Синтез образования и бизнеса: подготовка ИТ-кадров через акселератор

Подготовка специалистов в сфере машинного обучения и компьютерного зрения строится на сочетании базовой академической подготовки и передового практического опыта.

При этом образовательные программы не всегда успевают адаптироваться к темпам изменений в ИТ. В результате компании все чаще сталкиваются с ситуацией, когда выпускники обладают хорошей теоретической базой, но нуждаются в дополнительной практической адаптации на рабочем месте.

Помогают выйти из этой ситуации корпоративные технологические акселераторы. Компания Малленом Системс запустила акселератор ML START еще в 2019 году. За шесть лет через него прошли более 400 участников, а сама модель превратилась в масштабируемую технологию подготовки кадров. О том, как устроен акселератор и почему бизнесу необходимо быть частью образовательного процесса, мы поговорили с Денисом Башаровым, руководителем отдела акселерационных и образовательных программ Малленом Системс.

Денис, с чего начался ML START и какую задачу вы изначально хотели решить?

Изначально мы столкнулись с довольно типичной для ИТ-рынка ситуацией: выпускники приходят с хорошей фундаментальной базой, но без опыта работы в конкретном технологическом стеке и без понимания, как устроена командная разработка в реальном проекте.

ML START задумывался как практико-ориентированная модель подготовки специалистов в сфере компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML) — там, где без участия индустриального партнера этот разрыв закрыть сложно. Мы выстроили собственную систему, опираясь на реальные задачи компании.

Для бизнеса это важный вопрос развития: без кадров невозможно создавать новые продукты и масштабировать существующие, особенно в высокотехнологичной отрасли и высококонкурентной среде.

Чем ML START принципиально отличается от курсов или классических стажировок?

Курсы и стажировки чаще всего решают только часть задачи.  Акселератор — это комплексный формат: от теоретической подготовки по конкретному стеку технологий до командной разработки проекта, максимально приближенной к реальной работе в ИТ-компании. Для нас было важно, чтобы участники не просто «попробовали», а прошли полный цикл: планирование, разработку, взаимодействие с экспертами, защиту проекта.

На кого ориентирован ML START сегодня?

На студентов ВУЗов и учреждений СПО, которые видят свое будущее в ИТ и, в частности, в CV/ML. Как правило, это ребята со 2 курса и старше. Важно, что участие в акселераторе бесплатное. Мы инвестируем время и экспертизу, а взамен получаем мотивированных специалистов с высокой лояльностью компании.

По каким направлениям идет подготовка?

Сейчас акселератор работает по трем трекам: машинное обучение, C#-разработка и WEB-разработка. Проекты всегда делаются командами, в которые входят представители всех специализаций. Это позволяет развивать навыки командной разработки и сразу понимать, как разные роли взаимодействуют в реальном ИТ-продукте.

Как выстроен сам процесс обучения?

Обучение длится 5–6 месяцев, в основном в онлайн-формате. Есть теоретический модуль по стеку технологий и практический — разработка проекта по прикладной задаче или новой продуктовой идее. Мы используем вебинары, видеоуроки, трекинг проектов и постоянные консультации. Очень важен непрерывный контакт с экспертами компании — участники не остаются «один на один» с задачей.

Какие результаты уже есть у ML START?

За время работы акселератора с 2019 года в нем приняли участие более 400 человек, 154 участника успешно завершили обучение по трекам, а 43 выпускника были трудоустроены в компанию. Также участники ML START становились победителями и призерами чемпионата «Профессионалитет» на региональном и федеральном уровнях.

Но, пожалуй, главный результат — это почти нулевой разрыв между обучением и началом профессиональной деятельности. Выпускники не требуют долгой «доподготовки» и быстрее встраиваются в команду.

Насколько акселератор интегрирован с системой образования?

Очень плотно. ML START — межрегиональный проект, и у нас уже есть шесть образовательных партнеров, среди которых университеты и колледжи Вологодской и Ярославской областей.

Мы стремимся не конкурировать с вузами, а дополнять их: встраиваться в образовательный процесс, синхронизировать проектную деятельность, практику, выпускные квалификационные работы. Это партнерская модель, где выигрывают все стороны.

Можно ли тиражировать эту модель?

В этом и есть одна из ключевых идей ML START. Мы рассматриваем акселератор не только как внутренний инструмент компании, но и как тиражируемую обучающую технологию. Ее можно адаптировать под другие сегменты ИТ-отрасли, подключать вузы, ИТ-компании и выстраивать устойчивую экосистему подготовки кадров и запуска продуктов, например, на уровне региона.

Можно ли рассматривать ML START как универсальное решение для регионов?

Скорее как образец или основу, на базе которой регионы и компании могут формировать свои локальные системы подготовки специалистов.

У каждой ИТ-компании свой профиль, свои задачи, свой стек — и это нормально. Важно выстроить саму систему взаимодействия бизнеса и образования и обеспечить ее поддержку.

Почему, на ваш взгляд, бизнесу важно быть частью образовательного процесса?

В высокотехнологичных и динамично развивающихся отраслях образование и практика больше не существуют отдельно друг от друга. Университеты формируют фундамент, но без участия бизнеса этот фундамент сложно быстро превратить в прикладную компетенцию, востребованную здесь и сейчас.

Для компании участие в образовательном процессе — это возможность готовить специалистов под реальные технологические задачи, снижать время адаптации и выстраивать долгосрочную кадровую устойчивость. Для студентов — это понимание профессии изнутри и более осознанный вход в индустрию.

Опыт ML START показывает, что участие бизнеса в подготовке специалистов — это не разовая инициатива, а устойчивая модель, способная усиливать кадровый потенциал регионов и ускорять развитие ИТ-отрасли. В условиях быстрого развития технологий такие форматы становятся жизненно-необходимым дополнением к классическому образованию.