Конкурс ML-проектов
от AI Talent Hub
JUNIOR
ML Contest 2026
|
Твоя возможность:
Стать ML-специалистом
за два года
Junior ML Contest — конкурс проектов с возможностью поступления на бюджетное место онлайн-магистратур AI Talent Hub «Искусственный интеллект» и «Управление ИИ-продуктами».

Для участия необходимо отправить свой проект — самостоятельно разработанное решение с применением технологий AI/ML.
Подходят проекты с применением классического ML, компьютерного зрения, NLP, предиктивной аналитики и рекомендательных алгоритмов, обучения с подкреплением, автоматизации сбора и обработки данных, а также решения на современном AI-стеке: генеративный ИИ — LLM и мультимодальные модели, агентные системы, RAG и AI-ассистенты, AI-инструменты в разработке ПО, AI-first продукты и сервисы.
О конкурсе:
Junior ML Contest 2026 для тебя, если ты:
Ты выпускник 4 курса бакалавриата или специалитета технических и IT-направлений
Есть личный проект или решение с применением AI/ML-технологий
Хочешь поступить в AI Talent Hub без экзаменов
Какой проект можно подать в рамках конкурса?
Проект с работы
Прикладная бизнес-задача с применением ML/AI на реальных данных
Покажите реальный бизнес-импакт
Проект с хакатона
Победитель или призёр хакатона с ML/AI-решением
Подтвердите результат. Покажите, что доработали проект после мероприятия
Выпускная работа
Проект с ML/AI-решением, защищённый как ВКР в бакалавриате
Подходит, если ваш диплом был связан с ML. Приложите ссылку на репозиторий
Научное исследование
Прикладное научное исследование
на данных
Публикации, препринты,
конференции — плюс
Итоговый проект с курсов AITH
Курсы: ML Engineering, LLM-инженерия, Практическая ML-инженерия
Только завершившие курс и защитившие финальный проект
AI-стартап
AI-First стартапы и бизнес-проекты с использованием ИИ
Покажите MVP, метрики, обратную
связь от пользователей
Важно: командный проект — каждый подаёт отдельно, описывает свой вклад.
AI в образовании
AI-First образовательный продукт с использованием ML/AI (курс/технология/приложение)
EdTech: адаптивное обучение, автоматическая проверка, персонализация
1
Подача заявки на участие
*Форма для загрузки проекта будет доступна после отправки заявки и направлена на твою почту

**В 2026 году JMLC входит как отдельный формат в Конкурс портфолио, поэтому сертификат о победе в JMLC необходимо загрузить в 4 раздел при подаче заявки на КП, чтобы твои баллы отобразились в системе, а ты получил возможность поступить по БВИ. Подробный гайд в помощь победителям мы отправим после объявления итогов.
2
Выбор образовательной программы
3
Загрузка проекта*
CV, письмо, репозиторий, описание, презентация
4
Запись на презентацию
5
Питчинг
5 мин презентация
+ 7 мин вопросы
6
Публикация результатов
7
Сертификат в КП**
4-й раздел конкурса портфолио
Путь участника
PDF
Расширенное резюме: опыт, образование, навыки, достижения
CV (резюме)
PDF
Почему AI/ML, почему AI Talent Hub, соответствие целям
Мотивационное письмо
Ссылка
Кодовая база проекта (GitHub, GitLab и т.д.)
Ссылка на репозиторий
PDF
Задача, данные, методы, результаты — до 3 страниц
Описание проекта
PDF
Слайды для защиты. Воспользоваться шаблоном
Презентация
Формат
Описание
Документ
Необходимые документы
Разработка
и инженерия
гит, докер, CI · MLOps / DevOps · качество кода · пайплайны МО
1
Data
Science
EDA · предобработка · выбор моделей · метрики · валидация
2
Применение
ИИ
AI-инструменты · AI-агенты в исследовании, данных, разработке
3
Продуктовое мышление
проблема · ЦА · конкуренты · MVP · импакт · обратная связь
4
Мотивация
цели в AI/ML · понимание особенностей программы · согласованность проф. и личных целей с обучением
5
Как оцениваются проекты:
Презентация проекта
оценивается
по критериям:
Умение презентовать решение

Ответы на вопросы комиссии
Важные даты:
1
11 МАЯ — 8 ИЮНЯ
Приём заявок и подача проекта
2
9 — 10 ИЮНЯ
Запись на защиту проекта
3
15 — 17 ИЮНЯ
Питчинги
проектов
4
19 ИЮНЯ
Объявление
результатов
1
10 ИЮНЯ — 1 ИЮЛЯ
Приём заявок и подача проекта
2
2 — 3 ИЮЛЯ
Запись на защиту проекта
3
7 — 9 ИЮЛЯ
Питчинги
проектов
4
13 ИЮЛЯ
Объявление
результатов
1
3 — 20 ИЮЛЯ
Приём заявок и подача проекта
2
21 — 22 ИЮЛЯ
Запись на защиту проекта
3
27 — 29 ИЮЛЯ
Питчинги
проектов
4
31 ИЮЛЯ
Объявление
результатов
Примеры проектов
Денис Кажекин
ML Engineer · Industry
ML-система промышленной аналитики
Production ML-пайплайн для решения реальных индустриальных задач. Реализован в боевой среде с полным циклом: сбор данных, обучение модели, деплой и мониторинг. Демонстрирует зрелый инженерный подход — от постановки задачи до работающего сервиса.
Проект с работы
Иван Доронин
ML Engineer · AI Product Manager · Startup
Briefy
AI-инструмент для автоматической генерации структурированных выжимок из документов и статей. Решает задачу информационной перегрузки: пользователь получает суть материала в удобном формате за секунды. Проект объединяет ML-разработку с продуктовым мышлением — с чёткой бизнес-моделью и проработанным пользовательским сценарием.
СТАРТАП
Анастасия Гапеева
ML Engineer · Data Engineer·Industry · Research
AgriSpectra
Рекомендательная система для агропромышленного сектора на основе спектральных данных. Помогает оптимизировать производственные решения, снижая зависимость от ручной экспертизы. Редкий для AI-конкурсов домен — проект показывает, как ML применяется за пределами привычных отраслей.
ПРОЕКТ С РАБОТЫ
Эвелина Трубецкая
ML Engineer · Research
LLADA
Исследование нового класса генеративных языковых моделей на основе диффузии — альтернативы авторегрессионным LLM. Работа сочетает теоретическую базу с экспериментальным подтверждением гипотез. Автор совмещает производственный ML-опыт в крупных IT-компаниях с глубоким научным треком.
НАУЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Максим Литвинов
ML Engineer · AI Product Manager · Research
SLR_SLOVO
Система автоматического распознавания жестов русского жестового языка (РЖЯ) и цифровой словарь знаков. В реальном времени переводит жесты в текст, делая коммуникацию доступнее для людей с нарушением слуха. Технически сложный проект на стыке компьютерного зрения, NLP и социального импакта.
СОЦИАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Александр Демьянов
Data Analyst · Education · Industry
Аналитика образовательных курсов
Data-решение для запуска, оптимизации и масштабирования онлайн-курсов с применением ML. Система анализирует образовательные данные и помогает принимать решения об улучшении учебных программ. Единственный участник трека Education в первой волне — нестандартный взгляд на применение ИИ.
AI в образовании
Егор Серебряков
ML Engineer · Data Analyst · Research
Transfer Learning
for Jet Tagging
Применение transfer learning для классификации адронных джетов в экспериментах физики высоких энергий. Работа адаптирует современные методы глубокого обучения для научных данных, демонстрируя переносимость ML-подходов в нетипичные домены. Автор прошёл путь от фундаментальной физики к прикладному ML с опытом зарубежных исследований.
НАУЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Никита Цыкунов
ML Engineer · Data Analyst · Industry
AI Product Hack 2024
— 1-е место
Победный проект AI Product Hackathon 2024 в финансовом треке. Команда разработала FinTech-решение с применением ИИ, заняв первое место по итогам защиты перед жюри. Кейс показывает умение быстро формулировать бизнес-гипотезу, собирать прототип и убедительно его презентовать.
ПРОЕКТ С ХАКАТОНА
Александр Пулинец
ML Engineer · AI Product Manager · Startup
FraudShield
Система автоматического распознавания жестов русского жестового языка (РЖЯ) и цифровой словарь знаков. В реальном времени переводит жесты в текст, делая коммуникацию доступнее для людей с нарушением слуха. Технически сложный проект на стыке компьютерного зрения, NLP и социального импакта.
СТАРТАП
Захар Неверов
ML Engineer · Data Engineer · Startup
3D-GS Deblur
Метод устранения motion blur в сценах, построенных на технологии 3D Gaussian Splatting — одном из актуальных подходов к высококачественной 3D-реконструкции в реальном времени. Работа решает открытую проблему технологии, делая 3DGS применимым при нечётком видеовводе. Cutting-edge компьютерное зрение на уровне текущих научных публикаций.
ВЫПУСКНАЯ РАБОТА
Cовместная онлайн-магистратура университета ИТМО и компании Napoleon IT
Крупнейшая проектная магистратура
по искусственному интеллекту
Индивидуальная траектория
из 80+ курсов под твои цели
Доступ к AI-first комьюнити выпускников,
преподавателей и экспертов индустрии
Эксперты по ML из ведущих IT-компаний
AI Talent Hub
Регистрация
Информация © 1993-2026
Университет ИТМО
Нажимая кнопку «ОК» или продолжая посещение и использование сайта я даю согласие на обработку файлов сооkіе. Запретить обработку cookie вы можете через браузер. Подробнее в Политике.
OK