«Яндекс» назвал и наградил лауреатов международной премии Yandex ML Prize 2026

«Яндекс» назвал и наградил 8 лауреатов (из НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ, ИТМО и НГУ) международной премии Yandex ML Prize, которые учат ИИ и ML тех, кто завтра будет создавать технологии. На премию было отправлено 400 заявок в трёх номинациях. Саму премию учредили в 2019 году в честь Ильи Сегаловича. За все время существования премии её лауреатами стали более 80 молодых исследователей и научных руководителей. В 2026 году ещё два лауреата вошли в «Зал славы» премии за многолетний вклад в развитие машинного обучения и образования.

Кандидатов на Yandex ML Prize 2026 оценивал совет премии, куда вошли исследователи, преподаватели и руководители из «Яндекса», Школы анализа данных, МФТИ и НИУ ВШЭ. Среди ключевых критериев учитывали вклад в создание и развитие курса, актуальность программы, открытость учебных материалов и результаты её выпускников.

«Лауреаты Yandex ML Prize 2026 запускают курсы по актуальным направлениям ИИ — большим языковым и генеративным моделям, нейросетевым рекомендательным системам, физическому ИИ. В своих программах они совмещают фундаментальную подготовку с прикладными задачами машинного обучения. Такой решение сокращает разрыв между развитием технологий и их проникновением в университетское образование. Выпускники лауреатов руководят ML‑ и робототехническими направлениями в бизнесе, часть возвращается преподавать и приносит в университет новый индустриальный опыт», — пояснили в «Яндексе».

Победители премии Yandex ML Prize 2026 получили денежные гранты от 500 тыс. до 1 млн рублей в зависимости от номинации, гранты на использование технологий Yandex Cloud для вычислений, хранения данных, публикации датасетов и разработки ML‑моделей, а также доступ к сервису «Яндекс 360».

Лауреаты в номинации «Руководители образовательных программ» (создают среду, в которой студенты проходят путь от первых курсов до собственных проектов и исследований, награда каждому: 1 млн рублей и грант 500 тыс. рублей в Yandex Cloud)

• к. ф.‑м. н., доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук (ФКН) НИУ ВШЭ Елена Кантонистова: запустила и развивает онлайн‑магистратуру «Искусственный интеллект» в НИУ ВШЭ. За четыре года количество студентов выросло почти в 30 раз. Приложение магистратуры охватывает весь цикл создания ML‑решений — от подготовки данных и обучения моделей до их внедрения и поддержки.

• профессор, заместитель директора мегафакультета компьютерных технологий и управления Университета ИТМО Сергей Колюбин: трансформировал классическую магистратуру по робототехнике в программу по физическому ИИ. Он добавил курсы по машинному обучению и компьютерному зрению, а также продолжает обновлять программу и форматы каждый год, в том числе по обратной связи от студентов. Равным образом руководит международной лабораторией «Воплощённый интеллект и робототехника», куда учащиеся приходят продолжать исследовательскую и проектную работу.

Лауреаты в номинации «Преподаватели» (создают курсы, которые помогают студентам становиться специалистами в ML, награда каждому: 1 млн рублей и грант 500 тыс. рублей в Yandex Cloud)

• преподаватель ШАДа и руководитель GenAI‑группы в Yandex Research Дмитрий Баранчук: разработал курс по генеративным моделям в компьютерном зрении, в том числе для создания изображений и видео. Материалы курса находятся в открытом доступе, а среди его слушателей не только студенты ШАДа: тех, кто записывается на курс отдельно, сейчас почти столько же, сколько студентов Школы.

• к. ф.‑м. н., доцент кафедры дискретного анализа МФТИ Никита Волков: запустил в университете курс по продвинутому анализу данных, который за восемь лет вырос в полноценную двухгодичную программу. Сегодня его студенты изучают фундаментальную математику в связке с фактическими задачами машинного обучения.

• старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ Кирилл Хрыльченко: запустил курс по современным рекомендательным системам на основе многолетнего опыта исследований и разработки в сервисах Яндекса. На курсе студенты не только изучают современные модели, но и разбирают научные статьи, воспроизводят методы и проверяют собственные гипотезы.

Лауреаты в номинации «Начинающие преподаватели» (недавно начали преподавать ML и уже создают собственные подходы к обучению, награда каждому: 500 тыс. рублей и грант 500 тыс. рублей в Yandex Cloud)

• старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ Альбина Бурлова: запустила курс по дизайну современных больших языковых моделей в магистратуре НИУ ВШЭ, а её бесплатные материалы по этой теме собрали более 3000 слушателей за пределами вуза. Младший научный сотрудник группы «Прикладное NLP» в AIRI.

• преподаватель МГУ Константин Пчелин — автор сразу трёх курсов по ИИ: по машинному обучению, обработке естественного языка и семантическому поиску, а также обучению с подкреплением. По последней теме он выпустил книгу, которая переводится на китайский и французский языки. Младший научный сотрудник группы «Мультимодальные архитектуры ИИ» в AIRI.

• преподаватель кафедры информатики и информационно‑коммуникационных технологий СУНЦ НГУ Таисия Ускова: построила курс по анализу данных почти без традиционных лекций. Студенты самостоятельно решают практические задания, а затем разбирают на занятиях подходы и результаты. Программу она составила на основе собственного опыта и интервью с практикующими аналитиками, чтобы приблизить обучение к реальной работе с данными.

Зал славы (люди, без которых ML в России был бы другим. Они создают научные школы, открывают новые направления и формируют среду, в которой растут исследователи и инженеры мирового уровня. Зал славы Yandex ML Prize —благодарность «Яндекса» тем, кто меняет образование, науку и технологии и продолжает вдохновлять новые поколения)

• руководитель группы «Пространственный интеллект» AIRI и научный руководитель Центра ИИ МГУ Антон Конушин. Более 25 лет занимается исследованиями в области компьютерного зрения и стоял у истоков его преподавания в России. Создал собственный спецкурс в МГУ и ШАДе, участвовал в создании ФКН НИУ ВШЭ, где пять лет руководил программой «Прикладная математика и информатика», а сейчас руководит магистерской программой на факультете искусственного интеллекта (ФИИ) МГУ. Автор более 200 научных работ, руководитель более 100 дипломных работ и девяти кандидатских диссертаций.

• глава Института AIRI и ФИИ МГУ Иван Оселедец. Разработал собственную научную школу и продолжает совмещать научную работу с преподаванием. Один из наиболее известных результатов его работы связан с математическими методами, которые позволяют эффективнее функционировать со сложными многомерными данными и оптимизировать нейросети. Эти исследования получили признание международного научного сообщества.