T-Lab
Исследовательская лаборатория Т‑Банка в МФТИ.
Работайте над проектами и исследованиями в области Computer Science или искусственного интеллекта
Что вас ждет
Прикладные или исследовательские задачи
Индустриальные проекты станут частью экосистемы Т‑Банка, а научные — основой для публикаций и докладов на конференциях
Поддержка кураторов
Поддержим на старте, поможем выбрать алгоритмы и метрики во время работы, организуем публичное выступление
Опыт работы над проектами
Будет много практики и актуальные кейсы с проектами, которые используются в экосистеме Т‑Банка
Видимый результат
Организуем до двух публичных выступлений с записью доклада, поможем подготовить
Официальное оформление
Заключим договор и оформим на работу в МФТИ
Развитие карьеры
Лучших лаборантов приглашаем в штат
Кому будет интересно
- Вы студент
третьего-четвертого курса, магистрант или выпускник любого вуза России - Интересуетесь задачами искусственного интеллекта или исследованиями в области Computer Science
- Можете работать удаленно или в гибридном формате от 20 часов в неделю
Наши области экспертизы
Computer Science
AI
Эффективные алгоритмы анализа больших графов
Проводим исследования в области анализа больших графов, которые содержат миллиарды и более ребер. Исследуем сообщества и центральные вершины в социальных сетях, выявляем аномалии и многое другое
Новые подходы и алгоритмы для решения
Исследуем подходы, которые позволяют решать трудные прикладные
Параллельные и распределенные вычислительные фреймворки и алгоритмы
Исследуем и разрабатываем новые подходы для решения вычислительно трудных задач на распределенных кластерах. Применяем MPI, MapReduce, BSP — Bulk Synchronous Parallel — и другие модели вычислений
Открытые проекты
Computer Science
AI
Разработка и оптимизация методов Graph Partitioning в распределенной среде
Разрабатываем методы, параллельные или распределенные версии алгоритмов Graph Partitioning с акцентом на их производительность и применимость к крупным графам
Accelerated Parallel and
Адаптируем методы TIFIM, TSIFIM и DPSO и создаем алгоритмы, которые превосходят существующие по производительности и масштабируемости
New Parallel and
Работаем с параллельными и распределенными аппроксимационными алгоритмами для расчета метрик центральности на основе кратчайших путей SSSP в крупных графах
Approximate Algorithms for Solving
Создаем алгоритмы, эвристики, параллельные и распределенные вычисления, которые помогают найти практические решения для
Доклады лаборантов
Чтобы вдохновиться, посмотрите записи публичных выступлений
На них студенты лаборатории делятся успехами и рассказывают о результатах своей работы
Как попасть в лабораторию
Выберите направление
Оставьте заявку в форме ниже до 27 января и зарегистрируйтесь на платформе
Заполните анкету
Выберите «
Решите контест, если выбрали Computer Science
С 21 по 27 января на почту придет уведомление с датой контеста. Вам предстоит решить пять задач по алгоритмам в течение четырех часов.
Для отбора по AI проходить контест не нужно
Выполните тестовое задание
С 28 января по 3 февраля на почту придет уведомление с датой экзамена. Вам предстоит реализовать метод, предложенный в статье, или решить задачи с заданной метрикой качества
Пройдите собеседование
Всех, кто успешно справится с отборочными испытаниями, пригласим на встречу с куратором с 10 по 14 февраля
Дождитесь письма о результатах собеседования
Если мы друг другу подойдем, сможете начать работу над проектом в феврале 2025
Завершенные проекты
Research
Рекомендательные модели
Проанализировали, насколько эффективно использовать дополнительные знания в рекомендательных системах, и пришли к выводу, что новые архитектуры проигрывают более простым методам
Experimental
Говорящие головы
Построили нейросетевую модель, которая генерирует реалистичные видеоролики с диктором