30-31 مارس ، تحدي سيبور في نيجني نوفغورود

مرحبا بالجميع!

في غضون أسبوعين فقط، في 30-31 مارس، سنصمد hackathon، مخصص لتحليل البيانات. سيستمر اختيار الفرق حتى 30 مارس، وستحتاج المهام إلى حل غير مجردة، ولكنها حقيقية تماما - سنقدم بيانات الشركة الحقيقية لهذا الغرض.

فيما يلي التخصصات التي سيتمكن ممثلوها من المشاركة:

• مهندس بيانات
• مهندس البيانات
• التنفيذ
• مهندس الحلول
• مطور الواجهة الأمامية
• مطور الواجهة الخلفية
• مصمم UX / UI
• مالك المنتج
• سيد سكروم

مزيد من التفاصيل حول المهام والمراحل تحت الخفض.

المرحلة الأولى يتم تشغيلها بالفعل الآن، من 1 مارس إلى 30 مارس، وهي دورة تعليمية مجانية عبر الإنترنت، بعد التسجيل ستتلقى روابط للمهام، وستكون قادرًا على تجميع النقاط وفي هذه العملية مقابلة مشاركين آخرين إذا لم تكن قد اخترت ذلك بعد فريق. نعم، اختيار الفريق مهم، لأن الفرق هي التي تشارك (من 2 إلى 5 أشخاص في كل منهما).

قمنا بتطوير البرنامج التعليمي بالتعاون مع متخصصي AI Today، والمهام متاحة بالفعل في روبوت التليجرام @siburchallenge_bot. بالمناسبة، في الروبوت، يمكنك أيضًا التحقق من رصيدك الحالي من نقاط المكافأة (يمكن بعد ذلك استبدالها بسلع مفيدة، أو ميزات إضافية (مثل ساعة توجيه إضافية)، أو المشاركة في مزاد للحصول على جائزة رائعة.

يتم منح النقاط مقابل التسجيل في الهاكاثون نفسه (التسجيل مسبقًا = الحصول على المزيد من النقاط)، ولاستكمال البرنامج بأكمله، وترك البيانات، وغير ذلك الكثير.

قائمة كاملة

• ما يصل إلى 500 - للتسجيل في موقع الهاكاثون (كلما كان تاريخ التسجيل مبكرًا، زادت النقاط).
• ما يصل إلى 500 لتسجيل الفريق (نفس الشيء حسب التاريخ).
• 100 - مقابل إدخال المشاركين في #siburchallenge في الدردشة وترك معلومات عن نفسك.
• 100 – لإرسال سيرتك الذاتية.
• 100 - عن كل إجابة صحيحة بعد دروس الفيديو، وفي حالة إكمال (75% من الإجابات الصحيحة) للبرنامج التعليمي بأكمله بنجاح - نقاط إضافية.
• 100 - مكافأة إكمال الدرس الأول في البوت.
• ما يصل إلى 1500 - لإكمال البرنامج بأكمله (75% على الأقل من الإجابات الصحيحة) قبل تاريخ معين: كلما كان ذلك مبكرًا، زادت النقاط.
• 500 - للمشاركة في برنامج الإحالة.
• ما يصل إلى 300 - للإعلانات والمراجعات على الشبكات الاجتماعية.
• ما يصل إلى 500 شخص لحضور فعاليات إضافية قبل الهاكاثون.
• 100 - للتعليقات.
• 200 - في حالة العثور على خطأ أو خطأ.

المرحلة الثانية 29 مارس اللقاء. هنا يمكنك بالفعل الانضمام إلى الفريق المطلوب، إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل. التواصل مع ممثلي الشركة (تكنولوجيا المعلومات، الموارد البشرية، أقسام الأعمال).

المرحلة الثالثة، حتى 30 مارس، اختيار الفريق. إذا لم تنضم إلى الفرق في المرحلتين الأوليين، فهذه فرصتك الأخيرة. إما أن تشكل فريقًا بنفسك، أو تنضم إلى الفرق الموجودة وفقًا للملف الشخصي الذي تحتاجه. سيكون هناك أيضًا عدد من الأنشطة التي ستحصل على نقاط مقابلها - تحتاج إلى جمع العدد المطلوب.

المرحلة الرابعة، 30-31 مارس، هي الهاكاثون نفسه. هنا سيحتاج فريقك إلى تطوير حل للمشكلة. يمكنك التشاور مع خبرائنا أثناء هذه العملية.

بالمناسبة، عن الخبراء

• جليب إيفاشكيفيتش / منظمة العفو الدولية اليوم
  خبير التعلم العميق. رئيس قسم علوم البيانات AI اليوم. مرشد برنامج Y-Data.
• أناستازيا ماكينوك / مايكروسوفت سابقًا
  خبير مستقل في الشركات الناشئة والابتكار. الرئيس السابق للشركات الناشئة والتفاعلات الأكاديمية في مايكروسوفت في روسيا وأوروبا الشرقية. يقدم استشارات للشركات الناشئة بشأن التسويق وتطوير الأعمال.
• سيرجي مارتينوف / برينكس
  قائد فريق تطوير Brainex وشريك في شركة رأس المال الاستثماري NP Capital. عمل في مجال الأعمال التجارية عبر الإنترنت لأكثر من 15 عامًا، وكان في الماضي مديرًا لمشاريع مثل Gosuslugi.ru وMail.Ru Post.
• ايليا كوروليف / IIDF
  مدير محفظة IIDF. محفظة استثمارية - أكثر من 850 مليون روبل، 18 شركة في مجالات LegalTech وAR/VR وMarTech والإنترنت الاستهلاكي.
• بافل دورونين / مجتمع الذكاء الاصطناعي
  مؤسس مجتمع الذكاء الاصطناعي. مؤسس مجتمع الذكاء الاصطناعي ومختبر التحول الرقمي AI Today.
• أليكسي بافليوكوف / إسبورو
  الذهاب المبشر في إسبورو. مطور مكدس كامل. يعمل على إنشاء خدمات الويب وأنظمة التعلم الآلي في مجالات تحليل النصوص والمستندات والصور.
• نيكولاي كوجايفسكي / it52.info
  مؤسس ومطور ملصق لقاء نيجني نوفغورود it52.info. مطور مستقل. عملت لصالح Yandex.Money وiFree. إنه يحب روبي ويتابع تطور تقنيات الواجهة الأمامية.
• الكسندر كروت / سيبور
  مدير مشروع تحليل البيانات في SIBUR. عمل في سبيربنك بآسيا الوسطى، حيث كان مسؤولاً عن تنفيذ المنتجات القائمة على تحليل البيانات والتعلم الآلي.
• سيرجي بيلوسوف / إنتل
  مهندس التعلم الآلي للبحث والتطوير في شركة Intel. أكثر من 8 سنوات من الخبرة في رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. شارك في تطوير مكتبات السيرة الذاتية/تعلم الآلة المفتوحة مثل OpenCV وOpenVINO.

وحول المهام

أولاً، ستكون هناك مهمة حول توزيع القسائم. في مؤسسة كبيرة، لا يزال هذا موعدًا كبيرًا مع مجموعة من المعلمات.

من جهتنا:

1. مجموعة بيانات مكونة من 19 طلب موظف للحصول على قسائم مع محللين بشأن الخبرة في العمل والجوائز والبيانات الشخصية لتلقي المزايا، وسعة غرف المصحة، ومعايير منح القسائم للموظفين.
2. صاحب العمل في العملية الذي سيخبر ويظهر كل شيء.

من جانبك:
حل شامل سيسمح لمتخصص حلول العمل باتخاذ قرارات سريعة بشأن توزيع هذه القسائم على الموظفين الذين تقدموا بطلب لإصدار القسائم، وتقديم خيارات لتوزيع القسائم بين المؤسسات وعدد الغرف.

يجب أن يتكون الحل من جزأين:

1. خوارزمية تعتمد على تحليل البيانات.
2. واجهة مع تصور البيانات ونتائج الخوارزمية وأي بيانات إضافية.

ثانيا، مشكلة تتعلق بمستشار في إنتاج البيوتادين (كتبنا قليلا عن هذا هنا).

كلمات المرور والمظاهر

المكان: نيجني نوفغورود، ش. إيلينسكايا، 46، الفندق كورتيارد باي ماريوت نيجني نوفغورود سنتر.

صفحة الحدث والتسجيل.

إذا كنت ترغب في تجربة تحليل البيانات في منشأة إنتاج كبيرة، فتعال. ولدينا أيضا العديد من الوظائف الشاغرة في نيجني نوفغورود.

المصدر: www.habr.com