Сотрудник МИФИ стал лауреатом премии Yandex ML Prize

Яндекс объявил лауреатов премии Yandex ML Prize, которая вручается преподавателям и руководителям образовательных программ, благодаря которым в России развивается область искусственного интеллекта. В этом году из 300 претендентов было выбрано 10 победителей, одним из которых стал представитель НИЯУ МИФИ. 

Совет премии, куда вошли эксперты в области искусственного интеллекта, руководители образовательных программ Яндекса и преподаватели Школы анализа данных, сформировал методологию оценки участников и учредил номинации «Начинающие преподаватели», «Преподаватели» и «Руководители образовательных программ».

Среди победителей в номинации «Начинающие преподаватели» — Алексей Егоров, ассистент кафедры прикладной математики Института лазерных и плазменных технологий и центра «Топ-ИИ» НИЯУ МИФИ. Он был отмечен за преподавание курса «Машинное обучение».

Победа мифиста подчеркивает высокий уровень подготовки в области искусственного интеллекта и машинного обучения, который обеспечивает НИЯУ МИФИ. Это демонстрирует вклад университета в развитие передовых образовательных программ и подготовку востребованных специалистов для высокотехнологичных отраслей.

Лауреатами премии этого года, вручающейся при экспертной поддержке Школы анализа данных стали представители ведущих российских университетов и образовательных центров, где формируются современные подходы к обучению специалистов в области ИИ. Среди награждённых — руководители магистерских программ, вовлекающие студентов в совместные проекты с экспертами индустрии, преподаватели, разрабатывающие курсы на стыке фундаментальной математики и практических аспектов применения алгоритмов ML, и начинающие преподаватели, развивающие передовые подходы к изучению генеративного ИИ.

Лауреаты получили премии от 500 тысяч до миллиона рублей в зависимости от номинации. Помимо денежного приза, лауреатам выдали гранты в размере 500 тысяч рублей на использование платформы Yandex Cloud, а также предоставили доступ к сервисам Яндекс 360. 

Лауреаты номинации «Начинающие преподаватели»

• Алексей Егоров, ассистент кафедры прикладной математики института лазерных и плазменных технологий и центра Топ-ИИ НИЯУ МИФИ, курс «Машинное обучение».
• Александр Оганов, магистр МГУ, преподаватель курса «Введение в глубокое обучение» МГУ, сотрудник центра глубинного обучения и байесовских методов, преподаватель курсов «Байесовские методы в машинном обучении», «Генеративные модели на основе диффузии» ФКН НИУ ВШЭ.
• Александр Богданов, магистрант МФТИ, старший преподаватель кафедры математических основ управления МФТИ на курсе «Методы оптимизации в машинном обучении».
• Милена Газдиева, инженер-исследователь в группе генеративного ИИ Сколтеха, научный сотрудник института AIRI в группе «Основы генеративного ИИ», преподаватель курса по генеративному ИИ Сколтеха, преподаватель курса «Фундаментальные основы генеративного ИИ» в Школе анализа данных Яндекса. 

Лауреаты номинации «Преподаватели»

• Радослав Нейчев, заместитель заведующего кафедрой МОиЦГ ФПМИ МФТИ, кандидат физико-математических наук, автор и преподаватель курсов по машинному обучению в МФТИ, МГУ, РЭШ, ИТМО, Harbour.Space University, автор магистерской программы «Современные методы искусственного интеллекта»; основатель girafe-ai, выпускник и преподаватель Школы анализа данных Яндекса, руководитель группы ML-разработки лаборатории ИИ Яндекса.
• Максим Николаев, младший научный сотрудник ПОМИ РАН и СПбГУ, руководитель программ «Науки о данных» и «AI360: Математика машинного обучения» МКН СПбГУ, преподаватель курса «Основы статистики в машинном обучении» в Школе анализа данных Яндекса, кандидат физико-математических наук. 
• Максим Рахуба, доцент, заведующий лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении, научный руководитель образовательной программы «Прикладная математика и информатика» НИУ ВШЭ — курс «Основы матричных вычислений».

Лауреаты номинации «Руководители образовательных программ»

• Дмитрий Ботов, доцент, руководитель магистратуры «Искусственный интеллект» Университета ИТМО, сооснователь комьюнити AI Talent Hub.
• Юрий Дорн, руководитель научной группы «Онлайн-оптимизация и приложения», создатель образовательной программы AI Masters ИИИ МГУ. 
• Евгений Соколов, доцент, руководитель департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика», научный руководитель центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ.

В рамках премии Yandex ML Prize 2025 также впервые прошло награждение лауреатов «Зала славы». Это почётная награда, которая присуждается по решению экспертного совета премии людям, оказавшим значительное влияние на становление ML как образовательного направления и обучение высококлассных экспертов в IT.

В «Зал славы» вошли:

• Андрей Райгородский, доктор физико-математических наук, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, академический директор института ИИ в МФТИ, автор более 200 научных статей и преподаватель курсов по комбинаторике и математической статистике, руководитель совместных исследовательских программ Яндекса и МФТИ. Благодаря его инициативам Физтех стал одним из ведущих IT-вузов страны, а его исследования способствовали развитию теории графов, комбинаторной и дискретной геометрии.
• Константин Воронцов, профессор РАН, доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой математических методов прогнозирования факультета ВМК МГУ, руководитель лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта МГУ, заведующий кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ, главный научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН. Один из создателей и администраторов MachineLearning.ru, крупного русскоязычного вики-ресурса с лекциями, конспектами и задачами по ML, ставшего основой для подготовки целого поколения специалистов.
• Дмитрий Ветров, профессор-исследователь ФКН НИУ ВШЭ, профессор в Constructor University в Бремене, руководитель исследовательской группы байесовских методов, кандидат физико-математических наук. Создал одну из сильнейших в России научных групп по машинному обучению. Его команда продвигает изучение и применение байесовских методов, задавая высокий стандарт для российской академической школы ML. Разработанные им курсы читаются на ФКН НИУ ВШЭ, ВМК МГУ и в Школе анализа данных Яндекса.

«С этого года мы сфокусировали ML Prize на преподавателях, поскольку их вклад в развитие ИИ сегодня остаётся недооценённым. Понять масштаб этой работы сложно: результаты становятся видимыми, только когда выпускники приходят в индустрию и начинают создавать технологии нового уровня. Мы в Яндексе хорошо видим эту связь по тому, кто к нам приходит, с какими компетенциями, какие исследования и продукты они создают. С 2007 года мы развиваем Школу анализа данных как центр компетенций в ML и активно работаем с академическим сообществом. Этот опыт также позволяет нам объективно оценивать вклад преподавателей, формирующих фундамент для технологий будущего», — отметил Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндексе.

Справочно

Yandex ML Prize — ежегодная научно-образовательная премия Яндекса за вклад в развитие ML. Учреждена в 2019 году с целью развития академического сообщества. Премия мотивирует исследователей и преподавателей в области ИИ и машинного обучения продолжать научную и образовательную деятельность. За 6 лет лауреатами премии стали более 70 преподавателей и учёных.