
Тогда потребуется много времени и сил, чтобы обо всем позаботиться.
Но оно того стоит :) В «машинном обучении» проблемы решались с помощью Scikit-learn. После каждой лекции были домашние задания, включая несколько соревнований Kaggle Inclass. Пару раз мы оставались на занятиях до 23:00, потому что преподаватель очень интересовался темой и старался рассказать как можно больше.
В «глубоком обучении» все проблемы решались на PyTorch. Был главный преподаватель и несколько гостей, специалистов по определенным темам.
Это был самый обширный курс всей магистерской программы.
И хотя многие из нас кое-что знали по этой теме в начале курса, это было как-то совсем не просто.
Лекции и семинары по «глубокому обучению» записывались.
Это меня не раз выручало: и при подготовке к экзаменам, и во время семестра.
Пары очень помогают в работе.
Во-первых, потому что нам дали знания именно по той специализации, по которой мы работаем.
Курсы машинного обучения и глубокого обучения помогут вам создавать работающие модели.
Курс «Большие данные» поможет вам сделать это эффективно.
А курс по архитектуре программного обеспечения помогает синхронизировать разработку с коллегами и создавать сервисы для моделей, которые мы пишем.
Во-вторых, на лекциях мы могли задать любой вопрос по работе и получить консультацию: какие метрики лучше использовать для конкретной задачи, какие модели стоит попробовать, почему вообще ничего не работает. Все занятия проходят в офисе, где мы работаем, на стадионе «Водный».
Не нужно тратить время на дорогу между работой и учебой.
И это не может не радовать! Пары читаются вечером, после работы: 2-3 часа с 18:00 до 21:00. Такой график позволяет уделять больше времени работе.
Но иногда, конечно, сложно усвоить материал после целого рабочего дня.
В общем, если у меня возникнут вопросы по учебному процессу, я могу круглосуточно написать руководителям кафедры и они помогут решить все проблемы.
Работа
Как я уже говорил, когда ты поступаешь на кафедру, ты получаешь работу.Вы можете работать 24 часа в неделю.
Большинство моих одноклассников в начале учебы довольствовались именно этим.
Но были и те, кто сразу пошел на полный рабочий день.
Все зависит от того, сколько времени вы хотите уделять учебе и сколько работать.
Я начинал с 24 часов, после первого семестра перешёл на 32 часа и только после второго семестра перешёл на полную неделю.
После прохождения на кафедру, в соответствии с вашими навыками и интересами, вас распределяют в одну из команд.
Проекты в сфере «машинное обучение»:
- распознавание речи
- НЛП
- диалоговые системы
- синтез речи
- компьютерное зрение
- рекомендательные системы
- по борьбе с мошенничеством
- кредитный скоринг
- автоматизация подбора персонала
- прогнозная аналитика
- Интернет-банк для физических лиц
- Интернет-банк для юридических лиц
- Торговая платформа
- Платформа управления данными
- Граф идентичности
Обычно это лидер выбранной вами команды.
Он поможет вам освоиться в компании, предложит задания и поспособствует вашему развитию.
В принципе, можно прийти и с нулевым опытом, если пройти отбор в отдел, но однозначно важно быстро понимать, что делаешь.
Со временем можно переходить к другим проектам, в другие команды.
Например, один из моих однокурсников работал над задачей прогнозирования наличных в банкоматах, а после завершения этого проекта начал работать над чат-ботами.
Здесь никто не ограничивает ваш выбор.
Работа — это хорошая практика того, чему нас учат в аспирантуре.
Мне нравится, что кафедра не выпускает «оторванных от реальности специалистов», которые много знают. И тех специалистов, которые тоже могут применить эти знания.
Ну, чуть не забыл рассказать про диплом.
Мы пишем диссертацию по проектам, которые делаем на работе.
Это очень удобно.
Заключение
Магистерская программа Тинькофф.ру идеально подходит для тех, кто хочет много учиться и работать.
И чтобы учеба и работа органично дополняли друг друга.
Да, такое случается! Сегодня вечером вы слушаете урок об алгоритме Advantage Actor Critic, завтра вы реализуете такую модель на работе.
Загары не будут мешать работе, поскольку проводятся там же, где и работа, в вечернее время.
Если вы хотите записаться на собеседование на кафедре, пожалуйста, заполните анкета .
«А что, если я еще слишком молод для магистратурыЭ», «Уже в магистратуре» или что-то еще.
У нас есть крутые финтех-школы два раза в год, круглогодичные стажировки и лаборатория в Физтехе.
Вы можете прочитать больше здесь .
Последние новости можно найти в группы в ВК И Telegram-канал .
Если есть вопросы, пишите, буду рада ответить :) Теги: #Машинное обучение #Карьера в ИТ-индустрии #Образовательный процесс в ИТ #магистратура
-
Плоский Пк – От Толстого К Удобному Экрану!
19 Oct, 24 -
Служба Такси Uber Начала Работу В Казани
19 Oct, 24 -
Не Любите Триггеры?
19 Oct, 24 -
Как Билл Гейтс Учил Китайцев Жить...
19 Oct, 24
