30. – 31. März, SIBUR CHALLENGE in Nischni Nowgorod

Hallo an alle!

In nur wenigen Wochen, am 30. und 31. März, werden wir abhalten Hackathon, gewidmet der Datenanalyse. Die Auswahl der Teams läuft noch bis zum 30. März, die Aufgaben müssen nicht abstrakt, sondern ganz real gelöst werden – dafür stellen wir reale Unternehmensdaten zur Verfügung.

Hier sind die Spezialitäten, deren Vertreter teilnehmen können:

• Dateningenieur
• Datenarchitekt
• Daten Scientist
• Lösungsarchitekt
• Entwickler für Benutzeroberflächen
• Back-End-Entwickler
• UX / UI Designer
• Produkteigentümer
• Scrum Master

Weitere Details zu Aufgaben und Phasen finden Sie unten.

Die erste Stufe läuft bereits jetzt, vom 1. bis 30. März, es handelt sich um einen kostenlosen Online-Bildungskurs, nach der Anmeldung erhalten Sie Links zu Aufgaben, können Punkte sammeln und dabei andere Teilnehmer treffen, falls Sie sich noch nicht entschieden haben ein Team. Ja, die Auswahl eines Teams ist wichtig, da es Teams sind, die teilnehmen (jeweils 2 bis 5 Personen).

Das Lernprogramm haben wir gemeinsam mit AI Today-Spezialisten entwickelt, die Aufgaben sind bereits im Telegram-Bot verfügbar @siburchallenge_bot. Übrigens kannst du im Bot auch deinen aktuellen Stand an Bonuspunkten überprüfen (diese kannst du dann gegen nützlichen Merch, zusätzliche Features (wie eine zusätzliche Mentoring-Stunde) eintauschen oder an einer Auktion für einen Superpreis teilnehmen.

Punkte gibt es für die Anmeldung beim Hackathon selbst (früher angemeldet = mehr Punkte erhalten), für das Absolvieren des gesamten Programms, für das Hinterlassen von Daten und vieles mehr.

Vollständige Liste

• Bis zu 500 – für die Registrierung auf der Hackathon-Website (je früher das Registrierungsdatum, desto mehr Punkte).
• Bis zu 500 für die Teamregistrierung (je nach Datum gleich).
• 100 – für die Vorstellung von #siburchallenge-Teilnehmern im Chat und das Hinterlassen von Informationen über sich selbst.
• 100 – für die Zusendung Ihres Lebenslaufs.
• 100 – für jede richtige Antwort nach den Videolektionen und bei erfolgreichem Abschluss (75 % der richtigen Antworten) des gesamten Bildungsprogramms – zusätzliche Punkte.
• 100 – für den Abschluss der ersten Lektion im Bot.
• Bis zu 1500 – für den Abschluss des gesamten Programms (mindestens 75 % der richtigen Antworten) vor einem bestimmten Datum: Je früher, desto mehr Punkte.
• 500 – für die Teilnahme am Empfehlungsprogramm.
• Bis zu 300 – für Ankündigungen und Rezensionen in sozialen Netzwerken.
• Bis zu 500 für die Teilnahme an weiteren Veranstaltungen vor dem Hackathon.
• 100 – für Feedback.
• 200 – für einen gefundenen Bug oder Fehler.

Zweite Phase, 29. März, Treffen. Hier können Sie bereits dem gewünschten Team beitreten, sofern Sie dies noch nicht getan haben. Kommunikation mit Unternehmensvertretern (IT, HR, Fachabteilungen).

Dritte Phase, bis 30. März, Teamauswahl. Wenn Sie den Teams in den ersten beiden Phasen nicht beigetreten sind, ist dies Ihre letzte Chance. Bilden Sie entweder selbst ein Team oder schließen Sie sich bestehenden Teams an, je nach Profil, das Sie benötigen. Es wird auch eine Reihe von Aktivitäten geben, für die Sie Punkte erhalten – Sie müssen die erforderliche Anzahl sammeln.

Die vierte Phase, vom 30. bis 31. März, ist der Hackathon selbst. Hier muss Ihr Team eine Lösung für das Problem entwickeln. Sie können sich während des Prozesses von unseren Experten beraten lassen.

Übrigens über Experten

• Gleb Ivashkevich / AI Today
  Deep-Learning-Experte. Leiter Data Science AI Today. Mentor des Y-Data-Programms.
• Anastasia Makeenok / Ex-Microsoft
  Unabhängiger Experte für Startups und Innovation. Ehemaliger Leiter für Startups und akademische Interaktionen bei Microsoft in Russland und Osteuropa. Berät Startups zu Marketing und Geschäftsentwicklung.
• Sergey Martynov / Brainex
  Leiter des Brainex-Entwicklungsteams und Partner der Risikokapitalgesellschaft NP Capital. Er war mehr als 15 Jahre im Internetgeschäft tätig und leitete in der Vergangenheit Projekte wie Gosuslugi.ru und Mail.Ru Post.
• Ilya Korolev / IIDF
  IIDF-Portfoliomanager. Investitionsportfolio – 850+ Millionen Rubel, 18 Unternehmen aus den Bereichen LegalTech, AR/VR und MarTech sowie Consumer Internet.
• Pavel Doronin / KI-Community
  Gründer der AI Community. Gründer der AI Community und des Labors für digitale Transformation AI Today.
• Alexey Pavlyukov / Esporo
  Go-Evangelist bei Esporo. Full-Stack-Entwickler. Arbeitet an der Erstellung von Webdiensten und maschinellen Lernsystemen in den Bereichen Text-, Dokumenten- und Bildanalyse.
• Nikolay Kugaevsky / it52.info
  Gründer und Entwickler des Nischni Nowgorod-Treffenplakats it52.info. Unabhängiger Entwickler. Arbeitete für Yandex.Money und iFree. Er liebt Ruby und verfolgt die Entwicklung von Front-End-Technologien.
• Alexander Krot / SIBUR
  Projektleiter für Datenanalyse bei SIBUR. Arbeitete in Zentralasien der Sberbank, wo er für die Implementierung von Produkten verantwortlich war, die auf Datenanalyse und maschinellem Lernen basieren.
• Sergey Belousov / Intel
  F&E-Ingenieur für maschinelles Lernen bei Intel. Über 8 Jahre Erfahrung in Computer Vision und maschinellem Lernen. Beteiligt an der Entwicklung offener CV/ML-Bibliotheken wie OpenCV, OpenVINO.

Und über Aufgaben

Zunächst wird es eine Aufgabe zur Verteilung von Gutscheinen geben. In einer großen Organisation ist dies immer noch ein großes Datum mit einer Reihe von Parametern.

Von unserer Seite:

1. Datensatz von 19 Mitarbeiteranfragen nach Gutscheinen mit Analysten zu Berufserfahrung, Auszeichnungen und persönlichen Daten für den Erhalt von Leistungen, Sanatoriumsraumkapazität, Kriterien für die Vergabe von Gutscheinen an Mitarbeiter.
2. Ein Geschäftsinhaber des Prozesses, der alles erzählen und zeigen wird.

Von deiner Seite:
Eine umfassende Lösung, die es einem Spezialisten für Arbeitslösungen ermöglicht, schnell Entscheidungen über die Verteilung dieser Gutscheine unter Mitarbeitern zu treffen, die die Ausstellung von Gutscheinen beantragt haben, und Optionen für die Verteilung von Gutscheinen auf Unternehmen und die Anzahl der Zimmer bietet.

Die Lösung sollte aus zwei Teilen bestehen:

1. Algorithmus basierend auf Datenanalyse.
2. Schnittstelle mit Visualisierung von Daten und Ergebnissen des Algorithmus und eventuellen Zusatzdaten.

Zweitens ein Problem mit einem Berater bei der Herstellung von Butadien (wir haben ein wenig darüber geschrieben). hier).

Passwörter und Auftritte

Veranstaltungsort: Nischni Nowgorod, st. Iljinskaja, 46, Hotel „Courtyard by Marriott Nizhny Novgorod Center“.

Veranstaltungs- und Anmeldeseite.

Wenn Sie die Datenanalyse in einer großen Produktionsanlage ausprobieren möchten, kommen Sie vorbei. Und das haben wir auch viele offene Stellen in Nischni Nowgorod.

Source: habr.com