Елизавета Егорова:
«Нет другого времени, кроме настоящего»
21 год, родилась и выросла в Тюмени. Студентка выпускного курса бакалавриата Школы компьютерных наук Тюменского государственного университета, направление «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». Победитель конгресса молодых ученых в направлении «Искусственный интеллект» и призер МегаОлимпиады в направлении «Аналитика данных», университет ИТМО. В составе команды стала призером в общекомандном зачете образовательного форума «Инженерный олимп» и получила приглашение от работодателя. Лауреат первой премии «Технократы».
Интересы
- искусственный интеллект
- информационные технологии
- генеративные модели
- музыка
- сноуборд
Технологический домен: анализ данных, машинное обучение, обработка естественного языка, генеративные модели и речевые технологии
В настоящее время я занимаюсь разработкой виртуального помощника для «Трубной Металлургической Компании» (ТМК) на основе технологий искусственного интеллекта.
ТРАЕКТОРИЯ УСПЕХА
Большое влияние на меня оказала семья – близкие находятся в физико-математическом спектре. С детства я узнавала много интересного из мира науки, а изучение физики в школе сразу же заинтересовало меня. Изучение информатики также привлекло меня, особенно после наблюдения за моей сестрой, которая является программистом. Ее опыт и отзывы вдохновили меня попробовать свои силы в этой области, и я начала обучение в Яндекс Лицее.
Мне было спокойнее выбрать свой, локальный вуз. Я ни разу не пожалела о своем выборе. Талантливые педагоги, их профессиональный и чуткий подход позволили мне заниматься исследованиями с первого курса.
В ближайшие пять лет я планирую продолжить обучение в магистратуре, чтобы углубить свои знания в сфере искусственного интеллекта, речевых технологий и машинного обучения. Хочу стать высококвалифицированным специалистом в этой области, способным разрабатывать инновационные решения для сложных задач.
НАСТАВНИКИ
Cо второго курса обучения в Тюменском государственном университете моим научным руководителем и наставником является заведующая кафедрой Программного обеспечения, к.т.н., доцент Марина Сергеевна Воробьева. С первых лекций на меня произвели впечатление ее глубокие знания, профессионализм и талант доступно объяснять сложные вещи.
Марина Сергеевна – не только строгий и требовательный преподаватель, но и внимательный наставник. Она не просто передает знания, но и вдохновляет студентов на самостоятельное мышление, поддерживая их инициативу и помогая им в любых начинаниях.
Благодаря наставничеству, я не только обрела уверенность в себе как исследователь, но и по-настоящему полюбила науку, стремлюсь к постоянному совершенствованию.
Искренне благодарна Марине Сергеевне за полученные знания, навыки и опыт, которые, уверена, будут служить мне опорой на протяжении всей моей профессиональной деятельности. Также я очень благодарна Антонине Владимировне Мельниковой, аспиранту и ассистенту кафедры Программного обеспечения, за неоценимую поддержку и помощь в моей научной работе. Антонина Владимировна всегда готова прийти на помощь, разъяснить неясные моменты и вдохновить на новые решения. Благодаря ее наставничеству, я значительно продвинулась в своей научной деятельности. Я искренне признательна за ее вклад в мой профессиональный рост.
ПРАКТИКА
В рамках «Большой математической мастерской 2022» я работала над проектом по направлению «Технология NLP: сценарное проектирование и городская среда». Целью проекта стала разработка комплекта интерактивных кейсов, представляющих собой платформу анализа данных, которая позволит создавать модели машинного обучения на примере анализа городских данных.
В итоге проектной работы разработан первый кейс – модель геттоизации района, позволяющая оценить степень превращения района в гетто по трем критериям. Далее в проектной работе «Рекомендательная система мест общественного питания» было реализовано три алгоритма для формирования рекомендаций и проведен сравнительный анализ, по результатам которого определилась лучшая модель, которая затем была интегрирована в чат-бот мессенджера Telegram.
Цифровой след студента – постоянно пополняемый набор данных, включающий, например, отчетные документы, созданные во время обучения в университете. Алгоритм решает задачу подбора такой команды студентов для проекта, чтобы было достигнуто максимальное соответствие команды его требованиям.
Создание эффективных команд играет ключевую роль в успешной реализации проектов, поэтому предложенный алгоритм может быть полезен для преподавателей и руководителей проектов в ИТ-сфере.
Этот проект был представлен на конференции «Иванниковские чтения-2024», организованной Российской академией наук и Новгородским государственным университетом.
УВЛЕЧЕНИЯ
Как любой программист, который следит за своим здоровьем, хожу в спортзал. Занимаюсь фитнесом, катаюсь на сноуборде. Очень люблю читать классическую литературу, английские романы, наших классиков – Достоевского. Закончила музыкальную школу, умею играть на гитаре и на домре. Из современных исполнителей мне нравятся, например, Panic! at the Disco и Måneskin за их красивую музыку. Среди российских артистов я предпочитаю Сергея Лазарева, Егора Крида, The Hatters и других талантливых исполнителей.
Мой Путь к Успеху: Видение, Риски и Лайфхаки
В 30 лет я хочу быть CEO интересного стартапа или занимать руководящую должность в крупной компании, работая над проектом, который откликается в душе и ведет к новым достижениям.
Когда искусственный интеллект превзойдет человеческий мозг? Думаю, это произойдет между 2030 и 2040 годами, но не раньше.
Три ресурса, которых мне не хватает: образования — хочется знать больше; умной, слаженной команды; и, конечно, финансирования.
Мои лайфхаки в учебе: не нужно откладывать все на последний момент, важно равномерно распределять нагрузку. Также следует уметь обращаться за помощью — к преподавателям, одногруппникам, если возникают сложности.
