Участвуй в E-CUP 2026 от Ozon Tech — ML-соревнование с призовым фондом 7,2 млн ₽!
E-CUP 2026 — это масштабное ML-соревнование для студентов, где участникам предстоит решить задачи уровня реального продакшена от Ozon.
Что тебя ждёт:
- Реальные ML-задачи от крупного маркетплейса
- Работа с большими и обезличенными данными
- Возможность использовать LLM/VLM (с открытой лицензией)
- До 5 отправок решений в день
- Чекпоинты и поддержка от экспертов Ozon Tech
- Питч-сессия перед экспертами
- Нетворкинг и карьерные возможности
Для кого:
- студенты бакалавриата и магистратуры
- начинающие ML-инженеры и аналитики
- все, кто хочет усилить портфолио реальными кейсами
Формат участия:
• Индивидуально или в команде до 5 человек
• Онлайн-этап + офлайн-награждение в Москве на конференции E-CODE
• Индивидуально или в команде до 5 человек
• Онлайн-этап + офлайн-награждение в Москве на конференции E-CODE
Треки:
Задача №1. Матчинг товаров
Дубли карточек товаров вводят пользователей в заблуждение и усложняют навигацию на маркетплейсе. Ваша задача — создать модель для идентификации одинаковых товаров на основе текстовой информации из их карточек.
Помимо обучения собственной модели матчинга, участники могут самостоятельно выполнять переразметку данных с использованием больших языковых моделей (LLM). Однако для переразметки допускается использовать только модели с открытой лицензией; применение проприетарных больших языковых моделей запрещено. Код для обучения модели и выполнения разметки должен быть воспроизводимым.
Задача №2. Контроль качества
Продавцы на маркетплейсе обязаны соблюдать требования законодательства и правила Ozon. Это важно для обеспечения безопасности сотрудников и покупателей, поэтому мы тщательно модерируем товары перед их публикацией на витрине. Ваша задача — построить классификатор, который будет проверять товары на соответствие установленным требованиям.
Участникам предоставляются данные о товарах, включая их названия, описания и изображения. Для решения необходимо использовать LLM- и VLM-модели. Используемые модели должны иметь открытую лицензию.
Задача №3. Ценность пользователей поиска
Нам важно глубже понимать поведение пользователя на площадке, чтобы определять покупательский потенциал, рост/снижение активности и на этой основе принимать решения, влияющие на долгосрочную выручку.
Ваша задача — разработать модель, которая по истории активности пользователя в Поиске и Каталоге будет предсказывать суммарную стоимость его заказов за следующие 30 дней.
Для решения задачи предоставляются обезличенные данные о пользовательском поведении по дням: статистики поисковых запросов, добавлений товаров в корзину, покупок, а также суммарная стоимость заказов.
Задача №1. Матчинг товаров
Дубли карточек товаров вводят пользователей в заблуждение и усложняют навигацию на маркетплейсе. Ваша задача — создать модель для идентификации одинаковых товаров на основе текстовой информации из их карточек.
Помимо обучения собственной модели матчинга, участники могут самостоятельно выполнять переразметку данных с использованием больших языковых моделей (LLM). Однако для переразметки допускается использовать только модели с открытой лицензией; применение проприетарных больших языковых моделей запрещено. Код для обучения модели и выполнения разметки должен быть воспроизводимым.
Задача №2. Контроль качества
Продавцы на маркетплейсе обязаны соблюдать требования законодательства и правила Ozon. Это важно для обеспечения безопасности сотрудников и покупателей, поэтому мы тщательно модерируем товары перед их публикацией на витрине. Ваша задача — построить классификатор, который будет проверять товары на соответствие установленным требованиям.
Участникам предоставляются данные о товарах, включая их названия, описания и изображения. Для решения необходимо использовать LLM- и VLM-модели. Используемые модели должны иметь открытую лицензию.
Задача №3. Ценность пользователей поиска
Нам важно глубже понимать поведение пользователя на площадке, чтобы определять покупательский потенциал, рост/снижение активности и на этой основе принимать решения, влияющие на долгосрочную выручку.
Ваша задача — разработать модель, которая по истории активности пользователя в Поиске и Каталоге будет предсказывать суммарную стоимость его заказов за следующие 30 дней.
Для решения задачи предоставляются обезличенные данные о пользовательском поведении по дням: статистики поисковых запросов, добавлений товаров в корзину, покупок, а также суммарная стоимость заказов.
Таймлайн:
8 июля — Открытие регистрации
10 августа — Старт соревнования
11 сентября — Питч-сессии
12 сентября — Награждение победителей на E-CODE
8 июля — Открытие регистрации
10 августа — Старт соревнования
11 сентября — Питч-сессии
12 сентября — Награждение победителей на E-CODE
Призовой фонд — 7 200 000 ₽:
1 место — 1 100 000 ₽
2 место — 800 000 ₽
3 место — 500 000 ₽
Призы в каждом из треков
1 место — 1 100 000 ₽
2 место — 800 000 ₽
3 место — 500 000 ₽
Призы в каждом из треков
Даты проведения: 10 августа — 12 сентября
Формат: онлайн, финал—офлайн в г. Москва
Регистрация до 30 августа:
Хочешь узнавать о новых хакатонах, соревнованиях первым?
Подписывайся на наши социальные сети:
Подписывайся на наши социальные сети:
Также, подписывайся на наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе:
