Полунина Полина Алексеевна

Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. В 2012 году окончила бакалавриат Вышки по математике, в 2018-м — магистратуру Сколковского института науки и технологий с квалификацией «Магистр математики. Преподаватель высшей школы». В университете работает с 2019 года. Профессиональные интересы — анализ данных и машинное обучение. Помимо преподавания отвечает за работу с индустриальными партнёрами Института искусственного интеллекта, анализ рынка прикладного ИИ и формирование портфеля проектов по приоритетным направлениям искусственного интеллекта.

Основной курс — Mathematical Methods for Data Analysis для третьекурсников программы «Программная инженерия»: 1-й и 2-й модули, пять кредитов, 56 контактных часов и 10 онлайн-часов, язык преподавания английский. Курс даёт основания машинного обучения и последовательно разбирает базовые задачи — классификацию, регрессию, снижение размерности, кластеризацию, коллаборативную фильтрацию и ранжирование. По каждому алгоритму обсуждаются предположения о данных, достоинства, ограничения и связи с другими методами: от градиентной оптимизации, линейной регрессии и линейной классификации к логистической регрессии и SVM, решающим деревьям, бэггингу и случайному лесу с разбором компромисса смещения и разброса, градиентному бустингу, кластеризации и поиску аномалий, методам PCA и SVD, проверке моделей через AA/AB-тесты и далее к многослойному персептрону. Значительная часть занятий отведена практике: студенты применяют алгоритмы к реальным данным, критически разбирают результат и осваивают научный стек Python — numpy, scipy, pandas, matplotlib и scikit-learn.

Помимо этого курса читала «Введение в машинное обучение» третьекурсникам направления «Бизнес-информатика» в Высшей школе бизнеса и авторский курс общефакультетского пула «Интеллектуальный анализ данных в геометаллургии» — редкий пример дисциплины, где методы машинного обучения переносятся на задачи горно-обогатительного производства. Соавтор зарегистрированного результата интеллектуальной деятельности — массового открытого онлайн-курса «Introduction to Deep Learning» (РИД 8.0068-2024), созданного вместе с коллегами по факультету компьютерных наук.

Преподавание совмещает с руководящей работой в индустрии данных. С апреля 2023 года — директор по исследованиям и разработке ИИ-лаборатории Smart Predictive Technologies. С июня 2021 по май 2022 года работала консультантом практики Advanced Analytics в McKinsey & Company. В 2019–2020 годах возглавляла направления Data Science по HR, финансам и видеоаналитике в группе компаний «М.Видео-Эльдорадо», а до этого, в 2018–2019 годах, была ведущим дата-сайентистом в X5 Retail Group. С октября 2015 по октябрь 2019 года сотрудничала с международной инвестиционной компанией WorldQuant как консультант по количественным исследованиям. В промежутках между корпоративными позициями — в 2020–2021 и 2022–2023 годах — работала независимым консультантом по наукам о данных и цифровой трансформации. Карьеру начинала аналитиком в Unilever (2010–2011) и руководителем команды в международной некоммерческой организации AIESEC (2011). Преподаёт на английском языке.