AiConf

26 сентября 2025

Москва, Loft Hall #3

Прикладная конференция по Data Science

Logo Ontico

Для кого

Data scientist

Специалисты по ML

ML инженеры

Team Leads направлений разработки AI

Ключевые темы

Дорогое железо. Оптимизируем имеющиеся ресурсы и переходим на доступные решения

Как максимально эффективно использовать текущее оборудование

Какие ИИ-задачи можно перенести на более дешёвые устройства

Какие технологии (включая RISC–V) заменят дорогое железо в ближайшем будущем

Качество и безопасность LLM-решений

Как измерить эффективность решений на основе LLM

Какие стандарты и метрики (включая бенчмарк MERA) помогут объективно оценить работу чат-ботов и других AI-систем

Как закрыть утечки данных и предотвратить слив конфиденциальной информации через LLM

Прикладной воркшоп, где участники смогут сами проработать угрозы и защиты от них

Copilot-ассистенты для разработчиков

Как крупные компании внедряли локальные LLM-ассистенты без отправки кода в сторонние сервисы

Какие opensource-компоненты и модели лучше всего работают в реальных проектах

Какие доработки и нюансы ждут вас при создании собственной системы

О конференции

1

день

19

докладов

500+

участников

4

воркшопа

2

панельные дискуссии

Независимая крупнейшая
Оффлайн-конференция по Data Science

Секции

RecSys, поиск, табличные данные

Секция про задачи рекомендаций и поиска, модели и методы работы с табличными данными. Рассматриваются как классические подходы для типовых задач, так и новые методы и технологии, в т.ч. нестандартный взгляд на уже, казалось бы, привычные проблемы.

GenAI & Perception: генерация и распознавание текстов, музыки, изображений, видео и 3D

Секция посвящена передовым технологиям генеративного искусственного интеллекта, включая создание и анализ текстов, музыки, изображений и видео. Последние достижения в области генерации и анализа контента, а также их практическое применение в различных индустриях.

ML Edge — оптимизация обучения и инференса, дистилляция, квантизация, hardware и т.д.

Секция охватывает методы оптимизации машинного обучения для задач с ограниченным бюджетом, включая edge-устройства. Участники рассмотрят такие подходы, как дистилляция моделей, квантизация, аппаратная оптимизация и эффективный инференс.

Automotive, роботы и промышленность

Секция посвящена деталям разработки автономных устройств, таких как беспилотные автомобили, автоматические конвейеры и всевозможные роботы. Типичные задачи для этой секции включают анализ и построение модели окружающего пространства, принятие решений о ближайших действиях агента и взаимодействие с другими агентами (роботами, людьми, животными и т.д.). Разработка физических платформ также представляет интерес для этой секции.

Обработка данных и бенчмарки

Секция покрывает собой аспекты создания алгоритмов обработки данных для задач машинного обучения, в т.ч. синтетические тренировочные данные, тестовые данные и методы измерения качества моделей, оценки этичности/эмпатии и логического вывода и др. Также секция посвящена созданию и использованию бенчмарков для оценки качества и производительности языковых (LLM) и мультимодальных моделей. Участники обсудят современные подходы к разработке эталонных тестов, а также их роль в улучшении и сравнении моделей.

Расписание

Доклады и спикеры

  • Дмитрий Ильин

    Дмитрий Ильин

    OpenIPC

    Edge AI: все о видеокамерах с искусственным интеллектом

  • Олег Секачев

    Олег Секачев

    Яндекс

    Мастер-класс «Человек и/или LLM в разметке данных: Практика гибридных решений 2025»

  • Андрей Носов

    Raft

    GraphRAG: 8 способов укротить расширенный контекст

  • Виктор Прусаков

    Виктор Прусаков

    ГК Юзтех

    Как мы разработали систему машинного зрения для детектирования СИЗ и техники

  • Александр Клаковский

    Александр Клаковский

    Т-Банк

    Как мы создали LLM code completion с нуля и смогли заменить Copilot

  • Всеволод Викулин

    Всеволод Викулин

    Яндекс

    LLM в вашем проде: инструкция по применению

  • Денис Кузнеделев

    Денис Кузнеделев

    Яндекс

    Экстремальное сжатие больших языковых моделей

  • Артем Ерохин

    X5 Tech

    OCR в ритейле: одна задача, множество применений

Программный комитет

  • Роман

    Поборчий

    self-employed

    Работал в разработке в Intel, в поиске Яндекса, в маркетинге JetBrains, занимался аналитикой пользовательского поведения и метриками качества ВКонтакте. Сейчас основная деятельность — помогать докладчикам конференций выступать интересно и полезно.

  • Александр

    Капитанов

    SberDevices

    Руководит исследовательскими ML-командами. Отвечает за RnD-направление мультимодального GigaChat. В прошлом железячник в области цифровой обработки сигналов на FPGA и ASIC. Активный контрибьютор в Open Source.

  • Александр

    Абрамов

    SberDevices

    Более 9 лет опыта в области AI, ML. Исполнительный директор, руководитель команд ML/AI для b2c в SberAI. Участник команды разработчиков GigaChat, AI-евангелист, автор ruMTEB, FRIDA, ruSBERT, ru-en-RoSBERTa, ruElectra, augmentex, kaggle competitions master. Автор канала @dealerAI.

  • Наталия Багрова

    Наталия

    Багрова

    билайн

    ML Team Lead в билайн. В сфере анализа данных и машинного обучения с 2015 года. Работала в различных отраслях, включая финансы, тяжелую промышленность и телекоммуникации. Последние 2 года развивает антифрод-направление, защищает бабушек от спамеров и мошенников, делает билайн самым безопасным оператором.

  • Михаил Каменщиков

    Михаил

    Каменщиков

    Авито

    В сфере DS с 2015 года — закончил ШАД, сейчас руководит командой рекомендаций в Авито. Эксперт в области рекомендательных систем, Kaggle Master.

  • Олег Лашинин

    Олег

    Лашинин

    Т-Банк

    Более 5 лет занимается рекомендательными системами в отделе персонализации. Также пишет исследования на эту тему в аспирантуре МФТИ.

  • Никита

    Зелинский

    МТС

    Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science МТС Big Data и ML-платформ.

  • Евгений

    Макаров

    Ozon Tech

    Smart guy. Working on machine learning pipelines for entity matching.

  • Иван

    Бондаренко

    Новосибирский государственный университет

    Любит свою семью и машинное обучение, преподает в НГУ, делает нейросети, ходит в горы. В настоящий момент работает старшим преподавателем и научным сотрудником Новосибирского государственного университета. Вместе со своими учениками является сооснователем стартапа «Сибирские нейросети». С 2006 до 2013 года преподавал и занимался научными исследованиями в Донецком национальном техническом университете, затем перешел в IT-индустрию и работал на различных должностях — от инженера-разработчика до специалиста по машинному обучению — в ряде компаний и университетов, таких как 2ГИС, Huawei, Global Logic, Data Monsters, МФТИ (DeepPavlov).

  • Марк Паненко

    Марк

    Паненко

    Ozon Банк

    В Ozon Банке я руковожу направлением Data Science, где мы создаём и внедряем продакшен-решения в нескольких ключевых областях: классическое машинное обучение (скоринг, ранжирование, рекомендации, временные ряды и др.), антифрод ML (сверхбыстрые транзакционные системы и поведенческое моделирование), NLP (классификаторы, кластеризация, большие языковые модели и Retrieval-Augmented Generation), а также компьютерное зрение (распознавание лиц, документов и другие задачи). Наши технологии помогают бизнесу работать эффективнее и безопаснее, внедряя инновации на стыке данных и искусственного интеллекта. Я являюсь автором и ведущим подкаста DataBreakfast, где обсуждаем актуальные темы из мира Data Science в непринуждённой атмосфере. Курирую треки ODS — Advanced LLMs и Scoring, а также организую офлайн-мероприятия ODS SPB в Санкт-Петербурге, включая секции DataFest: Advanced LLMs, Scoring и Instruct models. Преподаю в магистратуре ИТМО, а также являюсь автором курсов на платформах KARPOV.COURSES и Skillfactory. Активно участвую в программных комитетах ведущих конференций и сообществ — I'ML, SmartData, DUMP и «Стачка», где также выступаю организатором и куратором. Иногда публикую статьи на Хабре, делясь опытом и практическими кейсами из области машинного обучения и искусственного интеллекта. Мой профессиональный опыт и активность в сообществе направлены на развитие и популяризацию Data Science, создание практических решений и обучение новых специалистов в этой динамично развивающейся сфере

  • Радослав Нейчев

    Радослав

    Нейчев

    Учу людей учить машины, учу машины творить добро. Зам. зав. кафедры машинного обучения (и цифровой гуманитаристики 😅) ФПМИ МФТИ; руководитель группы ML-разработки лаборатории ИИ Яндекса; основатель girafe-ai🦒 Активно и от души развиваю область машинного обучения и искусственного интеллекта. Преподаю основной курс ML в МФТИ (с 2019) и ШАД (с 2023), также наши курсы представлены в ИТМО, МГУ, ВШЭ и за рубежом в Harbour.Space. Занимаюсь образованием и прикладными исследованиями в области AI. Интересно обсудить как подготовку новых поколений физтехов (и специалистов в целом), так и интересные проекты.

  • Дмитрий Антипов

    Дмитрий

    Антипов

    Сбер / АБТ

    Руковожу разработкой и внедрением AI-агентов в аналитику, операционные процессы и работу линейных сотрудников, а также продуктизацией LLM. Слегка в прошлом — разработкой софта для генерации и разметки мультимодальных данных (NLP/CV/Speech/etc) любой сложности.

  • Александра Фадеева

    Александра

    Фадеева

    Онтико

    Координатор Программного комитета.

  • Людмила

    Ужавка

    Онтико

    Техписатель, редактор, корректор.

Организатор —
Онтико

Делаем крупнейшие профессиональные
конференции для IT-разработчиков!

0 лет

на рынке

0

докладчиков

0

участников

0

мероприятий

Наши конференции

Highload++
Teamlead++
DevOps Conf++
Frontend Conf++

Забронировать билет до повышения цены

Стоимость билетов постоянно растёт — чем ближе к мероприятию, тем дороже. Вы можете забронировать себе места по текущей стоимости, и затем у вас будет несколько дней на то, чтобы принять решение.

Личное
Присутствие

  • Общение со спикерами
  • Проработка тем на мастер-классах
  • Доступ к выставочной зоне
  • Все презентации спикеров
  • Видеозаписи всех докладов
  • Сытные кофебрейки и обеды
  • Подарки от партнеров и организаторов
  • Вопросы к спикерам в telegram-чате

42000 ₽

37000 ₽

Экономия 5000 ₽
Только до 31 августа 2025

Онлайн
Участие

  • Все презентации спикеров
  • Видеозаписи всех докладов
  • Трансляция всех докладов
  • Вопросы к спикерам в telegram-чате
  • Доступ к трансляции для одного пользователя

21000 ₽

18500 ₽

Экономия 2500 ₽
Только до 31 августа 2025

Календарь
повышения цен

Стоимость билетов постоянно растёт — чем ближе к мероприятию, тем дороже. Вы можете забронировать себе места по текущей стоимости, и затем у вас будет несколько дней на то, чтобы принять решение.

Корпоративное
участие

ОТ 10 БИЛЕТОВ

Свяжитесь с нами по email partners@ontico.ru или напишите в чат поддержки @ontico_support, и мы обсудим индивидуальные условия покупки.

Предложение распространяется на онлайн- и офлайн-билеты.

Хочешь попасть на конференцию?

Узнай как обосновать компенсацию
стоимости у работодателя

Видео с наших конференций, убедись в качестве наших докладов

Система управления процессом окомкования железорудных окатышей / Андрей Голов (Северсталь Диджитал)

За рамками сценария: непрерывное тестирование для адаптивных и безопасных LLM-систем / Эмели Драль (Evidently AI)

Разметка датасетов в эпоху мультимодальности: проблемы, вызовы, решения / Дмитрий Антипов (Сбер / абт)

Less is more: как уменьшить отправку пушей и вырастить DAU / Дарья Никанорова (AI VK)

Отзывы участников

Партнеры конференции

Золотые партнеры

Информационные партнеры