Hola a todos!
En un par de semanas, del 30 al 31 de marzo, realizaremos un
hackathon en Nizhny Novgorod dedicado al análisis de datos. La selección de los equipos se extenderá hasta el 30 de marzo, las tareas deberán resolverse no de forma abstracta, sino bastante viva: proporcionaremos datos reales de la compañía para esto.
Estas son las especialidades cuyos representantes podrán participar:
- Ingeniero de datos
- Arquitecto de datos
- Científico de datos
- Arquitecto de soluciones
- Desarrollador front-end
- Desarrollador de fondo
- Diseñador UX / UI
- Dueño del producto
- Scrum master
Más información sobre las tareas y etapas, debajo del corte.
La primera etapa ya
está en marcha en este momento, del 1 al 30 de marzo, este es un curso educativo en línea gratuito, después del registro recibirá enlaces a las tareas, puede acumular puntos y en el proceso conocer a otros participantes si aún no ha elegido un equipo. Sí, es importante elegir un equipo, porque son los equipos involucrados (de 2 a 5 personas cada uno).
Desarrollamos el programa educativo junto con AI Today, las tareas ya están disponibles en el bot de telegramas
@siburchallenge_bot . Por cierto, en el bot, también puede verificar su saldo actual de puntos de bonificación (más tarde puede canjearlos por una combinación útil, características adicionales (como una hora de tutoría adicional) o participar en una subasta para obtener un super premio.
Se otorgan puntos por registrarse en el propio hackathon (previamente registrado = recibió más puntos), por completar todo el programa, por los datos restantes y mucho más.
Lista completa- Hasta 500: para registrarse en el sitio web de hackathon (cuanto antes sea la fecha de registro, más puntos).
- Hasta 500 - para el registro del equipo (en la misma dependencia en la fecha).
- 100 - por presentar a los participantes de #siburchallenge en el chat y la información publicada sobre ellos mismos.
- 100: para enviar un currículum.
- 100 - por cada respuesta correcta después de las lecciones en video, y en caso de completar con éxito (75% de las respuestas correctas) de todo el programa educativo - puntos adicionales.
- 100 - para completar la primera lección en el bot.
- Hasta 1500: para completar todo el programa (al menos el 75% de las respuestas correctas) antes de una fecha determinada: cuanto antes, más puntos.
- 500 - para participar en el programa de referencia.
- Hasta 300: para anuncios y reseñas en redes sociales.
- Hasta 500 - por asistir a eventos adicionales antes del hackathon.
- 100 - para comentarios.
- 200: para un error o error encontrado.
La segunda etapa, 29 de marzo, mitap . Aquí ya puede unirse al equipo deseado, si aún no lo ha hecho. Comunicación con representantes de la empresa (unidades de TI, RRHH, negocios).
La tercera etapa, hasta el 30 de marzo, la selección de equipos . Si no te uniste a los equipos en las dos primeras etapas, entonces esta es la última oportunidad. Forme un equipo usted mismo o únase a los existentes según el perfil que necesite. También habrá una serie de actividades por las cuales otorgarán puntos: debe anotar la cantidad requerida.
La cuarta etapa, del 30 al 31 de marzo, el hackathon mismo. Aquí, su equipo necesitará desarrollar una solución al problema. Puede consultar con nuestros expertos en el proceso.
Hablando de expertos
- Gleb Ivashkevich / AI Today
Experto en aprendizaje profundo. Jefe de Ciencia de Datos AI Hoy. Mentor del programa Y-Data. - Anastasia Makeenok / ex-Microsoft
Experto independiente en startups e innovaciones. Ex Director de Startups e Interacción Académica en la Oficina de Representación de Microsoft en Rusia y Europa del Este. Asesora a startups en marketing y desarrollo de negocios. - Sergey Martynov / Brainex
Líder del equipo de desarrollo de Brainex y socio de NP Capital, una firma de capital de riesgo. En el negocio de Internet durante más de 15 años, en el pasado fue el jefe de proyectos como Gosuslugi.ru y Mail.Ru Mail. - Ilya Korolev / IIDF
Gerente de Cartera IIDF. Cartera de inversiones: más de 850 millones de rublos, 18 empresas de los campos de LegalTech, AR / VR y MarTech e Internet para consumidores. - Pavel Doronin / Comunidad AI
Fundador de la comunidad AI. Fundador de AI Community y AI Today's Digital Transformation Lab. - Alexey Pavlyukov / Esporo
Ir evangelista en Esporo. Desarrollador de pila completa. Está trabajando en la creación de servicios web y sistemas de aprendizaje automático en las áreas de análisis de texto, documentos e imágenes. - Nikolay Kugaevsky / it52.info
Fundador y desarrollador del póster de Nizhny Novgorod mitaps it52.info. Desarrollador independiente. Trabajó en Yandex.Money e iFree. Le encanta el rubí, supervisa el desarrollo de tecnologías front-end. - Alexander Krot / SIBUR
Gerente de Proyecto para Análisis de Datos en SIBUR. Trabajó en el Banco Central de Sberbank, donde fue responsable de la implementación de productos basados en análisis de datos y aprendizaje automático. - Sergey Belousov / Intel
Ingeniero de I + D de Machine Learning en Intel. Más de 8 años de experiencia en el campo de la visión por computadora y el aprendizaje automático. Participó en el desarrollo de bibliotecas CV / ML abiertas como OpenCV, OpenVINO.
Y sobre las tareas
En primer lugar, habrá una tarea sobre la distribución de permisos. En una organización grande, esta sigue siendo una gran cita con muchos parámetros.
De nuestro lado:- Conjunto de datos 19 000 solicitudes de empleados para la provisión de permisos con analistas para experiencia laboral, premios y datos personales para beneficios, fondo de sala de sanatorio, criterios para otorgar permisos de empleados.
- Una parte comercial de un proceso que incitará y mostrará todo.
De tu parte:Una solución integral que permitirá al especialista en soluciones laborales tomar rápidamente decisiones sobre la distribución de estos cupones entre los empleados que han solicitado cupones, y proponer soluciones para distribuir cupones para empresas y habitaciones.
La solución debe constar de dos partes:
- Algoritmo basado en el análisis de datos.
- Una interfaz con la visualización de datos y los resultados del algoritmo y cualquier dato adicional.
En segundo lugar, la tarea de un asesor en la producción de butadieno (escribimos un poco sobre
esto aquí ).
Contraseñas y apariencias
Ubicación:
Nizhny Novgorod, st. Ilyinskaya, 46 , hotel
Courtyard Marriott Nizhny Novgorod Center .
Evento y página de registro .
Si quiere probarse a sí mismo en el análisis de datos en la producción a gran escala, venga. Y también tenemos
muchas vacantes en Nizhny Novgorod .