Привет, дорогой друг!
Приглашаем тебя присоединиться к хакатону Сбера и создать новую реальность за 48 часов.
Призовой фонд 600 000 рублей

Кого мы ждем?
— Cтудентов ИТ-направлений

Вместе с нами ты сможешь:
— Разработать AI-решение для оптимизации процессов
— Повлиять на многомиллионный клиентский опыт, благодаря реальным кейсам компании
— Получить практические знания от топовых экспертов и менторов

Что дает участие в хакатоне?
— Призовой фонд 600 000 рублей
— Возможность стажировки в Сбере
— Оффер на трудоустройство
— Нетворкинг с лидерами региона
— Опыт создания проектов на базе реальных кейсов партнеров «Систэм Электрик» и «СберТех»

Хочешь изменить реальность одним кликом?
Регистрируйся по ссылке https://sberstudent.ru/aihackathon/

⏳ Регистрация заканчивается 14.10!

Собираем продактов, аналитиков и DS-специалистов! Команда Авито расскажет «очень страшные истории»: как мы наступали на грабли, извлекали уроки и превращали их в реальные улучшения. После докладов — общаемся и отдыхаем на афтерпати. Только офлайн, не пропустите!

Программа 

18:30 — 19:00 | Регистрация. Сбор гостей 
19:00 — 19:30 | Авито Предикт: от простых эвристик до ML и обратно — Роман Клочко, Авито 
19:30 — 20:00 | Урок на практике, история о том, как ML сталкивается с реальностью — Максим Каширин, Авито
20:00 — 20:30 | Recom — от нового черного рынка электроники до забвения и небытия — Илья Грубер, Авито
20:30 — 23:00 | Афтерпати и нетворк

Доклады 

Авито Предикт от простых эвристик до ML и обратно — Роман Клочко, Авито

История о том, как мы пытались предсказывать опоздания в доставке с помощью ML, но столкнулись с ограничениями точности модели. Вместо ожидаемого прорыва получили ценные данные, которые переработали в инструмент для регулярной работы с логистическими партнерами.

Ключевые моменты:

• Почему сообщения об опозданиях постфактум не решали проблему
• Как два эксперимента с ML-моделью показали ceiling качества прогнозов
• Какие «шишки» мы набили на пути реализации
• Как технические наработки превратили в систему выявления проблемных точек логистики
• Как теперь партнеры используют наши данные для улучшения своих процессов

Для тех, кто хочет извлекать пользу даже из неидеальных моделей.

О спикере: Ведущий аналитик в команде Авито Доставки

Урок на практике, история о том, как ML сталкивается с реальностью — Максим Каширин, Авито

В этом докладе — четыре реальных кейса из работы над системами автоматической модерации контента.

Расскажу, как переобучение модели для борьбы с нежелательным контентом неожиданно затронуло совсем другие категории, как идея масштабирования проверок на новые сущности потребовала пересмотра подхода после первых тестов, как эволюционировала функция блюра на изображениях — от первых попыток до рабочего решения, и что случилось, когда при запуске новой модели временно «потерялся» важный список контактов.

Коротко, по делу и с акцентом на том, как каждая ошибка помогла нам сделать систему надёжнее.

О спикере: Руководитель Data Science направления в модерации 
 

Recom — от нового черного рынка электроники до забвения и небытия — Илья Грубер, Авито

История о том, как мы нашли источник кратного роста на падающем рынке и прошли путь от решения проблемы в электронике до создания агрегатора-лидера, но не смогли построить устойчивую бизнес-модель. Разберём, почему 3 года масштабирования и партнёрства с гигантами не привели к успеху, и как отличить временный рост от реального.

Вы узнаете, почему делать всё правильно иногда бывает недостаточно для результата и как принимать неприятные решения.

О спикере: Руководитель продуктового кластера Логистика