Москва, Тимирязевская улица, 1с2
Образовательный проект №1 — это уникальная инженерно-техническая программа для начинающих специалистов. Мы занимаемся исследованиями в сфере искусственного интеллекта и робототехники, фокусируясь на их применении в промышленности.
Наша программа – это старт вашей карьеры в перспективной области на стыке науки и производства и уникальный шанс уже в начале профессионального пути поработать над реальными инновационными проектами, работая вместе с научными руководителями и менторами из ведущих компаний.
Чем вы будете заниматься?
Решать реальные задачи от ведущих индустриальных партнеров
Проводить исследования и разрабатывать инновационные решения
Получать практический опыт внедрения своих проектов в производство
Учиться у экспертов и работать в команде единомышленников
В рамках программы выплачивается стипендия.
Практико-ориентированное обучение
Сроки программы - 2 года
Старт - сентябрь 2025г.
Оплачиваемое обучение - 30 000 руб.
Самостоятельный выбор интересного проеĸта на ĸаждый семестр
Финансирование — выделенный бюджет на реализацию идей.
Поддержка наставников — тьютор, ментор и научный руководитель на всех этапах.
Командная работа — возможность выбрать свою роль в проекте.
Доступ к экспертам — база знаний и консультации ведущих специалистов.
Гибкий формат — онлайн-работа + очные занятия в московских лабораториях.
Вы получите:
Портфолио с реальными проектами для вашего CV
Опыт работы с промышленными заказчиками, опыт решения актуальных производственных задач
Топовое сообщество выпускников программы
Сертификат о прохождении обучения
Все шансы получить работу мечты!
Требования к кандидатам:
Среднее специальное или высшее (в т. ч. неоконченное) техническое образование
Базовое понимание машинного обучения и компьютерного зрения
Навыки программирования на Python
Интерес к AI и робототехнике, особенно в промышленных приложениях
Готовность работать в команде и решать сложные задачи
Желание участвовать в исследованиях, где нет готовых решений
Будет плюсом:
Опыт программирования от 3 месяцев
Практика обучения ML-моделей (распознавание, предсказание, сегментация).
Знание инструментов: PyTorch, OpenCV, ROS, Jupyter, Git
Участие в хакатонах, кейс-чемпионатах, технических кружках или олимпиадах
Прохождение курсов по ML, компьютерному зрению, робототехнике или анализу данных
Базовое понимание SLAM, collision detection, планирования траекторий