Über die Magistratur von Tinkoff.ru bei MIPT

Hallo Habr! Ich heiße Sasha Minochkina. Ich beende mein Studium - ich habe mich entschlossen zu erzählen, wie dies allgemein angeordnet ist. Mein Artikel wird für junge Berufstätige nützlich sein, die die Magistratur von Tinkoff.ru studieren und betrachten möchten, aber befürchten, dass sie gezwungen sein werden, Oleg Tinkov im Büro zu drängen. Ich werde Ihnen sagen, wie ich gehandelt, studiert und gearbeitet habe, damit es keine solchen Ängste gab.

Quittung. Warum ist Tinkoff.ru im Allgemeinen?

Ich habe am Moskauer Institut für Physik und Technologie studiert und Bioinformatik studiert. Und dann wollte ich wissen, was maschinelles Lernen ist, und es begann.

Alles begann mit einem Kurs bei MIPT. Dann gab es die Fintech School 2017 bei Tinkoff.ru. Ich habe definitiv verstanden, dass mir das alles gefällt und ich hier arbeiten möchte. Außerdem hatte ich in dieser Firma viele coole Bekannte - Programmierer. Und dies ist, wie Sie wissen, die beste Werbung.

Am Ende der Fintech School wurde bekannt, dass Tinkoff.ru eine Abteilung für Finanztechnologie in Fiztekh eröffnete. Im Mai gab es eine Präsentation der neuen Abteilung ( Folien aus der Vorlesung des letzten Jahres). An der Veranstaltung nahmen Vertreter der Abteilung und Manager verschiedener Projekte teil, mit denen kommuniziert werden konnte. Ich habe gelernt, dass sie bei der Einschreibung in eine Abteilung automatisch einen Job bekommen. Die Idee, Studium und Arbeit an einem Ort zu verbinden, war attraktiv.

Ich bewarb mich und wartete darauf, dass jemand zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen wurde. Bewerbungen wurden von Mai bis Anfang Juni angenommen. Alle Interviews waren Anfang Juni.

Und so wurde ich zu einem Interview eingeladen. Es bestand aus einem Gespräch mit einem Bankangestellten. Überprüft, welche Kenntnisse in Linal, Statistik, Algorithmen vorhanden sind. Sie haben sich auch angesehen, was ich über klassische ML, neuronale Netze und Infrastruktur weiß. Wie in jedem Interview waren sie immer noch an Erfahrung interessiert. Die Auswahlergebnisse wurden nach einigen Wochen gesendet.

Insgesamt rekrutieren 20 Personen für die Abteilung. Viele interessieren sich für die Frage, wie viel man braucht, um sich zu qualifizieren. Natürlich müssen Sie ein gutes Verständnis der grundlegenden Universitätsmathematik haben und eine Vorstellung davon haben, was maschinelles Lernen / funktionale Programmierung ist. Im vergangenen Jahr hatten viele Bewerber, die die Tests erfolgreich bestanden hatten, bereits Erfahrung in der Umsetzung von Kernprojekten.

Alle wichtigen Daten finden Sie in der VK-Gruppe und im Telegrammkanal .

Zulassung zum MIPT

Neben einem Vorstellungsgespräch in der Abteilung musste das Masterstudium am Moskauer Institut für Physik und Technologie absolviert werden . Da ich im Bachelor-Studiengang in Fiztekh studiert habe, gab es keine Probleme mit der Zulassung. Aber diejenigen, die nicht studierten, mussten hart arbeiten und Prüfungen in Mathematik und Informatik bestehen. Laut Bewerbern anderer Universitäten sind Videovorträge zur Vorbereitung verschiedener Jahre sehr hilfreich, und die Aufgaben in der Prüfung sind identisch mit den Aufgaben in Videovorlesungen.

Selbst in der Magistratur können Sie Veröffentlichungen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften, die Teilnahme an Konferenzen, Preise bei den Olympischen Spielen "I-Professional" und andere Dinge zählen. Weitere Informationen finden Sie hier .

Abteilungsstruktur

Die Abteilung von Tinkoff.ru befindet sich am Moskauer Institut für Physik und Technologie an der Fakultät für Angewandte Mathematik und Informatik (FPMI) für Physik und Technologie. Es gibt zwei Richtungen: Angewandte Mathematik und Physik (PMF) und Angewandte Mathematik und Informatik (PMI). Es gibt keine Einschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Studenten in einem bestimmten Bereich. Die Hauptsache ist, dass in der Anzahl unserer Studenten mit PIP und PFM 20 Personen sein sollten.

Die Abteilung hat zwei Spezialisierungen: maschinelles Lernen und funktionale Programmierung. Es gibt keine strikte Verteilung der Schüler, alles hängt vom Set ab. In jedem der Studentenströme der ersten Spezialisierung wurde jedoch doppelt so viel erzielt wie in der zweiten. Übrigens ging ich zum maschinellen Lernen, PMI.

Paare

Paare in der Magistratur werden in zwei Typen unterteilt: bei PhysTech und in der Abteilung.

Paare bei der PhysTech

Kurse im Master of Physics and Mathematics sind sehr richtungsabhängig. So seltsam es auch scheinen mag, die meisten Kurse am PMF befassen sich mit Finanzen und Innovation: der mathematischen Finanztheorie, der Bewertung der Wirksamkeit von Investitionsprojekten, dem nationalen Innovationssystem usw. Am PMI werden Kurse mit einem Schwerpunkt auf fortgeschrittener Mathematik und Datenanalyse unterrichtet: robuste Methoden in der Statistik, ext. Kapitel der diskreten Mathematik, NLP, Datenvisualisierungsmethoden usw.



Wie sich herausstellte, erstreckt sich das berühmte „PhysTech-System“ nicht nur auf das Grundstudium. Und jetzt spreche ich nicht über die Option, Vorlesungen zu besuchen, sondern über die Tatsache, dass Sie Kurse aus Ihrem Lehrplan fast immer durch andere ersetzen können, die Ihnen besser gefallen. Nur für die Graduiertenschule ist es wichtig, dass die gewünschten Kurse auch von der Graduiertenschule stammen - Paare aus Grundschulklassen werden nicht funktionieren. Zum Beispiel habe ich mehrere PMI-Elemente gegen PMF-Elemente ausgetauscht, weil sie für mich nützlicher waren.

Im ersten und zweiten Semester sind Donnerstag und Samstag für Paare, im dritten Semester nur Donnerstag. Alle Donnerstagspaare finden im 1C-Gebäude in Timiryazevskaya statt, und alle Samstagspaare - in Fiztekh in Dolgoprudny.

Paare in der Abteilung

Die meisten Kurse sind Fakultäten, keine Fakultäten. Kathedralenpaare konzentrieren sich mehr auf die gewählte Spezialisierung als Fakultätspaare.

Die Hauptpaare:

• Algorithmen und Datenstrukturen
• Softwarearchitektur
• Big Data
• maschinelles Lernen (Richtung maschinelles Lernen)
• tiefes Lernen (Richtung des maschinellen Lernens)
• Scala (die Richtung der "funktionalen Programmierung")

Ich werde Ihnen mehr über die Themen meiner Richtung erzählen - "maschinelles Lernen" und "tiefes Lernen". Jeder Kurs besteht aus Vorlesungen und Seminaren. Es erklärt alles von den Grundlagen bis hin zu modernsten Algorithmen. Viel tiefe Theorie mit Statistik. Aber auch viel Übung, so dass diese ganze Theorie aus Vorlesungen verständlich wurde. Theoretisch können Sie mit null Wissen kommen. Dann wird es notwendig sein, viel Zeit und Mühe in die Pflege zu investieren. Aber es lohnt sich :)

Beim "maschinellen Lernen" wurden Aufgaben mit Scikit-learn gelöst. Die Hausaufgaben waren nach jeder Vorlesung, darunter mehrere Kaggle Inclass-Wettbewerbe. Ein paar Mal blieben wir paarweise bis 23 Uhr, weil der Vortragende sehr an dem Thema interessiert war und versuchte, so viel wie möglich zu erzählen.

Beim „Deep Learning“ wurden alle Aufgaben auf PyTorch gelöst. Es gab einen Hauptlehrer und mehrere Eingeladene, die auf bestimmte Themen spezialisiert waren. Es war der umfangreichste Kurs für die gesamte Magistratur. Und obwohl viele von uns zu Beginn des Kurses etwas über dieses Thema wussten, war es irgendwie ziemlich schwierig. Es wurden Vorträge und Seminare zum Thema "Deep Learning" aufgezeichnet. Es hat mehr als einmal geholfen: sowohl zur Vorbereitung auf die Prüfungen als auch während des Semesters.

Paare helfen viel bei der Arbeit. Erstens, weil wir nur in der Spezialisierung, in der wir arbeiten, Wissen erhalten haben. Maschinen- und Deep-Learning-Kurse helfen beim Aufbau von Arbeitsmodellen. Ein Big Data-Kurs hilft Ihnen dabei. Ein Kurs über Softwarearchitektur hilft dabei, die Entwicklung mit Kollegen zu synchronisieren und Dienste für die von uns geschriebenen Modelle bereitzustellen. Zweitens konnten wir in den Vorlesungen Fragen zur Arbeit stellen und Ratschläge einholen: Welche Metriken sind für eine bestimmte Aufgabe besser zu verwenden, welche Modelle sind einen Versuch wert, warum überhaupt nichts funktioniert.

Alle Kurse finden im Büro, in dem wir arbeiten, im Wasserstadion statt. Sie müssen keine Zeit auf dem Weg zwischen Arbeit und Schule verschwenden. Und es kann sich nur freuen! Die Paare werden abends nach der Arbeit gelesen: 2-3 Stunden von 18:00 bis 21:00 Uhr. Mit einem solchen Zeitplan können Sie mehr Zeit für die Arbeit aufwenden. Aber manchmal ist es natürlich schwierig, das Material nach einem ganzen Tag wahrzunehmen.

Wenn ich Fragen zum Bildungsprozess habe, kann ich im Allgemeinen rund um die Uhr an die Kuratoren der Abteilung schreiben und sie helfen bei der Lösung aller Probleme.

Arbeit

Wie ich bereits sagte, werden sie bei der Aufnahme in die Abteilung eingestellt. Sie können ab 24 Stunden pro Woche arbeiten. Die meisten meiner Klassenkameraden zu Beginn meines Studiums haben genau so viel bekommen. Aber es gab diejenigen, die sofort Vollzeit arbeiteten. Es hängt alles davon ab, wie viel Zeit Sie für das Studium verwenden möchten und wie viel Arbeit. Ich habe ab 24 Stunden angefangen, nach dem ersten Semester bin ich auf 32 Stunden umgestiegen und erst nach dem zweiten Semester bin ich auf eine ganze Woche umgestiegen.



Nachdem Sie entsprechend Ihren Fähigkeiten und Interessen in die Abteilung gewechselt sind, werden Sie einem der Teams zugeordnet.

Projekte im Bereich "Maschinelles Lernen":

• Spracherkennung
• Nlp
• Dialogsysteme
• Sprachsynthese
• Computer Vision
• Empfehlungssysteme
• Betrugsbekämpfung
• Kredit-Scoring
• Rekrutierungsautomatisierung
• Predictive Analytics

Projekte im Bereich "funktionale Programmierung":

• Internet Bank von Einzelpersonen
• Juristische Personen Internet Bank
• Handelsplattform
• Datenverwaltungsplattform
• Identitätsdiagramm

Jeder Schüler erhält einen Mentor. Dies ist normalerweise der Leiter des von Ihnen ausgewählten Teams. Er hilft Ihnen, sich an das Unternehmen zu gewöhnen, Aufgaben vorzuschlagen und zu Ihrer Entwicklung beizutragen. Grundsätzlich können Sie mit null Erfahrung kommen, wenn Sie die Auswahl an die Abteilung weitergeben, aber es ist sicherlich wichtig, schnell zu verstehen, was Sie tun.

Im Laufe der Zeit können Sie in anderen Teams zu anderen Projekten übergehen. Zum Beispiel war einer meiner Klassenkameraden damit beschäftigt, Bargeld an Geldautomaten vorherzusagen, und nach Abschluss dieses Projekts begann er, sich mit Chat-Bots zu beschäftigen. Hier schränkt Sie niemand bei der Auswahl ein.

Arbeit ist eine gute Praxis dessen, was uns in der Magistratur beigebracht wird. Ich mag die Tatsache, dass die Abteilung keinen Abschluss von Spezialisten hat, die "von der Realität getrennt" sind und viel wissen. Und jene Spezialisten, die dieses Wissen auch anwenden können.

Nun, ich hätte fast vergessen, über das Diplom zu sprechen. Wir schreiben ein Diplom über die Projekte, die wir bei der Arbeit machen. Es ist sehr bequem.

Fazit

Das Tinkoff.ru Master-Programm ist ideal für diejenigen, die viel lernen und arbeiten möchten. Und so ergänzen sich Studium und Arbeit organisch. Ja, es passiert! Heute Abend hören Sie ein paar über den Advantage Actor Critic-Algorithmus. Morgen werden Sie ein solches Modell bei der Arbeit implementieren. Paare stören die Arbeit nicht, da sie am selben Ort wie die Arbeit am Abend gehalten werden.

Wenn Sie sich für ein Vorstellungsgespräch in der Abteilung anmelden möchten, füllen Sie das Formular aus .

"Was ist, wenn ich noch klein für die Graduiertenschule bin?", "Schon in der Graduiertenschule" oder etwas anderes. Wir haben zweimal im Jahr coole Fintech-Schulen, ganzjährige Praktika und ein Labor in Fiztekh. Lesen Sie hier mehr. Die neuesten Nachrichten können von der Gruppe in VK und dem Telegrammkanal erfahren werden .

Wenn Sie noch Fragen haben, schreiben Sie, ich werde gerne antworten :)