Набор в ШАД 2025 | Михаил Юрушкин

1.1

Искусственный
интеллект
сам поймёт,
кого искать

Представьте, что нужно за три дня найти кандидата, а лучше пять, провести с ними собеседования и выбрать подходящего. Допустим, звонок длится пять минут,

а вам нужно проверить 100 кандидатов — это уже 500 минут. Потом нужно проанализировать разговоры и выбрать финалистов.

В BroutonLab мы разработали продукты на основе искусственного интеллекта, которые помогают оптимизировать рекрутинговые процессы.

Наш агент анализирует сотни тысяч анкет, выбирает кандидатов, проводит с ними интервью, а потом заносит результаты в CRM.

ИИ может обработать неограниченное количество кандидатов за короткий срок и избавить от рутинных задач. Это экономит сотни человеко-часов!

Другая задача — неточный поиск, когда нужно подобрать кандидатов из многомиллионной базы. Мы этот процесс тоже автоматизировали. Достаточно написать «ищу С++ разработчика из Нью-Йорка, который работал в стартапах», и искусственный интеллект сам поймёт, по каким признакам и кого искать.

Второй стартап, сооснователем которого я являюсь, — SeedMetrics. Мы делаем системы компьютерного зрения для сельского хозяйства, которые помогают эффективнее оценивать урожай семян на разных стадиях.

1.2

ИИ — это
применение
математики
в бизнесе

Искусственный интеллект требует всё больше GPU, поэтому критически важно учиться не только тренировать LLM, но и эффективно их использовать.

Раньше я был скептиком в отношении искусственного интеллекта, но ChatGPT в 2022 году стал настоящей революцией — этого не ожидал никто.

И дальше влияние ИИ на нашу жизнь будет только увеличиваться. При этом я больше верю в концепцию копайлотов, которые работают вместе с человеком, а не вместо него.

1.3

ШАД — это высокая
культура математики,
программирования
и общения

Я поступил в ШАД во время учёбы в аспирантуре — мне хотелось получить более глубокие знания в области анализа данных.

Я понимал, что это мой шанс, что ошибка будет стоить мне целого года и придётся ждать следующего набора. Поэтому выделил месяц для повторения теории и прорешивал олимпиадные задачи на скорость.

Мой совет поступающим — подойти к подготовке максимально серьёзно, просто не будет!

Тяжелее всего давались задачи повышенной сложности по линейной алгебре и теории вероятностей, тогда я практически не применял их на глубоком уровне в аспирантуре и на работе, а тут пришлось заново вспоминать практически всё. А самым полезным стал курс по алгоритмам.

ШАД — это не только крепкий фундамент в анализе данных, но и отличные связи. Это невероятно мощное комьюнити.

Благодаря ему я познакомился со многими выпускниками, которые работают в крупных компаниях.

1.4

ИИ как хобби:
может ли
математик
понять химика

Помимо бизнеса, мне интересна наука на стыке искусственного интеллекта, математики и квантовой химии.

Вместе с другом, исследователем и кандидатом химических наук, мы делаем расчёты для анализа нуклеотидных последовательностей. Это сложная область, и мы потратили немало времени, чтобы начать говорить на одном языке.

Химик может не разбираться в анализе данных, а математик — не понимать сути задачи и каких-то процессов.

Но это очень интересно. Исследования, которые мы делаем, могут быть полезны для поиска новых лекарств.

МихаилЮрушкин