AiConf

20 апреля 2026

Москва

Прикладная конференция по Data Science

Подать доклад
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.

Партнер секции

«Копилоты
на естественном
языке»

Доклады секции отражают растущий тренд в индустрии и демонстрируют полный спектр применения — от базового автодополнения кода до сложных агентских систем, с общей целью — сделать сложные технологии рабочим инструментом каждого, а не привилегией избранных. Приходите на их секцию: Копилоты на естественном языке — создавать будущее через контроль технологий, доступность данных и смелые AI-решения.

При поддержке

Панельная дискуссия

«Гиперперсонализация»

Сбер как AI-first компания развивает прорывные технологии и внедряет искусственный интеллект во все направления своего бизнеса, потому что именно ИИ формирует будущее экономики, открывает новые возможности для бизнеса и улучшает качество жизни миллионов людей.

Программный комитет

  • 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.

  • Александр

    Капитанов

    Сбер

    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.

  • 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).

  • Дмитрий Антипов

    Дмитрий

    Антипов

    Сбер / АБТ

    Руководит разработкой и внедрением AI-агентов в трудоемкие бизнес-процессы и сложные продукты, которые оптимизируют работу колл-центров, юристов, аналитиков, дизайнеров и других сотрудников. Строит автономные системы, обожает LLM и все, что с ними связано. Слегка в прошлом - разработка большой платформы по мультимодальной разметке любой сложности, которая развила особую любовь к качеству данных.

  • 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

  • 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.

  • Роман

    Поборчий

    Независимый эксперт

    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.

  • Александра Фадеева

    Александра

    Фадеева

    Онтико

    Координатор Программного комитета.

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++

Подписка на новости

Хочу получать полезные материалы и быть в курсе обновлений программы конференции

Никакого спама
Легко отписаться (ссылка в конце каждого письма)
Не передаём адреса третьим лицам
Нажимая на кнопку «Подписаться», вы соглашаетесь с  Политикой обработки персональных данных

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

46000 ₽

36000 ₽

Экономия 10000 ₽
Только до 31 января 2026

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