ВТБ предоставил грант на обучение в вузе талантливому школьнику из Липецка

В этом году призовой фонд составил 2 млн рублей. Также банк дополнительно отметил неординарные результаты старшеклассника из Липецка, занявшего 3 место в профессиональном соревновании, предоставив ему грант на обучение в одним из ведущих московских вузов.

В соревновании от ВТБ приняли участие более 1 тыс. человек. Самой популярной стала главная задача соревнования — Matching, по условиям которой было необходимо осуществить на практике слияние массивов синтетических данных и определить одних и тех же клиентов по их поведению в двух совершенно разных сферах. При этом данные генерировались таким образом, чтобы сохранить необходимую для решения задачи информацию о пользовательском поведении.

Было представлено более 3 тыс. решений этой задачи от 84 команд. Первое место и главный приз в размере 500 тыс. руб. получила команда Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка — Дмитрий Бабаев, Иван Киреев и Никита Овсов. Второе место и 300 тыс. руб. — у Антона Кленицкого.

Третье место с призовым фоном в 200 тыс. руб. досталось старшекласснику из Липецка, Андрею Кузнецову. Также банк ВТБ принял решение дополнительно отметить неординарные результаты школьника в серьезном технологическом соревновании и предоставить ему грант на обучение в Высшей школе экономики по выбранной специальности.

«Когда мы задумывали Data Fusion Contest и занимались подготовкой задания для участников, то не предполагали, что в соревновании будут принимать участие школьники. Выполнение предложенных нами задач требует серьезной подготовки. И неожиданно было узнать, что наши ребята обладают таким высоким профессиональным уровнем уже в школьном возрасте. Здорово, что мы на площадке ВТБ смогли предоставить возможность проявить себя и получить заслуженное вознаграждение», — рассказал старший вице-президент, руководитель департамента анализа данных и моделирования Максим Коновалихин.

Участники в рамках соревнования также имели возможность решить еще две задачи по слиянию данных: Puzzle — на соотнесение данных, но в постановке, близкой к составлению пазла, и задачу Education — упражнение, требовавшее создать алгоритм, способный подсказывать наличие высшего образования у клиента.

В этом году также были объявлены две специальные номинации: Companion — за публичные решения, лучше всего раскрывающие подходы, методы и практики в анализе данных, и Insight — за самые нестандартные решения.

Соревнование длилось 3,5 месяца. За это время суммарно было получено 6,5 тыс. решений по всем заданиям соревнования. Полный лидерборд Data Fusion Contest 2022 можно посмотреть на сайте соревнования.