Phoenix Education × Университет «Дубна»

Проектный интенсив «Лаборатория ИИ-решений»

Работа с реальными бизнес-задачами с поддержкой крутых наставников и экспертов

Набор на поток закрыт. Первый спринт стартовал 12 октября — команды уже работают над кейсами.

2,5 месяца
5 спринтов по 2 недели
4–6 человек в команде
4 реальные задачи от заказчиков
4–5 часов в неделю

Компании, из которых приходят наставники и эксперты

AIDD — AI Driven Development Infokly Product Frame Стартап-полигон ВкусВилл ИТМО СКБ Контур VK МФТИ
01
О программе

Что такое «Лаборатория ИИ-решений»

Интенсивная проектная программа, которая даёт тебе поработать с реальными бизнес-кейсами при мощной поддержке экспертов — как в крупной компании, в роли разработчика с продуктовым видением, только под присмотром и наставничеством.

За пять двухнедельных спринтов ты и твоя команда выполните конкретную, ещё не решённую задачу от компании-заказчика — с применением ИИ — и доведете её до рабочего прототипа или MVP.

Программа расширяет академическую подготовку практикой: продуктовое мышление — как перевести задачу бизнеса в работающее решение, и инженерное видение — как спроектировать систему целиком (от архитектуры до интерфейса). Именно это отличает разработчика с продуктовым видением от того, кто просто закрывает задачи, и именно таких специалистов сегодня не хватает на рынке: по мере развития ИИ растёт спрос на тех, кто понимает архитектуру и бизнес-контекст.

Участие

Участие полностью добровольное — программа идёт параллельно учебному плану, в партнёрстве с ИСАУ, для тех, кто хочет добавить к учёбе реальный проект.

Формат

Формат гибридный: большая часть мероприятий — лекции, воркшопы, консультации с наставником и экспертами — проходит онлайн, а командную работу между встречами вы организуете сами.

Зачем

Зачем тебе это

Реальный заказчик

Ты работаешь напрямую с бизнесом и его настоящей задачей — и результат нужен бизнесу, а не только тебе.

Проект и резюме в портфолио

На выходе — результат, который можно показать на собеседовании.

Доступ к сети наставников Phoenix

Наставники и заказчики — практики и предприниматели, которые по факту являются твоими потенциальными работодателями.

Карьерный блок на финале

Именная рекомендация от наставника, технического эксперта и заказчика; витрина открытых junior- и intern-вакансий; карьерная консультация.

Подарки от партнёров

Мерч и подарки от компаний-партнёров программы участникам.

Документ установленного образца

По результатам защиты итогового проекта — удостоверение о повышении квалификации установленного образца от Университета «Дубна».

Широкий профиль

Широкий профиль — это не требование для первой junior-позиции, а ускоритель карьеры после неё. Именно понимание архитектурных решений и бизнес-контекста отличает того, кто быстро дорастает до тимлида, от того, кто застревает на начальной позиции.

03
Как устроено

Как устроена программа

  1. 1 6 октября, онлайн

    Ярмарка кейсов

    Заказчики представляют свои задачи, ты выбираешь ту, что зацепила, и собираешь команду — или присоединяешься к готовой.

  2. 2 4–5 дней

    Доформирование команды

    Финальный состав команды фиксируется перед стартом первого спринта.

  3. 3 ≈10 недель

    5 спринтов по 2 недели

    В каждом спринте — работа по двум направлениям сразу: продуктовому (заказчик, гипотезы, прототип, MVP) и техническому (архитектура, стек, инженерная практика). Дважды в спринт — встречи с наставником, плюс точечные консультации экспертов и мастер-классы от внешних специалистов.

  4. 4 20 ноября

    Мидпрограммное ревью

    Сверяем прогресс с наставником и техническим экспертом, при необходимости — донастраиваем состав команды.

  5. 5 19 декабря

    Demo Day

    Публичная защита прототипа перед жюри и заказчиком — и сразу за ней карьерный блок: вакансии, рекомендации, консультации.

Ориентировочная нагрузка — 4–5 часов в неделю сверх учёбы.

Программа гибридная — большая часть мероприятий (лекции, воркшопы, консультации с наставником и экспертами) проходит онлайн, а командную работу между встречами вы организуете сами: очно, онлайн — как удобно команде.

Расписание

6 октября – 19 декабря 2026. Занятия онлайн, по вечерам.

Пн · 18:00

Продуктовое занятие

В первую неделю каждого спринта

Вт · 18:00

Техническое занятие

В первую неделю каждого спринта

Чт–сб

Встреча с наставником

Раз в неделю, время команда выбирает сама

Плюс один мастер-класс в спринте — дату объявим заранее. Работу внутри команды вы планируете сами.

  1. 6 октября, 18:00

    Ярмарка кейсов

    Онлайн. Выбираешь кейс и команду

  2. 12–25 октября

    Спринт 1 · Скоупинг задачи

    25.10 — бриф проекта

  3. 26 октября – 8 ноября

    Спринт 2 · Гипотезы

    8.11 — карта гипотез и архитектура

  4. 9–22 ноября

    Спринт 3 · Прототип

    22.11 — прототип

  5. 20 ноября

    Мидпрограммное ревью

    Демо прототипа заказчику и командное ретро

  6. 23 ноября – 6 декабря

    Спринт 4 · MVP

    6.12 — рабочий MVP

  7. 7–18 декабря

    Спринт 5 · Подготовка к демо

    18.12 — презентация и демо

  8. 19 декабря

    Demo Day

    Защита перед жюри и заказчиками

▶Подробное расписание: темы занятий, ведущие и сдача артефактов
Старт
6.10, вт, 18:00Стартовое мероприятие
Презентация программы и ярмарка кейсов: правила работы, знакомство с кейсами и заказчиками, самодиагностика ролей, сборка командАся ЕфимоваОнлайн
Спринт 1 · 12–25 октября · Скоупинг задачи
12.10, пн, 18:00Занятие
От проблемы заказчика к задаче команды: интервью с заказчиком, симптом и проблема, границы задачиДаниил Тян
13.10, вт, 18:00Занятие
Техническое интервью и оценка реализуемости: разбор архитектуры, данные, инфраструктурные ограниченияИван Морщагин
15.10, чт, 18:00Мастер-класс
Как устроена работа в IT: методологии, роли, инструменты, «dream team» под задачуБорис Кузоваткин
15–17.10, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
19–25.10Встреча с заказчиком
Уточнение задачи и согласование скоупаЗаранее отправить заказчику список вопросов
22–24.10, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
25.10, всСдача артефакта
Бриф проектаБриф до 3 страниц + стартовый бэклог
Спринт 2 · 26 октября – 8 ноября · Работа с гипотезами
26.10, пн, 18:00Занятие
Как превратить неизвестные в проверяемые гипотезы: типы гипотез, дешёвая проверка, критерии успехаДаниил Тян
27.10, вт, 18:00Занятие
Архитектурное мышление: паттерны, технические гипотезы, AI-инструменты и подход SDDАндрей Носов
30.10, пт, 18:00Мастер-класс
7 архитектурных дрейфов в эпоху агентной разработкиАндрей Носов
29–31.10, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
5–7.11, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
8.11, всСдача артефакта
Карта гипотез и спецификация архитектурыКарта гипотез + спецификация и скелет решения в репозитории
Спринт 3 · 9–22 ноября · Прототип и циклы разработки
9.11, пн, 18:00Занятие
Как выбрать, что прототипировать: уровни прототипа, итерации, отличие MVP от прототипаДаниил Тян
10.11, вт, 18:00Занятие
Командная разработка и управление реализацией: репозиторий, code review, тесты, бэклогИван Морщагин
11.11, ср, 18:00Мастер-класс
UX/UI-основы и быстрое прототипирование интерфейсаАртём Квач
12–14.11, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
19–21.11, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
20.11, пт, время уточняетсяМидпрограммное ревью
Демонстрация прототипа заказчику, анализ обратной связи. Командное ретро
22.11, всСдача артефакта
Паспорт прототипа + прототипПаспорт 1–2 страницы + ссылка на прототип
Спринт 4 · 23 ноября – 6 декабря · Доведение до MVP
23.11, пн, 18:00Занятие
Как решить, что войдёт в MVP: типы MVP, приоритизация, критерии готовностиДаниил Тян
24.11, вт, 18:00Занятие
Нефункциональные требования и эксплуатационная готовность: надёжность, безопасность, CI/CD и деплойИван Морщагин
26–28.11, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
3–5.12, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
6.12, всСдача артефакта
Скоуп MVP + рабочий MVPБэклог замораживается
Спринт 5 · 7–19 декабря · Подготовка к демо
7.12, пн, 18:00Занятие
Как доказать ценность решения: структура защиты, доказательства, работа с вопросамиДаниил Тян
8.12, вт, 18:00Занятие
Подготовка технического демо: стабильная версия, демо-среда, план БИван Морщагин
11.12, пт, 18:00Мастер-класс
Сторителлинг, питч, презентацияАрина Шабалина
10–12.12, чт–сбВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
до 17.12, чтВстреча с наставником
Работа над проектом командыВремя команда согласует с наставником
18.12, птСдача артефакта
Финальная презентация, сценарий демо и репозиторийПрезентация, сценарий демо с планом Б, репозиторий и скринкаст
19.12, сб, время уточняетсяDemo Day
Публичная защита перед жюри и заказчиками, после — финальное ретроПосле защиты сдать рефлексию (1 страница)

Расписание может уточняться — актуальная версия в Telegram-канале программы.

Артефакт сдаётся в последний день спринта. Актуальное расписание и изменения — в Telegram-канале программы, ссылку получат участники после регистрации.

Правила работы — в Положении о программе.

Кому подходит

Кого мы приглашаем

Это ты, если:

  • Учишься на 2–4 курсе бакалавриата или специалитета либо в магистратуре.
  • Твоё направление — Институт САУ Университета «Дубна» или смежная специальность.
  • Не технарь, но силён в аналитике или работе с людьми — тоже подходишь: команды междисциплинарные, ядро техническое, но не только.
  • Готов(а) вкладываться сверх учебного плана

Нам важна мотивация, а не только оценки

05
Задачи

С чем будете работать

Технологическое ядро задач «Лаборатории ИИ-решений» — искусственный интеллект. Заказчики — из разных индустрий: образование, промышленность, корпоративные сервисы — можно поработать с разными бизнес-контекстами.

ИИ эдтех промышленность корпоративные сервисы веб-разработка

ООО «Едурегионлаб» · EdTech, продажи

Каменный город

ИИ-контролёр качества звонков отдела продаж

Проблема

Отдел продаж делает 2–3 тысячи звонков в день, до 100 тысяч минут в месяц. Чек-листы оценки есть, но прослушать такой объём невозможно. Руководитель узнаёт о слабых местах менеджера поздно и случайно.

Что получится через 10 недель

Локальный сервис, который ставится на компьютер. Руководитель выбирает менеджера и период, загружает записи и получает сводку по чек-листу: статистику, сильные стороны, повторяющиеся ошибки. Каждый вывод подтверждается конкретными звонками и фрагментами.

▶Подробнее о кейсе
Заказчик

ООО «Едурегионлаб» (ОЦ «Каменный город») — курсы повышения квалификации для школ, детских садов и частных лиц.

Для кого

Руководитель отдела продаж, менеджеры, отдел контроля качества.

Где здесь ИИ

Распознавание речи и разделение говорящих, затем языковая модель оценивает разговор по чек-листу и обобщает картину по менеджеру.

Технологии и вызов

Локальные модели распознавания речи и языковые модели без облачных API. Вызов — телефонный звук, перебивания и неоднозначные критерии. Решения команд сравниваются по точности, скорости и стоимости обработки минуты.

Что даёт заказчик

150 записей звонков одной команды продаж, чек-лист оценки и 5–10 примеров его заполнения. Обратная связь от руководителя отдела продаж.

Кому подойдёт

Тем, кому интересны ML, работа с аудио и языковыми моделями и измеримое сравнение решений.

СКБ Контур · корпоративный сервис

Контур КЦР

Сервис вместо десятка Excel-таблиц в работе с корпоративными клиентами

Проблема

Клиенты обязаны передавать бумажные оригиналы документов, и этот долгий процесс требует постоянного контроля. Данные об отправках, звонках и договорённостях разбросаны по нескольким Excel-файлам. Сотрудники вручную восстанавливают контекст по каждому клиенту.

Что получится через 10 недель

Автономный сервис, который получает данные из Excel и не требует интеграции с внутренними системами. В нём есть история передачи документов, очередь клиентов для работы и карточка клиента со всеми звонками, письмами, договорённостями и следующими шагами.

▶Подробнее о кейсе
Заказчик

Корпоративный центр регистрации удостоверяющего центра СКБ Контур. Через него крупные компании сами выпускают электронные подписи сотрудникам.

Для кого

Администратор процесса и операторы.

Где здесь ИИ

Помощник формирует приоритетные списки для обзвона и отвечает на вопросы по клиенту: статус документов, последний контакт, о чём договорились. Решения и изменения данных остаются за сотрудником.

Технологии и вызов

Модель данных с историей изменений и состояниями процесса, надёжный импорт из Excel без дублей, архитектура с возможностью заменить Excel на API. Вызов — ИИ-слой, который понимает историю работы с клиентом.

Что даёт заказчик

Excel-выгрузки процесса и описание текущей работы операторов.

Кому подойдёт

Тем, кому интересны проектирование данных и бэкенд, автоматизация бизнес-процессов и работа с крупной ИТ-компанией.

ООО «АРАЛ ИНЖИНИРИНГ» · промышленность

Tank Safety Platform

ИИ-платформа для безопасности резервуарных парков

Проблема

При разрушении резервуара поток горючей жидкости может выйти за зону удержания и вызвать каскадную аварию. Защитные сооружения сейчас проектируют по нормативным значениям, и каждый расчёт вручную делает специалист. При этом конструкция зависит сразу от многих параметров: от объёма резервуара до геометрии волноотражающего козырька.

Что получится через 10 недель

Прототип платформы, которая моделирует разрушение резервуара и распространение жидкости, сравнивает варианты защитных сооружений и подбирает параметры по безопасности, стоимости и реализуемости.

▶Подробнее о кейсе
Заказчик

ООО «АРАЛ ИНЖИНИРИНГ» — инженерная компания: проектирование и монтаж систем газоснабжения, работает с 1996 года. Развивает цифровые решения для промышленности, araleng.ru.

Для кого

Инженеры и проектировщики резервуарных парков нефтегазовых и энергетических объектов.

Где здесь ИИ

Модуль находит закономерности в расчётных и экспериментальных данных, быстро сравнивает множество вариантов и предлагает подходящие конфигурации.

Технологии и вызов

Инженерная модель, ML и многокритериальная оптимизация. Вызов — система должна обосновать рекомендацию с точки зрения безопасности и инженерных ограничений.

Что даёт заказчик

Большой массив данных собственного исследования и экспертное сопровождение: контактное лицо пишет диссертацию на эту тему.

Кому подойдёт

Тем, кому интересны математическое моделирование, оптимизация и ИИ в инженерии. Знать отрасль заранее не нужно.

USN · образование, мероприятия

USN

Регистрация и координация участников соревнований по переговорам

Проблема

На одно соревнование уходит до 40 часов ручной работы: Google-формы, сведение данных, рассылки, сертификаты. Сложнее всего с судьями: на десятки поединков нужно по 5–9 судей на каждый, и надо знать, кто и когда свободен.

Что получится через 10 недель

Регистрация на сайте школы в четырёх ролях и панель организатора: открыть регистрацию, задать слоты судей, увидеть всех участников и карту доступности судей без участия разработчика.

▶Подробнее о кейсе
Заказчик

Универсальная школа переговоров (USN) — курсы и турниры по переговорам, usnexpert.com.

Для кого

Организаторы соревнований; игроки, судьи, секунданты и зрители.

Где здесь ИИ

Помощник организатора распределяет судей по слотам, находит незаполненные интервалы и подбирает, кому написать. Он же готовит персональные сообщения, сертификаты и дипломы.

Технологии и вызов

Веб-разработка, UX под несколько ролей, архитектура с запасом под рассылки по email, Telegram и VK. Стек команда выбирает сама: можно встроиться в сайт школы или сделать отдельный микросервис по API. Вызов — распределение судей при сложных временных ограничениях.

Что даёт заказчик

Действующий Django-проект с готовой бизнес-логикой соревнований (её менять не нужно), датасет по работе судей, данные прошлых соревнований и примеры сложных слотов.

Кому подойдёт

Тем, кто хочет работать с реальной кодовой базой и сделать продукт, которым начнут пользоваться. Решение можно встроить в сайт или сделать отдельным микросервисом по API.

Команда

С кем ты будешь работать

Наставники потока

Максим Клименко

Максим Клименко

Технологический предприниматель, 23 года в цифровых продуктах, 7 запущенных стартапов. Эксперт в Индустрии 4.0, IIoT, FinTech и AI

Евгения Фёдорова

Евгения Фёдорова

Product / Project Manager, предприниматель, трекер технологических стартапов МФТИ

Арина Шабалина

Арина Шабалина

Основатель и CEO Infokly — онлайн-школы подготовки к ЕГЭ по информатике и платформы Infokly CodeBoard

Василий Лихачёв

Василий Лихачёв

Старший трекер технологического акселератора «Стартап-полигон» ТУСУР

Вера Вейн

Вера Вейн

Менеджер проектов, бизнес-юнит КЭП, СКБ Контур

Василий Чурбаков

Василий Чурбаков

Senior Product Owner VK, развитие SaaS-сервисов. Эксперт в Agile, Fintech, product management, CustDev

Иван Смирнов

Иван Смирнов

Team Lead, 14+ лет в IT, эксперт в NLP/AI-продуктах, высоконагруженных системах и микросервисной архитектуре

Технические эксперты

Помогут с архитектурой и стеком именно твоего проекта — точечные консультации под твою задачу. Также ведут занятия по технологическому контуру.

Продуктовые эксперты

Помогут с работой с заказчиком, гипотезами и продуктовой стороной твоей задачи — тоже на точечных консультациях под проект.

Приглашённые эксперты

На отдельных занятиях, мастер-классах и воркшопах к тебе приходят внешние практики — по темам, которые нужны именно на этом этапе спринта.

Заказчик

Человек, который принёс тебе реальную бизнес-задачу и понимает её изнутри: с ним ты обсуждаешь контекст, получаешь обратную связь по ходу работы и в конце — его оценку результата.

Куратор

Твоя точка контакта на протяжении всей программы — по всем организационным вопросам.

19 декабря

Demo Day — это не только защита

Финал программы — это полноценный карьерный день: витрина вакансий от партнёров, карьерные консультации, именные рекомендации от наставника, технического эксперта и заказчика.

По результатам защиты итоговых проектов участники получают удостоверение о повышении квалификации установленного образца от Университета «Дубна»

07
Вопросы

Вопросы и ответы

Отбора по заявкам нет: подал заявку и вошёл в команду — значит, в программе.

Набор

Набор на поток закрыт

Спасибо всем, кто подал заявку! Первый спринт стартовал 12 октября, команды уже работают над задачами заказчиков. Финал программы — Demo Day 19 декабря.

Государственный университет «Дубна» Институт системного анализа и управления Школа анализа больших данных ШП
Проектный интенсив«Лаборатория ИИ-решений» Phoenix Education × Университет «Дубна»
Образовательный партнёр и организатор Phoenix Education