Проекты для студентов
BostonGene
Philips
Центр внедрения геномных технологий
ХимРар, ChemDiv
ФБВТ
Лаборатория трансляционной геномной биоинформатики
Data Matrix
АЙРА Лабс
BostonGene - Трек "Биоинформатика"
Проекты отдела научных исследований:
  • Разработка алгоритмов и биоинформатический анализ NGS данных (WES, WGS, RNAseq, scRNAseq, Methyl-seq);
  • Поиск персонализированных биомаркеров эффективности терапий включающих аналитику биологии опухоли;
  • Создании молекулярно-клеточной модели описания свойств опухоли и анализ принципа действия препаратов.
Проекты отдела IT-разработки:
  • SAAS платформа поддержки принятия решений в области онкологии для врачей - внутренняя CRM-система для управления процессами в "мокрых" лабораториях;
  • Построение и интеграция pipeline решений для биоинформатиков;
  • Проектирование предметных моделей (мы практикуем Domain Driven Design) и OpenAPI-протоколов взаимодействия.
Посмотреть детали
Philips - Трек "Организация здравоохранения"
Лаборатория Philips занимается разработкой систем искусственного интеллекта и их применением в здравоохранении.

Проекты:
  • Создание explainable AI, то есть системы интерпретации показаний нейросетей, используемых в здравоохранении;
  • Обработка изображений компьютерным зрением.

Что студенту предлагается:
  • интересная научная работа - технологичная, наукоемкая, бизнесовая;
  • работа в командах, участники которых распределены по всему миру;
  • возможность патентоваться, публиковаться.
Посмотреть детали
Про Explainable AI
Центр внедрения геномных технологий - Трек "Организация здравоохранения"
Проекты:
  • Разработка платформы nFrAim, предназначенной для эффективного поиска и реализации диагностических и терапевтических решений (включая подбор технологий) на основе нуклеиновых кислот (ДНК и РНК, в том числе мРНК и миРНК), составляющих основу персонализации в медицине;
  • Разработка панели миРНК, предназначенной для исследования состояния организма, включая изменения, вызванные влиянием внешних факторов;
  • Разработка неинвазивного пренатального теста (НИПТ);
  • Генетический скрининг рыбок данио.
Посмотреть детали
Подробнее про платформу nFrAim
ХимРар, ChemDiv - Трек "Искусственный интеллект и молекулярное моделирование в разработке лекарств"
Разработка лекарственных средств – это междисциплинарное прикладное направление в науках о жизни, неотъемлемыми компонентами которого являются органическая химия, биотехнология, биохимия, фармакология, технология лекарственных средств, информатика и другие. Специалист по разработке лекарств должен уверенно владеть широким арсеналом современных химических, биологических, медицинских, компьютерных и технологических знаний и навыков.

Ключевыми индустриальными партнерами магистратуры являются Группа компаний ХимРар – ведущий в России негосударственный научный центр, работающий в сфере разработки и производства инновационных лекарств, а также компания ChemDiv (США) – один из ведущих мировых поставщиков исследовательской химии для поиска физиологически активных веществ. Роль индустриальных партнеров состоит в оказании консультационной, финансовой, инфраструктурной поддержки, а также в постановке реальных практических задач на этапе выполнения магистрантами научно-квалификационных работ.

Руководитель направления: Константин Валерьевич Балакин.
Российский специалист в области медицинской и компьютерной химии, разработки лекарственных средств и трансфера биомедицинских технологий. Доктор химических наук (специальность – органическая химия). Доцент (специальность – медицинская химия). Автор более 140 научных публикаций в рецензируемых изданиях (индекс Хирша 25, Scopus) и более 15 патентов, в том числе зарубежных, в сфере разработки лекарств.

Посмотреть детали

ФБВТ - Трек "Технологическое предпринимательство"
Студенты магистерской программы Физтех-школы бизнеса высоких технологий (ФБВТ) получат возможность проходить практику и работать в корпорациях-партнерах программы, в компаниях из экосистемы «Сбера», а также в ГК «Химрар», «ВкусВилл», и других. Также для сотрудничества открыты стартапы, заинтересованные в новых кадрах.

Обучение будет проходить в формате ежемесячных проектных сессий с погружением в программы на базе «СберУниверситета» и МФТИ, онлайн- и офлайн- занятий по вечерам.

Заведующий кафедрой БФК профессор Андрей Иващенко рассказал: «Научиться водить машину можно только сев за руль с инструктором и выехав в город... Научиться заниматься высокотехнологичным бизнесом можно только участвуя в реальном проекте. Это основная идея новой бизнес-магистратуры. Мы уже десять лет развиваем направление технологического предпринимательства на кафедре БФК и в Центре стартап-студий и рады такой кооперации с новой бизнес-школой, основанной МФТИ и "Сбером". Это даст новые возможности для физтехов, которые выбирают карьеру технологических предпринимателей и бизнес-лидеров».

Освоение теоретического материала по управлению бизнес-проектами будет проходить интенсивно. Наряду с традиционными предметами в МБА студенты станут изучать подходы по созданию и развитию технологических проектов и их трансформации в экосистемы будущего.

По вопросам обращаться к Елене Докиной dokina.ev@mipt.ru.

Лаборатория трансляционной геномной биоинформатики - Трек "Организация здравоохранения"
Научный руководитель: д.т.н. Борисов Н.М.

Topic 1: Universal gene expression data harmonizer
Topic 2: FLOating Window Projective Separator
Topic 3: Darwinian (genetic-type) vs Lamarckian (neural-type) optimization of Monte Carlo modelling

Required skills:
  • Motivation to learn and do science
  • Proficiency in Calculus, Computer Science and Statistics
  • Fluency in R & Python
  • C/C++/C#, MATLAB, Perl etc. is a strong bonus
  • Presentation skills are strongly recommended
Посмотреть детали
Data Matrix - Трек "Организация здравоохранения"
RWE (Real World Evidence) исследования – это проекты с использованием
ретроспективных данных историй болезни и выписных эпикризов. Большая
часть этих данных хранится в текстовом формате. Возможные проекты и задачи:

1. Структурирование текстовых данных. Извлечение числовых и нечисловых
параметров, представляющих важность для исследования. Здесь вы научитесь
применять последние разработки в области NLP, а также простые алгоритмы на
основе правил.

2. Сбор датасетов для исследований. Здесь нужно собрать данные из полученных
результатов структурирования текстов и собрать набор данных, отвечающих
условиям исследования. Вы научитесь применять SQL и работать с
датафреймами в Python.

3. Предсказательные модели. Здесь вы попрактикуетесь в применении
классических алгоритмов машинного обучения, в основном применительно к
оценке выживаемости. Весь стек классических алгоритмов уже адаптирован для
этой задачи. Вам предстоит работать с данными, искать наилучшие предикторы
для модели, грамотно стратифицировать данные, получать понятную для
заказчика, качественную с учетом метрик и устойчивую модель.

Требования:
Знание Python, классических алгоритмов ML, интерес к NLP и проектам в
медицине
АЙРА Лабс - Трек "Организация здравоохранения"
Компания АЙРА Лабс развивает современные технологии компьютерного зрения и создает продукты для врачей на их основе.

Мы ищем студентов двух профилей для работы в компании и написания магистерских дипломов по рабочим проектам.

1. Продуктовый аналитик (intern/junior). Наша компания - лидер Московского Эксперимента, mosmed.ai по качеству и числу продуктов, помогающих московским врачам рентгенологам. В результате мы работаем с большим количеством данных как в проспективном, так и ретроспективном режиме (обрабатываются тысячи исследований и терабайты данных ежедневно) и возникает ряд задач по оценке и мониторингу качества наших продуктов, а также о системном влиянии на систему здравоохранения. Для решения этих задач мы усиливаем группу аналитики.

Требования: понимание принципов ООП (желательно владение python), интерес к поиску закономерностей в данных, опыт проектов с нетривиальной аналитикой либо опыт продуктовой аналитики (только для junior).
Будет плюсом: знание принципов и инструментов машинного обучения, опыт работы с базами данных, научные публикации.

2. Инженер по компьютерному зрению (intern/junior). Мы активно развиваем функциональность наших продуктов, а также проводим фундаментальные исследования по развитию алгоритмов компьютерного зрения для анализа 3D медицинских изображений, поэтому продолжаем расширять команду разработки.

Требования: уверенное владение python, интерес к поиску закономерностей в данных, опыт решения проектов с помощью сверточных нейронных сетей с их реализацией на Pytorch (только для junior).
Будет плюсом: опыт в области обработки медицинских изображений, научные публикации.

Посмотреть детали
Как поступить
1
Мотивационное письмо (не более 2000 символов) на эл.почту irina.pozhidayeva@phystech.edu
До 30 июня
2
Собеседование, получение рекомендации к зачислению на кафедру
15 июня - 10 июля
3
Подача документов в одну или несколько Физтех-школ (ФРКТ, ЛФИ, ФПМИ, ФБМФ, ФБВТ) на одно или несколько направлений (ПМФ, ИВТ, Биотехнология) и сдача вступительных экзаменов по соответствующему направлению подготовки
Июль
4
Результаты поступления
Август

По вопросам обращаться к Ирине Пожидаевой: irina.pozhidayeva@phystech.edu