Лаборатория X5 Tech — точка пересечения академической глубины ИТМО и реальных вызовов масштабного ритейла. Нам важны и передовые технологии — большие языковые модели, агентные сценарии, разработка с ИИ
— и сильная база в классическом машинном обучении, которая остаётся фундаментом бизнес-эффекта. Здесь вы работаете с актуальными инструментами, видите измеримый результат и растёте вместе с индустрией, а не вслед за ней.
— и сильная база в классическом машинном обучении, которая остаётся фундаментом бизнес-эффекта. Здесь вы работаете с актуальными инструментами, видите измеримый результат и растёте вместе с индустрией, а не вслед за ней.
Михаил Неверов
Директор по развитию ИИ, X5 Tech
Даем доступ к реальным данным и задачам одного из крупнейших ритейлеров — без учебных симуляций и синтетических датасетов
>>
Создаём среду, где каждый проект может дойти до внедрения: от первого прототипа до промышленного решения с измеримым эффектом
>>
Строим мост между академией и индустрией
>>
Объединить академическую экспертизу ИТМО и индустриальные вызовы X5 Tech, чтобы готовить новое поколение ИИ-инженеров — тех, кто способен превращать исследования в работающие продукты, а идеи в измеримый бизнес-эффект.
[миссия]
2
года работы
20
магистрантов получили работу в X5 Tech
40+
студентов AI Talent Hub стажировались в X5 Tech
21
проект реализован
[лаборатория в цифрах]
[направления]
Проекты, результаты
и лидеры треков
В каждом треке — реальные задачи X5 Tech, актуальные инструменты и эксперты из индустрии. Выбирай направление под свои цели.
Классическое направление
Машинное обучение в ритейле
Строй модели с прямым и измеримым бизнес-эффектом. Реальные данные одного из крупнейших ритейлеров России.
+
Трек для тех, кто хочет строить модели с прямым и измеримым бизнес-эффектом, работать с реальными данными и видеть, как каждая итерация отражается в конверсии. Классическое машинное обучение здесь не академический инструмент, а способ влиять на бизнес уже сегодня.
Эксперты трека
Вадим Сорокин / ML-инженер
Матвей Пришибилович / ML-инженер
Игорь Глухов / аналитик
// Лидер трека
Александр Сахнов
Директор департамента разработки методологий и оценки эффективности бизнес-инициатив, X5 Tech
Примеры проектов
Рекомендации корзины на основе обучения с подкреплением
Новая модель персональных рекомендаций в корзине МП с оффлайн RL, оптимизирующая подбор товаров под интересы пользователя и ключевые бизнес-показатели: маржинальность и выручку.
Корпоративный университет: рекомендации курсов
Модель рекомендаций внутренних и внешних курсов на корпоративной платформе обучения с улучшенными точностью и полнотой.
Распознавание именованных сущностей в поисковых запросах
Модель, выделяющая из поисковых запросов пользователей категорию, бренд, процент жирности и объём — для улучшения качества поисковой выдачи.
«Мы успешно внедрили уже несколько проектов, разработанных студентами ИТМО. Классическое машинное обучение остаётся критически важным для реального бизнеса и позволяет значимо повышать эффективность продуктового ритейла.»
Фронтирное направление
ИИ-продукты и LLM
Создавай продукты, где ИИ — ядро, а не надстройка. Генеративные модели, LLM, мультимодальные подходы.
+
Направление для создания продуктов, где искусственный интеллект является ядром. Фокус на генеративных моделях, больших языковых моделях и мультимодальных подходах. Здесь предстоит проектировать сценарии, где интеллект встроен в пользовательский путь по умолчанию — от речевых ассистентов до автоматизации контента.
Эксперты трека
Глеб Панин / ИИ чат-боты
Александр Потехин / LLM
Кирилл Вохминцев / рекомендации
Артём Ерохин / нейросети
Мичил Егоров / речь и антифрод
// Лидер трека
Максим Павлов
Директор по развитию продуктов искусственного интеллекта, X5 Tech
Примеры проектов
Помощник X5: корпоративный AI-портал
Портал доступа к внешним и внутренним моделям с магазином приложений, API для системного доступа и поиском в Perplexity. Доступен для всех офисных сотрудников X5.
Платформа встраивания LLM в чат-боты
Внутренняя платформа для встраивания больших языковых моделей в корпоративные чат-боты и управления моделями на внутреннем кластере X5.
ML-сервисы: антифрод, голос, CV
Большое количество продуктовых сервисов: рекомендательные системы, антифрод, распознавание голоса, компьютерное зрение.
«Для X5 важнее эффективность каждого отдельного решения — не важно с ИИ или нет. Наша команда создаёт культуру и инструменты для работы с ИИ на каждый день, и они должны давать заметный результат.»
Фронтирное направление
Разработка с ИИ
ИИ меняет инженерную работу прямо сейчас. Генерация кода, агентные процессы, путь от прототипа до промышленной эксплуатации.
+
Направление для инженеров, которые хотят разобраться, как инструменты ИИ становятся частью серьёзного процесса промышленной эксплуатации. Генерация кода, агентные рабочие процессы, ускорение пути от прототипа до продакшена — здесь это не теория, а практика на реальных задачах X5 Tech.
// Лидер трека
Ярослав Тулупов
Директор по разработке и развитию корневых вертикалей, X5 Tech
«Для нас разработка с ИИ — это не про магию кнопки «сгенерировать код», а про новую инженерную эффективность. Важно понимать, где ИИ ускоряет работу, а где по-прежнему нужны архитектурное мышление и сильная разработка.»
Классическое направление
Компьютерное зрение
Тысячи единиц SKU, сложное освещение, динамика склада. Задачи, у которых нет готовых решений в open source.
+
Ритейл ставит перед компьютерным зрением уникальные вызовы: тысячи единиц SKU, похожие упаковки, сложное освещение и постоянная динамика. В этом направлении предстоит решать задачи, которые не имеют готовых решений в open source, и адаптировать передовые алгоритмы под специфику торговой сети масштаба X5.
Эксперты трека
Даниил Масальский / CV-инженер
Андрей Широбоков / CV-инженер
// Лидер трека
Иван Попов
Руководитель команды «Компьютерное зрение и распознавание символов», X5 Tech
Применения в X5
Контроль качества товаров и аудиты торговых точек
Автоматизированные CV-решения для мониторинга качества на полках и аудитов тысяч магазинов.
Мониторинг операций на распределительных центрах
Системы компьютерного зрения для робототехники и контроля складских операций в режиме реального времени.
«Направление CV в X5 Tech охватывает все ключевые звенья ритейла — магазины, распределительные центры, производство готовой еды. Наша цель — создавать продукты, которые масштабируются на тысячи объектов и приносят измеримый бизнес-эффект, объединяя классические методы с современными мультимодальными моделями.»
[возможности]
Поддержка опытной команды
сильное сообщество экспертов и коллеги, которые помогут расти
удаленно, из офиса или в гибридном режиме
Гибкий формат работы
Амбициозные
и масштабные проекты
возможность внести вклад в проекты крупнейшего российского ритейлера
Позитивный социальный вклад
возможность работать в бизнесе и влиять на жизнь миллионов обычных людей, в том числе своих близких и друзей
Результаты онлайн и офлайн
возможность видеть результаты своей работы не только в приложении на телефоне, но и в реальной жизни
Возможность попробовать разное и выбрать свое
в X5 Tech много проектов и направлений, между которыми можно перемещаться
Кейсы от X5 Tech, над которыми работают магистранты
[кейсы]
[о нас]
AI Talent Hub —
поддержка и сообщество
Лаборатория X5 Tech — часть магистерской программы AI Talent Hub ИТМО. Академическая база + индустриальная практика.
2
Магистерские программы
Управление ИИ-продуктами и Искусственный интеллект — полноценные магистратуры с доступом к проектам лаборатории
750+
Магистрантов ИИ-направлений
Студенты программ AI Talent Hub ИТМО, обучающихся по специализациям в области искусственного интеллекта
∞
Сообщество и события
Митапы, дни презентаций, хакатоны и нетворкинг с экспертами из ведущих технологических компаний
Наши магистранты обучаются по индивидуальной траектории и выбирают дисциплины, которые соответствуют их уровню компетенций и профессиональным амбициям.
80+ курсов по Hard и Soft Skills
Стратегия развития AI-продукта
Внедрение LLM в бизнес
Управление AI-продуктом
Безопасность ИИ
Технологии и практики MLOps
А/В-тестирование
Сбор и разметка данных для ML
Проектирование микросервисов
Обработка и генерация изображений
Разработка рекомендательных систем
Прикладной анализ временных рядов
Технологии обработки естественного языка
ML Engineer
MLOps Engineer
ML Researcher
Data Engineer
Data Analyst
AI Product Manager
[публикации]
[мероприятия]
Экспертами финальной защиты выступили представители технологических компаний, включая Андрея Себранта и Павла Подкорытова.
участие индустриальных экспертов в оценке проектов
несколько решений получили предложения о финансировании или внедрении
17 работающих прототипов за 7 дней
54 участника отобраны из 135 заявок
Вместо классического обучения отдельным технологиям протестирован формат, где специалисты проходят полный цикл создания AI-продукта за 7 дней— от гипотезы до MVP. Подход ориентирован на подготовку инженеров, способных доводить решения до внедрения и бизнес-результата.
Интенсив по разработке ИИ-продуктов с X5 Tech
Крупные технологические компании всё чаще сталкиваются с дефицитом инженеров, способных не разрабатывать модели, а доводить ИИ-продукты до внедрения и бизнес-результата. В ответ на этот запрос в образовательной среде начинает формироваться новый подход к подготовке специалистов — AI- first Product Engineering.
Почему классическое обучение ИИ больше не работает. X5 Tech и AI Talent Hub протестировали новый подход к подготовке инженеров
26 февраля 2026
Читать в Cnews
[консультация]
Стань востребованным специалистом
с AI Talent Hub и X5 Tech
Поступи в магистратуру AI Talent Hub и работай над проектами лаборатории с X5 Tech
[контакты]
Стань востребованным специалистом
с AI Talent Hub и X5 Tech
Стань востребованным
ML-специалистом
с AI Talent Hub
ML-специалистом
с AI Talent Hub
Нажимая кнопку «ОК» или продолжая посещение и использование сайта я даю согласие на обработку файлов куки. Запретить обработку куки вы можете через браузер. Подробнее в Политике.
©2026 Магистратура и сообщество по искусственному интеллекту / [AI] Talent Hub
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.