Программа топ-уровня в МИЭМ ВШЭ — это трек подготовки кадров для ИТ-отрасли, созданный в партнерстве с ведущими российскими технологическими компаниями на программе высшего образования «Информатика и вычислительная техника». На треке обучаются студенты, прошедшие дополнительный отбор с учетом требований индустрии и способные быстро вырасти до уровней мидл и сеньор. Учебный процесс выстроен вокруг конкретных инженерных ролей.
Программа (трек) ТОП ИТ «ПРО» реализуется в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой трансформации» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства»: в июле 2026 года Вышка стала победителем конкурсного отбора на получение федеральных грантов. В основе — пересобранная совместно с ведущими индустриальными партнерами программа «Информатика и вычислительная техника» МИЭМ, дополненная новой компетентностной моделью и требованиями, разработанными Минцифры России.
«Для Вышки технологическое направление — один из ключевых приоритетов в рамках программы развития. Программа ТОП ИТ “ПРО” — это очень важная часть нашего вклада в подготовку кадров, способных не только применять существующие технологии, но и создавать новые решения, которые будут определять будущее цифровой экономики», — отметила Елена Одоевская, проректор НИУ ВШЭ.
Трек рассчитан на обучение студентов в течение полного цикла бакалавриата начиная с первого курса. По словам директора Центра подготовки топ-специалистов по программам уровня ТОП ИТ «ПРО» Федора Иванова, «старт программы для ее участников — не просто начало обучения в университете, а запуск с первых же дней студенчества большой личной инженерной траектории, поскольку в основу программы заложена тесная интеграция с индустрией на всех стадиях обучения вплоть до защиты диплома».
Директор МИЭМ ВШЭ Дмитрий Коваленко подчеркнул актуальность трека для студентов МИЭМ: «Сегодня рынок требует специалистов, которые умеют не просто писать код, а проектировать системы, учитывать требования безопасности и надежности, работать в кросс‑функциональных командах. Программа дает именно такой комплексный подход: сочетание фундаментальной подготовки, реальных индустриальных задач и возможности уже во время учебы почувствовать себя частью большой технологической команды».
Первая статистика трека свидетельствует о высоком интересе к нему у студенчества: по итогам внутреннего отбора на программу топ-уровня поступил 161 студент, суммарный проходной балл ЕГЭ на программу «Информатика и вычислительная техника» вырос с 278 в 2025 году (до изменений) до 292 в 2026-м.
В фундаменте программы остается глубокая инженерная и математическая база — от электроники и схемотехники до архитектуры ЭВМ, DevOps‑практик, баз данных и автоматики. Такой подход позволяет студентам уверенно осваивать любые новые технологии и быть востребованными в разных отраслях.
Ключевая особенность программы — объем практической подготовки, который как минимум в 1,7 раза больше минимального требования ФГОС. Тесная интеграция с индустрией делает программу по-настоящему прикладной. Благодаря технологическим партнерам — VK, «Группе Астра», ООО «МТС Веб Сервисы» (MWS), ООО «Авито Тех» — в образовательную программу первого курса уже сейчас интегрированы 35 индустриальных кейсов. Это, по словам академического руководителя программы «Информатика и вычислительная техника» Сергея Полесского, втрое превышает изначальный прогноз: «Мы видим со стороны партнеров огромный интерес к программе и благодарны им за высочайший уровень включенности в разработку программы. Что самое важное, к учебному процессу на первом курсе мы совместно с партнерами подключили 8 преподавателей-практиков, и их число будет расти по мере развития ИТ-компетенций у студентов трека».
Со второго года обучения представители компаний составят не менее половины состава государственной экзаменационной комиссии, а с 2028 года партнеры планируют оплачиваемые стажировки не менее чем для 50 студентов в год. Кроме того, студенты трека могут участвовать в мастерских МИЭМ, созданных совместно с компаниями VK, YADRO, Т2, Ozon Tech, АО «Нанотроника», «Группа Астра», МТС.
Ключевой индустриальный партнер программы — компания VK. Эксперты компании участвуют в разработке содержания образовательного трека и преподавании, а также будут привлечены к аттестации выпускников. В рамках программы VK предоставила 20 индустриальных кейсов, охватывающих три технологических направления:
Машинное обучение и безопасность ИИ — исследование методов защиты предиктивных моделей, контроль безопасности ML‑моделей и датасетов, оценка устойчивости LLM‑моделей к некорректным входным воздействиям.
Разработка платформ и инструментов — создание библиотек для ботов (PHP и Java), развитие платформы для ИИ‑агентов, инструменты для генерации плейлистов, разговорных рекомендаций и поисковых подсказок.
Аудио, обработка сигналов и ASR — voice separation на устройстве, обучаемые прослойки в ASR, фонетические нейрокодеки и модификации CTC‑лосса для обучения на неточной разметке.
Как отмечает Георгий Щелканов, директор по работе с вузами VK, образовательный трек сочетает фундаментальную подготовку по алгебре, математическому анализу и физике с работой над реальными ИТ-проектами. Помимо базовых дисциплин, программа включает семинары по веб‑разработке, системной архитектуре, машинному обучению и компьютерным сетям. Уже на начальных этапах обучения студенты переходят от теории к решению прикладных задач и работе над индустриальными кейсами VK. Такой подход позволяет cтудентам применять полученные знания на практике и развивать навыки, востребованные в ИТ-индустрии.
Еще один партнер — АНО «Астра Академия» (входит в «Группу Астра»). В совместной мастерской «Группы Астра» и НИУ ВШЭ студенты пройдут полный цикл разработки прототипа системы для автоматического сбора и обработки закупочных данных — от согласования требований и архитектуры до демонстрации работающих компонентов на тестовых данных и проверки устойчивости к неполным и ошибочным данным. По итогам проекта команда представит работающий прототип, сценарий его использования, репозиторий с исходным кодом, инструкцию по развертыванию, описание архитектуры и структуры данных, а также набор тестовых примеров и перечень ограничений.
Подготовка специалистов в мастерской идет по трем ключевым профессиональным ролям: инженер DevOps, BI-аналитик / аналитик данных и системный и сетевой администратор. Опережающие роли — архитектор решений и руководитель группы разработки, дополнительная — менеджер проекта или программы. Для каждой роли сформирована четкая компетентностная модель — от автоматизации CI/CD и построения отказоустойчивых сервисов до проектирования витрин данных, разработки дашбордов и эксплуатации сетевой инфраструктуры.
«Группа Астра» предоставляет отечественный ИТ-стек — ОС Astra Linux, ПК СВ «Брест», решение для удаленного доступа Termidesk — и обеспечивает сертификацию в рамках дисциплин по операционным системам, сетям и защите информации. Специалисты «Астра Академии» консультируют студентов по интеграции системы мониторинга с отечественной ИТ-инфраструктурой и помогают выстраивать процесс разработки в соответствии с индустриальными стандартами.
В программе первого курса участвуют еще два индустриальных партнера. ООО «МТС Веб Сервисы» (MWS) предоставляет ИИ-ассистента CodePilot и стенды Physical AI и робототехники, на их основе в специализации по встраиваемым системам создан сквозной трек Physical AI. ООО «Авито Тех» передает обезличенные датасеты, среду A/B-экспериментов и проводит код-ревью студенческих решений для специализации «Информационно-аналитические системы».
«Сейчас наша ключевая задача — синхронизировать академическую основу программы “Информатика и вычислительная техника” с реальными индустриальными задачами, чтобы уже к середине первого курса студенты работали с настоящими кейсами и понимали, как их решения влияют на продукт. Для всех студентов читается совершенно новый курс “Введение в специальность”, а на втором курсе мы планируем запустить семинары наставников от индустрии. После второго курса студенты выберут в рамках трека одну из четырех специализаций — от системной инженерии и встраиваемых систем до информационно-аналитических систем. Мы рассчитываем, что к старшим курсам почти все наши студенты пройдут практику на площадках партнеров с возможностью совмещения со стажировками», — рассказывает о перспективных задачах развития программы Сергей Полесский.
Студенты трека поделились первыми впечатлениями и планами личного профессионального развития на треке.
Алексей Кищенко «Когда прочитал новости о реализации данного трека на моей специальности, я понял, что поступление на ТОП ИТ “ПРО” имеет большое значение для меня и для моего будущего, поддержка крупных компаний и индустриальные кейсы с первого курса стали ключевыми факторами выбора этого трека. Говоря о программе, хочу отметить: практически нет непрофильных предметов, как в школе. Я собираюсь стать специалистом в Physical AI — делать так, чтобы искусственный интеллект смог чувствовать окружающий мир с помощью сенсоров и микроконтроллеров. Из партнеров, с кем мне было приятно работать в интересующей меня сфере, — компания MWS, я планирую работать над кейсами и проектами этой компании».
Мария Петрова
«Мне лично очень помог новый предмет “Введение в специальность”, представленный только на треке ТОП ИТ “ПРО”. Также нравится, что все курсы изучаются на углубленном уровне. Уже сейчас мне ясно, чего я жду от учебы дальше: хотелось бы со второго семестра первого курса вступить в проекты, так как хочу двигаться в сторону архитектуры сетей. В плане трека понравилось, что могу выбрать наиболее близкого себе партнера программы, который потом подскажет, какие майноры лучше выбирать. Работа в составе команд партнеров кажется мне чем-то между стажировкой и кейс-чемпионатом, где нам предстоит решить какой-то кейс за ограниченный срок, но при этом опираться на политику и цели компании. За первый курс хотелось бы понять структуру профессии и получить какие-то начальные навыки».
Полина Шильникова
«Я еще на этапе поступления знала о треке ТОП ИТ “ПРО”, хотела на него попасть, это было приятным бонусом при выборе программы. Первые впечатления — очень классные преподаватели! Так круто, когда ты реально понимаешь предмет! Мне пока сложно представить, как будет идти проектная работа, но ожидаю, что это будут какие-то практические задания, которые мы будем вместе выполнять, распределяя роли, чтобы научиться работать в команде, как это происходит на работе. Сейчас есть примерное представление, в какой области хочу дальше развиваться, — ML, компьютерное зрение, Data Science. Возможно, буду использовать эти навыки в биоинформатике, есть небольшая мечта поработать в этой сфере».