Меню
О Школе будущих СТО
Школа будущих CTO — проект Phoenix Education при поддержке
Яндекс.Облако, целью которого является дать возможность начинающим разработчикам реализовать свой IT-проект от идеи до реализации. Есть много хороших курсов по языкам программирования. Но нигде не рассказывают, а как дорасти до Senior позиции или CTO (Chief Technical Officer).
Чтобы стать CTO, надо думать, как CTO: отсекать лишнее, использовать готовые решения, упрощать поддержку кода, думать о ресурсах и команде.
Яндекс.Облако, целью которого является дать возможность начинающим разработчикам реализовать свой IT-проект от идеи до реализации. Есть много хороших курсов по языкам программирования. Но нигде не рассказывают, а как дорасти до Senior позиции или CTO (Chief Technical Officer).
Чтобы стать CTO, надо думать, как CTO: отсекать лишнее, использовать готовые решения, упрощать поддержку кода, думать о ресурсах и команде.
Партнеры
Кому подходит?
Development
Data science
Начинающим разработчикам со старших курсов или с опытом разработки до 3 лет с желанием:
Вырасти до senior позиций в разработке
Отвечать за разработку масштабных проектов
Стать CTO в небольшом, но быстрорастущем стартапе
Опыт в DS: 2-3 года (middle). Необходимые навыки:
Знание теории машинного обучения и анализа данных, теории вероятности, линейной алгебры, алгоритмов и структур данных
Самостоятельно вести проект или его значительную часть
Взаимодействовать с менеджером в рамках решения аналитической задачи
Владеет инструментарием Data Science в рамках своей области (основные фреймворки, библиотеки), git, linux
Школа проходит в формате симулятора
За 5 недель ты как технический директор пройдешь полный цикл разработки нового сервиса: от идеи до реализации
1
Работаем над реальной задачей компании
В начале обучения участники выбирают один из проектов заказчиков и формируют команды. В конце каждой недели участники получают обратную связь напрямую от заказчика проекта: технического директора стартапа или tech lead корпорации
2
Разбираем все этапы разработки нового IT-продукта
Во время школы команды отвечают за все технические стадии работы над проектом: от построения архитектуры и выбора оптимального стека технологий до написания кода, сборки прототипа, тестирования и защиты решения перед клиентом
3
Изучаем теорию в удобном формате
Каждую неделю участники получают новую порцию теории в формате базы знаний в Notion и вебинаров в Zoom от экспертов программы. Всё обучение проходит в комфортном и гибком для участников режиме: каждый сам определяет удобное время и место для учёбы
4
Перенимаем опыт у ментора из IT
У каждой команды свой ментор, который вместе с вами проходит путь разработки сервиса и который будет давать обратную связь на проделанную работу на еженедельных созвонах c командой в ZOOM
Школа проходит в формате симулятора
Ментор уровня tech lead или старше делится с командой своим опытом, помогает лучше справиться с проектом и доступен 24/7
Гайк Инанц
Преподаватель по работе с данными, Big Data и web
в MIPT, HackerU, IThub
в MIPT, HackerU, IThub
Юрий Свердлов
Менеджер продуктов в БКС Data Science
Гоар Смокотнина
Ведущий технолог в Тинькофф
Свят Задорожный
Технический директор криптобанка Shortex и HR-платформы Headz.io
Иван Смирнов
Руководитель направления в Сбербанке
Дмитрий Погодин
CTO at WholsBlogger
Жирайр Казаросян
Managing Directory @ OpsGuru
Лапшин Сергей
Консультант по цифровой стратегии IBM iX
Гамзаев Турал
Ведущий разработчик
IBM iX
IBM iX
Пачикин Андрей
Руководитель направления по развитию бизнеса Яндекс.Облака
Григорий Атрепьев
Cloud Solution Architect Яндекс.Облако
Павел Дубинин
Эксперт по анализу и визуализации данных в Yandex.DataLens
Никита Ткачев
Менеджер по развитию ML продуктов Яндекс.Облака
Андрей Чекунин
Консультант по цифровой стратегии IBM iX
Сергей Саввов
Tech Lead в DMP копании AmberData
Евгения Кошелева
Lead Data Scientist в IBM iX
Игорь Фаломкин
Руководитель департамента разработки ПО AxxonSoft
Егор Сучков
Руководитель отдела компьютерного зрения AxxonSoft
Андрей Деревянка
Senior Data Scientist, EPAM Systems
Станислав Гафаров
Team lead DS в X5 retail group
Александра Журавлёва
Lead DS в WatchOut!AI
Ваге Брсоян
Team Lead DS в X5 Retail Group
Учебная программа
Симулятор будет проходить в онлайн-формате, теория будет подаваться в формате мастер-классов в Zoom и базы знаний в Notion
Development
Data science
Блок 1. Прототипирование сервисов с технологиями Яндекс. Облака
Перечень конкретных технологий зависит от задач партнеров. Пример технологий, которые могут вам понадобиться: разворачивание контейнеров с Yandex Managed Service for Kubernetes, организация DB через Managed Service for MySQL и Data Proc, визуализация результатов через DataLens, аналитика через Managed Service for ClickHouse, технологии ML, Yandex Vision, Yandex SpeechKit.
В чем польза этого блока?
Как сэкономить время, используя готовые решения Яндекс.Облака
В чем польза этого блока?
Как сэкономить время, используя готовые решения Яндекс.Облака
Блок 2. Проектирование и сбор данных
Проектирование архитектуры приложений, настройка шины данных, лучшие практики обработки данных, быстрый вывод данных через ботов, работа с API, готовые инструменты для парсинга.
В чем польза этого блока?
Как не написать продукт, который невозможно нормально поддерживать и с которым нельзя интегрироваться?
В чем польза этого блока?
Как не написать продукт, который невозможно нормально поддерживать и с которым нельзя интегрироваться?
Блок 3. Работа с бизнес-заказчиком
Инструменты налаживания работы с заказчиком, алгоритмы принятия решения о запуске новой фичи/продукта, экспресс-оценка затрат и пользы для компании.
В чем польза этого блока?
Как не брать на себя кучу ненужной работы?
В чем польза этого блока?
Как не брать на себя кучу ненужной работы?
Блок 4. Проектная и командная работа
Agile-подход к разработке и организации работы в команде, инструменты для эффективной удаленной работы, инструменты time-management.
В чем польза этого блока?
Как не иметь разочарованную и ничего не понимающую команду?
В чем польза этого блока?
Как не иметь разочарованную и ничего не понимающую команду?
Блок 1. Бизнес анализ
Как обосновывать ценность Data Science для бизнеса?
Как общаться со стейкхолдерами и выявлять бизнес-задвчи, стоящие перед командой/подразделением/компанией?
Как формулировать и проверять продуктовые гипотезы?
Как Data Scientist’ам эффективно коммуницировать с бизнесом и представлять результаты в удобном для стейкхолдеров виде?
Как работать без отрыва от бизнеса и понимать ценность своей работы?
Для чего: уметь общаться с бизнесом на одном языке, понимать глобально, как выбранное решение помогает компании и как его можно доработать под будущие задачи.
Как общаться со стейкхолдерами и выявлять бизнес-задвчи, стоящие перед командой/подразделением/компанией?
Как формулировать и проверять продуктовые гипотезы?
Как Data Scientist’ам эффективно коммуницировать с бизнесом и представлять результаты в удобном для стейкхолдеров виде?
Как работать без отрыва от бизнеса и понимать ценность своей работы?
Для чего: уметь общаться с бизнесом на одном языке, понимать глобально, как выбранное решение помогает компании и как его можно доработать под будущие задачи.
Блок 2. Проектирование и проверка гипотез
Как работать по HADI циклам
Какие грабли можно собрать в процессе создания сервиса и как их избежать
Особенности вывода моделей на прод в онлайн- и пакетном режимах работ
Best practices тестирования кода в ML проектах
Как масштабировать решения?
Как использовать сервисы ЯндексОблака, чтобы сэкономить время и получить красивое решение здесь и сейчас
Для чего: научиться проверять гипотезы, выстраивать работу с максимальной пользой для заказчика и без болей для себя
Какие грабли можно собрать в процессе создания сервиса и как их избежать
Особенности вывода моделей на прод в онлайн- и пакетном режимах работ
Best practices тестирования кода в ML проектах
Как масштабировать решения?
Как использовать сервисы ЯндексОблака, чтобы сэкономить время и получить красивое решение здесь и сейчас
Для чего: научиться проверять гипотезы, выстраивать работу с максимальной пользой для заказчика и без болей для себя
Блок 3. Развитие в профессии
Как мыслить шире в своей области и искать новые направления
Какие есть пути развития в DS
Как перестать ждать задачи от продакта и самому начать анализировать данные
Для чего: увидеть пути развития, узнать, как стать круче в своей области и что можно подсмотреть в других
Какие есть пути развития в DS
Как перестать ждать задачи от продакта и самому начать анализировать данные
Для чего: увидеть пути развития, узнать, как стать круче в своей области и что можно подсмотреть в других
Блок 4. Проектная и командная работа
Распределение задач и ролей в команде
Совместная проработка и презентация решения
Agile в DS: в чем его особенности
Для чего: организовать команду, дойти до финала и полностью отвечать за результат
Совместная проработка и презентация решения
Agile в DS: в чем его особенности
Для чего: организовать команду, дойти до финала и полностью отвечать за результат
Примеры кейсов от компаний
Создавая IT-сервис для компании-партнера, ты будешь еженедельно получать обратную связь напрямую от Tech Lead компании
Development
Data science
Формулировка задачи IBM iX поток DEV:
«Для решения проблемы справедливого учёта преференций на формирование лётного расписания, участникам необходимо разработать систему формирования графиков пилотов на основе заявок пилотов и рейтинга приоритетности (seniority). Это позволит авиакомпании значительно увеличить удовлетворённость персонала и снизить текучку кадров».
«Для решения проблемы справедливого учёта преференций на формирование лётного расписания, участникам необходимо разработать систему формирования графиков пилотов на основе заявок пилотов и рейтинга приоритетности (seniority). Это позволит авиакомпании значительно увеличить удовлетворённость персонала и снизить текучку кадров».
Формулировка задачи для GlowByte:
«Для решения проблемы выбора расположения торговой точки, участникам необходимо разработать сервис геоскоринга открытия новых точек магазина.
Сервис геоскоринга поможет:
— снизить затраты и риски открыть магазин в „плохой“ локации;
— увеличить показатель товарооборота с единицы площади и увеличить прибыль не за счет органического роста, а за счет эффективного размещения».
«Для решения проблемы выбора расположения торговой точки, участникам необходимо разработать сервис геоскоринга открытия новых точек магазина.
Сервис геоскоринга поможет:
— снизить затраты и риски открыть магазин в „плохой“ локации;
— увеличить показатель товарооборота с единицы площади и увеличить прибыль не за счет органического роста, а за счет эффективного размещения».
Формулировка задачи БКС:
«Участникам необходимо разработать сервис „Календарь инвестора“.
На текущий момент, единственный способ узнать даты выплат — обращаться к информации по каждой ценной бумаге в приложении или сайте. Клиентам приходится держать в голове или фиксировать в сторонних приложениях даты выплат по облигациям. Этот способ неудобен и не позволяет увидеть картину в целом. Разработанный участниками сервис позволит инвесторам видеть расписание выплат по ценным бумагам и прогнозировать свой заработок.»
«Участникам необходимо разработать сервис „Календарь инвестора“.
На текущий момент, единственный способ узнать даты выплат — обращаться к информации по каждой ценной бумаге в приложении или сайте. Клиентам приходится держать в голове или фиксировать в сторонних приложениях даты выплат по облигациям. Этот способ неудобен и не позволяет увидеть картину в целом. Разработанный участниками сервис позволит инвесторам видеть расписание выплат по ценным бумагам и прогнозировать свой заработок.»
AxxonSoft
Перед соискателями ставится задача разработать и реализовать алгоритм сопровождения (трекинга) движущихся объектов, используя комбинацию нейросетевых подходов и классических алгоритмов компьютерного зрения.
Необходимо классифицировать обнаруженные объекты, определить цветовые характеристики у объекта и классифицировать предметы одежды/аксессуаров.
Перед соискателями ставится задача разработать и реализовать алгоритм сопровождения (трекинга) движущихся объектов, используя комбинацию нейросетевых подходов и классических алгоритмов компьютерного зрения.
Необходимо классифицировать обнаруженные объекты, определить цветовые характеристики у объекта и классифицировать предметы одежды/аксессуаров.
Wrike
Участникам предлагается сократить затраты на работу операторов и автоматизировать процесс передачи заявок на следующие линии поддержки с помощью реализации прототипа чат-бота для умного роутинга запросов в саппорт, а так же оценить экономический эффект от его использования
Участникам предлагается сократить затраты на работу операторов и автоматизировать процесс передачи заявок на следующие линии поддержки с помощью реализации прототипа чат-бота для умного роутинга запросов в саппорт, а так же оценить экономический эффект от его использования
IBM iX
Участникам необходимо помочь авиакомпании организовать процесс планирования резервов бортпроводников для осуществления всех рейсов. На основании данных о формировании и использовании резервов, а также по информации о квалификациях бортпроводников, необходимо проанализировать текущую модель формирования резервов и предложить новую, более эффективную экономически, а также оценить потенциальный эффект от её внедрения
Участникам необходимо помочь авиакомпании организовать процесс планирования резервов бортпроводников для осуществления всех рейсов. На основании данных о формировании и использовании резервов, а также по информации о квалификациях бортпроводников, необходимо проанализировать текущую модель формирования резервов и предложить новую, более эффективную экономически, а также оценить потенциальный эффект от её внедрения
Облачная инфраструктура Яндекс.Облака
Эксперты Яндекс.Облака с радостью поделятся накопленным опытом и лучшими практиками проектирования IT-систем в любой отрасли
Development
Data science
Упрощение процесса разработки, тестирования и отладки новых приложений
Выстраивание архитектуры сервисов с возможностью дальнейшего масштабирования и поддержки
Ускорение запуска и тестирования IT-сервиса в несколько раз
Yandex Data Science Virtual Machine
Yandex DataSphere
Yandex Vision
Yandex Object Storage
Итоги обучения
Школа будущих CTO поможет тебе создать задел для быстрого роста от junior разработчика до middle / senior уровня
Development
Data science
Проект в портфолио на GitHub
Новые практические навыки
Новые контакты топовых senior разработчиков и tech lead
Возможность приглашения на собеседование в компании-партнеров
Рабочий сервис и понимание, какую пользу он приносит бизнесу, как может быть масштабирован и доработан
Более глубокое и предметное понимание DS и его пользы для бизнеса
Вебинары, meetup-ы и свободное общение с крутыми DS экспертами
Возможность приглашения на собеседование в компании-партнеров
Отбор на программу
Для участие в «Школе будущих CTO» Яндекс.Облака нужно пройти предварительный отбор: заявка, анкета, тестовое задание
1
Заявка на сайте
До 14 августа
Подай заявку ниже на сайте
Подай заявку ниже на сайте
2
Анкета участника
До 14 августа
Заполни анкету, которая придет в письме сразу после подачи заявки
Заполни анкету, которая придет в письме сразу после подачи заявки
3
Тестовое задание
До 15 августа
Реши тестовое задание, которое также придёт тебе на почту.
Только для development, для data science тестовое задание не требуется
Реши тестовое задание, которое также придёт тебе на почту.
Только для development, для data science тестовое задание не требуется
Частые вопросы
Сколько стоит участие в школе?
Участие бесплатное, прям совсем! А еще мы поможем с поиском работы и контактами :)
Кто может участвовать в школе?
Будем рады видеть всех желающих. Наибольшую пользу от программы получат начинающие разработчики, у которых за плечами до 2 лет опыта работы и которые уверенно владеют одним из языков программирования, заявленных в кейсах от компаний-партнеров.
Можно совмещать учёбу в Школе с другой учёбой или работой?
Да, можно. Занятия проходит во внерабочее время, а время работы над проектом участники подстраивают под себя.
Сколько часов в неделю будет занимать обучение?
От 15 до 25 часов в неделю на учебу и командную работу
Мне не пришло письмо с заданием. Что делать?
Вдохнуть-выдохнуть и написать на почту info@phoenixcs.ru.
Нужно ли куда-то ездить?
Нет, всё обучение проходит в онлайн-формате :)
Я, правда, получу работу по итогам школы?
По итогам программы тебя могут пригласить на собеседование в компании-партнеры. И если вы понравитесь друг другу, ты получишь предложение о работе.
Будет ли предоставляться сертификат по итогам школы?
Разумеется, каждому выпускнику предоставляется сертификат участника школы.
Что делать, если здесь нет ответа на мой вопрос?
Написать на почту info@phoenixcs.ru. Или в можешь написать куратору в телеграмм @CTO_School.
Подать заявку
Нажимая кнопку «отправить» вы соглашаетесь с условиями политики конфиденциальности сайта