Acerca de la magistratura de Tinkoff.ru en MIPT

Hola Habr! Me llamo Sasha Minochkina. Estoy terminando mis estudios de posgrado. Decid√≠ contar c√≥mo se arregla esto en general. Mi art√≠culo ser√° √ļtil para los j√≥venes profesionales que desean estudiar y mirar hacia la magistratura de Tinkoff.ru, pero temen verse obligados a empujar a Oleg Tinkov a la oficina. Te dir√© c√≥mo actu√©, estudi√© y trabaj√© para que no hubiera tales miedos.



Recibo ¬ŅPor qu√© es Tinkoff.ru en general?


Estudi√© en el Instituto de F√≠sica y Tecnolog√≠a de Mosc√ļ, estudi√© bioinform√°tica. Y luego quise saber qu√© era el aprendizaje autom√°tico, y comenz√≥.

Todo comenz√≥ con un curso en MIPT. Luego hubo Fintech School 2017 en Tinkoff.ru. Definitivamente entend√≠ que me gusta todo esto y quiero trabajar aqu√≠. Adem√°s, en esta compa√Ī√≠a ten√≠a muchos conocidos geniales: programadores. Y este, como saben, es el mejor anuncio.

Al final de la Escuela Fintech, aparecieron noticias de que Tinkoff.ru estaba abriendo un departamento de tecnolog√≠a financiera en Fiztekh. En mayo hubo una presentaci√≥n del nuevo departamento ( diapositivas de la conferencia del a√Īo pasado). Asistieron representantes del departamento y gerentes de varios proyectos con los cuales fue posible comunicarse. Aprend√≠ que cuando se inscriben en un departamento, autom√°ticamente obtienen un trabajo. La idea de combinar estudio y trabajo en un solo lugar fue atractiva.

Solicité y esperé a que alguien fuera invitado a una entrevista. Se aceptaron solicitudes de mayo a principios de junio. Todas las entrevistas fueron a principios de junio.

Y entonces fui invitado a una entrevista. Consisti√≥ en una conversaci√≥n con un empleado del banco. Comprueba qu√© conocimiento hay en linal, estad√≠sticas, algoritmos. Tambi√©n analizaron lo que s√© sobre ML cl√°sico, redes neuronales e infraestructura. Como en cualquier entrevista, todav√≠a estaban interesados ‚Äč‚Äčen la experiencia. Los resultados de la selecci√≥n se enviaron despu√©s de un par de semanas.

En total, 20 personas est√°n reclutando para el departamento. Muchos est√°n interesados ‚Äč‚Äčen la pregunta de cu√°nto necesitas ser genial para calificar. Por supuesto, debe tener una buena comprensi√≥n de las matem√°ticas b√°sicas de la universidad y tener una idea de lo que es el aprendizaje autom√°tico / programaci√≥n funcional. El a√Īo pasado, muchos solicitantes que aprobaron con √©xito las pruebas ya ten√≠an experiencia en la implementaci√≥n de proyectos b√°sicos.

Todas las fechas importantes se pueden encontrar en el grupo VK y en el canal Telegram .



Admisión a MIPT


Adem√°s de una entrevista en el departamento, fue necesario ingresar al programa de maestr√≠a en el Instituto de F√≠sica y Tecnolog√≠a de Mosc√ļ . Como estudi√© en el programa de licenciatura en Fiztekh, no hubo problemas con la admisi√≥n. Pero aquellos que no estudiaron tuvieron que trabajar duro y aprobar ex√°menes en matem√°ticas y ciencias de la computaci√≥n. Seg√ļn los solicitantes de otras universidades, las conferencias en video para la preparaci√≥n de diferentes a√Īos son muy √ļtiles, y las tareas en el examen son id√©nticas a las tareas en las conferencias en video.

Incluso en la magistratura, puede contar publicaciones en revistas científicas, participación en conferencias, premios en los Juegos Olímpicos "I-Professional" y otras cosas. Más información está aquí .

Estructura del departamento


El departamento de Tinkoff.ru tiene su sede en el Instituto de F√≠sica y Tecnolog√≠a de Mosc√ļ, en la Escuela de F√≠sica y Tecnolog√≠a de Matem√°tica Aplicada y Ciencias de la Computaci√≥n (FPMI). Tiene 2 direcciones: matem√°tica aplicada y f√≠sica (PMF) y matem√°tica aplicada y ciencias de la computaci√≥n (PMI). No hay restricciones en la cantidad de estudiantes en un campo en particular. Lo principal es que en la cantidad de nuestros estudiantes con PIP y PFM debe haber 20 personas.

El departamento tiene dos especializaciones: aprendizaje automático y programación funcional. No hay una distribución estricta de estudiantes, todo depende del conjunto. Pero en cada uno de los flujos de estudiantes en la primera especialización, se obtuvo el doble que en la segunda. Por cierto, fui al aprendizaje automático, PMI.

Parejas


Las parejas en la magistratura se dividen en dos tipos: en el PhysTech y en el departamento.

Parejas en el PhysTech

Los cursos en el M√°ster de F√≠sica y Matem√°ticas dependen mucho de la direcci√≥n. Por extra√Īo que parezca, la mayor√≠a de los cursos en el PMF son sobre finanzas e innovaci√≥n: la teor√≠a matem√°tica de las finanzas, la evaluaci√≥n de la efectividad de los proyectos de inversi√≥n, el sistema nacional de innovaci√≥n, etc. En el PMI, los cursos se imparten con un sesgo en matem√°ticas avanzadas y an√°lisis de datos: m√©todos s√≥lidos en estad√≠stica, ext. cap√≠tulos de matem√°tica discreta, PNL, m√©todos de visualizaci√≥n de datos, etc.



Al final result√≥ que, el famoso "sistema PhysTech" se extiende no solo a los estudios de pregrado. Y ahora no estoy hablando de la posibilidad de asistir a clases, sino del hecho de que casi siempre puedes reemplazar los cursos de tu plan de estudios con otros que te gusten m√°s. Solo para la escuela de posgrado es importante que los cursos deseados tambi√©n sean de la escuela de posgrado; las parejas de las clases de pregrado no funcionar√°n. Por ejemplo, cambi√© varios art√≠culos de PMI por art√≠culos de PMF, porque para m√≠ fueron m√°s √ļtiles.

En el primer y segundo semestre, los jueves y s√°bados se dan para parejas, en el tercer semestre, solo el jueves. Todas las parejas de los jueves se llevan a cabo en el edificio 1C en Timiryazevskaya, y todas las parejas de los s√°bados, en Fiztekh, en Dolgoprudny.

Parejas en el departamento

La mayoría de los cursos son docentes, no docentes. Las parejas de catedrales están más centradas en la especialización elegida que las facultades.

Los pares principales:

  • algoritmos y estructuras de datos
  • arquitectura de software
  • big data
  • aprendizaje autom√°tico (direcci√≥n de aprendizaje autom√°tico)
  • aprendizaje profundo (direcci√≥n de aprendizaje autom√°tico)
  • Scala (la direcci√≥n de "programaci√≥n funcional")



Te contaré más sobre los temas de mi dirección: "aprendizaje automático" y "aprendizaje profundo". Cada curso consta de conferencias y seminarios. Explica todo, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos más modernos. Mucha teoría profunda con estadísticas. Pero también mucha práctica, por lo que toda esta teoría de las conferencias se hizo comprensible. En teoría, puedes venir con cero conocimiento. Entonces será necesario dedicar mucho tiempo y esfuerzo para cuidarlo. Pero vale la pena :)

En el "aprendizaje automático", las tareas se resolvieron utilizando Scikit-learn. La tarea era después de cada conferencia, entre ellas varias competencias de Kaggle Inclass. Un par de veces nos quedamos en parejas hasta las 23:00, porque el profesor estaba muy interesado en el tema y trató de contar todo lo posible.

En el "aprendizaje profundo", todas las tareas se resolvieron en PyTorch. Había un maestro principal y varios invitados que eran especialistas en ciertos temas. Fue el curso más voluminoso para toda la magistratura. Y aunque muchos de nosotros al comienzo del curso sabíamos algo sobre este tema, de alguna manera fue bastante difícil. Se grabaron conferencias y seminarios sobre "aprendizaje profundo". Ayudó más de una vez: tanto en preparación para los exámenes como durante el semestre.

Las parejas ayudan mucho en el trabajo. En primer lugar, porque nos dieron conocimientos solo en la especialización en la que trabajamos. Los cursos de máquina y aprendizaje profundo ayudan a construir modelos de trabajo. Un curso de Big Data te ayuda a hacer esto de manera efectiva. Un curso sobre arquitectura de software ayuda a sincronizar el desarrollo con colegas y aumentar los servicios para los modelos que hemos escrito. En segundo lugar, en las conferencias podríamos hacer cualquier pregunta sobre el trabajo y obtener asesoramiento: qué métricas son mejores para una tarea específica, qué modelos vale la pena probar, por qué nada funciona en absoluto.

Todas las clases se llevan a cabo en la oficina, donde trabajamos, en el Water Stadium. No es necesario perder el tiempo en el camino entre el trabajo y la escuela. ¡Y no puede sino alegrarse! Los pares se leen por las tardes, después del trabajo: 2-3 horas de 18:00 a 21:00. Tal horario le permite dedicar más tiempo al trabajo. Pero a veces, por supuesto, es difícil percibir el material después de un día completo.

En general, si tengo alguna pregunta sobre el proceso educativo, puedo escribir a los curadores del departamento las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y me ayudarán a resolver todos los problemas.

Trabajo


Como ya dije, al ingresar al departamento son contratados. Puedes trabajar desde las 24 horas a la semana. La mayor√≠a de mis compa√Īeros de clase al comienzo de mis estudios obtuvieron exactamente eso. Pero hubo quienes inmediatamente fueron a tiempo completo. Todo depende de cu√°nto tiempo quieras dedicar a estudiar y cu√°nto trabajo. Comenc√© desde las 24 horas, despu√©s del primer semestre cambi√© a 32 horas y solo despu√©s del segundo semestre cambi√© a una semana completa.



Después de pasar al departamento de acuerdo con sus habilidades e intereses, se le asigna a uno de los equipos.

Proyectos en el campo del "aprendizaje autom√°tico":

  • reconocimiento de voz
  • Nlp
  • sistemas de di√°logo
  • s√≠ntesis de voz
  • visi√≥n por computadora
  • sistemas de recomendaci√≥n
  • antifraude
  • puntuaci√≥n de cr√©dito
  • automatizaci√≥n de reclutamiento
  • anal√≠tica predictiva

Proyectos en el campo de la "programación funcional":

  • Banco de Internet de individuos
  • Entidades legales Banco de Internet
  • Plataforma de negociaci√≥n
  • Plataforma de gesti√≥n de datos
  • Gr√°fico de identidad

Cada alumno recibe un mentor. Este suele ser el líder del equipo que ha elegido. Le ayudará a acostumbrarse a la empresa, proponer tareas y contribuir a su desarrollo. En principio, puede tener cero experiencia si pasa la selección al departamento, pero sin duda es importante comprender rápidamente lo que está haciendo.

Con el tiempo, puede pasar a otros proyectos, en otros equipos. Por ejemplo, uno de mis compa√Īeros de clase se dedic√≥ a la tarea de predecir efectivo en los cajeros autom√°ticos, y despu√©s de completar este proyecto comenz√≥ a participar en bots de chat. Aqu√≠, nadie te limita a elegir.

El trabajo es una buena pr√°ctica de lo que se nos ense√Īa en la magistratura. Me gusta el hecho de que el departamento no se grad√ļa de especialistas "divorciados de la realidad" que saben mucho. Y aquellos especialistas que tambi√©n pueden aplicar este conocimiento.

Bueno, casi me olvido de hablar sobre el diploma. Escribimos un diploma sobre los proyectos que hacemos en el trabajo. Es muy conveniente.

Conclusión


El programa de maestr√≠a Tinkoff.ru es ideal para aquellos que quieren estudiar y trabajar mucho. Y para que el estudio y el trabajo se complementen org√°nicamente. Si, pasa! Esta noche est√° escuchando a un par sobre el algoritmo Advantage Actor Critic, ma√Īana implementar√° dicho modelo en el trabajo. Las parejas no interferir√°n con el trabajo, porque se llevan a cabo en el mismo lugar que el trabajo por la noche.

Si desea registrarse para una entrevista en el departamento, complete el formulario .

"¬ŅQu√© pasa si todav√≠a soy peque√Īo para la escuela de posgrado?", "Ya estoy en la escuela de posgrado" o algo m√°s. Tenemos buenas escuelas fintech dos veces al a√Īo, pasant√≠as durante todo el a√Īo y un laboratorio en Fiztekh. Lee m√°s aqu√≠ . Las √ļltimas noticias se pueden aprender del grupo en VK y el canal Telegram .

Si todavía tiene alguna pregunta, escriba, me complacerá responder :)

Source: https://habr.com/ru/post/442702/


All Articles