Яндекс запустил премию для преподавателей ИИ — заявки выросли на треть

19 сентября компания «Яндекс» объявила лауреатов премии Yandex ML Prize 2026. Награда предназначена для преподавателей и руководителей образовательных программ, которые развивают обучение в области искусственного интеллекта. В этом году призовое место заняли восемь специалистов из ведущих вузов страны: НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ, ИТМО и НГУ.

Интерес к премии вырос: заявки подали 400 соискателей, что на треть больше, чем годом ранее. Помимо основных лауреатов, в «Зал славы» внесли имена двух ученых за их многолетний вклад в развитие машинного обучения (МЛ) и образования.

Кто получил награды

Премия вручается в нескольких номинациях, отталкиваясь от роли преподавателя в образовательном процессе.

Руководители образовательных программ

• Елена Кантонистова (НИУ ВШЭ): Запустила онлайн-магистратуру по ИИ. За четыре года количество студентов выросло почти в 30 раз. Программа охватывает весь цикл: от подготовки данных до внедрения моделей.
• Сергей Колюбин (ИТМО): Трансформировал магистратуру по робототехнике в программу по «физическому ИИ» (системы, взаимодействующие с реальным миром). Добавил курсы по компьютерному зрению и МЛ.

Преподаватели

• Дмитрий Баранчук (Школа анализа данных / Yandex Research): Разработал открытый курс по генеративным моделям в компьютерном зрении (создание изображений и видео). Количество внешних слушателей почти сравнялось с числом студентов школы.
• Никита Волков (МФТИ): За восемь лет превратил короткий курс по анализу данных в полноценную двухгодичную программу, связывающую фундаментальную математику с практикой МЛ.
• Кирилл Хрыльченко (НИУ ВШЭ): Создал курс по современным рекомендательным системам на основе опыта работы в сервисах Яндекса. Студенты учатся воспроизводить методы из научных статей и проверять собственные гипотезы.

Начинающие преподаватели

• Альбина Бурлова (НИУ ВШЭ / AIRI): Запустила курс по дизайну больших языковых моделей. Бесплатные материалы собрали более 3000 слушателей за пределами вуза.
• Константин Пчелин (МГУ / AIRI): Автор трех курсов по ИИ, включая обучение с подкреплением. Его книга по этой теме переводится на китайский и французский языки.
• Таисия Ускова (НГУ): Построила курс по анализу данных без традиционных лекций. Студенты сначала решают практические задания, а затем разбирают результаты.

Структура премии и критерии отбора

Оценочный совет премии состоит из исследователей и руководителей из Яндекса, Школы анализа данных, МФТИ и НИУ ВШЭ. При выборе лауреатов учитывали:

• Вклад в создание и развитие курса.
• Актуальность программы для рынка труда.
• Открытость учебных материалов.
• Результаты выпускников (где они работают и какие проекты реализуют).

Рост числа заявок на премию в 1,3 раза сигнализирует об усилении конкуренции за образовательные ниши в сфере ИИ. Преподаватели стремятся к признанию не только через научные публикации, но и через качество подготовки кадров, что отражает запрос рынка на конкретных специалистов, а не абстрактных теоретиков.

Лауреаты получают денежные премии от 500 тыс. до 1 млн рублей. Также им предоставляются гранты на использование вычислительных мощностей Yandex Cloud для обучения моделей и хранения данных, а также доступ к сервису Яндекс 360.

Зал славы: опыт, который формирует отрасль

Два специалиста вошли в «Зал славы» за многолетний вклад в развитие отрасли:

• Антон Конушин (МГУ / AIRI): Более 25 лет занимается компьютерным зрением. Автор более 200 научных работ, руководитель более 100 дипломных и девяти кандидатских диссертаций. Участвовал в создании ФКН НИУ ВШЭ, сейчас руководит магистерской программой на факультете ИИ МГУ.
• Иван Оселедец (МГУ / AIRI): Создал собственную научную школу. Его исследования в области оптимизации нейросетей и работы с многомерными данными получили международное признание.

Контекст и последствия

Yandex ML Prize существует с 2019 года. За восемь лет лауреатами стали 79 преподавателей и ученых.

• Сокращение разрыва между наукой и рынком: Лауреаты интегрируют в учебные планы актуальные темы — большие языковые модели, генеративный ИИ, нейросетевые рекомендации. Это позволяет выпускникам быстрее адаптироваться к требованиям бизнеса.
• Обратная связь из индустрии: Выпускники программ лауреатов часто занимают руководящие должности в МЛ- и робототехнических направлениях компаний. Часть из них возвращается преподавать, привозя с собой свежий опыт из индустрии.
• Открытость знаний: Многие курсы (например, по генеративным моделям или дизайну LLM) доступны бесплатно широкой аудитории. Это снижает порог входа для специалистов, которые хотят переквалифицироваться в ИИ-разработчиков без поступления в магистратуру.