О хакатоне
На хакатоне ты будешь решать реальные прикладные задачи бизнеса в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Это отличная возможность показать себя в деле, поработать над интересными задачами от компаний, прокачать навыки и попасть в поле зрения работодателей. Лучшие участники смогут продолжить сотрудничество с компаниями-партнёрами.
Это отличная возможность показать себя в деле, поработать над интересными задачами от компаний, прокачать навыки и попасть в поле зрения работодателей. Лучшие участники смогут продолжить сотрудничество с компаниями-партнёрами.
Призовой фонд
300 000 рублей в каждой задаче
Команды
2−4 человека из числа
ML-инженеров, аналитиков данных и бэкенд-разработчиков
Длительность
21−23 мая — онлайн
24 мая — офлайн финал в НИУ ВШЭ, г. Москва
24 мая — офлайн финал в НИУ ВШЭ, г. Москва
Участники
Студенты бакалавриата и магистратуры ИТ-специальностей
Задача № 1 · Прогнозирование
Прогнозирование продаж с учётом изменения тенденций (Drift-aware)
Для развития сети необходимо точно прогнозировать продажи будущих магазинов и выбирать наиболее перспективные локации. Из-за ограниченной ёмкости рынка, активности конкурентов и внешних факторов со временем меняются характеристики новых торговых точек — возникает дрейф признаков и целевой переменной. Задача — учесть и компенсировать дрейф уже на этапе обучения, чтобы сохранять стабильную точность прогноза между переобучениями раз в квартал.
Cреднеквадратичная ошибка (RMSE)
Cреднеквадратичная ошибка (RMSE)
Cредняя абсолютная процентная ошибка (MAPE)
Коэффициент детерминации (R²)
Устойчивость прогноза
Задача № 2 · Маркетинг
Моделирование прироста отклика от маркетинговых кампаний (Uplift)
Маркетинговые кампании в ритейле используют персонализированные предложения и бонусы, но выбор целевых категорий зачастую основан на популярности или прошлых трендах. Этот подход не учитывает, кто именно изменит поведение за вознаграждение. Важно перейти к точечному таргетингу: выявлять клиентов и категории, в которых небольшая награда с высокой вероятностью вызовет покупку, которой иначе не было бы — чтобы максимизировать прибыль на рубль маркетинговых затрат.
Площадь под кривой прироста эффекта (AUUC)
Коэффициент Кини (Qini)
Прирост в топ-K% клиентов
Отношение прироста отклика (IRR)
Оценка рентабельности
Задачи
20.04 — 17.05
01
Регистрация участников
Подача заявок командами из студентов бакалавриата и магистратуры ИТ-специальностей
22.05 | 14:00
03
Технический и продуктовый чекпоинт
Промежуточная оценка работы команд по задачам
24.05 | 14:00
05
Финал и награждение (очно на площадке НИУ ВШЭ)
Защиты топ-6 команд в каждой задаче и церемония награждения
21.05 | 12:00
02
Старт хакатона
Презентация задач, правил и критериев оценки. Сессия вопросов и ответов с командами 13:00−13:45
23.05 | 14:00
04
Финальный прогон на скрытом датасете
В 18:00 — публикация списка финалистов
Этапы хакатона
Регистрация открыта до 17 мая 2026 года
Студенты бакалавриата и магистратуры (команды 2–4 человека)