Как я поступил в магистратуру на ИТ-специальность благодаря Мегаолимпиаде ИТМО

Я родом из Благовещенска ― города на Дальнем Востоке.

Отсюда всего несколько километров до границы с Китаем — если плыть на катере через Амур, добраться можно за пять минут.

В 2019 году я с золотой медалью окончил одну из гимназий города, а потом поступил в бакалавриат Амурского государственного университета на направление «прикладная математика и информатика».

В математику и информатику я влюбился еще с начальной школы, а в средней стал сам дополнительно изучать эти предметы, опережая школьную программу. Например, к концу десятого класса уже знал, что такое производные, матрицы, интегралы, и умел работать с ними на базовом уровне. В основном учился по лекциям от университетов на «Ютубе» и по курсам на платформе «Степик».

В олимпиадах тоже участвовал. В десятом классе прошел на региональный этап Всероса по физике, но практически ничего не смог там решить. В одиннадцатом классе писал олимпиаду «Физтех» и даже прошел отборочный, но не поехал на финал: больше ставил на подготовку к ЕГЭ, чем на поступление без вступительных испытаний, которое дают олимпиады.

В итоге благодаря усиленной подготовке сдал информатику на 100 баллов, математику на 99 и поступил в АмГУ на бюджет. Конечно, хотелось переехать и поступить в столичный университет, но по семейным обстоятельствам пришлось отложить идею до выпуска из бакалавриата.

На последних курсах бакалавриата, когда пришло время выбирать магистратуру, я снова задумался о вузах Москвы и Санкт-Петербурга. В первую очередь привлек ИТМО — я хотел поступать туда еще после выпуска из школы.

Я уже был знаком с парой человек оттуда, и мне понравилась их серьезная техническая подготовка. Кроме того, я знал, что университет регулярно попадает на первые места в рейтингах российских учебных заведений, а студенты побеждают на международных соревнованиях по программированию.

Начав рассматривать варианты, я наткнулся на Мегаолимпиаду ИТМО, выиграв которую можно поступить на выбранную специальность без экзаменов. Я тогда учился на третьем курсе бакалавриата и решил попробовать свои силы в направлении «программирование».

К тому времени у меня уже накопился приличный опыт участия в студенческих соревнованиях. Например, я дважды становился призером Открытой международной интернет-олимпиады. В первый раз получил серебро по математике и информатике, а во второй ― бронзу по математике.

Также я выступал на международной математической олимпиаде, которую проводит АмГУ для студентов из России, Китая и Беларуси, — в разные годы удалось занять второе и первое места. Поэтому идея поступить в магистратуру по олимпиаде казалась вполне реалистичной.

Я никогда специально не готовился к олимпиадам. Если плохо разбираешься в выбранной теме, подготовиться к соревнованию так, чтобы получить призовое место, нельзя. Даже если потратить на это несколько месяцев. А еще невозможно узнать заранее, какие задания тебе попадутся, даже если прорешать все демоверсии прошлых лет. Мне больше всего помогло обучение в Академии больших данных MADE от VK.

Узнал про эту программу совершенно случайно. Еще в одиннадцатом классе наткнулся на Школу анализа данных от «Яндекса». Решил ради интереса посмотреть вступительные испытания и, к своему удивлению, смог решить треть заданий. Меня это очень вдохновило, ведь обычно в ШАД поступают студенты второго-третьего курса бакалавриата. Но в то время школа проводилась только очно, меня это не устраивало — пришлось отмести этот вариант.

Затем где-то в интернете я наткнулся на пост про сравнение трех подобных школ: ШАД «Яндекса», Академии MADE от VK и Ozon Masters. Оказалось, они очень похожи между собой: каждая представляет набор курсов от топовых экспертов в науке и индустрии. В MADE можно было учиться онлайн, и это стало для меня определяющим фактором.

В 2021 году, перед началом третьего курса, я прошел вступительные испытания: тест по математике, контесты по программированию и машинному обучению и скрининг резюме. В случае спорного суммарного балла ребят приглашали на собеседование. Я обошелся без него — выходит, справился неплохо.

Учебу в академии я совмещал с университетом и работой аналитиком в «Ростелекоме». Приходилось трудиться с утра до вечера семь дней в неделю, времени на отдых практически не оставалось. Зато к моменту участия в олимпиаде удалось хорошо прокачаться.

Я изучил, как применять машинное обучение и нейронные сети для задач с табличными данными, текстами, изображениями, аудиофайлами и другими данными, как грамотно использовать обучение с подкреплением  и как интерпретировать модели.

На олимпиаде ИТМО больше всего помог опыт создания нейронных сетей для решения задач с изображениями.

Мегаолимпиада включает несколько этапов. Отборочный тур проходил в формате часового онлайн-теста. Вопросы были посвящены математическому моделированию и машинному обучению. Мне эти темы были знакомы и трудностей не вызвали, но задач было много, поэтому важно было не терять концентрацию, чтобы успеть решить все в срок.

Финал олимпиады тоже проходил онлайн, но уже в другом формате. Нам выдали одну прикладную задачу: есть набор снимков, на которых выделены границы новообразований на коже, на этих данных необходимо обучить нейросеть, которая сможет пометить границы новообразований на новых изображениях. На решение давалось несколько суток.

Я уже сталкивался с подобным заданием при обучении в MADE — это классическая задача сегментации изображений  . Для решения использовал нейросетевую архитектуру U-Net, которую настраивал под поставленную задачу.

Несмотря на то что само задание меня не напугало, без трудностей не обошлось. Так получилось, что параллельно я участвовал в очной международной математической олимпиаде АмГУ.

После того как я закончил последний этап этого соревнования, до дедлайна по Мегаолимпиаде оставалось около полутора часов. Пришлось очень быстро искать ближайшее кафе, чтобы где-то сесть и дописать код. Из-за этого я не успел добавить аугментацию  , но и без этого удалось отправить неплохое решение.

Любая олимпиада дает хороший опыт и практику вне зависимости от результата. Но мне повезло и с результатом: я стал призером и получил право поступить в ИТМО без вступительных испытаний, которым в итоге воспользовался. Можно сказать, осуществил свою небольшую давнюю мечту.

Сейчас я учусь на первом курсе магистратуры «Математические технологии системного анализа». Направление соответствует моим интересам: в будущем планирую применять полученные знания в области машинного обучения, математического моделирования и программирования для решения прикладных задач в ИТ-сфере, а также развиваться в науке ― хочу поступить в аспирантуру.

Обучение в магистратуре полностью дистанционное. Это очень удобно: я по⁠-⁠прежнему живу в Благовещенске. Моя девушка только в этом году оканчивает университет, а уезжать за 8500 км и расставаться с ней надолго мне не хотелось бы.

Программа построена таким образом, что за время обучения у меня ни разу не будет необходимости приезжать в университет — ни на сессии, ни на защиту диплома, ни на его вручение, все могут отправить по почте. Ну и, конечно, благодаря онлайну можно заниматься в любом месте — дома или на работе во время перерыва. Я легко адаптировался к такому формату. Единственная проблема ― шестичасовая разница во времени с Петербургом. Из-за этого пары иногда проходят ночью, но я и тут нашел для себя некоторые плюсы: не приходится совмещать учебу и работу.

Работаю педагогом дополнительного образования в мобильном технопарке «Кванториум-28». Занимаюсь этим ради впечатлений. Например, я узнал, как работать с VR-гарнитурами, 3D-принтерами, дронами. А еще попутешествовал по Амурской области, приезжая в разные города с лекциями для детей.

Думаю, когда магистратура закончится, я без особых трудностей смогу найти работу по специальности. За плечами у меня уже есть оплачиваемая стажировка в VK, которую я прошел после обучения в Академии больших данных. Но пока в приоритете получить максимум от своего образования и, возможно, выиграть еще парочку студенческих олимпиад.

Я бы советовал всем, кто участвует в олимпиадах, выделять себе больше свободного времени. Например, мне не хватило всего пары часов, чтобы улучшить свое решение на олимпиаде от ИТМО, и я до последнего переживал, что не попаду в список призеров. Также рекомендую постоянно развиваться в своей области — независимо от того, готовитесь ли вы к какой-то конкретной олимпиаде или нет.

А еще, даже если вы не попали в тройку призеров, не стоит опускать руки. Друг, с которым мы вместе писали Мегаолимпиаду, выступил не очень хорошо, но спустя месяц тоже получил БВИ в магистратуру — благодаря призовому месту на конференции, проходившей в ИТМО.